農作業画像の自動分類

人感センサ付きWebカメラで撮影された大量な画像(年間5万枚超)に写った農作業内容を自動敵に判別する手法を提案した。本手法では、撮影日時情報や赤外線センサの検知回数、OpenCVを用いたテンプレートマッチング等を行った結果を利用して農作業内容を判定する。センサ検知画像を手動で分類した結果と提案手法で自動分類した結果から、提案手法の分類精度を評価した結果、提案手法は3つの農作業(草生管理、病害虫防除、剪定)で、再現率90%を超え,手動による分類と同等または手動以上の分類精度であったことを示した。

<論文情報>
平野竜,高木正則:赤外線センサ付きネットワークカメラで撮影された農作業画像の自動分類手法の提案と評価,教育システム情報学会誌,Vol.36,No.2,pp84-97,2019.4

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