@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240200,
 author = {大沼, 理巧 and 小池, 誠 and 峰野, 博史},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集},
 month = {Jun},
 note = {高品質農作物を栽培するためには植物内水分量を高度に推定する熟練農家の知見が必要であり，知見を培っていない新規就農者が適切な灌水を行うことは困難である．先行研究では草姿画像に Optical Flowを適用することで萎れを定量化し，水ストレス栽培を再現する自動灌水制御手法が提案され，実証実験で有効性が示された．しかし，日光の差し込み等によって草姿画像の輝度分布が大きく変化すると適切に定量化できないという課題があり，Optical Flow 以外の手法を用いて萎れを定量化する自動灌水制御手法が求められている．そこで本研究では，Tracking Any Point 技術の一つである CoTracker を用いて萎れ定量化を行う自動灌水制御手法を提案する．加えて，提案手法を用いたクラウド型の自動灌水制御システムを開発し実証実験を行い，提案手法の有効性の確認を行った．最後に，提案手法をエッジデバイス上で動作させるための初期検討を行い，安価なエッジデバイスのみで動作する自動灌水制御手法の可能性を検討した．},
 pages = {619--626},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Tracking Any Point技術に基づく萎れ定量化による自動灌水制御手法の検討},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}