抄録
植物病害の診断は専門知識を要する為，農場現場において簡単で高精度の診断方法の確立が求められている．これまでの先行研究では，いずれも注目領域の抽出，特徴量の目的に応じた設計などの困難な問題を伴っていた．本研究では学習方法を独自に改良した Convolutional Neural Networks (CNN)を用いることにより，画像の前処理や特徴量の設計なく葉の画像のみから植物病害の有無を診断するシステムを提案する．本手法は2種のキュウリウイルス病および健全株の葉の画像計800枚を用いた4分割交差検証による識別能評価において，識別率88.1%，各病変に対する感度84.4%，90.5%を達成した．
