ロボットコンバインによる安全で効率的な作業を確立するために，水稲ほ場における物体をピクセルレベルで検出するための7つのセマンティックセグメンテーションモデルを開発した。これらのモデルは4種類のデータセットで学習とテストが行われた。その結果，すべてのモデルが水稲ほ場における物体検出で良い性能を示し，推定精度が最も高いモデルの画素精度，平均精度，平均IoU（intersection over union），稲倒伏クラスのIoU，および倒伏存在の検出正解率は，それぞれ0.9719，0.8801，0.8449，0.6933および0.9448であった。組み込みプロセッサ（Jetson Tx2）による640×480画素の画像サイズでの処理速度は 14.04 FPS (frames per second)で十分であった。
