[2G3-OS-10c] [Organized Session] OS-10

[2G3-OS-10c-02] Development of Image Sensing Method to Automatically Obtain Soybean Growth Condition

Introduction of Single Shot MultiBox Detector

〇Kazuki Omura¹, So Yahata¹, Seiichi Ozawa¹, Takenao Ohkawa¹, Noriyuki Murakami², Hiroyuki Tsuji² (1. Kobe University, 2. Hokkaido National Agricultural Research Center)

Keywords:Object Recognition, Smart Agriculture, Deep Learning

近年の国内農業では，人口減少・高齢化による農業従事者の減少が問題になっている．それに伴って技術・知識が継承されなくなることが懸念されており，生産力向上のために熟練者のノウハウを継承させることが課題となっている．その解決策として，農業にICTを導入した「スマート農業」が注目を浴びている．スマート農業は，農作物や生育環境の情報をセンサーやカメラなどから取得し，そのデータをもとに適切な栽培条件を自動で制御することで，収量の増加と農作業の効率化・自動化を目的としている．これにより，熟練者のノウハウを引き継がずとも効率的な生産が可能となる．スマート農業では，花や子実の検出データは収量と密接に関係しており，生育情報として非常に有用である．そこで本論文では，農作物として大豆を対象とし，屋外圃場で得られた画像からそれらを検知するシステムを提案する．今後動画に対しても適用可能なシステムを目指していくため，高速な認識が可能であるSingle Shot MultiBox Detectorを使用した．これにより，速度を保ちながらの部位検出が可能になった．