鸟视养殖场的数据集用于立体图像语义细分语义细分
K M Saipullah1,2, W H M Saad1, Q L Wong1
1Fakulti Kejuruteraan Elektronik dan Kejuruteraan Komputer (FKEKK), Universiti Teknikal Malaysia Melaka (UTeM), Durian Tunggal, 76100, Melaka, Malaysia.
Data in brief
|November 15, 2023
概括
这项研究引入了一个新的数据集,用于使用立体视觉对鸟眼的语义细分. 该数据集有助于在农业环境中进行3D重建和自主导航任务.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 农业技术 农业技术
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
背景情况:
- 语义细分对于农业自动化至关重要.
- 现有的数据集往往缺乏用于3D分析的深度信息.
- 立体视觉为获取深度数据提供了一种可行的方法.
研究的目的:
- 为鸟视农场提供一种新的立体视觉数据集.
- 促进用于精密农业的二维和三维语义细分的研究.
- 支持农业自主系统的发展.
主要方法:
- 使用左和右对齐的摄像头获取立体视频.
- 从一个农场的十个地点提取了1150个图像对.
- 为对象类生成手动地面真实细分.
- 使用立体差异分析来获取深度信息.
主要成果:
- 一个全面的数据集的鸟视农场图像与深度信息.
- 数据集包括各种各样的对象类:天空,生物,种植园等.
- 基础真相数据使监督学习能够进行语义细分.
结论:
- 该数据集支持高级的2D和3D语义细分任务.
- 深度信息增强了3D重建和对象跟踪等应用程序.
- 这种资源促进了智能农业系统和自主导航的发展.
