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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-12-14 10:30 ロボットによる人工授粉のための部分的に隠れた花の検出 ○佐藤 諒・ガルシア グスタボ・高松 淳・小笠原 司（奈良先端大）  PRMU2018-84 |
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| 抄録 | （和） | ロボットで人工授粉を行う場合，ある視点から観測された画像において部分的に隠れた花を検出することは，視点を移動したり，葉を払いのけたりするなど，ロボットの行動戦略の決定において重要である．深層学習による画像認識は認識率の高さから注目されているが，大量の学習データが必要となる．しかし，現実環境において部分的に隠れている花についての訓練データを得ることは困難であるため，3DCGでレンダリングされた画像を訓練データとすることで困難さを解消することを提案する．現実の花の認識ができる画像認識を訓練するためには，レンダリングの際に作物のテクスチャと背景（光源) が重要な要素であることを示した． |
| （英） | In robotic pollination, detection of partially occluded flowers from a certain viewpoint is very important for making a robot's strategies, such as changing viewpoint changes and removing leaves to occlude the flowers. Image recognition based on deep learning draws our attention strongly due to its high performance. The deep learning requires a large number of training data. However, it is very difficult to prepare the training data of real images. We propose to use the rendered 3DCG images as the training data to overcome the difficulty. We showed that in the rendering, the texture of the plant and realistic background and illumination are essential to achieving training the image recognition that can recognize real scenes. | |
| キーワード | （和） | 自動化 / 農業 / ロボット受粉 / セマンティックセグメンテーション / データ拡張 / / / |
| （英） | Automation / Agriculture, / Robotic Pollination / Semantic Segmentation / Data Augmentation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 362, PRMU2018-84, pp. 51-56, 2018年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2018-84 | |
| 発行日 | 2018-12-06 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2018-84 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2018-12-13 - 2018-12-14 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 深層学習とPRMU技術およびその応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2018-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ロボットによる人工授粉のための部分的に隠れた花の検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detection of Partially Occluded Flowers for Robotic Pollination |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自動化 / Automation |
| キーワード(2)（和/英） | 農業 / Agriculture, |
| キーワード(3)（和/英） | ロボット受粉 / Robotic Pollination |
| キーワード(4)（和/英） | セマンティックセグメンテーション / Semantic Segmentation |
| キーワード(5)（和/英） | データ拡張 / Data Augmentation |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 諒 / Ryo Sato / サトウ リョウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | ガルシア グスタボ / Gustavo Alfonso Garcia Ricardez / ガルシア グスタボ |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高松 淳 / Jun Takamatsu / タカマツ ジュン |
| 第3著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小笠原 司 / Tsukasa Ogasawara / オガサワラ ツカサ |
| 第4著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-12-14 10:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2018-84 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.362 |
| ページ範囲 | pp.51-56 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-12-06 (PRMU) |
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