深層学習を用いたハクサイの位置検出に関する基礎検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-062

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Basic Study on Location Detection of Chinese Cabbage using Deep Learning

著者名: 白井光（秋田大学）,景山陽一（秋田大学）,小山田和人（強首ファーム）

著者名(英語): Hikaru Shirai (Akita University),Yoichi Kageyama (Akita University),Kazuhito Oyamada (Kowakubi Farm)

キーワード: UAV|深層学習|YOLO v5|ハクサイ|Unmanned Aerial Vehicle|Deep Learning|You Only Look Once v5|Chinese Cabbage

要約(日本語): 超高齢社会に突入した日本では，人手不足が深刻化している。特に，秋田県の主要産業である農業分野においては，新規就農者の減少等も重なり，人手不足が一段と深刻さを増している。一方，UAVデータを対象として，画像解析および機械学習を組み合わせた農作物の生育状況推定法は，少人数での管理に有用であると考える。本稿では，深層学習を用いたハクサイの位置検出について検討を行った。具体的には，様々なサイズのハクサイの特徴を学習するため，異なる高度で取得されたデータから学習データを作成した。さらに，YOLOv5を用いたハクサイ

本誌掲載ページ: 102-103 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 507 Kバイト