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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-09-22 13:35 きゅうりの等級判定のためのRGB色空間を使用した教師データ生成手法 ○星野武尊・進藤卓也・平栗健史・伊藤暢彦（日本工大）  IA2023-27 |
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| 抄録 | （和） | きゅうり農家は収穫したきゅうりを特定の条件に基づいて仕分けし，仕分けした等級毎に出荷する．繁忙期には大量のきゅうりの等級判別作業が求められるが，その判別にはノウハウが必要であるため，判別工程の訓練を実施していない雇用者がきゅうり農家の代わりに判別を行うことは難しい．そのため，きゅうり農家は等級判別作業を自ら行う必要があり，その判別作業に時間を消費する．その結果，次回の収穫に向けた栽培などの本来時間をかけたい工程の時間が減少し，農家の収益低下を引き起こす．そこで，誰でも簡単にきゅうりの等級判別作業を行える判別システムが提案されている．その判別システムでは，きゅうりの画像をCNN（Convolalution Neural Network）で構築された判定機に入力すると，その判定機が等級判別結果を出力する．判定機の健全な普及と促進には判定精度の向上が求められるが，判定精度の向上には大量の教師データが求められる．大量の教師データの生成は農家の負荷増大を引き起こすため，本稿では，教師データの枚数を増やすことなく判定精度を向上させる手法を提案する．実在する農協組合に準拠した等級情報を用いて判定精度を評価し，提案手法の有効性を示す． |
| （英） | Cucumber farmers classify the harvested cucumbers according to specific conditions and get the classified cucumbers on the market. During the busy season, the farmers are required to classify a large number of cucumbers, but because this classifying process requires know-how, it is difficult for employers who are not trained in the classifying process to classify cucumbers instead of the cucumber farmers. Therefore, cucumber farmers must perform the classifying process themselves, which wastes tons of time. As a result, farmers have less time to spend on processes that they would like to spend on, such as cultivation for the next harvest, resulting in a decrease of profits. A system that allows anyone to easily identify the grade of cucumbers has been proposed in previous work. In this system, images of cucumbers are input to a device built with a CNN (Convolution Neural Network), and the device outputs the classification results. The improvement of estimation accuracy is required for the widely spread and promotion of the device, and a large amount of training data is required to improve estimation accuracy. Since the generation of a large amount of training data causes an increased burden on farmers, this paper proposes a method to improve estimation accuracy without increasing the number of training data. Finally, this paper shows the effectiveness of the proposed method by evaluating the estimation accuracy using classification types based on an actual agricultural cooperative union. | |
| キーワード | （和） | スマート農業 / IoT / 機械学習 / きゅうり / / / / |
| （英） | Smart agriculture / IoT / Machine learning / Cucumber / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 193, IA2023-27, pp. 101-104, 2023年9月. | |
| 資料番号 | IA2023-27 | |
| 発行日 | 2023-09-14 (IA) | |
| 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 | IA2023-27 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA |
| 開催期間 | 2023-09-21 - 2023-09-22 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univeristy |
| テーマ（和） | インターネット運用・管理, ネットワークアーキテクチャ, 通信プロトコル, IoT, 一般 |
| テーマ（英） | Internet Operation and Management, Network Architecture, Communication Protocols, IoT, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2023-09-IA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | きゅうりの等級判定のためのRGB色空間を使用した教師データ生成手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Training Data Generation Method with RGB Color Space for Cucumber Classification |
| 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） | IoT / IoT |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | きゅうり / Cucumber |
| 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） | 星野 武尊 / Hotaka Hoshino / ホシノ ホタカ |
| 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） | 進藤 卓也 / Takuya Shindo / シンドウ タクヤ |
| 第2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3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平栗 健史 / Takefumi Hiraguri / ヒラグリ タケフミ |
| 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） | 伊藤 暢彦 / Nobuhiko Itoh / イトウ ノブヒコ |
| 第4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 | 2023-09-22 13:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2023-27 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.193 |
| ページ範囲 | pp.101-104 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-09-14 (IA) |
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