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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-16 14:25 深層学習と組合せ最適化を用いたナシの花の受粉経路推定法 ○遠藤啓太（日本工大）・木村共孝（同志社大）・清水博幸（日本工大）・島田智人・柴﨑 茜（埼玉県農業技研センター）・竹村圭弘（鳥取大）・平栗健史（日本工大）  CQ2022-95 |
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| 抄録 | （和） | 果樹は，屋外で栽培されるため重労働な作業が必要であり，労働時間も長くなる課題がある．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提案する．提案手法は，ドローンが上空からナシの圃場全体を空撮し，深層学習を用いたセグメンテーションにより，空撮画像から圃場の範囲とドローンが飛行可能なスペースを検出する．検出した結果に対して，画像処理や組合せ最適化を用いて受粉作業が可能な自律飛行の最適経路を推定する． |
| （英） | Since fruit trees are grown outdoors, they require heavy and long hours working. In among fruit trees, pears needs artificial pollination, and labor saving is required. In this study, we propose the pollination systems that sprays pollen to pear flowers using a drone. In the proposed scheme, the drones takes an aerial image of the entire pear field from above, and by segmentation using deep learning, the range of the field and the space where the drone can fly are detected from the aerial image. Based on the detected results, image processing and combinatorial optimization are used to estimate the optimal route for autonomous flight that enables pollination work. | |
| 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 / Drones / Image analysis / Segmentation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 438, CQ2022-95, pp. 74-77, 2023年3月. | |
| 資料番号 | CQ2022-95 | |
| 発行日 | 2023-03-08 (CQ) | |
| 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 | CQ2022-95 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IMQ IE MVE CQ |
| 開催期間 | 2023-03-15 - 2023-03-17 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館（那覇市） |
| 開催地（英） | Okinawaken Seinenkaikan (Naha-shi) |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般（魅力工学研究会協賛） |
| テーマ（英） | Media of five senses, Multimedia, Media experience, Picture codinge, Image media quality, Network,quality and reliability, etc（AC） |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2023-03-IMQ-IE-MVE-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習と組合せ最適化を用いたナシの花の受粉経路推定法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Pear flower pollination path estimation using deep learning and combinatorial optimization |
| 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 / Drones |
| 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） | 島田 智人 / Tomohito Shimada / シマダ トモヒト |
| 第4著者 所属（和/英） | 埼玉県農業技術研究センター (略称： 埼玉県農業技研センター) Saitama Agricultural Technology Research Center (略称： SATRC) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柴﨑 茜 / Akane Shibasaki / タケムラ ヨシヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 埼玉県農業技術研究センター (略称： 埼玉県農業技研センター) Saitama Agricultural Technology Research Center (略称： SATRC) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹村 圭弘 / Yoshihiro Takemura / タケムラ ヨシヒロ |
| 第6著者 所属（和/英） | 鳥取大学 (略称： 鳥取大) Tottori University (略称： Tottori Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平栗 健史 / Takefumi Hiraguri / ヒラグリ タケフミ |
| 第7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 | 2023-03-16 14:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2022-95 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.438 |
| ページ範囲 | pp.74-77 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-03-08 (CQ) |
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