H-015
屋外環境下における深層学習を用いた果実検出手法の検討

◎本間大智・馬淵浩司・ゴウタム チャクラボルティ・松原雅文（岩手県大）

近年、農作業の機械化が進んでいるが、果樹栽培においては農薬散布の機械化までに留まっており、農作業の大半を占める生育管理や収穫作業は人手により行われている。そこで、本研究では果樹栽培における農作業の効率化を目的とし、果実の成熟度を判別するシステムの構築を目指している。今回、その前段階となる果実の自動検出手法について検討する。本研究では屋外環境下で撮影された画像を対象としているが、屋外環境下での物体検出は天候による照明変動により検出精度の低下が問題となる。そこで、照明条件の変動を考慮したデータ拡張を行い、YOLOv3による検出実験を行った。検出結果をもとに再現率、適合率、F値を算出し、検出精度を検証する。