search query: @keyword machine vision / total: 44
reference: 9 / 44
« previous | next »
Author:Kemppainen, Teemu
Title:Stereo vision based planting spot detection in a continuously operating forest planter
Stereonäköön perustuva istutuspaikan tunnistaminen jatkuvatoimisessa metsänistutuskoneessa
Publication type:Master's thesis
Publication year:2012
Pages:(10) + 79 s. + liitt. 7      Language:   eng
Department/School:Automaatio- ja systeemitekniikan laitos
Main subject:Automaatiotekniikka   (AS-84)
Supervisor:Visala, Arto
Instructor:Hyyti, Heikki
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201305296456
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  5001   | Archive
Keywords:implicit shape model
machine learning
machine vision
SURF
classification
forest planting
Hough voting
koneoppiminen
konenäkö
luokittelu
metsänistutus
Hough-äänestys
Abstract (eng): Automatic forest planting is practically non-existent.
To be able to automatize forest planting, an autonomous planting spot detection is needed.
The goal of this thesis is to develop a method for planting spot detection from stereo images that are taken from a path created by a continuously operating mounder.

A continuous 3D reconstruction is performed using SURF features and a modified RANSAC model parameter estimation method.
The planting spot detection is done purely from 3D points using a 3D Implicit Shape Model with machine learning techniques and probability boosting heuristics.
Both the training and validation of the detector are done with real, cluttered and difficult continuous data, a novel case among 3D Implicit Shape Models.

The results of our method are promising: the precision of the detector is 94.8 % with a recall rate of 98.0 %.
The computation of our implementation is not real time, but real time performance could be fairly easily achieved using parallel computation.
Abstract (fin): Metsänistutus nykyään vaatii paljon manuaalista työtä ja on kallista ja aikaavievää.
Automatisoitu istutusmenetelmä toisi huomattavia säästöjä.
Jotta metsänistutus automaattisesti olisi mahdollista, täytyy istutuspaikka tunnistaa autonomisesti.
Tämän diplomityön päätavoite on kehittää menetelmä istutuspaikan tunnistamiseen stereokuvista, jotka on otettu jatkuvatoimisen mätästäjän tekemästä työjäljestä.

Jatkuva 3D-rekonstruktio toteutetaan käyttäen SURF-piirteitä ja muokattua RANSAC-malli parametriestimointimenetelmää.
Istutuspaikan tunnistus tehdään pelkästään 3D pisteistä, käyttäen hyödyksi opittua implisiittistä 3D mallia yhdessä eri koneoppimismenetelmien ja todennäköisyyden vahvistamisheuristiikan kanssa.
Sekä opetus että validointi tehdään käyttäen oikeaa, sotkuista ja vaikeaa jatkuvaa dataa, johon implisiittistä 3D-mallia ei ole aiemmin sovellettu.

Saadut tulokset ovat lupaavia: tunnistimen tarkkuus (precision) on 94.8 % ja löytyvyysarvo (recall) 98.0 %.
Toteutuksen laskenta ei ole reaaliaikaista, mutta reaaliaikaisuus voitaisi melko helposti saavuttaa rinnakkaislaskennalla.
ED:2012-08-22
INSSI record number: 45080
+ add basket
« previous | next »
INSSI