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J-GLOBAL ID：202002290799982095   整理番号：20A2357208

スマート化する病害虫防除技術-AIを活用した農作物の病害虫診断等で活用-画像診断根拠を可視化できるAI

Development of New AI That Can Visualize Image Diagnosis Basis

著者 (2件)： HABARAGAMUWA Harshana (農研機構 農業情報研究セ) ,  大石優 (農研機構 農業情報研究セ)
資料名： 機械化農業  (Farming Mechanization)
号： 3234  ページ： 20-23  発行年： 2020年11月01日 
JST資料番号： S0192A  ISSN： 0023-1371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・農業害虫による農作物の被害対策としてAIを活用した病害虫の自動判別システムの開発状況について紹介。
・画像解析において,モデルの判断根拠を可視化できる深層学習モデルにおいて,オートエンコーダを使った技術を開発し,病気の特徴を正しく学習できることが判明。
・本手法は画像分類において深層学習モデルで画像認識して画像を可視化できることが特徴。
・本手法の効果は健全葉と病気葉の分類による病気診断が可能であること,利用者が容易に確認できるので安心であることなどが特徴。

シソーラス用語： 害虫 ,  *害虫防除 ,  植物病害 ,  植物被害 ,  画像分析 ,  *可視化 ,  *機械学習 ,  アルゴリズム ,  画像認識 ,  生体計測機器
準シソーラス用語： オートエンコーダ ,  *深層学習

分類 (2件)： 植物の病虫害防除一般  (FC05010F) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 病害虫防除 ,  AI ,  活用 ,  農作物 ,  病害虫 ,  診断 ,  診断根拠 ,  可視化