Training Deep Learning Algorithms on Synthetic Forest Images for Tree Detection

Vision-based segmentation in forested environments is a key functionality for autonomous forestry operations such as tree felling and forwarding. Deep learning algorithms demonstrate promising results to perform visual tasks such as object detection. However, the supervised learning process of these algorithms requires annotations from a large diversity of images. In this work, we propose to use simulated forest environments to automatically generate 43 k realistic synthetic images with pixel-level annotations, and use it to train deep learning algorithms for tree detection. This allows us to address the following questions: i) what kind of performance should we expect from deep learning in harsh synthetic forest environments, ii) which annotations are the most important for training, and iii) what modality should be used between RGB and depth. We also report the promising transfer learning capability of features learned on our synthetic dataset by directly predicting bounding box, segmentation masks and keypoints on real images. Code available on GitHub (https://github.com/norlab-ulaval/PercepTreeV1).Comment: Work presented at ICRA 2022 Workshop in Innovation in Forestry Robotics: Research and Industry Adoptio

Application des liens multi-modèles à la conception mécanique

Les systèmes de Conception assistée par ordinateur (CAO) conservent des lacunes qui doivent être éliminées afin d'améliorer la productivité du processus de conception : ils imposent au concepteur des tâches de modélisation longues, répétitives et fastidieuses et offrent peu de solutions pour maintenir la cohérence des données au sein de la maquette numérique. Ce travail définit la caractéristique contextuelle afin d'améliorer la productivité du processus de conception, de la phase de conception préliminaire à la phase de conception détaillée. Cette solution vise à gérer la cohérence des données du produit et à assister le concepteur dans certaines tâches de modélisation en exploitant le contexte de conception. Cette caractéristique contextuelle se compose des éléments suivants. Premièrement, les relations entre les pièces au sein d'un assemblage sont capturées au moyen de liens technologiques spécialisés appelés liens de dérivation. Ceux-ci encapsulent le savoir et l'intention de conception. Ces liens sont ensuite utilisés afin d'extraire une caractéristique et son empreinte d'un groupe de pièces de référence dont les paramètres permettront ensuite de générer à leur tour les caractéristiques manquantes et leurs pseudo-empreintes sur un groupe de pièces cibles. Ces concepts ont été appliqués au domaine de l'aéronautique pour lequel un prototype d'application a été développé. L'application discutée dans ce travail a été mise sur pied dans le cadre d'une collaboration avec Bombardier Aéronautique. Elle vise à assister les concepteurs de structures dans la modélisation des soyages (joggles) et des découpes (cut-outs). Le résultat est un prototype d'application permettant la création assistée des soyages et des découpes assurant le maintien de la cohérence entre les modèles au sein de l'assemblage et permettant la propagation assistée des changements. Nous pouvons ainsi conclure que les caractéristiques contextuelles améliorent de façon significative la productivité en conception mécanique