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J-GLOBAL ID：202002237856977791   整理番号：20A0266371

RGBとNIR情報融合による事前訓練VGG16を用いた改良キウイフルーツ検出【JST・京大機械翻訳】

Improved Kiwifruit Detection Using Pre-Trained VGG16 With RGB and NIR Information Fusion

著者 (7件)： Liu Zhihao (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling, China) ,  Wu Jingzhu (Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety, Beijing Technology and Business University, Beijing, China) ,  Fu Longsheng (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling, China) ,  Majeed Yaqoob (Center for Precision and Automated Agricultural Systems, Washington State University, Prosser, WA, USA) ,  Feng Yali (College of Engineering, Shanxi Agricultural University, Jinzhong, China) ,  Li Rui (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling, China) ,  Cui Yongjie (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 2327-2336  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本研究では,RGB-D(Red Green Blue-Depth)センサを適用するための新しい方法を示し,果実検出のための深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,RGBとNIR画像を融合した。それは,果実収量推定と自動収穫のための重要な要素である,より正確で,より迅速で,より信頼できる果実検出システムを構築することを目指している。深いニューラルネットワークにおける最近の研究により,Faste Regionに基づくCNN(Faster R-CNN)と呼ばれる最先端のオブジェクト検出器の開発が行われている。2つのモダリティ:RGB(赤,緑,青)および近赤外(NIR)画像から得られた画像を用いたキーウィフルーツ検出のタスクのために,一般的なFastR-CNNネットワークVGG16を,移動学習を通して採用した。Kinect v2を用いてキウイフルーツのキャノピーのNIRとRGB画像の底の視点を得た。NIR(1チャネル)とRGB画像(3チャネル)を,6チャネル画像にサイドにより整列し,配置した。VGG16の入力層を6チャネル画像を受信するために修正した。2つの異なる融合法を用いて特徴を抽出した:画像融合(入力層上のRGBとNIR画像の融合)と特徴融合(RGBとNIR画像がそれぞれ入力された2つのVGG16ネットワークの特徴マップの融合)。改善されたネットワークは,逆伝搬と確率的勾配降下技術を用いてエンドツーエンドで訓練されて,RGBとNIR画像入力だけを有するオリジナルのVGG16ネットワークと比較された。結果は,RGBとNIR画像入力によるオリジナルのVGG16の平均精度(APs)はそれぞれ88.4%と89.2%であり,特徴融合法を用いた6チャネルVGG16は90.5%に達した。一方,画像融合法を用いたものは90.7%の最高APと0.134s/画像の最速検出速度に達した。結果は,提案したキウイフルーツ検出法が,より良い果実検出の可能性を示すことを示した。Copyright 2020 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： キャノピー ,  ネットワーク ,  チャネル ,  エンドツーエンド方式 ,  検出法 ,  学習 ,  *キウイフルーツ ,  ニューラルネットワーク ,  センサ ,  近赤外線
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  画像融合 ,  モダリティ ,  物体検出 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (4件)： RGB ,  情報融合 ,  訓練 ,  キウイフルーツ