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

• 研究課題/領域番号: 24K15072
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 佐賀大学
• 研究代表者: 山口 暢彦 佐賀大学, 理工学部, 准教授 (80363422)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
• キーワード: 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

研究開始時の研究の概要

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。