水田用ロボットで収集した画像を用いた水稲の茎数予測システム（第1報）

—物体検出アルゴリズムYOLOv4を用いたほ場内での水稲茎数予測の適用性の検討—

抄録

茎数の計測は，水稲栽培で最も時間を要する作業の一つである。本報は “はえぬき” と “ふくひびき” 2品種の分げつ初期，分げつ盛期，最高分げつ期の画像を水田用ロボットで取得し，深層学習で茎数を予測するシステムについて検討した。物体検出用アルゴリズムYOLOv4による茎数予測モデルは，実際の茎数を基にしたクラス，茎数をグループ化したクラス，各生育ステージでの茎数分布を基にグループ化したクラスの3種を用いた。実験の結果，茎数の分布を基にグループ化したクラスは，各生育ステージのmAPが “ふくひびき” で62.3，67.5，73.5，“はえぬき” で61.3，63.5，49.8とそれぞれ最も高いスコアを示した。