エッジ型自動灌水システムに向けた萎れ定量化手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-01-16
• タイトル: エッジ型自動灌水システムに向けた萎れ定量化手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Proposal of a wilting quantification method for edge-type automatic irrigation systems
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 自然環境，農業および支援技術
• 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: 静岡大学情報学部
• 著者所属: サンファーム中山株式会社
• 著者所属: 株式会社Happy Quality
• 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: 大沼, 理巧; 小池, 誠; 玉井, 大悟; 古田, 祐樹; 峰野, 博史
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 高糖度トマトの自動灌水システムにおいて，植物内水分量の推定は非常に重要なタスクである．植物内水分量は茎径センサや土壌内水分量センサ等を用いることで推定することができるが，これらのセンサは高価かつ設置が難しい．そこで，植物を撮影した画像を毎分収集し，萎れを定量化する研究が行われている．先行研究では，葉の動作をピクセル単位でトラッキングして萎れを定量化することで植物内水分量の推定を行ったが，計算コストが高いためエッジデバイスでは計算できないという課題があった．そこで，本研究では軽量なアーキテクチャである YOLO ベースの BBox 検出モデルと Keypoint 検出モデルを用いて葉の位置変化と角度変化を取得し，画像から萎れを定量化する手法を提案する．加えて，3D 描画エンジンである Unity を用いた合成データ拡張と CoTracker を用いたデータ拡張を行い，Keypoint 検出モデルの精度向上を行い，0.1944 の精度向上を達成した．安価なエッジデバイスである Raspberry Pi 4B 上において提案手法を動作させた結果，過去の植物内水分量指標と高い相関を持つ指標を，30 秒以内に計算可能であることが確認された．
• 書誌レコードID / 識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 関連識別子: AB00006906
• 書誌情報: 研究報告コラボレーションとネットワークサービス（CN）; 巻 2025-CN-124, 号 57, p. 1-8, 発行日 2025-01-16
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2758-8262
• 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