YOLOの物体検出を用いた果実選果システムの構築

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-07-01
• タイトル: YOLOの物体検出を用いた果実選果システムの構築
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study of the Fruit Sorting System Using YOLO Object Detection
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 和歌山工業高等専門学校専攻科メカトロニクス工学専攻
• 著者所属: 和歌山工業高等専門学校
• 著者所属: 和歌山工業高等専門学校
• 著者所属: 和歌山工業高等専門学校
• 著者所属: 和歌山工業高等専門学校
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Mechatronics Engineering Course, Advanced Engineering Faculty, NIT, Wakayama College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Wakayama College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Wakayama College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Wakayama College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Wakayama College
• 著者名: 赤井, 宏行; 謝, 孟春; 村田, 充利; 岩崎, 宣生; 森, 徹
• 著者名(英): Hiroyuki, Akai; Mengchun, Xie; Mitsutoshi, Murata; Nobuo, Iwasaki; Toru, Mori
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，農業への深層学習を用いたシステムの開発が進んでいる．果実選果に深層学習を適用する際に，画像に写った複数の果実を画像分類で高い精度で認識することは困難である．本研究では，和歌山の特産品であるミカンの選果に着目し，物体検出アルゴリズムの YOLO を用いた果実選果システムに対して，検出分類システムと出荷可否検出システムを構築した．また，アノテーションツールによる物体検出のためのアノテーションデータ作成のコスト削減手法も提案した．比較実験を行い，システムの有効性を検証した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, the development of systems for agriculture using deep learning has been progressing. When applying deep learning to fruit selection, it is difficult for image classification to recognize multiple fruits in an image with high accuracy. In this study, we focused on the fruit selection of mandarin oranges, a specialty product of Wakayama. Two fruit selection systems were constructed using the object detection algorithm YOLO, a detection and classification system and a shipment availability detection system. We also proposed a cost reduction method for creating annotation data for object detection. Comparative experiments were conducted to verify the effectiveness of the system.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10112981
• 書誌情報: 研究報告ソフトウェア工学（SE）; 巻 2021-SE-208, 号 11, p. 1-5, 発行日 2021-07-01
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8825
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会