Comprender a fondo el crecimiento de las ramas y hojas de los árboles frutales individuales y manejarlos adecuadamente es importante para mejorar su calidad. Sin embargo, La observación diaria y los conocimientos avanzados son necesarios para el manejo y cultivo adecuados de los árboles. por lo que los sistemas de gestión de árboles que utilizan cámaras están llamando la atención. El modelado automático en 3-D de las formas de las plantas y las estructuras de las ramas a partir de imágenes es una tecnología indispensable para lograr tanto el cultivo que ahorra trabajo como la mejora de la calidad del producto.

Se ha examinado activamente la reconstrucción tridimensional (3-D) a partir de múltiples imágenes obtenidas desde diferentes puntos de vista. Sin embargo, fue difícil reconstruir la estructura de los objetos que tienen partes ocultas, como plantas con estructuras de ramas escondidas debajo de sus hojas.

Al combinar el enfoque original de traducción de imagen a imagen en un marco de aprendizaje profundo bayesiano y reconstrucción 3-D, un grupo de investigadores liderado por Fumio Okura estimó la probabilidad de existencia de ramas que se esconden debajo de las hojas en imágenes. Usando estas posiciones estimadas de sucursales, lograron una reconstrucción tridimensional precisa de las estructuras de las ramas, incluidos los escondidos debajo de las hojas. Específicamente, convirtieron imágenes de plantas frondosas en imágenes que mostraban la probabilidad de existencia de ramas, logrando así la reconstrucción 3-D.

Los resultados de este estudio serán presentados en la Conferencia EEE / CVF sobre Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones (CVPR 2018) que se llevará a cabo del 18 al 22 de junio. 2018. El artículo presentado en la conferencia se publicará en Computer Vision Foundation Open Access como parte de las actas de la conferencia el 4 de junio de 2018. 2018.

Los resultados contribuirán al cultivo y manejo de plantas mediante inteligencia artificial (IA) y análisis de imágenes. Serán útiles en la realización de la tecnología de cultivo futura para permitir (a) la gestión diaria detallada del proceso a nivel de rama / hoja de plantas en crecimiento en lugares donde la visión de los cultivadores no puede alcanzar al filmar con un dron o robot, (b) idear los mejores métodos de corte o poda de plantas, y (c) pronosticar el crecimiento futuro de las plantas.