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J-GLOBAL ID：202302254754087537   整理番号：23A2759009

人工授粉作業支援のための深層学習を用いた洋ナシ花検出に関する研究

著者 (3件)： 山崎雅 (新潟大 工) ,  中澤健介 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  山崎達也 (新潟大 工)
資料名： 動的画像処理実利用化ワークショップ講演論文集(CD-ROM)
巻： 2023  ページ： 373-377  発行年： 2023年02月27日 
JST資料番号： F2827A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 果実などの成育では結実率を上げるために人工授粉が行われるが,人手で行う場合は高負担の作業となっている.一般的に露地で栽培されている洋ナシも,人工授粉が必要な果実である.人工授粉のために昆虫が用いられることがあるが,これは比較的ハウス栽培に適した方法であり,最近は人工授粉に用いられるハチの減少が課題となっている.近年,人工授粉の省力化のため,小形無人飛行機であるドローンやロボットの試験的な導入が行われているが,授粉対象である花の検出の研究が進んでいないため,受粉率は向上していない.本研究では,洋ナシの花を対象に授粉に適した花を検出することを目的に,深層学習モデルであるFaster R-CNN(Regions Based Convolutional Neural Network)を適用し,授粉に適した花を検出するための新たなラベリングを提案する.実際のほ場で撮影した729枚の花画像データを用いてモデル学習を行い,花を検出する実験を行い,IoU(Intersection over Union)閾値を0.5に設定したmAP(mean Average Precision)が0.641,F値の平均が0.712という結果が得られた.(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *セイヨウナシ ,  *花 ,  *画像認識 ,  人工受粉 ,  ニューラルネットワーク ,  学習 ,  画像処理 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習
準シソーラス用語： モデル学習

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工授粉 ,  作業支援 ,  深層学習 ,  洋ナシ ,  花 ,  研究