| Project/Area Number |
18K18074
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University (2022)
Osaka Prefecture University (2018-2021) |
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Principal Investigator |
Utsumi Yuzuko 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 講師 (80613489)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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| Keywords | 植物形態計測 / 深層学習 / 分げつ / Pretext task / 単子葉植物 / 植物計測 / 分げつ数推定 / 植物画像処理 / 3次元点群 / 画像処理 / Pre-traiend model / 画像計測 / ３次元復元 / Instance segmentation |
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| Outline of Final Research Achievements |
We proposed a method for estimating the tiller number, which is the number of branching segments in grass plants, from a single image of the plant taken from the side. The tiller number is difficult to count nondestructively, and collecting a large amount of training data is impossible. Therefore, we estimated the tiller number of grass plants using a pretext task and a pre-trained model, which can be applied to deep learning even when training data is limited. As a result, the accuracy was improved compared to the conventional estimation method using images.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
農学では，フェノタイピングを目的として，植物の形質を大量に計測する必要性が高まっている．しかし，現在多くの計測は人手に頼っており，大きな労力と時間がかかることから，研究のボトルネックとなっている．特に，分げつ数は，成長の初期段階から生育の追従をする必要があることから，大量の植物を計測することができなかった．本研究では，1枚の画像から自動で分げつを推定することから，作業負荷軽減と大量の個体の計測が可能となる．このことから，本研究は，フェノタイピングのボトルネック解消に貢献できると考えられる．
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