1S-06
合成画像を用いたイチゴ葉病害自動診断システム開発の試み
○菅野 怜,鍵和田聡(法大),宇賀博之(埼玉県農業技術研究センター),彌冨 仁(法大)
植物病害による農作物への被害低減のため,植物病害自動診断システムの開発が行われている.我々はこれまで,画像から診断に必要な特徴量を自動で抽出するConvolutional Neural Networksを用いたキュウリ葉の診断システムを開発し高精度を達成している.
我々は他の作物の識別器構築にも取り組んでおり、本研究ではイチゴに対する病害診断システムの検討を行う。イチゴは、キュウリの葉とは異なり複葉を構成しており、また現状では学習画像が限られていることから、画像の背景等の影響により過学習状態になりやすい。本報告では転移学習や,画像一枚ごとに対する様々なdata augmentation手法に加え、複数クラス画像の合成の導入による識別精度への影響を比較し結果を報告する.

footer 著作権について 倫理綱領 プライバシーポリシー セキュリティ 情報処理学会