深層学習とドローンを用いた温室トマトの株毎の生育データモニタリングシステム

• Project/Area Number: 24K15072
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Saga University
• Principal Investigator: 山口 暢彦 佐賀大学, 理工学部, 准教授 (80363422)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): YEOH WEN・LIANG 佐賀大学, 理工学部, 助教 (10898092) ; 福田 修 佐賀大学, 理工学部, 教授 (20357891) ; 奥村 浩 佐賀大学, 理工学部, 教授 (50251195) ; 田中 宗浩 佐賀大学, 農学部, 教授 (50295028)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: ドローン / 深層学習 / トマト株葉面積 / モニタリングシステム

Outline of Research at the Start

本研究では、深層学習とドローンを用いた温室トマトの株毎の生育データモニタリングシステムを開発する。本システムの特徴は以下となる。特長1) 深層学習を用いて温室トマト株を個体ごとに分離することにより、株毎の生育データをモニタリングすることができる。特長2)見る角度や照明の異なる複数の画像を用いることにより、撮影環境の変化に強い高精度な生育データのモニタリングができる。特長3)深層学習と市販ドローンを用いることにより低コストに生育データのモニタリングができる。