ドローン撮影画像からの果樹識別の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS1-8

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Classification of fruit trees from images captured by drone

著者名: 熊澤 宏之（大阪産業大学）

著者名(英語): Hiroyuki Kumazawa (Osaka Sangyo University)

キーワード: ドローン|深層学習|セマンティックセグメンテーション|果樹識別|畳み込みニューラルネットワーク|Drone|Deep Learning|Semantic Segmentation|Recognition of fruit trees|Convolutional Neural Network

要約(日本語): 高精細なカメラを搭載したドローンが安価に入手可能になり、新たな情報獲得手段として注目されている。本稿では、農園の上空をドローンで飛行して撮像した画像から、農園に植えられている果樹や地上の構造物の識別を行うことを検討する。既報告では、果樹の識別には深層学習の一つであるCNN (Convolutional Neural Network)を用い、一定の大きさの画像を入力としてブロック単位に識別を行うと共に、ブロックをずらしながら画素単位での識別結果のVotingにより、より精細な識別を試みた。本報告では、画素単位で識別の学習を行うセマンティックセグメンテーションを用い、画素単位に果樹や地上の構造物の識別を行う。本稿では、まず、画像の取得方法、取得した画像の応用例について紹介し、セグメンテーションの単位となる画像のサイズを調整し、識別精度の評価を行う。