Development of image processing algorithm to assist beekeeping

开发辅助养蜂的图像处理算法

基本信息

  • 批准号:
    21K11931
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.16万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究では,養蜂用セイヨウミツバチの生育管理での利用を目的とし,巣脾や巣箱内部を撮影した画像から画像処理や機械学習等により巣房の状態やダニの寄生状況を自動計測する手法とその関連技術の研究開発を行っている.本年は,(1)ミツバチの背に寄生したヘギイタダニ,および,ミツバチ個体の自動計数法の検討,(2)Single Shot Multi Box Detector(SSD)を用いた育房状態の自動分類法の実用化に向けた検討,(3)巣板上の有蓋蜂児域計測法の検討,ならびに,(4)蜂と蜂巣の画像撮影とアノテーションデータの集積を進めた.ヘギイタダニ計数法の検討では,色情報をもとにミツバチの背に寄生したヘギイタダニを検出する方法を検討した.その結果,色情報のみでは,ヘギイタダニの色に類似した領域の誤検出が多いことが分かった.この結果を踏まえ,まずSSDでミツバチを検出し,検出された個体上のみを検査する手法の検討を進めた.特に,SSDモデルをミツバチの個体計数用に学習するには,ハチの腹部にアノテーションすることが有効であり,ハチの密集度の高い画像においても良好に個体を検出できることが明らかになった.育房状態の自動分類の検討では,画像をブロック分割後にSSDを施して得られた出力を接合する手法を開発し,実用化に一歩近づけることができた.また,巣板上の有蓋蜂児域計測法の検討では,画素単位でのクラス分類を行うセマンティックセグメンテーションのモデルである PSPNetを用いて,蜂巣画像を有蓋蜂児領域とそれ以外の領域の2クラスに分類する手法の検討を行った.
This study aims to develop a method for automatic measurement of the state of the house and the parasitic condition of the beekeeping system, such as image capturing, image processing and mechanical learning. This year,(1) automatic counting method for detecting the parasitism on the back of a single shot,(2) automatic counting method for detecting the state of a single shot Multi Box Detector (SSD),(3) automatic counting method for detecting the state of a single shot on a single shot,(4) automatic counting method for detecting the state of a single shot Multi Box Detector (SSD),(5) automatic counting method for detecting the state of a single shot Multi Box Detector (SSD),(6) automatic counting method for detecting the state of a single shot Multi Box Detector (SSD),(7) automatic counting method for detecting the state of a single shot Multi Box Detector (SSD),(8) automatic counting method for detecting the state of a single shot Multi Box Detector (SSD),(9) automatic counting method for detecting the state of a single shot Multi Box Detector (SSD),(9) automatic counting method for detecting the state of a single shot Multi Box Detector (SSD),(9) automatic counting method for detecting the state of a single shot Multi Box Detector (9),(9) automatic counting method for detecting the state of a single shot Multi Box Detector (9) The method of calculating the number of pixels is discussed. The result is that the color information is wrong, and the color information is wrong. The result of this is that the SSD has been searched for, and the individual has been searched for. In particular, SSD is used to count individuals. It is used to count individuals. The automatic classification of the housing status is discussed in detail. After the image is divided, the SSD is applied and the output is combined. The method is opened and the application is completed. In this paper, the method of measuring the covered area on the board is discussed, and the method of classifying the pixel unit is discussed.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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通过使用可逆数字水印的准色调保留彩色图像增强来提高亮度分布不均匀的图像的可见度
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    黒川涼扇;山登一輝;長谷川まどか
  • 通讯作者:
    長谷川まどか
テンプレートマッチングを利用した雄蜂さなぎ画像におけるダニ検出
使用模板匹配检测雄蜂蛹图像中的螨虫
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    髙山 翼;長谷川 まどか
  • 通讯作者:
    長谷川 まどか
Near Hue-Preserving Reversible Contrast and Saturation Enhancement Using Histogram Shifting
画像処理を用いたミツバチへギイタダニの計数Android アプリの実装と評価
使用图像处理对蜂螨进行计数的 Android 应用程序的实现和评估
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    髙山翼;長谷川まどか
  • 通讯作者:
    長谷川まどか
養蜂用巣礎画像の育房状態分類のための CNN 構成に関する一検討
蜂巢基础图像分类的 CNN 配置研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    佐々 拓斗;長谷川 まどか
  • 通讯作者:
    長谷川 まどか
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    $ 2.16万
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