AIで稲の病気を検出 害虫の被害を防止する自動化テクノロジー【AI×農業】(論文解説)

   
↓はてなブックマークで応援お願いします!
このエントリーをはてなブックマークに追加

主食を守れ

農作物の生産は、特に食料が不足している一部の地域にとって重要な意味を持っています。現在農作物の病気や害虫による穀物の損失は、農作物の生産損失全体の10%以上を占めています。

米はアジア諸国の主食ですが、イネは気候条件、湿度、栄養分、水管理、農作業の状況など、さまざまな影響を受けて病気になったり、害虫の被害を受ける可能性があります。それらを手作業で識別・検出することは、時間がかかることが多く、認識精度も高くないです。その結果、誤った診断や農薬の誤使用を招く恐れがあります。

農作物の病気や害虫による被害に対して、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。中国科学院大学のDengshan Liら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、リアルタイムの映像検出システムを構築し、作物の病気や害虫の予防を試みました。

▼論文情報

著者:Dengshan Li, Rujing Wang, Chengjun Xie, Liu Liu, Jie Zhang, Rui Li, Fangyuan Wang, Man Zhou, Wancai Liu
タイトル:”A Recognition Method for Rice Plant Diseases and Pests Video Detection Based on Deep Convolutional Neural Network
Sensors2020, 20(3), 578
URL:DOI

農作物の病気・害虫の被害予防

まずはDengshan Liらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

続きを読むには無料会員登録が必要です。


※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

    記事をご覧いただきありがとうございます。

    ・サイトや記事へのフィードバック
    ・文献調査のご依頼
    ・広告配信のご依頼
    ・AI人材の雇用相談
    ・AI開発のご相談

    など、何かありましたら、ご連絡ください。

    業界/カテゴリー

    PAGE TOP