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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-07-14 12:00 圃場画像を用いたナシの花の受粉経路推定法に関する検討 ○遠藤啓太（日本工大）・木村共孝（同志社大）・清水博幸（日本工大）・竹村圭弘（鳥取大）・平栗健史（日本工大）  CS2022-19 |
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| 抄録 | （和） | 果樹栽培では，野菜栽培と比較して手作業が多く必要であるため，労働時間が長いという課題がある．特に，果樹類の中でもナシは，人工授粉が必須であることから手間がかかり，省労力化が求められている．本研究では，ドローンを用いてナシの花に花粉を噴霧し受粉するシステムを開発する．そこで，本稿では，ドローンを飛行させ，ナシの圃場全体を空撮し，深層学習を用いたセマンティックセグメンテーションによりナシの木を検出することで，ナシの花に花粉を噴霧し受粉する自律飛行ドローンの最適な受粉経路推定法について検討する．ナシの圃場全体を撮った画像を用いた実験によって，ナシの木の領域を検知できることを示す． |
| （英） | Fruit cultivation requires hand and long working compared with vegetable cultivation because careful cares greatly affect the quality of the fruit. Especially, among fruit trees, pears are labor-intensive because of the need for artificial pollination, and there is a need to reduce the amount of labor required to grow pears. The aim of our study is to develop a pollination system using drones to spray pollen onto pear flowers. In this paper, we investigate the optimal pollination path estimation for an autonomous drone that sprays pollen to pollinate pear flowers by taking photographs of the entire pear field and detecting pear trees by semantic segmentation using deep learning. Through experiments using images of an entire pear field, we show that the pear tree can be detected. | |
| キーワード | （和） | スマート農業 / 深層学習 / ドローン / 画像解析 / セグメンテーション / / / |
| （英） | Smart agriculture / Deep learning / Drone / Image analysis / Segmentation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 110, CS2022-19, pp. 34-35, 2022年7月. | |
| 資料番号 | CS2022-19 | |
| 発行日 | 2022-07-07 (CS) | |
| 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 | CS2022-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS |
| 開催期間 | 2022-07-14 - 2022-07-15 |
| 開催地（和） | 屋久島環境文化村センター 第1～第3レクチャー室 |
| 開催地（英） | Yakushima Environmental and Cultural Village Center |
| テーマ（和） | 次世代ネットワーク，アクセスネットワーク，ブロードバンドアクセス方式，電力線通信，無線通信方式，符号化方式，一般 |
| テーマ（英） | Next Generation Networks, Access Networks, Broadband Access, Power Line Communications, Wireless Communication Systems, Coding Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CS |
| 会議コード | 2022-07-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 圃場画像を用いたナシの花の受粉経路推定法に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Studys on pollination route estimation method for flowers of pear using field images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スマート農業 / Smart agriculture |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | ドローン / Drone |
| キーワード(4)（和/英） | 画像解析 / Image analysis |
| キーワード(5)（和/英） | セグメンテーション / Segmentation |
| 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） | 遠藤 啓太 / Keita Endo / エンドウ ケイタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 共孝 / Tomotaka Kimura / キムラ トモタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清水 博幸 / Hiroyuki Shimizu / シミズ ヒロユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹村 圭弘 / Yoshihiro Takemura / タケムラ ヨシヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 鳥取大学 (略称： 鳥取大) Tottori University (略称： Tottori Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平栗 健史 / Takefumi Hiraguri / ヒラグリ タケフミ |
| 第5著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-07-14 12:00:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | CS |
| 資料番号 | CS2022-19 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.110 |
| ページ範囲 | pp.34-35 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2022-07-07 (CS) |
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