ベトナム・メコンデルタ水田におけるリアルタイム雑草検出法

• グエン タン ティン

  北海道大学大学院農学院

• オスピナ リカルド

  北海道大学大学院農学研究院

• 野口 伸

  北海道大学大学院農学研究院

• 岡本 博史

  北海道大学大学院農学研究院

• ゴ ワン ヒュ

  カント—大学機械工学科

書誌事項

タイトル別名

• Real-Time Weed Detection in Rice Fields in the Vietnamese Mekong Delta

抄録

本研究はベトナムメコンデルタの水田に多い雑草をリアルタイムで検出できる画像処理法を開発した。本研究で考案した2種類の画像処理法の認識精度を評価した。採用した画像処理法はFaster R-CNNおよびbounding blob解析をベースにしたものである。画像データはメコンデルタの水田圃場においてRGBカメラを使用して取得した。考案した画像処理法の性能は雑草の検出精度と解析時間を用いて評価した。採用した2法とも水田の光条件が制御されていない雑草出芽後の段階から葉が細い形状の雑草と広い形状の雑草を正確に検出できた。試験結果ではバウンディング・ブロブ分析法の方が解析時間が短く，検出精度も高いことが明らかとなった。

収録刊行物

• 農業食料工学会誌

  農業食料工学会誌 82 (3), 247-256, 2020-05-01

  農業食料工学会

キーワード

• 精密農業
• 雑草
• 水田
• 画像処理
• リアルタイム検出
• Faster R-CNN

詳細情報

• CRID: 1390295956274146816
• NII論文ID: 40022253779
• NII書誌ID: AA12654054
• DOI: 10.11357/jsamfe.82.3_247
• ISSN: 21890765
• ISSN: 2188224X
• NDL書誌ID: 030450663
• Web Site: https://agriknowledge.affrc.go.jp/RN/2010933040
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I030450663
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • IRDB
  • NDL
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可