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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-11-06 17:30 三次元点群を拡張したボクセル空間における果樹の生育特徴量の抽出方法の検討 ○仙田 薫・繁田 亮・郭 威・川原圭博（東大）  SeMI2019-98 |
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| 抄録 | （和） | 近年，ドローンを用いたリモートセンシングやLiDARを用いて植物の三次元構造を把握し，農業に活用しようという取り組みがなされている．例えば，果樹を対象にLiDARなどから得られた三次元点群データをもとに木のボリュームを推定し，収穫量予測に活用する手法が検討されている．既存の取り組みとして測定した点群データを，三次元空間を格子状に離散化したボクセル空間で解析する手法があるが，空間の解像度を決定するボクセルの大きさを適切に設定しなければならず，データごとに実験者が設定する場合が多いうえ，大きさの違いによる推定精度への影響は詳しく議論されてこなかった．本稿ではボクセルサイズを自動的に調整する手法を提案するとともに，ボクセルサイズの大小による処理量の多寡と空間解像度の粗密を定量的に評価する． |
| （英） | Data sensed by UAV or LiDAR remotely are utilized to extract 3D structure of plant for agriculture. For example, it is investigated and studied to estimate the volume of fruit trees based on 3D point cloud data measured by a laser scanner, e.g. LiDAR, and predict the crops using the estimated volume. Several studies have demonstrated that point cloud data can be analyzed effectively in voxel space, in which 3D space is discretized into an array of cubes called voxels. In such methods, the size of each voxel needs to be set properly. Previous studies often rely on manual parameter tuning on the size of voxels, where the relationship between volume estimation accuracy and voxel size has not been discussed enough. Therefore, this study presents an automatic voxel size adjustment, then we evaluated space resolution and calculation cost tradeoff affected by the voxel sizes. | |
| キーワード | （和） | 農業 / LiDAR / 点群データ / 三次元画像 / ボクセル空間 / パラメータチューニング / / |
| （英） | agriculture / LiDAR / point cloud / 3D image / voxel space / parameter tuning / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 266, SeMI2019-98, pp. 145-150, 2019年11月. | |
| 資料番号 | SeMI2019-98 | |
| 発行日 | 2019-10-29 (SeMI) | |
| 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 | SeMI2019-98 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW SeMI CNR |
| 開催期間 | 2019-11-05 - 2019-11-06 |
| 開催地（和） | 構造計画研究所(本所新館東京) |
| 開催地（英） | Kozo Keisaku Engineering Inc. |
| テーマ（和） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop (Oral or Poster presentation) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2019-11-SRW-SeMI-CNR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 三次元点群を拡張したボクセル空間における果樹の生育特徴量の抽出方法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Feature Value Extraction of Fruit Trees for Crop Estimation Using 3D Point Cloud Extended Voxel Space Analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 農業 / agriculture |
| キーワード(2)（和/英） | LiDAR / LiDAR |
| キーワード(3)（和/英） | 点群データ / point cloud |
| キーワード(4)（和/英） | 三次元画像 / 3D image |
| キーワード(5)（和/英） | ボクセル空間 / voxel space |
| キーワード(6)（和/英） | パラメータチューニング / parameter tuning |
| 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） | 仙田 薫 / Kaoru Senda / センダ カオル |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： U-Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 繁田 亮 / Ryo Shigeta / シゲタ リョウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： U-Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 郭 威 / Wei Guo / カク イ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： U-Tokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川原 圭博 / Yoshihiro Kawahara / カワハラ ヨシヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： U-Tokyo) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-11-06 17:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2019-98 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.266 |
| ページ範囲 | pp.145-150 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-10-29 (SeMI) |
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