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J-GLOBAL ID：202002256422984010   整理番号：20A2696630

深層学習を用いた温室におけるトマト果実検出と計数【JST・京大機械翻訳】

Tomato Fruit Detection and Counting in Greenhouses Using Deep Learning

著者 (8件)： Afonso Manya (Wageningen University and Research, Wageningen, Netherlands) ,  Fonteijn Hubert (Wageningen University and Research, Wageningen, Netherlands) ,  Fiorentin Felipe Schadeck (Wageningen University and Research, Wageningen, Netherlands) ,  Lensink Dick (Enza Zaden, Enkhuizen, Netherlands) ,  Mooij Marcel (Enza Zaden, Enkhuizen, Netherlands) ,  Faber Nanne (Enza Zaden, Enkhuizen, Netherlands) ,  Polder Gerrit (Wageningen University and Research, Wageningen, Netherlands) ,  Wehrens Ron (Wageningen University and Research, Wageningen, Netherlands)
資料名： Frontiers in Plant Science (Web)  (Frontiers in Plant Science (Web))
巻： 11  ページ： 571299  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7094A  ISSN： 1664-462X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： イメージングとコンピュータビジョンを用いた植物成長中の果実の正確な検出と計数は,表現型情報の労働集約的マニュアル測定の低減の観点からだけでなく,収穫のような自動化プロセスに向けた重要な段階である。深層学習に基づく方法は,画像セグメンテーションと分類における多くの問題における最先端技術として出現し,農業のような挑戦的ドメインにおいて多くの有望性を持ち,古典的コンピュータビジョン法よりもデータにおける大きな変動を扱うことができる。本論文では,オブジェクトと各オブジェクトに対応する画素を検出するMaskRCNNアルゴリズムを用いて,温室で撮影された画像におけるトマトの検出結果を報告した。実Senseカメラを用いた温室で撮影された画像からのトマトの検出に関する著者らの実験結果は,実験室条件で得られたが,より高い分解能画像を用いても,以前の研究によって報告された基準と同等か,それ以上であった。結果はまた,MaskRCNNが背景除去に必要なオブジェクト深さを暗黙的に学習できることを示した。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  カメラ ,  自動化 ,  農業 ,  分解能 ,  *トマト ,  表現型 ,  植物成長 ,  画像処理 ,  画素 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  最先端技術 ,  背景除去 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 深層学習 ,  表現型解析 ,  農業 ,  トマト ,  温室

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (57件)：

• BacC. W. (2015).BacC. W. (2015). Improving Obstacle Awareness for Robotic Harvesting of Sweet-Pepper. Ph.D. thesis, Wageningen University and Research, Wageningen.
• BacC. W.HemmingJ.van TuijlB.BarthR.WaisE.van HentenE. J. (2017). Performance evaluation of a harvesting robot for sweet pepper. J. Field Robot. 34, 1123-1139. doi: 10.1002/rob.21709
• BacC. W.van HentenE. J.HemmingJ.EdanY. (2014). Harvesting robots for high-value crops: state-of-the-art review and challenges ahead. J. Field Robot. 31, 888-911. doi: 10.1002/rob.21525
• BarthR. (2018). Vision Principles for Harvest Robotics : Sowing Artificial Intelligence in agriculture. Ph.D. thesis, Wageningen University and Research, Wageningen.
• BarthR.IJsselmuidenJ.HemmingJ.Van HentenE.J. (2017). Synthetic bootstrapping of convolutional neural networks for semantic plant part segmentation. Comput. Electron. Agric. 161, 291-304. doi: 10.1016/j.compag.2017.11.040

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  温室 ,  トマト ,  果実 ,  計数