| Project/Area Number |
22K12163
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
清水 郁子 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70312915)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 植物の特徴解析 / 画像認識 / ３次元モデリング / 植物 |
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| Outline of Research at the Start |
画像により果樹の成長をモデル化するための基盤技術を確立し，果実の収量に寄与する形状特徴を解析することを目的とする．
本学果樹園に複数台のカメラを常時設置し，果樹の幼木からの成長を定点観測する．同時に複数台のカメラで得た画像を用いて３次元形状モデルを生成し，画像および３次元形状モデルを時系列で追跡することで植物の成長をモデル化する．
３次元形状特徴を解析し，果樹の収量と関連する形状特徴を特定する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本申請では，画像により果樹の成長をモデル化するための基盤技術を確立し，果実の収量に寄与する形状特徴を解析することを目的としている．本学の果樹園のキウィの幼木の周囲に複数台のカメラを設置し，常時画像を収集することで，果樹の幼木からの成長を定点観測を行なっている．同時に複数台のカメラで得た画像を用いて，果樹の３次元形状の解析を行う．また，画像および３次元形状モデルを時系列で追跡することで植物の成長をモデル化することを目指す．さらに，３次元形状特徴を解析し，果樹の収量と関連する形状特徴を特定する．
そのために， 画像から果樹の３次元的な成長による微小変形を捉えるために必要なカメラの配置やモデリングの方法を確立すること．成長による形状の局所的な２次元・３次元的変化を時系列で対応付ける手法を開発すること，果樹の収量に寄与する３次元的な形状特徴を解析する手法を開発すること，の３つを目標と研究を推進している．
今年度は，果樹園にカメラを設置し，果樹の定点観測によりデータ収集を開始した．また，果樹の成長に寄与する特徴抽出のアルゴリズムについて検討を行っている．果樹園におけるカメラの設置場所の制限により，樹木を直接3次元形状モデリングして形状解析を行うことが困難であることが予想されるため，共同研究者との議論により，成長に寄与する特徴を画像から直接抽出する方法について検討を行なっている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
果樹園にカメラを設置し，定点観測によりデータ収集を解析している．収集されたデータを解析し，今後の研究方針を立案している．
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| Strategy for Future Research Activity |
カメラを４台設置し観測を行っているが，設置場所の制限から，3次元モデリングを通じた形状の解析が困難である可能性があるため，共同研究者との議論により成長に寄与する特徴の画像からの直接の抽出方法について検討を行っている．
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