ドローンのステレオ視で枝刈りが必要なラジアータパインの枝位置を推定する手法
arXiv cs.CV / 2026/4/21
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要点
- この論文は、ドローン搭載のステレオ視覚によりラジアータパインの枝を検出・位置推定し、自律的な枝刈りを可能にするパイプラインを提案する。
- 枝のセグメンテーションでは、ZED Miniカメラで撮影したステレオ画像ペア71組からなる独自データセットを用いてYOLOv8/Yolo v9とMask R-CNNを比較している。
- 深度推定では、SGBM（WLSフィルタ付き）による従来手法と、PSMNet、ACVNet、GWCNet、MobileStereoNet、RAFT-Stereo、NeRF監督型ディープステレオなど複数の深層学習ベースを評価する。
- セグメンテーションマスクと視差マップから枝までの距離を算出するために、MADによる外れ値除去を組み込んだ重心ベースの三角測量アルゴリズムを提案している。
- 1–2 mの距離での定性的評価では、深層学習による視差推定の方がSGBMよりも整合的な深度推定を示し、低コストなステレオ視覚の林業自動化への実現可能性を示唆している。
