AIを用いた生育情報判定システムの高性能化検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-05-11
• タイトル: AIを用いた生育情報判定システムの高性能化検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Study on Improving the Accuracy of the Growth Determination System Using AI
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 行動・認識
• 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: 岡山県立大学
• 著者所属: 岡山県立大学
• 著者所属: 岡山県立大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Okayama Prefectural University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Okayama Prefectural University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Okayama Prefectural University
• 著者名: 三谷, 孝太郎; 横川, 智教; 有本, 和民
• 著者名(英): Kotaro, Mitani; Tomoyuki, Yokogawa; Kazutami, Arimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 従来，ドローンで撮影された映像，画像に対する SSD を用いたパイナップルの生育情報判定システムが開発されていた．従来システムは低高度画像に対して生育情報判定を行っていた．しかし，ドローンでの撮影において防鳥ネット等の問題から低高度での撮影による墜落等の危険性があった．そのため，高高度での撮影を行うことから，高高度画像での生育情報判定の必要性が出てきた．そのため本研究では，Mask R-CNN を用いて高精度化及び省電力化の検討を行った．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Previously, a pineapple growth information determination system was developed using SSD for footage and images taken by drones. The conventional system performed growth information determination on low-altitude images. However, there was a risk of crashing due to low-altitude shooting problems such as bird-proof nets when shooting with a drone. Therefore, the need for growth information determination using high-altitude images emerged, and shooting at high altitudes was considered in response to the problems with shooting at low altitudes, as mentioned earlier. This study investigated the use of masked R-CNN to achieve higher accuracy and lower power consumption.
• 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: AA11515904
• 書誌情報: 研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ（ITS）; 巻 2023-ITS-93, 号 46, p. 1-6, 発行日 2023-05-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8965
• 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