ベトナム・メコンデルタ水田におけるリアルタイム雑草検出法

抄録

本研究はベトナムメコンデルタの水田に多い雑草をリアルタイムで検出できる画像処理法を開発した。本研究で考案した2種類の画像処理法の認識精度を評価した。採用した画像処理法はFaster R-CNNおよびbounding blob解析をベースにしたものである。画像データはメコンデルタの水田圃場においてRGBカメラを使用して取得した。考案した画像処理法の性能は雑草の検出精度と解析時間を用いて評価した。採用した2法とも水田の光条件が制御されていない雑草出芽後の段階から葉が細い形状の雑草と広い形状の雑草を正確に検出できた。試験結果ではバウンディング・ブロブ分析法の方が解析時間が短く，検出精度も高いことが明らかとなった。