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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-05 13:20 3次元植物種マップを用いた圃場における剪定対象である優勢植物の検出法の検討 ○安田稜平（早大）・小方博之（成蹊大）・大谷 淳（早大）  IMQ2024-21 IE2024-99 MVE2024-38 |
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| 抄録 | （和） | 農地の生物多様性の減少が問題視されている慣行農法に代わり，より持続可能な農法として，多様な植物を一つの農地で栽培する協生農法が提案されている．しかし，生物多様性が豊かな協生農法環境では，繁茂しやすい優勢種が有用種を覆い隠し，成長を阻害してしまうという問題がある．この問題を解決するため，本研究では複数視点からの画像を用いて三次元植物種マップを生成し、剪定対象となる優勢種を検出する手法を提案する．本提案手法では，まずSfM-MVS（Structure from Motion-Multi View Stereo）で植物の三次元点群を生成し、深層学習モデルによるセグメンテーション結果を投影して植物種ごとに分類することで、三次元植物種マップを生成する．そして生成された三次元植物種マップから，優勢種が有用種にもたらす遮蔽領域を検出する．実環境における実験では，遮蔽領域検出における本手法の有効性の見通しを示すことができた． |
| （英） | Synecoculture, which cultivates a variety of plants on one farmland, has been proposed as a more sustainable alternative to conventional farming, which is problematic due to the decline in biodiversity in farmland. However, in a synecoculture environment rich in biodiversity, there is a problem that dominant species that tend to grow thrive can cover up useful species and inhibit their growth. To solve this problem, this study proposes a method to generate a 3D plant species map using images from multiple viewpoints and detect dominant species that should be pruned. In this proposed method, we first generate a 3D point cloud of plants using Structure from Motion-Multi View Stereo (SfM-MVS), project the segmentation results of a deep learning model onto the point cloud to classify the points by plant species, and generate a 3D plant species map. We then detect the hiding areas that dominant species cause to useful species from the generated 3D plant species map. Experiments in a real environment demonstrated the effectiveness of this method in detecting hiding areas. | |
| キーワード | （和） | SfM-MVS / 点群 / 深層学習 / / / / / |
| （英） | SfM-MVS / Point Cloud / Deep Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 405, IE2024-99, pp. 37-42, 2025年3月. | |
| 資料番号 | IE2024-99 | |
| 発行日 | 2025-02-26 (IMQ, IE, MVE) | |
| 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 | IMQ2024-21 IE2024-99 MVE2024-38 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE CQ IMQ IE |
| 開催期間 | 2025-03-05 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県市町村自治会館 |
| 開催地（英） | |
| 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 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2025-03-MVE-CQ-IMQ-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 3次元植物種マップを用いた圃場における剪定対象である優勢植物の検出法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study of Detecting Dominant Plants to Be Pruned in Farms Using 3D Plant Species Maps |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | SfM-MVS / SfM-MVS |
| キーワード(2)（和/英） | 点群 / Point Cloud |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 安田 稜平 / Ryohei Yasuda / ヤスダ リョウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小方 博之 / Hiroyuki Ogata / オガタ ヒロユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 成蹊大学 (略称： 成蹊大) Seikei University (略称： Seikei Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大谷 淳 / Jun Ohya / オオヤ ジュン |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-05 13:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IMQ2024-21, IE2024-99, MVE2024-38 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.403(IMQ), no.405(IE), no.406(MVE) |
| ページ範囲 | pp.37-42 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-26 (IMQ, IE, MVE) |
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