リカレントニューラルネットワークによる専門家の視覚的判断のモデル化（２９９）

• 課題番号: 287
• 研究機関名: 農業研究センター
• 研究分担: 研究情報・情報解析研; 研究情報・（上席）; 耕地利用・畑雑草研
• 研究期間: 継９～１３
• 年度: 2000
• 摘要: 農業における専門家の視覚判断は優れた結果をもたらしてきたが、熟練が必要であり、これを代替する定量モデルが必要である。そこで、主にリカレントニューラルネットワークを用いて、頑健かつ柔軟な視覚判断代替モデルの開発を目的とした。これまで、いくつかの葉形、果形、粒形などの判別への有効性を示したが、別の材料へも適用し、モデルの汎用性を検証した。これまでは、形状だけを評価対象としたが、大きさ情報をも加味することによって判別効率を上げることができた。さらに、テクスチャ情報の利用も考え、判別材料としてブロッコリー花蕾の上面画像、及び雑草幼苗の判別のための上面形状のデータを収集した。
• カテゴリ: 病害虫 雑草 ブロッコリー