search query: @keyword paikantaminen / total: 10
reference: 7 / 10
« previous | next »
Author:Vihlman, Mikko
Title:Detection, localization and species identification of young trees using machine vision
Puiden havaitseminen, paikantaminen ja lajitunnistus varttuneessa taimikossa konenäöllä
Publication type:Master's thesis
Publication year:2012
Pages:viii + 70 + liitt. (+20)      Language:   eng
Department/School:Automaatio- ja systeemitekniikan laitos
Main subject:Automaatiotekniikka   (AS-84)
Supervisor:Visala, Arto
Instructor:Kalmari, Jouko
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  7642   | Archive
Keywords:machine vision
localization
tree species identification
classification
3D laser scanner
range image
segmentation
texture analysis
infra-red imaging
konenäkö
paikantaminen
puulajin tunnistaminen
luokittelu
3D laserskanneri
etäisyyskuva
segmentointi
tekstuurianalyysi
infrapunakuvaus
Abstract (eng): The goal of this thesis was to detect and localize young trees and to classify tree species.
Detection and localization were based on segmentation of laser range images.
Tree species classification was done with a machine vision camera.

Depth thresholding found nearly all trees in range images but resulted in split and. merged segments.
Laser segments were projected onto camera image and divided to image blocks.
Blocks were classified with naive Bayes classifier.
The tree species was interpreted by weighted voting of sub-classes.

Texture and infra-red analysis were considered for feature extraction.
Infra-red features performed poorly.
In total 130 texture features from co-occurrence and run-length matrices, edge frequency, Laws' matrix, fractal dimension, statistical geometrical features, local binary patterns, wavelet decomposition and Gabor filter were utilized.
Random feature combinations were used to find the best classifier.

Ten images with manually marked trees were utilized in leave-one-out cross validation to train the classifier.
One image was left out at a time.
Other nine images were used for training and to classify trees in the image that was left out.
The best classifier identified 93 % of spruces and 88 % of birches.
The classifier needs further validation.
It made mistakes around boundaries between specimens of different species.
Sky and objects visible through the tree branches caused misclassifications, and so did some bright tree trunks of spruce.

With actual laser segmentation 89 % of spruces were detected. 33 % of birches combined to spruce segments. 96 % of other birches were detected. 88 % of detected spruces and 81 % of birches were correctly classified.
The many birches combined to spruces can still be recognized with image block classifications.
Abstract (fin): Tämä työ käsitteli varttuneiden taimien havaitsemista, paikantamista ja lajitunnistusta.
Havaitseminen ja paikantaminen perustuivat laseretäisyyskuvien segmentointiin ja lajiluokittelu konenak6kameralla otettuihin kuviin.

Etäisyyskuvien syvyyskynnystys löysi melkein kaikki puut laseretäisyyskuvista.
Osa puista jakaantui useampaan segmenttiin, osa yhdistyi yhdeksi segmentiksi.
Lasersegmentit projisoitiin kamerakuviin ja kuvat jaettiin osiin.
Osat luokiteltiin naiivilla Bayes-luokittelijalla ja puulaji pääteltiin osaluokkien painotetulla äänestyksellä.

Luokittelussa käytettiin 130 kuvatekstuuripiirrettä seuraavista ryhmistä: yhteisesiintymä- ja juoksunpituusmatriisit, reunatiheys, Laws-matriisit, fraktaalidimensio, statistical geometrical -piirteet, local binary patterns, wavelet-hajotelma ja Gabor-suodin.
Luokittelija valittiin yhdistelemällä piirteitä satunnaisesti.
Myös infrapunapiirteitä tarkasteltiin, mutta ne todettiin tehottomiksi.

Luokittelija opetettiin 10 kuvan leave-one-out-ristivalidoinnilla kuviin merkityillä puilla.
Kukin kuva luokiteltiin jättämällä se pois harjoitusaineistosta ja opettamalla luokittelija muilla yhdeksällä kuvalla.
Valittu luokittelija tunnisti 93 % kuusista ja 88 % koivuista.
Luokittelijaa täytyy vielä validoida lisää.
Luokittelija teki virheitä eri puulajien rajoilla.
Lisäksi vaaleat kuusenrungot sekä puunoksien välistä näkyvä taivas ja muut objektit aiheuttivat virheluokituksia.

Lopullisessa lasersegmennissa kuusien havaitsemisprosentti oli 89 %.
Koivuista 33 % yhdistyi kuusisegmentteihin, muista koivuista havaittiin 96 %.
Havaituista kuusista tunnistettiin 88 % ja koivuista 81 %.
Kuusisegmentteihin yhdistyneet koivut voidaan tunnistaa kuva-alueiden osaluokituksilla.
ED:2012-08-22
INSSI record number: 45078
+ add basket
« previous | next »
INSSI