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J-GLOBAL ID：202002214884702807   整理番号：20A0660358

画像処理を用いた倒伏診断システムの開発(第2報)-畳み込みニューラルネットワークとランキング学習の効果検証-

Estimate of Rice Lodging Based on Image Processing (Part 2)-Effect Verification of Convolutional Neural Network and Learning to Rank-

著者 (5件)： 森本英嗣 (鳥取大 大学院持続性社会創生科学研究科) ,  稲垣成祥 (鳥取大 大学院持続性社会創生科学研究科) ,  上田大介 (パナソニック コネクティッドソリューションズ社) ,  高橋克直 (パナソニック コネクティッドソリューションズ社) ,  野波和好 (鳥取大 大学院持続性社会創生科学研究科)
資料名： 農業食料工学会誌  (Journal of the Japanese Society of Agricultural Machinery and Food Engineers)
巻： 82  号： 2  ページ： 156-161  発行年： 2020年03月01日 
JST資料番号： G0975A  ISSN： 2188-224X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本研究では収穫作業効率低下・コメの品質低下の要因であるイネの倒伏状態を診断する画像処理システムを開発した。供試画像を収集するためにコンバインのキャビン内にCCDカメラを搭載し,刈取直前の稲株画像を学習用と評価用を合わせて2601枚収集した。システムは畳み込みニューラルネットワークとランキング学習の手法であるRankNetによる順序予測モデルを適用し,精度評価には順序予測の品質評価する指標であるnDCG(正規化減損累積利得)を用いた。画像処理の結果,nDCG@101は1.0となり本システムは倒伏判定手法として活用可能であることが示唆された。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像処理 ,  *倒伏 ,  *イネ ,  収穫 ,  作業能率 ,  米 ,  コンバイン ,  CCDカメラ ,  消耗 ,  機械学習
準シソーラス用語： *ランク付け学習 ,  学習データ ,  減損 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  診断システム ,  精度評価 ,  品質低下 ,  *品質評価

分類 (1件)： 収穫・調製用機械  (FB03030K)

引用文献 (6件)：

• Burges, C. J. C., Shaked, T., Renshaw, E., Lazier, A., Deeds, M., Hamilton, N., Hullender, G., 2005. Learning to Rank using Gradient Descent. Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning, Bonn, Germany, 89-96.
• Järvelin, K., Kekäläinen, J., 2002. Cumulated gain-based evaluation of IR techniques. ACM Transactions on Information System, 20 (4), 422-446.
• 川崎雄介,宇賀博之,鍵和田聡,彌冨 仁,2015.Convolutional Neural Networksを用いたウイルス性病害自動診断に向けた基礎検討.第31回ファジィシステムシンポジウム,東京,391-394.
• LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., Haffner, P., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the Institute of Electrical and Electronics Engineers, 86 (11), 2278-2324.
• 森本英嗣,稲垣成祥,上田大介,高橋克直,野波和好,2019.画像処理を用いた倒伏診断システムの開発(第1報).農業食料工学会誌,82(2),印刷中.

タイトルに関連する用語 (8件)： 画像処理 ,  倒伏 ,  診断システム ,  開発 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  ランキング ,  学習 ,  検証