| 講演名 | 2024-01-26 深層学習を用いたナシ花粉採取適期の推定 遠藤 啓太(日本工大), 木村 共孝(同志社大), 清水 博幸(日本工大), 島田 智人(埼玉県農業技研センター), 柴﨑 茜(さいたま農林振セ), 藤沼 亮太(電気興業), 竹村 圭弘(鳥取大), 平栗 健史(日本工大), |
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| 抄録(和) | ナシの受粉は，人工授粉が一般的で，人工授粉をするためには，花粉採取が必要である．花粉採取作業は，高所で長時間行うため重労働であり，近年は，多くの花粉を輸入に頼っている．しかし，花粉輸出国で重要病害が発生した場合，輸入停止措置がとられ，生産量が減少してしまう課題がある．この課題を解決するために，花粉採取作業を機械化し，国内需給体制を強化することが求められている．本研究では，AI(Artificial Intelligence)を用いたナシ花粉量推定手法を提案する．具体的には，深層学習ベースの物体検出アルゴリズムであるYOLO（You Only Look Once）を用いて，撮影した枝に咲いているナシの花を蕾から開花までの5ステージに分類し，検出する．検出した各開花ステージの花数と1花あたりの平均花粉量から枝ごとの花粉量を算出する．本稿では，YOLOによる開花ステージの分類精度と検出精度から開発したAIナシ花粉量推定の推定精度を評価したので報告する． |
| 抄録(英) | Pear pollination is generally done by artificial pollination, and pollen collection is necessary for artificial pollination. Pollen collection is hard work, requiring long hours at high altitudes, and in recent years, much of the pollen is imported. However, if an important disease occurs in a pollen exporting country, imports are stopped, resulting in a decrease in production. To solve this problem, it is necessary to mechanize the pollen collection process and strengthen the domestic supply and demand system. In this study, we propose an AI (Artificial Intelligence)-based method for estimating pear pollen quantity. Specifically, we use YOLO (You Only Look Once), a deep learning-based object detection algorithm, to detect pear blossoms on photographed branches by classifying them into five stages, from bud to blossom. The amount of pollen per branch is calculated from the number of flowers in each flowering stage detected and the average amount of pollen per flower. In this paper, we report on the evaluation of the estimation accuracy of AI-based pear pollen quantity estimation developed by assessing the classification accuracy and detection precision during the detection of blooming stages using YOLO. |
| キーワード(和) | スマート農業 / 機械学習 / YOLO / ナシ / 花粉量推定 |
| キーワード(英) | Smart agriculture / Machine learning / YOLO / Pear / Estimation of pollen amount |
| 資料番号 | CQ2023-65 |
| 発行日 | 2024-01-18 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
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| 開催期間 | 2024/1/25(から2日開催) |
| 開催地（和） | 黒川温泉 自治会事務所 |
| 開催地（英） | Kurokawa-Onsen |
| テーマ（和） | ネットワーク科学、計算社会科学、メディア品質、ユーザー行動、一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Computational Social Science, Media Quality, Communication Behaviour, etc. |
| 委員長氏名（和） | 平栗 健史(日本工大) |
| 委員長氏名（英） | Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 松田 崇弘(都立大) / 長谷川 剛(東北大) / 新井田 統(KDDI総合研究所) |
| 副委員長氏名（英） | Takahiro Matsuda(Tokyo Metropolitan Univ.) / Gou Hasegawa(Tohoku Univ.) / Sumaru Niida(KDDI Research) |
| 幹事氏名（和） | 恵木 則次(NTT) / 菅沼 睦(多摩大) / 津川 翔(筑波大) |
| 幹事氏名（英） | Noritsugu Egi(NTT) / Mutsumi Suganuma(Tama Univ.) / Shou Tsugawa(Tsukuba Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 中村 遼(福岡大) / 中平 俊朗(NTT) / 塚常 健太(岡山理科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ryo Nakamura(Fukuoka Univ.) / Toshiro Nakahira(NTT) / Kenta Tsukatsune(Okayama Univ. of Science) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Quality |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習を用いたナシ花粉採取適期の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimating the best time to collect pear pollen using deep learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | スマート農業 / Smart agriculture |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | YOLO / YOLO |
| キーワード(4)（和/英） | ナシ / Pear |
| キーワード(5)（和/英） | 花粉量推定 / Estimation of pollen amount |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 遠藤 啓太 / Keita Endo |
| 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） | 木村 共孝 / Tomotaka Kimura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 同志社大学(略称：同志社大) Doshisha University(略称：Doshisha Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 清水 博幸 / Hiroyuki Shimizu |
| 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） | 島田 智人 / Tomohito Shimada |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 埼玉県農業技術研究センター(略称：埼玉県農業技研センター) Saitama Agricultural Technology Research Center(略称：SATRC) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 柴﨑 茜 / Akane Shibasaki |
| 第 5 著者 所属（和/英） | さいたま農林振興センター(略称：さいたま農林振セ) Saitama Agriculture and Forestry Promotion Center(略称：SAFPC) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 藤沼 亮太 / Ryota Fujinuma |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 電気興業株式会社(略称：電気興業) DKK Co., Ltd.(略称：DKK) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 竹村 圭弘 / Yoshihiro Takemura |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 鳥取大学(略称：鳥取大) Tottori University(略称：Tottori Univ.) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 平栗 健史 / Takefumi Hiraguri |
| 第 8 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) |
| 発表年月日 | 2024-01-26 |
| 資料番号 | CQ2023-65 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | CQ-368 |
| ページ範囲 | pp.68-75(CQ), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2024-01-18 (CQ) |