直播したタマネギの空撮画像への深層学習の適用による 生育初期における葉数判別

摘要

タマネギの直播栽培において葉数把握を目的とした深層 学習を空撮画像へ適用する場合は，個体ごとに正確に判別 できる手法が求められる.本研究では，圃場においてド ローンに搭載した億画素力メラを用いた撮影画像をもとに したCNNによる直播タマネギの葉数判別の分類モデルを 開発した.まず，開発データのクラス間のデータ数分布が 分類モデルに及ぼす影響を解析した.また，屋外圃場では 雑草なども多いことから訓練データのタマネギ以外の物体 を含むクラスの除外が分類モデルに及ぼす影響を明らかに した.さらに葉数の多少で2つのクラスにすることを検討 し，栽培技術に活用する観点から考察した.その結果，屋 外圃場で撮影した画像データを用いたCNNを行う際には， 出現頻度が低い雑草などのクラスの定義付けをしないことが求められると判断した.次に本研究における分類モデル 2の検証では，leafl-leaf5, leaf6のデータ数に偏りがあり， データ数が少ないために特徴量の検出ができずに再現率が 0.0-9.5%と低くなったと考えられた.そこで，本研究に おける開発データのクラス間不均衡を是正するとともにク ラス内の特徴量を示す属性情報の検出を向上させるため に，葉数の多少に基づいた属性情報の2クラス分類を行う ことを検討した.分類クラスを2つのクラスにした結果， 本研究の分類モデル4は，栽培技術に活用する観点から葉 数3枚以下の個体を検出するために利用できると結論付け られた.