協生農法環境における RGB画像に対する Semantic Segmentation を用いた圃場の被覆状態の認識方法に関する研究
書誌事項
- タイトル別名
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- Study of a Method for Recognizing Field Covering Situation by Applying Semantic Segmentation to RGB Images in Synecoculture Environment
抄録
多種多様な植物を同じ農地内で混生密生させ，生態系の持つ自己組織化能力を多面的・統合的に活用することで，有用植物を生産する農法として協生農法™がある．現在，協生農法を支援する技術の一環として，主要な管理作業を自動化するロボットの開発が行われているが，単一植物に対する画一的な作業で実現できる慣行農法に比べ，認識・作業の複雑さが課題となっている．協生農法では，表土を植生で覆うことが重要であり，表土が露出している場合は植生を導入して植生で被覆することが求められる．そこで，今回の研究では表土が露出している箇所を詳細に認識することを目的とする．提案手法では，RGB画像に対しセマンティックセグメンテーションを行うことで圃場を画素単位で植物か否かのラベル情報を推定する．セマンティックセグメンテーションのパラメータを変化させて推定精度を比較評価することにより、Focal Loss損失関数を利用することで，少ない学習用の画像枚数でも高精度での認識を実現できる見通しを得た．
収録刊行物
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- 画像電子学会年次大会予稿集
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画像電子学会年次大会予稿集 49 (0), 59-59, 2021
一般社団法人 画像電子学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390573242767803264
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- ISSN
- 24364398
- 24364371
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可