| 研究課題/領域番号 |
17K08036
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
農業環境・情報工学
|
|---|
| 研究機関 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 |
|---|
研究代表者 |
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, 上級研究員 (40355483)
|
|---|
| 研究分担者 |
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, 研究員 (20794118)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
|
|---|
| キーワード | 花果実検出 / 画像解析 / 時系列データ / 移動計測 / 多視点データ / 画像処理 / 情報工学 / 作物モニタリング |
|---|
| 研究成果の概要 |
作物の生育画像から花や果実などの対象を検出する場合、対象物が葉や茎などで隠れて認識できない場合に対応するため、対象を様々な地点から撮影した別視点画像や、様々な時間推移で撮影した時系列画像を取得し、これらの情報を利用して効率的に検出・推定するモニタリング手法を構築した。
具体的には時空間画像を自動取得できる移動計測装置の開発、解析する画像と関連性が強い画像を簡単に引き出すためのメタデータの定義・付与、メタデータを利用して抽出された関連画像を利用し、別視点による死角部分の推定や時間経過による作物状態の変化予測をもとにした画像解析手法の提案、を行った。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、深層学習をはじめとする画像検出手法に貢献するものであり、特に作物生育といった場面に有効に作用するものと思われる。また本研究で開発された要素技術は、農業ビッグデータの構築や高度な生育モニタリングなどに利用できる基盤技術であり、社会的・学術的にも意義があるものである。
|
