倒伏した稲の検出のために，2つのセマンティック・セグメンテーションモデルが構築した。モデルは魚眼画像とノーマル画像を変換した画像で学習した。2つのモデルでコンバイン前方の未刈取りの稲と倒伏した稲を検出できる。モデルは以下の7つのクラスで学習された。1）未刈取りの稲，2）既刈取りの稲，3）倒伏した稲，4）畦，5）人，6）他のコンバイン，と7）それ以外の背景である。この研究では未刈取りの稲と倒伏した稲の検出について述べる。モデルの中で推定精度が最も高いのは，魚眼と変換画像両方で学習したFCNResNet50であった。未刈取りの稲と倒伏した稲のIoUはそれぞれ0.8446と0.8524であった。
