2017 Fiscal Year Research-status Report
時系列画像や別視点の画像を利用し隠れて見えない対象を検出する画像モニタリング手法
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17K08036
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| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
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Principal Investigator |
深津 時広 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業技術革新工学研究センター 高度作業支援システム研究領域, 上級研究員 (40355483)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
内藤 裕貴 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業技術革新工学研究センター 高度作業支援システム研究領域, 研究員 (20794118)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 画像解析 / 時系列データ / 花果実検出 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、画像情報から目的とする対象物を検出・推定するにあたり、時系列情報や空間情報を利用することで精度良く行うことができる解析処理手法の確立を目指す。農業分野では作物の生育画像から花や果実などを検出するニーズが高まっており機械学習など多くの手法が検討されている。一方で実際の現場環境では対象物が葉や茎などで隠れることも多く、このような画像単体に対して高度な解析手法を用いたとしても検出が難しい。そこで与えられた画像だけで解析処理するのではなく、その画像と関連が深い時系列画像データや別の視点からの画像データの情報をまとめて効率的に利用できるようなシステムを構築し、特に花から果実へと形態が変化する場合や作物の成長に伴い対象が隠れてしまう場合の対象物を精度良く検出・推定できるようにする。
本年度は実験装置の製作を行うとともに、提案手法を構築するにあたり必要となる、上記の状態を含む時系列および別視点の画像データセットとして、トマトやイチゴの作物生育画像を大量に収集した。また、作物の検出対象部位が葉や茎に隠れる基本的な性質を調査し、循環式移動栽培のイチゴでは、花部が隠れる割合は生育時期特に花房伸長程度により大きく変動することを定量的に明らかにした。また、対象が検出された領域セットを他の時系列画像データに対しても注目し、特徴量などを再計算しながら対象物を追い続けるアルゴリズムの検討や、提案手法を実現するシステムを扱うために必要なデータベース・フォーマットなどのフレームワークについて検討を行った。
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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
本年度は特に時系列画像データを対象とし、モデルを構築するために必要なデータの収集やアルゴリズムなどの検討を目標としており、予定通りの進捗状況である。実験装置に関しては、少しでも早く画像データセットを用意できるよう、まずは既存の計測機器を借用して別視点画像データも含めデータの取得を行った。また、このとき得られた課題などを考慮し、本研究のための本格的な実験装置を来年度に向けて設計中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度で行った基本設計をもとに、時系列画像データを活用した処理手法および別視点画像データを活用した処理手法のモデル構築を進めていく。また本年度の実験データ収集で明らかになった課題を反映した計測システムを作成し、画像データセットの拡充を行う。得られたデータに対して提案手法の適用を行いながら課題を明らかにし、改良を進めていく。
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| Causes of Carryover |
先の進捗状況に述べたとおり、本年度は早急に実験画像データの取得を目指し既存の計測装置を借用して研究を進めた。そのため、本研究課題のための実験装置作成分の経費が次年度使用額となった。計測装置の借用は本年度までであり、またデータ収集を行ううえで明らかになった課題を改良した実験計画を遂行するために、次年度の研究費と合わせて効率的に使用する予定である。
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Research Products
(5 results)
