@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234312,
 author = {野村, 祐一郎 and 山田, 栄成 and 望月, 達史 and 峰野, 博史},
 issue = {11},
 month = {May},
 note = {従来のイチゴの育種は大量の実生を複数のトレイに播種し，その中から育種者が人手で鉢上げする個体を選抜する．しかし育種者が人手で実生の個体選抜を行う場合，知識不足や疲れから誤った選抜を行ってしまう問題がある．この問題を解決するため，実生が播種されたトレイの画像データを分析し，鉢上げする個体を自動で推定する手法を提案する．提案手法は自動でトレイの各穴にある緑領域の面積を推定し，各実生の成長状況の分析を行うことで選抜個体を推定する．実験では提案手法による選抜結果のラベルが人手により付与されたラベルよりも正確であることを示す．また提案手法によるラベルと元ラベルを組み合わせて人工知能を学習させることで，より高精度な自動選抜システムが実現可能であることを示す．},
 title = {画像処理によるイチゴのスマート育種のための個体生育状況分析},
 year = {2024}
}