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J-GLOBAL ID：201902259938426772   整理番号：19A2085307

機械学習による植物の果実や花の識別のための特徴量の検討

A Study on Feature quantities for Identification of fruit and flower by machine learning

著者 (4件)： 福山英亮 (日本工大 工) ,  星野祐希 (日本工大 基幹工) ,  進藤卓也 (日本工大 基幹工) ,  平栗健史 (日本工大 基幹工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 101(CS2019 13-46)(Web)  ページ： 53-54 (WEB ONLY)  発行年： 2019年06月27日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 現代のスマート農業では機械化によって,人間の代わりに農作業を行う技術が開発されてきた.しかし,依然として農業には,人間の視覚や触覚,経験に基づいた作業か必要とされる.これらの感覚や経験的な作業方法は,機械学習を用いて実現する.本稿では,その取り組みの一つとして,機械学習を用いたトマトの花と実の識別の実験を行い検討する.(著者抄録)

シソーラス用語： 農業政策 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  *トマト ,  花 ,  *画像認識 ,  *特徴抽出 ,  評価 ,  比率 ,  時間
準シソーラス用語： CNN ,  スマート農業 ,  学習時間 ,  実験評価 ,  正答率

分類 (3件)： 野菜  (FC03043X) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (2件)：

• クジラ飛行机,杉山 陽一,遠藤 俊輔,すぐに使える!業務で実践できる!PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリ,三浦 聡(編),ソシム株式会社,東京,2018.
• Chris Albon,Python機械学習クックブック,中田秀基(訳),株式会社オライリー・ジャパン, 東京,2018.

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  植物 ,  果実 ,  花 ,  識別 ,  特徴量