दैनिक अर्क्सिव

यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है।
यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है।
पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।

MaizeField3D: विविधता पैनल से खेत में उगाए गए मक्के का एक क्यूरेटेड 3D पॉइंट क्लाउड और प्रक्रियात्मक मॉडल डेटासेट

Created by
  • Haebom

लेखक

एल्विस किमारा, मोझगन हदादी, जैक्सन गॉडबर्सन, आदित्य बालू, तालुकदार जुबेरी, यावेई ली, आदर्श कृष्णमूर्ति, पैट्रिक एस. श्नाबल, बस्कर गणपतिसुब्रमण्यम

रूपरेखा

MaizeField3D मक्का के पौधों का एक 3D पॉइंट क्लाउड डेटासेट है, जिसे AI-आधारित 3D फ़ेनोटाइपिंग अनुसंधान के लिए बड़े पैमाने पर और विविध डेटा की कमी को दूर करने के लिए बनाया गया है। 1,045 फ़ील्ड-उगाए गए मक्का के पौधों का उच्च-गुणवत्ता वाला 3D पॉइंट क्लाउड डेटा स्थलीय लेजर स्कैनर (TLS) का उपयोग करके एकत्र किया गया था, और ग्राफ़-आधारित विभाजन विधि का उपयोग करके 520 पौधों के लिए अलग-अलग पत्तियों और तनों को अलग किया गया और एनोटेट किया गया। इन लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके प्रक्रियात्मक मॉडल तैयार किए गए थे, और पत्तियों को NURBS सतहों के रूप में दर्शाया गया था। डेटासेट में पौधे की आकृति विज्ञान और गुणवत्ता पर मेटाडेटा, साथ ही विभिन्न रिज़ॉल्यूशन (100k, 50k और 10k पॉइंट) पर पॉइंट क्लाउड डेटा शामिल है, और कठोर मैन्युअल गुणवत्ता नियंत्रण से गुज़रा है। MaizeField3D का उपयोग AI-आधारित फ़ेनोटाइपिंग, प्लांट स्ट्रक्चर विश्लेषण और कृषि अनुसंधान में 3D अनुप्रयोगों के लिए एक आधार डेटासेट के रूप में किया जा सकता है।

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
एआई-आधारित मक्का 3डी फेनोटाइपिंग अनुसंधान के लिए बड़े पैमाने पर, उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट प्रदान करना
◦
विस्तृत संरचनात्मक जानकारी प्रदान करता है जिसे 2D डेटा के साथ प्राप्त करना मुश्किल है, जैसे कि पत्ती की संरचना, आयतन और मकई के पौधों की स्थानिक व्यवस्था
◦
ग्राफ-आधारित विभाजन और NURBS सतह-आधारित प्रक्रियात्मक मॉडलिंग के माध्यम से सटीक और सुसंगत डेटा लेबलिंग।
◦
विभिन्न रिज़ॉल्यूशन के पॉइंट क्लाउड डेटा प्रदान करके विभिन्न डाउनस्ट्रीम कार्यों का समर्थन करना
◦
कृषि अनुसंधान में 3D अनुप्रयोगों के विकास में योगदान
•
Limitations:
◦
डेटासेट को और अधिक विस्तारित करने की आवश्यकता हो सकती है (वर्तमान में 1,045 ऑब्जेक्ट)
◦
डेटा संग्रहण और प्रसंस्करण के दौरान उत्पन्न होने वाले संभावित पूर्वाग्रहों पर विचार किया जाना चाहिए।
◦
अन्य मक्का किस्मों और बढ़ते वातावरण पर डेटा प्राप्त करने की आवश्यकता
◦
प्रक्रियात्मक मॉडलिंग की सटीकता और सामान्यीकरण प्रदर्शन का आगे मूल्यांकन आवश्यक है।
👍
Made with Slashpage