Fig. 1. Estimation de la structure des branches d'usine en 3D. Crédit :Université d'Osaka
Il est important de bien comprendre la croissance des branches et des feuilles des arbres fruitiers individuels et de les gérer adéquatement pour améliorer leur qualité. Cependant, une observation quotidienne et des connaissances avancées sont nécessaires pour une bonne gestion et culture des arbres, les systèmes de gestion des arbres utilisant des caméras attirent donc l'attention. La modélisation 3D automatique des formes des plantes et des structures des branches à partir d'images est une technologie indispensable pour poursuivre à la fois la culture et l'amélioration de la qualité du produit.
La reconstruction tridimensionnelle (3-D) à partir de plusieurs images obtenues à partir de différents points de vue a été activement examinée. Cependant, il était difficile de reconstituer la structure des objets qui ont des parties cachées, comme les plantes avec des structures de branches cachées sous leurs feuilles.
En combinant l'approche originale de traduction d'image à image dans un cadre d'apprentissage profond bayésien et une reconstruction 3D, un groupe de chercheurs dirigé par Fumio Okura a estimé la probabilité d'existence de branches cachées sous les feuilles dans les images. En utilisant ces positions de succursales estimées, ils ont réalisé une reconstruction 3D précise des structures des branches, y compris ceux cachés sous les feuilles. Spécifiquement, ils ont converti des images de plantes à feuilles en images montrant la probabilité d'existence de branches, réalisant ainsi une reconstruction 3D.
Les résultats de cette étude seront présentés lors de la conférence EEE/CVF sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes (CVPR 2018) qui se tiendra du 18 au 22 juin. 2018. L'article présenté à la conférence sera publié dans Computer Vision Foundation Open Access dans le cadre des actes de la conférence le 4 juin. 2018.
Fig.2. Flux de l'approche proposée. Crédit :Université d'Osaka
Les résultats contribueront à la culture et à la gestion des plantes par l'intelligence artificielle (IA) et l'analyse d'images. Ils seront utiles pour réaliser la future technologie de culture pour permettre (a) une gestion quotidienne détaillée du processus au niveau des branches/feuilles de la croissance des plantes dans des endroits où la vision des cultivateurs ne peut pas atteindre en filmant avec un drone ou un robot, (b) proposer les meilleures méthodes de taille ou de taille pour les plantes, et (c) prévoir la croissance future des plantes.
Fig.3. Culture future via l'estimation de la structure de la plante. Crédit :Université d'Osaka
