電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-20-7
Convolutional Neural Networks を用いた植物病害自動診断支援システムの開発
◎川崎雄介(法政大)・宇賀博之(埼玉県農林総研セ)・鍵和田 聡・彌冨 仁(法政大)
植物病害の診断は、主に農家や専門家の観察により行われるが、専門知識を必要とする。この問題を解消するために、機械学習技術を用いた先行研究が行われてきたが、いずれの方法も識別器構成に不可欠な特徴量を目標に応じて自ら設計する必要があり、またそのための前処理として注目領域の抽出など困難な問題を伴っていた。本研究ではConvolutional Neural Networksを用いた、葉の画像から植物病害の有無を診断するシステムを提案する。この技術は、識別に必要な特徴量を学習により自動的に獲得した上で高い精度の識別を行える為、画像の前処理や特徴量の設計の手間を省くことが可能となる。今回はキュウリ黄化えそ病の有無、という識別問題において、識別率86.5%を達成した。