ドローン受粉のためのナシの花の検出手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN23014

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2023/01/16

タイトル(英語): Pear Flower Detection for Drone Pollination

著者名: 伊藤 有輝(同志社大学),常脇 航平(同志社大学),木村 共孝(同志社大学),竹村 圭弘(鳥取大学),清水 博幸(日本工業大学),平栗 健史(日本工業大学)

著者名(英語): Yuki Ito(Doshisha University),Kohei Tsunewaki(Doshisha University),Tomotaka Kimura(Doshisha University),Yoshihiro Takemura(Tottori University),Hiroyuki Shimizu(Nippon Institute of Technology),Takefumi Hiraguri(Nippon Institute of Technology)

キーワード: ニホンナシ|ドローン受粉|機械学習|Japanese Pear |Drone Pollination|Machine Learning

要約(日本語): 本発表では， 小型ドローンを用いた受粉システムを構築するために， 機械学習を用いたナシの花の検出手法を検討する． 手作業による人工受粉は重労働であるため， ミツバチを活用した受粉が行われているが， 結実率が安定せず， 果形が悪くなりやすいといった問題がある． この問題を解決するために， 小型のドローンを飛行させ， 受粉作業を行うことが考えられている． ドローンを用いて結実率の高い受粉を実現するには，受粉可能な花を検出し， その花の位置を特定することが重要である． そこで，つぼみの状態と開花状態の花の画像が含まれているデータセットを用いた実験によって，ナシの花を精度よく判別できることを示す．

要約(英語): In this paper, to construct a pollination system using small drones, we consider a pear flower detection method using machine learning. Since artificial pollination by hand is hard work, bees have been used for pollination, but there are problems such as unstable fruiting rate and poor fruit shape. To solve this problem, small drones are used for the pollination. In order to realize pollination with a high fruiting rate, it is important to detect flowers that can be pollinated and to identify the location of those flowers. In this paper, we propose a pear flower detection method using machine learning from images taken in a pear field. Through the experiments, we show the effectiveness of our proposed method.

本誌: 2023年1月19日-2023年1月20日通信研究会

本誌掲載ページ: 59-60 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 12,474 Kバイト