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講演抄録/キーワード
講演名 2016-09-06 15:45
Deep CNNとSW-SVRを用いた植物の萎れ具合予測手法の検討
兼田千雅柴田 瞬峰野博史静岡大PRMU2016-87 IBISML2016-42
抄録 (和) 近年,農業分野では熟練の農業従事者の高度な栽培技術を形式知化する研究が進められている.特に,灌水のタイミングや量を緻密に制御するストレス栽培は,高糖度果実の増収に繋がるため,機械的な栽培の再現が期待されている.しかし,複雑に変化する植物の生育状態の適切な定量化は難しく,農業従事者がストレス栽培の制御の判断に使用する萎れ具合を高精度に予測することは困難だった.本研究では,深層学習であるDeep CNNと自律順応型学習器であるSW-SVRを用いた植物の萎れ具合予測手法を提案する.提案手法では,手軽に収集できる画像データと環境データから,複雑に変化する植物の生育状態に合わせた高精度な萎れ具合予測を実現する.基礎評価として,トマトの水耕栽培環境下で収集したデータを用いた評価の結果,提案手法が一時間後の植物の萎れ具合を最も高精度に予測できることを確認した. 
(英)
キーワード (和) 農業 / ストレス栽培 / 萎れ具合予測 / Deep CNN / SW-SVR / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 208, PRMU2016-87, pp. 257-262, 2016年9月.
資料番号 PRMU2016-87 
発行日 2016-08-29 (PRMU, IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  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 PRMU2016-87 IBISML2016-42

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM IBISML  
開催期間 2016-09-05 - 2016-09-06 
開催地(和) 富山大学 
開催地(英)  
テーマ(和) パターン認識・機械学習基盤技術及び一人称視点・注視情報と行動理解 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2016-09-PRMU-CVIM-IBISML 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) Deep CNNとSW-SVRを用いた植物の萎れ具合予測手法の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 農業 /  
キーワード(2)(和/英) ストレス栽培 /  
キーワード(3)(和/英) 萎れ具合予測 /  
キーワード(4)(和/英) Deep CNN /  
キーワード(5)(和/英) SW-SVR /  
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) 兼田 千雅 / / カネダ ユキマサ
第1著者 所属(和/英) 静岡大学 (略称: 静岡大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 柴田 瞬 / / シバタ シュン
第2著者 所属(和/英) 静岡大学 (略称: 静岡大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 峰野 博史 / / ミネノ ヒロシ
第3著者 所属(和/英) 静岡大学 (略称: 静岡大)
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講演者
発表日時 2016-09-06 15:45:00 
発表時間 30 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2016-87,IEICE-IBISML2016-42 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.208(PRMU), no.209(IBISML) 
ページ範囲 pp.257-262 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2016-08-29,IEICE-IBISML-2016-08-29 


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