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J-GLOBAL ID:202202220431477013   整理番号:22A1407925

統計的テクスチャ特徴と勾配ブースティング決定木を用いた洋ナシ果実の外観汚損検出

Appearance Deterioration Detection for Pear Fruits Using Statistical Texture Features and Gradient Boosting Decision Trees
著者 (2件):
資料名:
巻: 33  号:ページ: 21-27  発行年: 2022年06月10日 
JST資料番号: L2340A  ISSN: 0915-6755  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 文献レビュー  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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洋ナシ果実の果面上の汚損検出は現在農業従事者の目視検査で行われている。その負担軽減を目的に,統計的テクスチャ特徴量を画像から抽出し,機械学習の一手法である勾配ブースティング決定木を用いて,画像の小ブロックから汚損部位を検出する手法を提案する。検証実験により,高精度で汚損が検出できることを確認した。(著者抄録)
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
果樹  ,  パターン認識  ,  人工知能 

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