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J-GLOBAL ID：202002245823344857   整理番号：20A2281309

モバイル情報システムにおけるコーヒー豆品質分類のための畳込みニューラルネットワークの実装【JST・京大機械翻訳】

An Implementation of Convolutional Neural Network for Coffee Beans Quality Classification in a Mobile Information System

著者 (2件)： Janandi Robby (School of Computer Science, Bina Nusantara University,Computer Science Department,Jakarta,Indonesia,11480) ,  Cenggoro Tjeng Wawan (School of Computer Science, Bina Nusantara University,Computer Science Department,Jakarta,Indonesia,11480)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIMTech  ページ： 218-222  発行年： 2020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： 世界市場における大量の取引により,コーヒーの品質の維持は輸出国にとって極めて重要である。品質管理のための1つの方法は,品質に基づくコーヒー豆を分類できるシステムを有することである。このシステムは,その調達を監視,確保するための小中コーヒー企業を支援することができる。しかし,コーヒー豆品質分類技術は,現在,小中コーヒー企業コミュニティに利用できない。この問題に取り組むために,携帯電話カメラを介してコーヒー豆の品質を自動的に分類するために,深層学習ベースモデルにより駆動されるモバイルアプリケーションを開発した。使用した深い学習モデルを,コーヒー豆品質を分類するために,それらの性能に基づいて,ResNet-152とVGG16の間で選択した。結果は,ResNet-152が73.3%の最高精度を達成することができて,また,機能的モバイル応用にも埋め込むことができることを示した。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： カメラ ,  品質管理 ,  学習モデル ,  情報システム ,  コミュニティ ,  *コーヒー ,  *コーヒー豆 ,  *携帯電話
準シソーラス用語： 世界市場 ,  モバイルアプリケーション ,  深層学習 ,  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 (6件)： モバイル ,  情報システム ,  コーヒー豆 ,  分類 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  実装