情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

近年，農業従事者の経験と勘に基づく栽培技術を，機械的に再現する研究が進められている．栽培技術の中でも，植物への潅水を適切に制御し，果実の高糖度化を図るストレス栽培を自動化することで，高品質な果実を安定して栽培できる．ストレス栽培を機械的に再現するためには，水分ストレスの推定が必要であるが，生育過程において複雑に変化する水分ストレスの高精度な推定は難しい．本研究では，草姿画像から水分ストレスの一指標である萎れ具合を高精度に推定する手法を検討する．草姿の動きを定量化可能なOptical Flowを用いた特徴量ベースの機械学習と，草姿画像から特徴を自動抽出可能な畳み込みニューラルネットワークを用いる手法において，萎れ具合推定精度の比較と分析を行う．