スイートコーン雄穂を生育段階に応じて検出する技術を開発した。物体検出法はYOLOv5を利用し，雄穂を3クラスで検出する色調変化モデル・開花状況モデルを作成した。色調変化モデルおよび開花状況モデルは，それぞれ1）未開花2）開花前期3）開花後期または1）未開花2）一部開花3） 完全開花で雄穂を検出する。画像は無人航空機でほ場を空撮することで取得し，学習前に画像を640または1080ピクセルにリサイズした。モデル精度はmean Average Precisionで評価し，色調変化モデルと開花状況モデルでそれぞれ0.71と0.61であった。本研究で作成した雄穂検出モデルは収穫適期予測技術に利用できる。
