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J-GLOBAL ID：202402230160610475   整理番号：24A2571635

機械学習と画像処理を用いた幼葉の成長予測手法

A juvenile leaf growth prediction method using machine learning and image processing

著者 (4件)： GAO Sen (岡山大 大学院ヘルスシステム統合科学研究科) ,  樽谷優弥 (岡山大) ,  福島行信 (岡山大) ,  横平徳美 (岡山大)
資料名： 電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM)  (電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2024  号： 総合大会  ページ： ROMBUNNO.D-11B-09  発行年： 2024年02月26日 
JST資料番号： G0508B  ISSN： 1349-144X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1.まえがき.機械学習を用いて植物の成長予測を行うことが検討されている。特に幼葉は生育状況の良し悪しの判断材料として用いられる。しかし、幼葉は多種多様な形状があり、その特徴を捉えて成長予測することが難しい。本研究では、機械学習と画像処理を組...【本文一部表示】

シソーラス用語： *予測技法 ,  データ ,  精度 ,  *画像処理 ,  *画像 ,  色度 ,  *機械学習 ,  生育状況 ,  深層学習 ,  学習データ ,  評価指標 ,  特徴点
準シソーラス用語： 類似度 ,  モノクロ画像 ,  形状予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  画像処理 ,  葉 ,  成長 ,  予測手法