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外部刺激の影響を考慮した機械学習による植物概日時計のリアルタイム計測手法の構築

利用机器学习构建植物生物钟的实时测量方法，考虑外部刺激的影响

基本信息

批准号：
18J14808
负责人：
長野将吾
金额：
$ 1.22万
依托单位：
Osaka Prefecture University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

外部刺激の影響を考慮した機械学習による植物概日時計のリアルタイム計測手法の構築を目指して研究を行なった．植物工場は，栽培ベッドの多段化による栽培面積の効率化や環境制御による生産の効率化が利点として挙げられ，耕作不適地や宇宙環境など多種な用途での利用が期待されている．しかし，植物工場は屋外栽培と比較した場合、初期費用やランニングコストの高さが課題となっており，これにより多くの植物工場は黒字化に至っていない．これらの課題を克服するために，これまで，産業用植物工場でオプティカルフロー手法を用いて通常のカラー画像からリズム成分を抽出し，機械学習を用いて成長予測するモデルの構築に取り組んできた．本年度は，成長予測に起因する概日時計のリアルタイム計測手法の開発，成長予測モデルの高精度化を目指し，以下の成果を得た．1) ハイパースペクトルカメラを用いた概日時計の非破壊計測手法を構築し，学術雑誌に投稿した．2) 成長予測モデルの高精度化を目指し，植物工場内で植物画像の投影葉面積を高い精度で抽出する解析手法を構築した．さらに，Optical Flow手法により取得した153株のパネルを実験，数理モデル双方で比較することで，成長予測に大きく起因するオプティカルフロー由来の特徴量がパネル内レタスの相互作用で説明できる可能性を見出した．これらの研究成果は，今後発展が求められる植物工場システムを普及させていく上で，非常に有用な解析手法を示すものである．

The influence of external stimuli on mechanical learning is taken into account. Plant workshop is a multi-stage cultivation, efficiency of cultivation area, efficiency of production, efficiency of production, efficiency of production, Plant workshop outdoor cultivation and comparison of occasions, initial costs and high cost of the project, this is a lot of plant workshop black word to the middle. This problem is solved by extracting the components of the plant by using the usual methods of plant painting, and by using the methods of machine learning to predict the growth of the plant. This year, the development of measurement methods for growth prediction, the improvement of accuracy of growth prediction, and the following achievements were achieved: 1) the construction of measurement methods for non-destructive measurement of growth prediction, 2) the improvement of accuracy of growth prediction The projected leaf area of the plant portrait in the plant workshop is extracted with high precision and the analytical method is constructed. In addition, the Optical Flow method was used to obtain 153 strains of plant growth, and the mathematical model was compared with each other. The characteristics of the growth prediction, the causes, and the interaction between the plant growth and the plant growth were analyzed. This research achievement is expected to be developed in the future.