3D Reconstruction of Apple plantation for Monitoring

Abstract

El futur de la tecnologia gira al voltant dels sistemes d'intel•ligència artificial i és crucial obrir el camí perquè aquests sistemes aconsegueixin resultats valuosos. Un L'aspecte crucial és permetre que els sistemes d'IA percebin escenes visuals d'una manera similar als éssers humans, permetent-los interpretar i comprendre el món que ens envolta. La reconstrucció 3D té un paper vital en aquest esforç, ja que proporciona als sistemes d'IA un comprensió més profunda de les relacions espacials, la geometria i l'estructura dels objectes i ambients. En aquesta tesi, el focus se centra específicament en la reconstrucció en 3D d'una plantació de pomes per a aplicacions de monitoratge mitjançant un robot mòbil equipat amb un RGB- D Càmera Intel Realsense D435. L'anàlisi implica una comparació entre dos eines de programari molt utilitzades, COLMAP i Open3D, que utilitzen diferents inputs tipus de dades. L'objectiu és determinar l'enfocament més adequat per a aquest tipus d'exterior ambient exposat a la llum solar. L'enfocament proposat de reduir el mínim nombre d'imatges necessàries per a la reconstrucció conservant selectivament les imatges essencials. També s'introdueixen edats amb novetats basades en la relació de superposició desitjada. Aquest enfocament té una aplicabilitat més àmplia en l'àmbit agrícola, més enllà de la poma plantacions. Avaluant el rendiment i les capacitats de COLMAP i Open3D, això La tesi contribueix a entendre quin programari és més adequat per a l'escenari donat. nario. A més, l'enfocament proposat ofereix una tècnica valuosa per optimitzar el procés de reconstrucció en entorns agrícoles similars.

The future of technology indeed revolves around artificial intelligence systems, and it is crucial to pave the way for these systems to achieve valuable results. One crucial aspect is enabling AI systems to perceive visual scenes in a manner similar to human beings, enabling them to interpret and understand the world around us. 3D reconstruction plays a vital role in this endeavor, as it provides AI systems with a deeper understanding of the spatial relationships, geometry, and structure of objects and environments. In this thesis, the focus is specifically on the 3D reconstruction of an apple plantation for monitoring applications using a mobile robot equipped with an RGB- D Intel Realsense D435 camera. The analysis involves a comparison between two widely used software tools, COLMAP and Open3D, which utilize different input data types. The aim is to determine the most suitable approach for such an outdoor environment exposed to sunlight. The proposed approach of reducing the minimum number of required images for reconstruction by selectively retaining essential im- ages with novel features based on the desired overlapping ratio is also introduced. This approach has broader applicability in the agricultural field, beyond just apple plantations. By evaluating the performance and capabilities of COLMAP and Open3D, this thesis contributes to understanding which software is better suited for the given sce- nario. Additionally, the proposed approach offers a valuable technique for optimizing the reconstruction process in similar agricultural environments.