2022.07.15DICOMO2022にて情報科学科 峰野研究室の学生2名が最優秀プレゼンテーション賞受賞
お知らせ詳細
受賞した研究発表は以下の通りです。
●最優秀プレゼンテーション賞
"栽培データの不均衡性・時系列性を考慮した植物生理状態の推定"
佐藤 弘毅,藤浪 一輝 ,大石 直記,二俣 翔,峰野 博史
講演番号:7E-3
【概要】
本研究は、データの不均衡性を解消する手法CREAMERを改良し、時系列性を考慮した学習手法を用いて植物生理状態を表す光合成速度や蒸発散速度の推定を行いました。1D-CAEとMLPを組み合わせた実験器を用いることで時系列性を考慮しつつ不均衡性も解消でき、既存手法と比較してCREAMERの推定精度が高いことを確認しました。
●最優秀プレゼンテーション賞
"Keypoint検出による植物生育記録の自動化に向けた検討"
平原 健太郎、峰野 博史
講演番号:7E-5
【概要】
本研究は、深層学習を利用したKeypoint検出技術を用いて、生育調査に含まれる「節間距離」や「葉長」の自動推定を目指しています。植物に対する茎や枝の節といった Keypoint を定義し、まずは「節間距離」に焦点を絞り研究を進めました。画像を用いた「節」の検出では正確な座標推定は困難でしたが、動画を用いた追跡アルゴリズムの開発により高精度な検出を実現しました。
※これらの研究は、JST創発的研究支援事業の支援を受けて実施されました。
研究課題名:マルチモーダルフェノタイピングによる適応型情報協働栽培手法の確立
研究代表者:峰野 博史