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J-GLOBAL ID：202202275819140745   整理番号：22A0788711

雑草と雑草の圃場における作物列検出とK平均クラスタリングの組み合わせによる雑草と作物の検出【JST・京大機械翻訳】

Weed and Crop Detection by Combining Crop Row Detection and K-means Clustering in Weed Infested Agricultural Fields

著者 (4件)： Ota Kumpei (The University of Tokyo,Department of Precision Engineering,Tokyo,Japan,113-8656) ,  Louhi Kasahara Jun Younes (The University of Tokyo,Department of Precision Engineering,Tokyo,Japan,113-8656) ,  Yamashita Atsushi (The University of Tokyo,Department of Precision Engineering,Tokyo,Japan,113-8656) ,  Asama Hajime (The University of Tokyo,Department of Precision Engineering,Tokyo,Japan,113-8656)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： SII  ページ： 985-990  発行年： 2022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： 作物と雑草の検出はスポット散布と機械的除草の自動化のための必須技術である。以前の研究は作物列を用いて作物と雑草検出法を開発した。しかし,雑草が多量に存在するとき,これらの方法は高精度で実行できない。その理由は,作物列検出が大量の雑草の存在によって悪影響を受けることである。そして,作物列を正確に検出できるとしても,この方法は作物として作物列内の雑草を誤って標識する。したがって,作物と雑草検出法を,k-平均クラスタ化による深さデータと作物/雑草分類を用いて,作物列検出を組み合わせることによって,大量の雑草の存在下で使用することができる。実験は,無雑草キャベツ圃場で撮影した画像を用いて,この方法の有効性を示した。Copyright 2022 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： 自動化 ,  キャベツ ,  *農作物 ,  クラスタ化 ,  検出法 ,  *雑草 ,  有効性
準シソーラス用語： 高精度 ,  除草 , 【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)： 雑草 ,  圃場 ,  作物 ,  平均 ,  クラスタリング ,  組み合わせ