柑橘果樹の病害評価における深層学習を用いた簡易診断手法の開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC4-6

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Development of A Simple Diagnosis Method Using Deep Learning For Disease Assessment of Citrus Trees

著者名: 董 睿?（関西大学）,林 武文（関西大学）,井上 晴彦（農業・食品産業技術総合研究機構）,白岩 史（鳥取大学）,Achara Pawasut（Royal Project Foundation）,Ket Sreechung（Royal Project Foundation）

著者名(英語): RUIHAO DONG (Kansai University),TAKEFUMI HAYASHI (Kansai University),HARUHIKO INOUE (NARO),AYA SHIRAIWA (Tottori University),PAWASUT ACHARA (Royal Project Foundation, Thailand),SREECHUNG KET (Royal Project Foundation, Thailand)

キーワード: ディープラーニング|カンキツ|病害評価|カンキツグリーニング病|Deep learning|Citrus tree|Assessment of disease damage|Citrus greening disease

要約(日本語): ディープラーニングを用いた、カンキツグリーニング病の診断方法について検討した。罹患した葉と健全な葉を一枚単位で学習に用いると高い確率で識別可能であった。PCR検査との比較や実際の農場での検査に用いるには、樹木全体の写真で評価する必要があり、この場合の学習方法と条件に関して明らかにした。

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