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J-GLOBAL ID：201802246904995601   整理番号：18A1898511

UAV画像による深層学習を用いたトウモロコシ分類 実用的証明概念【JST・京大機械翻訳】

Corn classification using Deep Learning with UAV imagery. An operational proof of concept

著者 (5件)： Trujillano Fedra (Department of Engineering Pontificia, Universidad Catolica del Peru, Lima, Peru) ,  Flores Andres (Department of Engineering Pontificia, Universidad Catolica del Peru, Lima, Peru) ,  Saito Carlos (Department of Engineering Pontificia, Universidad Catolica del Peru, Lima, Peru) ,  Balcazar Mario (Department of Engineering Pontificia, Universidad Catolica del Peru, Lima, Peru) ,  Racoceanu Daniel (Department of Engineering Pontificia, Universidad Catolica del Peru, Lima, Peru)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ColCACI  ページ： 1-4  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 気候変動は,Ancash-ペルーにおける農業生産に影響を及ぼして,トウモロコシは区域の最も重要な農作物のひとつであった。気候変動が食品安全性にどのように影響するかを評価するために,穀物収量を常に監視し,統計モデルを作成することが不可欠である。本研究は,食品セキュリティ目的のために,トウモロコシの地域を推定するために,無人航空機(UAV)によって取得された近赤外画像の分類のためのDeep学習技術を使用するための概念証明として提案した。得られた結果は,取得プロセス中のバランスのとれた(高度,季節,地域)データベースを用いることにより,訓練されたシステムの性能を改善することを示し,したがって,可変および困難なアクセス地理からの作物分類に直面している。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ペルー共和国 ,  *画像 ,  統計模型 ,  気候変動 ,  穀類 ,  *学習 ,  セキュリティ ,  地理学 ,  食品 ,  データベース ,  無人機 ,  農作物
準シソーラス用語： 情報へのアクセス ,  農業生産 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： UAV ,  深層学習 ,  トウモロコシ ,  分類 ,  証明 ,  概念