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J-GLOBAL ID：202102259960785678   整理番号：21A0917841

YOLOに基づくトマト病害虫同定アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Tomato disease and pest detection algorithm based on YOLO convolu-tional neural network

著者 (2件)： Liu Jun (wei坊科技学院・山東省高校設施園芸実験室 山東wei坊 262700) ,  Wang Xuewei (wei坊科技学院・山東省高校設施園芸実験室 山東wei坊 262700)
資料名： Zhongguo Guacai  (Zhongguo Guacai)
巻： 33  号： 9  ページ： 18-22,38  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4513A  ISSN： 1673-2871  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： トマトの植物は生長過程において各種の病虫害に感染し、トマトの収量低下と栽培農家の利益損失を招く。現在、トマト病虫害検出は主に農業専門家によって人工的に行われ、この人工検査方法は高価で時間がかかる。現在、コンピュータビジョンと深さ学習を利用して、病虫害の自動分類識別を実現する方法の多くは、制御環境下で行われ、病虫害の背景環境に対する要求が高く、同時に病虫害の定位を実現できない。これらの問題を解決するために,YOLOコンボリューションニューラルネットワークに基づくトマト病虫害検出アルゴリズムを,深さ学習のアイデアに基づいて提案し,そして,実際の自然環境におけるトマト病害虫の画像データベースを確立した。本試験のトマト病虫害検出アルゴリズムをこのデータベース上でテストし、8種類のトマト病虫害に対する検出平均精度が85.09%に達した。その結果,このアルゴリズムはトマト病害虫検出の精度と速度を効果的に改善でき,トマト病害虫の精密位置決めが得られ,FasterR-CNNやSSDなどの農業病害虫検出方法より優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  自動分類 ,  データベース ,  農業 ,  自然環境 ,  *トマト ,  栽培 ,  検出法 ,  コンピュータビジョン ,  画像データベース
準シソーラス用語： *媒介昆虫 ,  農家 ,  病虫害 ,  検出アルゴリズム ,  精密位置決め , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 野菜  (FC03043X) ,  植物の病虫害防除一般  (FC05010F) ,  昆虫・ダニによる植物被害  (FC04072U)

タイトルに関連する用語 (4件)： トマト ,  病害虫 ,  同定 ,  アルゴリズム