Spatiotemporal Analysis of Forest Machine Operations Using 3D Video Classification

📄 arXiv: 2505.24375v1 📥 PDF

作者: Maciej Wielgosz, Simon Berg, Heikki Korpunen, Stephan Hoffmann

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-30

💡 一句话要点

提出基于深度学习的框架以分类森林机械操作

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 深度学习 时空卷积网络 森林机械 视频分类 资源管理 自动化监测 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有方法在森林机械操作的监测中面临手动工作量大和数据不足的挑战。
  2. 论文提出了一种基于3D ResNet-50的深度学习框架，能够有效分类四种森林作业类型。
  3. 模型在验证集上取得了0.88的F1分数和0.90的精确率，展示了良好的性能和应用潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于深度学习的框架，用于从行车记录仪视频中分类森林作业。重点关注四个关键工作元素——起重机操作、切割与加工、驾驶和加工。该方法采用3D ResNet-50架构，并使用PyTorchVideo实现。模型在手动标注的现场录制数据集上训练，取得了强劲的性能，验证F1分数为0.88，精确率为0.90。这些结果强调了时空卷积网络在捕捉森林环境中运动模式和外观方面的有效性。尽管存在过拟合现象，表明需要更多的训练数据和更好的类别平衡，但该方法显示出减少传统时间研究手动工作量的潜力，为森林作业的监测和效率分析提供了可扩展的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统森林机械操作监测中手动工作量大和数据不足的问题。现有方法在处理复杂的时空信息时效果不佳，难以实现高效的自动化分类。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习中的时空卷积网络，特别是3D ResNet-50架构，来捕捉森林作业中的运动模式和外观特征，从而实现高效的操作分类。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练和评估三个主要阶段。数据预处理阶段使用标准的增强技术来提高模型的泛化能力，模型训练阶段则采用手动标注的数据集进行训练，最后通过验证集评估模型性能。

关键创新：最重要的技术创新点在于将3D卷积网络应用于森林机械操作的分类任务，能够同时捕捉时空特征，与传统的2D方法相比，显著提升了分类效果。

关键设计：模型采用3D ResNet-50结构，结合了时空卷积层和标准损失函数。训练过程中使用了数据增强技术以防止过拟合，但仍需更多的训练数据和类别平衡来进一步提升性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，模型在验证集上取得了0.88的F1分数和0.90的精确率，表明其在分类森林机械操作方面的强大能力。这些结果相较于传统方法有显著提升，展示了时空卷积网络在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括森林资源管理和机械操作监测，能够有效减少人工记录的工作量，提高作业效率。未来，该方法有望扩展到实时活动识别系统中，进一步推动森林管理的智能化发展。

📄 摘要（原文）

This paper presents a deep learning-based framework for classifying forestry operations from dashcam video footage. Focusing on four key work elements - crane-out, cutting-and-to-processing, driving, and processing - the approach employs a 3D ResNet-50 architecture implemented with PyTorchVideo. Trained on a manually annotated dataset of field recordings, the model achieves strong performance, with a validation F1 score of 0.88 and precision of 0.90. These results underscore the effectiveness of spatiotemporal convolutional networks for capturing both motion patterns and appearance in real-world forestry environments. The system integrates standard preprocessing and augmentation techniques to improve generalization, but overfitting is evident, highlighting the need for more training data and better class balance. Despite these challenges, the method demonstrates clear potential for reducing the manual workload associated with traditional time studies, offering a scalable solution for operational monitoring and efficiency analysis in forestry. This work contributes to the growing application of AI in natural resource management and sets the foundation for future systems capable of real-time activity recognition in forest machinery. Planned improvements include dataset expansion, enhanced regularization, and deployment trials on embedded systems for in-field use.