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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-27 09:00 ［ポスター講演］トマト収穫時期推定手法の検討と画像解析技術を用いたAIカメラ開発 ○岡部泰弘・平栗健史・遠藤啓太（日本工大）・林 大介・村田真一（光電製作所）  CQ2024-27 |
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| 抄録 | （和） | スマート農業には，ウェブカメラを使った遠隔確認や果実の位置を検知して野菜や果物を自動収穫する果実収穫ロボットの目としての活用，高度な人工知能（AI）カメラの開発などがある．省力化のためにカメラや画像データ解析を活用した栽培方法は様々である．一方で，トマトの収穫は農家によって最適なタイミングが異なり主観的な判断で収穫が行われるため，安定した品質のトマトを出荷することが難しい．また，出荷量によって価格が変動するため農家にとって収穫量の予測も重要である． 本研究では，最適な収穫時期を推定し，2週間後の収穫量を予測するための基盤技術として，機械学習とLiDARを用いて複数のトマトの大きさを計測する手法を提案する．また，光量の経時変化や圃場の天候に左右されずに，生育中のトマトの色を分類する画像データ解析手法を提案する．本稿ではこれらの技術を実装するためのポータブルAIカメラの開発について報告する． |
| （英） | Smart agriculture includes remote confirmation using webcams, use as the eyes of fruit-harvesting robots that automatically harvest fruits and vegetables by detecting their position, and the development of advanced artificial intelligence (AI) cameras. There are various cultivation methods that utilize cameras and image data analysis to save labor. On the other hand, it is difficult to ship tomatoes of consistent quality because the optimal timing of tomato harvesting varies from farmer to farmer, and harvesting is done based on subjective judgments. In addition, it is important for farmers to predict the harvest volume because prices fluctuate depending on the amount of tomatoes shipped.. We propose a method for measuring the size of multiple tomatoes using machine learning and LiDAR as a basic technology for estimating the optimal harvest time and predicting the yield two weeks later. We also propose an image data analysis method for classifying the color of growing tomatoes, independent of changes in light intensity over time and weather conditions in the field. This paper reports on the development of a portable AI camera to implement these techniques. |
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| キーワード | （和） | スマート農業 / LiDAR / YOLO / HSV色空間 / / / / |
| （英） | Smart Agriculture / LiDAR / YOLO / HSV color space / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 90, CQ2024-27, pp. 42-42, 2024年6月. | |
| 資料番号 | CQ2024-27 | |
| 発行日 | 2024-06-19 (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 | CQ2024-27 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
| 開催期間 | 2024-06-26 - 2024-06-28 |
| 開催地（和） | イーフ情報プラザ (久米島) |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク性能、社会通信システムの理解と設計・管理、仮想空間/メタバース、実空間センシング、グラフ解析、機械学習、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2024-06-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | トマト収穫時期推定手法の検討と画像解析技術を用いたAIカメラ開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study of tomato harvest timing method and development of AI camera using image analysis technology |
| 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） | LiDAR / LiDAR |
| キーワード(3)（和/英） | YOLO / YOLO |
| キーワード(4)（和/英） | HSV色空間 / HSV color space |
| 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） | 岡部 泰弘 / Yasuhiro Okabe / オカベ ヤスヒロ |
| 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） | 平栗 健史 / Takefumi Hiraguri / ヒラグリ タケフミ |
| 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） | 遠藤 啓太 / Keita Endo / エンドウ ケイタ |
| 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） | 林 大介 / Daisuke Hayashi / ハヤシ ダイスケ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社光電製作所 (略称： 光電製作所) Koden Electronics Co., Ltd. (略称： Koden) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村田 真一 / Shinichi Murata / ムラタ シンイチ |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社光電製作所 (略称： 光電製作所) Koden Electronics Co., Ltd. (略称： Koden) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-27 09:00:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2024-27 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.90 |
| ページ範囲 | p.42 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2024-06-19 (CQ) |
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