Real-time point localization on plants using feature-based soft margin SVM-PCA method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the field of robotics, the integration of machine vision-commonly referred to as vision-based measurement-empowers robotic systems to transform visual information into digital data, thereby enabling a broad spectrum of innovative applications across diverse sectors, including precision agriculture. This paper presents a new real-time vision-based method designed for the recognition and precise localization of specific points on young plants. Identifying these key points is essential for many tasks intended to be automated using robotic systems. A particular task of an interest is the robotic coupling of the plant’s stem to a wooden stake using plastic clip, aka stem-stake coupling. In this task, a human or a robot attaches the plant to a stake at a specific point along the plant’s stem using a clip to support the plant during transportation or throughout its growth phase. We have developed a new real-time vision-based method to identify the clipping point. This method has been implemented and evaluated using a robotic system and real images of plants commonly cultivated in propagation facilities. The algorithm’s accuracy was assessed and compared with end-to-end deep learning approaches. The results demonstrate the effectiveness of our method and its superior performance over learning algorithms that are purely driven by data from input to output. Our approach enhances autonomous operations in precision agriculture and improves the accuracy of vision-based measurements in robotic systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».