PatchCoreを用いた栽培過程における高精度なメロン網目検出手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-09-19
• タイトル: PatchCoreを用いた栽培過程における高精度なメロン網目検出手法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Investigation of High-precision Melon Mesh Detection Method in Cultivation Process using PatchCore
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 画像処理・データ分析
• 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: 静岡大学大学院総合科学技術研究科情報学専攻
• 著者所属: 静岡大学大学院総合科学技術研究科情報学専攻
• 著者所属: 静岡大学大学院自然科学系教育部
• 著者所属: 株式会社大和コンピューターi農業開発部
• 著者所属: 株式会社大和コンピューターi農業開発部
• 著者所属: 静岡大学学術員情報学領域／静岡大学グリーン科学技術研究所
• 著者名: 島田, 拓人; 海老沢, 源; 小池, 誠; 小川, 晋; 田代, 貴志; 峰野, 博史
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 国内では温室メロンが高級果実として流通している．果実の品質は網目の形成状況に大きく影響される．そのため，高品質な網目の形成を支援するための技術が求められている．支援するための網目の定量化技術に関する研究は存在するが，栽培管理支援までの技術は確立されていない．本論文では栽培管理支援としての第一歩として，栽培過程における網目形成の検出手法を検討した．近年，AI 技術を活用した画像認識技術が発展しており，セマンティックセグメンテーション技術を活用することで，網目検出が可能だと考えられる．しかし，従来のセグメンテーション技術を適用するには網目形成過程における外観の多様性や，1 回の栽培で 1 玉分の教師データしか収集できないことによるデータ不足の課題がある．そこで，本研究では，画像異常検知技術である PatchCore を用いた新しい網目検出手法を提案する．PatchCore を利用することで，限られた教師データで多様な外観の網目に対応できるメリットがある．本論文では，提案手法に対して基礎実験を実施し，IoU=0.34 であることを確認し，既存技術よりも優れた結果であるこを示した．
• 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: AA11851388
• 書誌情報: 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL）; 巻 2024-MBL-112, 号 31, p. 1-7, 発行日 2024-09-19
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8817
• 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