形・色の特徴に着目したウキクサ科植物の面積と枚数の推定

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  • Prediction Estimation of Surface Area and Number of Leaves on Duckweed Focused on Leaf-Shape and Leaf-Color Features

抄録

本研究では，ウキクサ科植物の一つであるコウキクサを対象として，写真から葉の面積と葉の枚数を推定する問題に取り組んだ．コウキクサの栽培を行い，写真撮影とアノテーションによってデータセットの作成を行った．作成されたデータセットを用いて，コウキクサの葉の面積と枚数を推定する手法を提案した．提案手法は，コウキクサの画像を入力とし，コロニーの領域認識，コロニーの健康状態推定，コロニー内の葉の枚数の推定という三つの部分から構成される．ここで，コロニーとは，コウキクサの葉が1から複数枚集まった状態のことを指すこととする．コロニーの領域認識では，Mask R-CNNというインスタンスセグメンテーション手法を用いた．この手法では，枯れた葉についても，正常な葉と区別せず認識してしまう傾向にあった．そこで，コロニーの健康状態推定のため，コロニーとして認識された画像領域を入力として，ResNet152と分類層を用いた分類器を構築した．これらの手法では，機械学習に基づいて健康であると考えられたコロニー領域から葉の面積が推定される．更に，健康であると認識されたコロニーを対象に，ResNet152と回帰層を用いて，コロニー内の葉の枚数の推定を行った．その際の特徴量取得において，コロニーの形状や色に着目する工夫を行った．評価には，正解値に対する推定値のパーセント誤差を表す平均絶対パーセント誤差を用いた．葉の面積の推定の性能については，複数のコロニーが写っている画像（後述するウェル画像）に対する平均絶対パーセント誤差が既存手法において8.8%であるのに対して，提案手法において3.1%と良い結果を示した．葉の枚数の推定の性能については，複数のコロニーが写っている画像に対する平均絶対パーセント誤差が特徴量取得の工夫を行わなかった場合において18.6%であるのに対して，工夫を行った場合において17.2%となった．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390018462210569984
  • DOI
    10.14923/transinfj.2023dep0006
  • ISSN
    18810225
    18804535
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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