画像処理を用いた倒伏診断システムの開発（第2報）

—畳み込みニューラルネットワークとランキング学習の効果検証—

抄録

本研究では収穫作業効率低下・コメの品質低下の要因であるイネの倒伏状態を診断する画像処理システムを開発した。供試画像を収集するためにコンバインのキャビン内にCCDカメラを搭載し，刈取直前の稲株画像を学習用と評価用を合わせて2601枚収集した。システムは畳み込みニューラルネットワークとランキング学習の手法であるRankNetによる順序予測モデルを適用し，精度評価には順序予測の品質評価する指標であるnDCG（正規化減損累積利得）を用いた。画像処理の結果，nDCG@101は1.0となり本システムは倒伏判定手法として活用可能であることが示唆された。