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講演抄録/キーワード
講演名 2019-05-31 09:40
個葉スケール作物画像からの特徴抽出に関する検討
宇都有昭東工大)・ダラ ムラ マウロシャヌソ ジョセリングルノーブル理工科大)・篠田浩一東工大PRMU2019-7
抄録 (和) 近年の無人飛行機(UAV)およびセンシング技術の発達により,様々な天候条件下で個葉スケールの空撮光学画像の取得が可能となっている. 我々は,詳細な作物画像から,作物の光合成効率に関連する特性である葉色と葉角度の取得に取り組んでいる. 個葉スケール空撮光学画像に基づく「葉の色と角度」の取得のために解決しなければならない課題は数多い. 本稿では,複数画像から葉の色と角度を同時推定するアルゴリズムを提案する. 直達光が支配的かつ葉の反射特性がLambertianである条件で位置合わせされた複数画像より生成される3次元データ配列をテンソル分解することで,葉の法線ベクトル集合,直達光の方向ベクトル集合,葉の色成分が推定される. 提案したアルゴリズムをシミュレーション環境で評価した結果を報告する. また,それ以外の課題について,現時点での結果を報告し,今後の進め方について議論する. 
(英) With the advent of an unmanned aerial vehicle (UAV) and sensing technologies, it is possible to acquire leaf-scale aerial optical images under various weather conditions. We are working on estimating leaf colors and leaf angles that are related to photosynthetic productivities based on high resolution images. There are a number of issues that should be resolved to estimate leaf colors and leaf angles based on leaf-scale aerial images of plants in field. In this paper, we propose an algorithm that estimates leaf colors and leaf angles based on multiple images of plants. Under the condition in which direct sunlight is dominant and the optical properties of leaves are Lambertian, a set of leaf normals, a set of direction of sunlights and a leaf color are estimated by a tensor decomposition of a 3D data array generated from multiple images of a plant. The proposed algorithm is evaluated by results based on simulated data. We discuss how to proceed with other issues by featuring some experimental results at the moment.
キーワード (和) 個葉スケール空撮画像 / 葉の色 / 葉角度 / テンソル分解 / / / /  
(英) Aerial leaf-scale image / leaf color / leaf angle / tensor decomposition / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 64, PRMU2019-7, pp. 259-264, 2019年5月.
資料番号 PRMU2019-7 
発行日 2019-05-23 (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 PRMU2019-7

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM  
開催期間 2019-05-30 - 2019-05-31 
開催地(和) オリンピック記念青少年センタ 
開催地(英)  
テーマ(和) 第一次産業 
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 2019-05-PRMU-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 個葉スケール作物画像からの特徴抽出に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Study on feature extraction from leaf-scale plant images 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 個葉スケール空撮画像 / Aerial leaf-scale image  
キーワード(2)(和/英) 葉の色 / leaf color  
キーワード(3)(和/英) 葉角度 / leaf angle  
キーワード(4)(和/英) テンソル分解 / tensor decomposition  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 宇都 有昭 / Kuniaki Uto / ウト クニアキ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) ダラ ムラ マウロ / Mauro Dalla Mura / ダラ ムラ マウロ
第2著者 所属(和/英) グルノーブル理工科大学 (略称: グルノーブル理工科大)
Grenoble Institute of Technology (略称: Grenoble INP)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) シャヌソ ジョセリン / Jocelyn Chanussot / シャヌソ ジョセリン
第3著者 所属(和/英) グルノーブル理工科大学 (略称: グルノーブル理工科大)
Grenoble Institute of Technology (略称: Grenoble INP)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 篠田 浩一 / Koichi Shinoda / シノダ コウイチ
第4著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-05-31 09:40:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2019-7 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.64 
ページ範囲 pp.259-264 
ページ数
発行日 2019-05-23 (PRMU) 


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