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J-GLOBAL ID：202202245798026488   整理番号：22A0893822

樹冠圧密後の無人航空機からの画像によるジャガイモ(Solanum tuberosum L.)茎のハイスループット推論システムを開発するための色ベース特徴抽出と移動学習の適用【JST・京大機械翻訳】

Applying colour-based feature extraction and transfer learning to develop a high throughput inference system for potato (Solanum tuberosum L.) stems with images from unmanned aerial vehicles after canopy consolidation

著者 (6件)： Mhango Joseph K. (Crops and Environment Research Centre, Harper Adams University, Edgmond, Shropshire, UK) ,  Grove Ivan G. (Curious Raven Imagery, Shropshire, UK) ,  Hartley William (Crops and Environment Research Centre, Harper Adams University, Edgmond, Shropshire, UK) ,  Harris Edwin W. (Crops and Environment Research Centre, Harper Adams University, Edgmond, Shropshire, UK) ,  Monaghan James M. (Crops and Environment Research Centre, Harper Adams University, Edgmond, Shropshire, UK) ,  Monaghan James M. (Fresh Produce Research Centre, Harper Adams University, Edgmond, Shropshire, UK)
資料名： Precision Agriculture  (Precision Agriculture)
巻： 23  号： 2  ページ： 643-669  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4858A  ISSN： 1385-2256  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圃場におけるジャガイモ(Solanum tuberosum)の茎密度変化は,塊茎サイズ分布を改善するために収穫時期を知らせるのに使用できる。茎密度を定量化する現在の方法は,低スループットのマニュアルである。本研究では,高スループット代替として無人機画像の使用を検討した。カラーベースの特徴抽出技術と深い畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を,茎をサブニングするプロキシとして,先端分裂組織を列挙する有効性について比較した。累積青色差指数と青色差正規化指数と名付けた2つの新規色指数は,他の指標と比較して,分裂組織葉と成熟葉の間の有意差(P<0.001)を示した。2つの指数を用いて,CNNのための訓練データとして500の擬似ラベル付きヒト補正画像を生成した。ヒト標識試験データセットに対して,CNNは,植え付け後52日のキャノピーにおける分裂組織数の予測において,画像分析アルゴリズム(nRMSE=0.3)の単独使用よりも0.09の正規化二乗平均平方根誤差(nRMSE)で,より良好に機能した。さらに,CNNは,画像分析アルゴリズム(IOU:0.33および0.13)より,それぞれ,より良い精度(I_OU]:0.49および0.56)を有した。両アプローチにおけるMeristem数は,実際の副次幹数(P<0.001)と線形関係を示した。本研究は,従来の画像解析とCNNを用いて,許容できるnRMSEを有する分裂組織検出器を生成することを実証した。CNNによる移動学習を,フィールドにおけるUAV画像からの茎密度変化を評価するための分裂組織検出器を開発するために提案した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *圧密 ,  アルゴリズム ,  *学習 ,  *ジャガイモ ,  *特徴抽出 ,  ヒト ,  塊茎 ,  *茎 ,  *無人機 ,  *スループット ,  分裂組織 ,  画像分析 ,  正規化 ,  *樹冠
準シソーラス用語： *ハイスループット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 植生指数 ,  深層学習 ,  ジャガイモ ,  植物集団 ,  表現型解析 ,  機械視覚

分類 (2件)： いも類  (FC03036L) ,  野菜とその加工品  (FJ11020O)

タイトルに関連する用語 (12件)： 樹冠 ,  圧密 ,  無人航空機 ,  ジャガイモ ,  Solanum ,  茎 ,  ハイスループット ,  推論 ,  開発 ,  色 ,  特徴抽出 ,  学習