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J-GLOBAL ID:202402277264194028   整理番号:24A2122519

深層学習を用いた可視画像解析によるイネの出穂前日数推定モデルの構築

Construction of Deep Learning-Based Estimation Model for the Days Before Heading of Rice Using Image Analysis
著者 (4件):
資料名:
巻: 257th  ページ: 50  発行年: 2024年03月28日 
JST資料番号: L1755A  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)
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【目的】イネの栽培において,生育ステージの推定・予測は適期作業と効率的な作業管理を行う上で重要である.従来手法である圃場での生育調査やDVIモデルに基づく発育予測にはそれぞれ,時間と労力がかかる,品種固有のパラメータが必要といった課題がある...【本文一部表示】
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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
稲作  ,  図形・画像処理一般  ,  人工知能 

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