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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

パラゴムノキの病害早期検出のための空撮画像診断の初期検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236137
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236137
8f8e836b-d8f9-4ee5-b6a2-5871708ed4d5
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-4T-06.pdf IPSJ-Z86-4T-06.pdf (446.0 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル パラゴムノキの病害早期検出のための空撮画像診断の初期検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
法大
著者所属
法大
著者名 除補, 朋樹

× 除補, 朋樹

除補, 朋樹

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彌冨, 仁

× 彌冨, 仁

彌冨, 仁

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,根白腐病は天然ゴムの原料となるパラゴムノキに大きな被害を与えている病気であり,その被害は大きい.しかし,現在の現場での診断手法は葉を目視で確認し,感染が疑われる木の根を掘ることによって行うため,コストが高く、また感度が低い.そのため,根白腐病に感染したパラゴムノキを迅速かつ正確に診断するための自動診断手法の開発が求められている.本研究ではドローン空撮画像から最先端の物体検出技術であるYOLOv7を用いて根白腐病に感染している木の自動検出手法を提案する.実際のパラゴムノキ11圃場の計1,312枚のデータセットを用いた実験により,提案手法はF1値で80.9%を確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 601-602, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:22:44.139215
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