| 体系的番号 |
JPMJTM20GA |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJTM20GA |
研究代表者 |
柴田 勝 山口大学, 教育学部, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2020 – 2021
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| 概要 | 農家の栽培法（非構造化データ）を茶樹の生長量（構造化データ）を表す関数に組込んだユニークな茶の収量予測式を大学シーズとした。本課題では産学協同で実現を目指す研究「茶の収量を自動で予測できる実用性の高い技術の確立」に必要な2つの技術シーズ「樹冠画像から特徴量を抽出・定量できる画像解析技術」と「画像情報に特化した実用的な収量予測」を作成する。課題の実現可能性の判断の目標を①「AIにより画像から特定の樹冠構造を分離・定量する技術」、②「パラメータ設定の最適化による画像データに特化した予測収量法の構築」とする。作成する収量予測法は、データと経験に基づいた茶栽培のスマート化に大きく寄与することができる。
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