Risultati della ricerca - Schofield, Sam

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    Drone Stereo Vision for Radiata Pine Branch Detection and Distance Measurement: Integrating SGBM and Segmentation Models Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  2. 2
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    Drone Stereo Vision for Radiata Pine Branch Detection and Distance Measurement: Utilizing Deep Learning and YOLO Integration Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  3. 3
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    Generalization Evaluation of Deep Stereo Matching Methods for UAV-Based Forestry Applications Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  4. 4
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    Genetic Algorithms For Parameter Optimization for Disparity Map Generation of Radiata Pine Branch Images Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  5. 5
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    YOLO and SGBM Integration for Autonomous Tree Branch Detection and Depth Estimation in Radiata Pine Pruning Applications Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  6. 6
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    Performance Evaluation of Deep Learning for Tree Branch Segmentation in Autonomous Forestry Systems Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  7. 7
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    Towards Gold-Standard Depth Estimation for Tree Branches in UAV Forestry: Benchmarking Deep Stereo Matching Methods Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  8. 8
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    Training Deep Stereo Matching Networks on Tree Branch Imagery: A Benchmark Study for Real-Time UAV Forestry Applications Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  9. 9
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    Progressive Per-Branch Depth Optimization for DEFOM-Stereo and SAM3 Joint Analysis in UAV Forestry Applications Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  10. 10
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    UE5-Forest: A Photorealistic Synthetic Stereo Dataset for UAV Forestry Depth Estimation Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  11. 11
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    Real-Time Branch-to-Tool Distance Estimation for Autonomous UAV Pruning: Benchmarking Five DEFOM-Stereo Variants from Simulation to Jetson Deployment Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  12. 12
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    Positioning radiata pine branches requiring pruning by drone stereo vision Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  13. 13
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    Low-Cost Stereo Vision for Robust 3D Positioning of Thin Radiata Pine Branches in Autonomous Drone Pruning Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  14. 14
    Copertina

    Position radiata pine branches requiring pruning by drone stereo vision Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2025
    Fuente: Zenodo
    Tipo de material: Recurso digital
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  15. 15
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    A Comprehensive Survey on Stereo Matching and Depth Estimation: From Classical Pipelines to Deep Learning Architectures Autoría: Lin, Yida, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Schofield, Sam, Green, Richard

    Pubblicazione 2025
    Fuente: Zenodo
    Tipo de material: Recurso digital
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