電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-20-2
Convolutional Neural Networksを用いた多種類ウイルス性植物病害自動診断システム
◎藤田恵梨香・川崎雄介(法政大)・宇賀博之(埼玉県農技研セ)・鍵和田 聡・彌冨 仁(法政大)
現在の植物病害の診断には専門知識が必要とされている。そのため植物病害の診断は農家や専門家により行われており、人的・金銭的コストがかかる。この問題を解決するために植物病害自動診断システムが提案されてきたが、従来の機械学習手法ではシステム設計者が識別に有効な特徴量を設定する必要があり、汎用的なシステムを構築する場合、大変困難な問題である。本研究では識別器の作成に必要な特徴量を学習により取得するConvolutional Neural Networksを用いることで、従来の手法では不可欠であった特徴量の設定を必要としないシステムを構築した。本研究ではキュウリのウイルスに感染した5種類の葉と健全葉の6クラスの識別問題に対して正解率85.4%を達成した。