Development of automatic annotation technique by using plant biological information images

植物生物信息图像自动注释技术的开发

• 批准号: 22K14970
• 负责人: 戸田 清太郎
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Toyohashi University of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K14970/
• 关键词: 植物生体情報計測; 自動アノテーション; クロロフィル蛍光画像計測; ディープラーニング; 物体検出; 茎伸長計測

本研究では、深層学習における教師データの生成(アノテーション)にかかる時間的、労力的コストを解決すべく農学的知見を用いた解決方法を開発する。具体的には、植物生体情報画像を用いることで、アノテーションを効率化、自動化する手法を開発することを目的とする。本年度は、日単位茎伸長計測に活用可能な汎用的植物茎頂検出モデルの開発を行った。これは、列状に栽培されているトマト個体群を水平方向にスキャンして得られたクロロフィル蛍光動画に対し、植物体高さの分布を解析することで自動アノテーションを行うものである。自動アノテーションの結果得られた教師画像は215枚であり、その精度はPrecision 0.75、Recall 0.75、F-measure 0.75であった。得られた教師画像で訓練した茎頂検出モデルの精度はPrecision 0.97、Recall 0.96、F-measure 0.96であった。他方、手動でアノテーションした教師画像272枚を用いて訓練した茎頂検出モデルの精度はPrecision 1.00、Recall 0.99、F-measure 0.99であった。この結果により，開発した自動アノテーション手法によってトマト個体群の手動アノテーションを代替可能であることが示唆された。

This study aims to develop a solution to the problem of time and force in the generation of teacher knowledge in deep learning. Specific plant biological information portraits are available for automation and development. This year, the development of plant stem apex was carried out using plant stem apex that could be widely used for single stem elongation measurement. The plant height distribution is analyzed in the horizontal direction. The result of automatic test was 215 pieces, Precision 0.75, Recall 0.75, F-measure 0.75. Precision: Precision 0.97, Recall 0.96, F-measure 0.96. Other, manual, and teacher portraits 272 pieces were used for training. Precision: 1.00, Recall: 0.99, F-measure: 0.99. The result is that the system automatically loses control of the system.

项目成果

植物生体情報に基づいた自動アノテーション手法の開発

基于植物生物学信息的自动注释方法开发

• 发表时间: 2022
• 作者: 古田友木;戸田清太郎;高山弘太郎
• 通讯作者: 高山弘太郎

YOLOv5を用いた観葉植物の輪郭抽出

使用YOLOv5提取观赏植物的轮廓

• 发表时间: 2022
• 作者: 戸田多哉;戸田清太郎;高山弘太郎
• 通讯作者: 高山弘太郎

Smartphone-based strawberry plant growth monitoring using YOLO

• DOI: 10.17660/actahortic.2023.1377.8
• 发表时间: 2023-10
• 期刊: Acta Horticulturae
• 作者: S. Toda;T. Sakamoto;Y. Imai;R. Maruko;T. Kanoh;N. Fujiuchi;K. Takayama

Practical use of Deep Learning-Based Daily Stem Elongation Measurement of Tomato Plants in Two Commercial Greenhouses

基于深度学习的番茄植株每日茎伸长测量在两个商业温室中的实际应用

• DOI: 10.1016/j.ifacol.2022.11.124
• 发表时间: 2022
• 期刊: IFAC-PapersOnLine
• 作者: S. Toda;T. Higuchi;T. Kanoh;T. Sakamoto;N.Fujiuchi;K. Takayama
• 通讯作者: K. Takayama

イメージセンシングによる農作物の生育状態把握

利用图像传感了解农作物的生长状况

• 发表时间: 2022
• 作者: 今井裕也;戸田清太郎;坂本哲隆;加納多佳留;高山弘太郎;戸田清太郎
• 通讯作者: 戸田清太郎