2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

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口頭発表

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[2A2] 機械学習-深層学習(2)

2018年6月6日(水) 13:20 〜 15:00 A会場 (4F エメラルドホール)

座長:石畠 正和(NTTコミュニケーション科学基礎研究所)

14:00 〜 14:20

[2A2-03] 深層学習を用いた収穫日予測手法の検証

〇三好 健悟1、村上 幸一1 (1. 独立行政法人国立高等専門学校機構 香川高等専門学校)

キーワード:深層学習、収穫日予測

農業の経営手法の一種である契約栽培は, 営農者が取引先との価格交渉を直接行えるという利点がある. しかし契約栽培では多くの場合において農作物の収穫日や収量を正確に予測することが前提条件であり, これには技術的あるいは技能的な予測手法が必要となる.従来この問題は熟練営農者の経験則によって解決されてきた. しかし新しく農産業に参加する新規営農者にとっては経験則に依る手法は意味を持たない. また熟練営農者にとっても異なる品種, 圃場, 作業日程で複数の作物を管理する場合, それらすべての収穫日予測を行うことは困難である. 本研究グループではこれまで,深層学習の一種であるディープニューラルネットワークによる自動的な収穫日予測手法について提案してきた. 本論では提案手法の予測精度について検証する.