Repositorio de producción científica de la Universidad de Sevilla

Reconstrucción 3D de malas hierbas utilizando cámaras de profundidad

 

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dc.creator Andújar, D.
dc.creator Ribeiro, A.
dc.creator Bengoechea, J. M.
dc.creator San Martín, C.
dc.creator Fernández Quintanilla, C.
dc.creator Dorado, J.
dc.date.accessioned 2016-01-13T13:39:27Z
dc.date.available 2016-01-13T13:39:27Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.isbn 978-84-608-2775-7 es
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11441/32504
dc.description.abstract El objetivo de este estudio fue optimizar el ángulo de posicionamiento del sensor Kinect para la reconstrucción de la estructura tridimensional de Xanthium strumarium L., Datura stramonium L. y Chenopodium album L., utilizando para ello algoritmos que permiten la captura y combinación de imágenes de profundidad y RGB. Se han comparado diferentes ángulos, fijando en cada uno de ellos el sensor Kinect de forma estática respecto de la planta objetivo. Los resultados han confirmado la correlación entre la biomasa de malas hierbas y el área estimada con el sensor. La estimación de la altura de las plantas también fue adecuada, con una media de 2cm de error dependiendo de la posición del sensor. Sin embargo, aunque el sensor ha mostrado su capacidad para la creación de modelos tridimensionales, el adecuado posicionamiento del sensor es fundamental para la correcta reconstrucción de plantas. La posición ideal del sensor debe ser elegida de acuerdo a la especie a medir y su estado fenológico. Estos resultados sugieren que Kinect es una herramienta útil para caracterizar de forma rápida y fiable las malas hierbas, con importantes ventajas sobre otros sensores debido a su bajo coste, bajo requerimiento energético y alta frecuencia de transmisión de imágenes. es
dc.description.abstract The objective of this study was to optimize the positioning angle of a Kinect sensor for reconstructing the three dimensional structure of weeds, using Kinect fusion algorithms to generate a 3D point cloud from the depth video stream. The sensor was mounted in different positions facing the plant in order to obtain depth (RGB-D) images from different angles. The results confirmed the correlation between ground truth (e. g. weed biomass) and the measured area with Kinect. In addition, plant height was accurately estimated with a few centimeters error. However, although the Kinect sensor has shown its ability for plant reconstruction, proper positioning of the sensor is critical for correct reconstruction of plants. The best position of the sensor must be chosen according to the species to be measured and their growth stage. These results suggest that Kinect is a promising tool for a rapid and reliable weed characterization, with several important advantages such as low cost, low power requirement and a high frame rate. es
dc.format application/pdf es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Junta de Andalucía. Consejería de Agricultura, Pesca y Desarrollo Rural es
dc.relation.ispartof XV Congreso de la Sociedad Española de Malherbología: La Malherbología y la transferencia tecnológica: Sevilla, 19 - 22 octubre 2015, 201-207 es
dc.rights Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ *
dc.subject Kinect es
dc.subject Agricultura de precisión es
dc.subject Sensores es
dc.subject Angle of view es
dc.subject Plant structure characterization es
dc.title Reconstrucción 3D de malas hierbas utilizando cámaras de profundidad es
dc.title.alternative 3D reconstruction of weeds using depth cameras es
dc.type info:eu-repo/semantics/conferenceObject es
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es
dc.rights.accessrights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.relation.publisherversion https://drive.google.com/file/d/0ByW7-9L3TMU9WnJtVHE0LUNfclk/view?pref=2&pli=1 es
dc.identifier.idus https://idus.us.es/xmlui/handle/11441/32504
Size: 94.70Kb
Format: PDF

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