2023 Fiscal Year Annual Research Report
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21H03466
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
大倉 史生 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (60754223)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | コンピュータビジョン / 植物フェノタイピング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、遮蔽を含む植物の三次元形状復元および解析フレームワークの確立である。本研究では、多視点あるいは単一・少数視点からの遮蔽補完型三次元復元を、二次元・三次元の形状・テクスチャの欠損修復・復元の最適化問題として扱う。これを達成するため、本研究では「研究項目1：多視点植物画像からの枝葉の三次元構造復元」、「研究項目2：単一・少数画像からの三次元構造復元」および、これらの手法を時空間に拡張した「研究項目3：構造トラッキングに基づく時系列復元および応用」を核とした研究を実施する。いずれの項目も、CV分野において新規性の大きい内容である。
計画3年目である今年度は、前年度に構築された「研究項目1：多視点植物画像からの枝葉の三次元構造復元」に関する技術のさらなる発展として、遮蔽補完手法の改善に着手した。具体的には、深層学習を用いる遮蔽補完手法を改善し、学習データの収集が不要、あるいはごく少数の学習データのみを用いる手法を開発中である。
また、「研究項目2：単一・少数画像からの三次元構造復元」に関し、単一画像からの植物の枝構造推定手法を開発した。具体的には、植物の枝をグラフ構造とみなし、入力画像から深層学習を用いてグラフ構造を推定することで、従来の手法と比較して正確な枝構造推定を実現した。
さらに、前年度における「研究項目3：構造トラッキングに基づく時系列復元および応用」の基礎検討を発展する形で、今年度は構造トラッキングに基づく時系列復元手法を実装し、実栽培品種に対する実験を行った。結果、実際の植物フェノタイピングタスクにおいて実用性の高い手法が構築できたことを確認した。
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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
前年度までに、本研究の核である、多視点植物画像を入力とした遮蔽補完型三次元復元に、一定の有用性があることが示されている。また、その拡張としての時系列トラッキングについても、実際の植物フェノタイピング現場への応用を開始している。
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| Strategy for Future Research Activity |
計画最終年度である来年度は、特に「研究項目2：単一・少数画像からの三次元構造復元」および「研究項目3：構造トラッキングに基づく時系列復元および応用」に関して、実際のフェノタイピング現場への応用を進める。
特に、「研究項目2：単一・少数画像からの三次元構造復元」については、単一あるいは少数画像から推定された枝構造や葉の位置などを、軽量なデバイスで推定できるような手法について検討を実施する。
また、「研究項目3：構造トラッキングに基づく時系列復元および応用」については、本課題で構築した手法を継続的に発展・応用し、植物科学に寄与する知見の創出を目指す。
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