| 研究課題/領域番号 |
20K06319
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
金澤 靖 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50214432)
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| 研究分担者 |
小林 健一 一関工業高等専門学校, その他部局等, 講師 (80707513)
佐藤 建 一関工業高等専門学校, その他部局等, 特命助教 (70647643)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 高精細3Dリモートセンシング / ドローン映像処理 / マルチスペクトル画像推定 / IT農業 / 3次元復元 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，高精細3‐Dリモートセンシングと題し，安価なカメラ付きドローンで撮影した圃場の映像のみを用い,通常の可視カメラ画像から可視以外のスペクトルの画像の高精度な推定を行うと共に,その情報を用いた個々の作物の細かな情報の認識および計測を行い，高精度かつリアルタイムな3次元計測技術を用いて推定した個々の作物の詳細な情報を計測した 3 次元形状に重畳することで立体的な解析を可能とする技術の開発を目的として研究を進めている．
2020年度は，ほぼ月1回のペースで柿圃場にて，マルチスペクトル画像，可視画像，個々の木の形状データ作成用の映像，分光器による柿に実の分光特性の測定を行った．これらのデータより非破壊かつリモートでの果実の糖度推定を試み，その有効性を確認し，学会発表を行なった．
2021年度においても，同様のペースで計測を行ない，深層学習の手法を用いて，可視画像から近赤外画像を推定する手法と組み合わせることで，可視画像のみから糖度推定が可能であることを示した．また高精細3Dリモートセンシングに必要な他の基礎技術として，LiDARを用いた果樹の形状計測および果実の3次元的な可視化を検討すると共に，深層学習による単眼での深度推定法について，小さなネットワークでかつ少量のデータで高精度な深度推定が可能な手法を考案し，ジャーナル論文として採録された．加えて，GANと呼ぶ手法を適用した手法を考案し，国際会議で発表すると共に，現在ジャーナルへの論文として投稿済みである．関連技術として，また圃場の樹木も含めた形状を比較するため
の技術として,平面状形状に特化した形状記述子を提案し,その有効性を確認した.
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
可視画像から近赤外画像の推定において，昨年度は検討のみであったのに対し，実際のデータにてネットワークを再学習させることで，通常のRGBカメラ画像から，糖度推定までを行えることを示した．また，単眼深度推定技術において，1件のジャーナル論文の採録と，1件の国際会議での発表とジャーナルへの投稿を行うことができたなど，概ね順調に進展していると考える.
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| 今後の研究の推進方策 |
可視画像からの糖度推定について，高精度な手法を検討すると共に，個々の木の3D形状データを取得し，それらを組み合わせることで，各種植生指標や実や木の状態の可視化について検討する.
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究分担者において，初年度の配分額が少なかったため，次年度分と合算して有効に活用しようと考えたため.
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