協生農法環境における RGB 画像からの圃場の優勢植生の 深層学習を用いる検出方法に関する研究

抄録

多種多様な植物を同じ農地内で混生密生させ、生態系の持つ自己組織化能力を多面的・統合的に活用することで、有用植物を生産する農法として協生農法 ™ がある．現在、協生農法を支援する技術の一環として、主要な管理作業を自動化するロボットの開発が行われているが、単一植物に対する画一的な作業で実現できる慣行農法に比べ、認識・作業の複雑さが課題となっている．協生農法では生育している植物の多様度の高さを重視するが、一部の植物が他の植物に対して優勢することで生態系の種構成や占有率が変化し、多様性を下げてしまう場合があ り、その植物を剪定することで植生のバランスを調整することが求められる．今回の研究では植物群の多様性を下げてしまう恐れのある状態の植物（優勢植物）を検出することを目的とする提案手法では、分割されたRGB 画像に対して CNN での学習を行う CPM(Chopped Picture Method) という手法を用いて優勢植物の検出を行う．今回はミント Mentha suaveolens を優勢植物の検出対象として扱い，「ミント」，「ミント以外の植物」，「その他」の 3 種類のラベルで学習を行った．実験の結果，優勢植物の検出については高い精度が得られ，特に植物群と非植物群の判別は特に高精度であった．