YOLOv3を適用したニホンナシにおける花芽検出システムの開発

抄録

本研究では，ニホンナシの摘蕾作業を支援することを目的に画像処理による花芽検出システムを開発した。試作した画像取得システムはCCDカメラとRTK-GNSSから構成され，動画像は24fps，緯度経度は4 Hzで取得した。画像処理にはYOLOv3を適用し，学習データとして1800枚，評価データとして360枚を用いた。画像処理の結果，花芽検出システムが推定した花芽数と目視での実測値の判定精度（Accuracy）は85.6 %であった。さらに推定した花芽数は，GNSS情報と統合してクリギングによる補間後，1 m×1 mメッシュのグリッドマップを作成した。その結果，グリッドの花芽数は最大，平均，標準偏差はそれぞれ84，32，19個／m²となった。