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  1. 研究報告
  2. システムとLSIの設計技術(SLDM)
  3. 2024
  4. 2024-SLDM-205

水田におけるアクアドローンを用いたSemantic Segmentationによる雑草検出

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233475
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233475
6ce10028-ed9d-47ab-8a28-183b8f3d0c47
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLDM24205044.pdf IPSJ-SLDM24205044.pdf (2.8 MB)
 2026年3月14日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, SLDM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-03-14
タイトル
タイトル 水田におけるアクアドローンを用いたSemantic Segmentationによる雑草検出
タイトル
言語 en
タイトル Weed Detection by Semantic Segmentation Using Aqua Drone in Paddy Field
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 環境モニタリング応用
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
東京農工大学工学部知能情報システム工学科
著者所属
東京農工大学大学院工学府
著者所属
有機米デザイン株式会社
著者所属
東京農工大学大学院工学研究院
著者所属
東京農工大学大学院農学研究院
著者所属
東京農工大学大学院工学研究院
著者所属(英)
en
Tokyo University of Agriculture and Technology Faculty of Engineering Department of Electrical Engineering and Computer Science
著者所属(英)
en
Tokyo University of Agriculture and Technology Graduate School of Engineering
著者所属(英)
en
Yukimai Design Co., Ltd.
著者所属(英)
en
Tokyo University of Agriculture and Technology Institute of Engineering
著者所属(英)
en
Tokyo University of Agriculture and Technology Institute of Agriculture
著者所属(英)
en
Tokyo University of Agriculture and Technology Institute of Engineering
著者名 飛鳥, 颯舞

× 飛鳥, 颯舞

飛鳥, 颯舞

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町田, 健太朗

× 町田, 健太朗

町田, 健太朗

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中村, 哲也

× 中村, 哲也

中村, 哲也

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清水, 郁子

× 清水, 郁子

清水, 郁子

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大川, 泰一郎

× 大川, 泰一郎

大川, 泰一郎

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中條, 拓伯

× 中條, 拓伯

中條, 拓伯

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 田畑における雑草検出では,ニューラルネットワーク (NN) を用いた Semantic Segmentation が活用されているが,従来の上空から撮影した画像データセットでは,作物に隠れた雑草や,水中にある雑草の検出は困難である.本研究では,稲の間を航行するアクアドローン搭載のカメラから得られた前方画像から,Semantic Segmentation を用いた雑草ピクセルを性格に検出する手法を提案し,NN モデルの学習のための水田雑草画像データセットを示す.複数の Semantic Segmentation モデルで学習を行い,比較・評価を行い,雑草 IoU : 0.414, mIoU : 0.680, Pixel Accuracy : 0.950 という結果が得られた.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In research on weed detection, neural network-based semantic segmentation is often used regardless of whether the weeds are in rice paddies or fields. In this research, we propose a method for detecting weed pixels using Semantic Segmentation from forward images obtained from a camera mounted aqua drone in a paddy field as well as show a dataset of paddy field weed images for training neural network models. Several Semantic Segmentation models have been trained, compared, and evaluated to get the best results: weed IoU : 0.414, mIoU : 0.680, Pixel Accuracy : 0.950.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11451459
書誌情報 研究報告システムとLSIの設計技術(SLDM)

巻 2024-SLDM-205, 号 44, p. 1-8, 発行日 2024-03-14
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8639
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
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Ver.1 2025-01-19 10:05:02.790860
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