文献

J-GLOBAL ID：201902225504024384   整理番号：19A2329186

生産力検定試験プロットの画像を用いた深層学習による麦類の穂数計測

著者 (7件)： 石川吾郎 (農研機構 作物開発セ) ,  GUO W. (東大 大学院) ,  常松浩史 (農研機構 作物開発セ) ,  柳澤貴司 (農研機構 作物開発セ) ,  藤田雅也 (農研機構 作物開発セ) ,  山田哲也 (農研機構 作物開発セ) ,  米丸淳一 (農研機構 作物開発セ)
資料名： 育種学研究  (Breeding Research)
巻： 21  号： 別冊2  ページ： 61  発行年： 2019年09月06日 
JST資料番号： L3581A  ISSN： 1344-7629  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 【背景・目的】単位面積当たりの穂数は収量の主な構成要素であることから、麦類の生産力検定試験では必須の調査項目である。現在は複数の調査者が肉眼によって計数しているため、精度や処理できるプロット数に限界がある。そこで、育種試験での穂計数の高度化...【本文一部表示】

シソーラス用語： 機械学習 ,  イネ科 ,  穀類 ,  収量構成要素 ,  *穂 ,  *自動計測 ,  *画像分析 ,  *圃場試験 ,  作物育種 ,  深層学習 ,  穂数
準シソーラス用語： ムギ類

分類 (3件)： その他の計算機利用技術  (JE14000C) ,  麦  (FC03033M) ,  作物育種一般  (FC02010K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 試験 ,  プロット ,  深層学習 ,  麦類 ,  穂数 ,  計測