画像処理を用いた倒伏診断システムの開発(2)

レコードナンバー

931837

論文タイプ

学術雑誌論文

ALIS書誌ID

ZZ20515375

NACSIS書誌ID

AA12654054

論文サブタイトル

畳み込みニューラルネットワークとランキング学習の効果検証

論文タイトル(英)

Estimate of rice lodging based on image processing (Part 2)

論文サブタイトル(英)

Effect verification of convolutional neural network and learning to rank

本文言語

ja

著者名

森本 英嗣 ; 稲垣 成祥 ; 上田 大介 ; 高橋 克直 ; 野波 和好

誌名

農業食料工学会誌 = Journal of the Japanese Society of Agricultural Machinery and Food Engineers

発行元

農業食料工学会

巻号ページ

82巻・2号,p.156-161(2020-03)

ISSN

2188224X

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PDF(2139KB)

抄録

本研究では収穫作業効率低下・コメの品質低下の要因であるイネの倒伏状態を診断する画像処理システムを開発した。供試画像を収集するためにコンバインのキャビン内にCCDカメラを搭載し，刈取直前の稲株画像を学習用と評価用を合わせて2601枚収集した。システムは畳み込みニューラルネットワークとランキング学習の手法であるRankNetによる順序予測モデルを適用し，精度評価には順序予測の品質評価する指標であるnDCG(正規化減損累積利得)を用いた。画像処理の結果，nDCG@101は1.0となり本システムは倒伏判定手法として活用可能であることが示唆された。

引用文献数

6

登録日

2020年9月9日

収録データベース

JASI ; AGROLib