AR マーカーを利用した小ギク蕾径計測と集計方法の効率化についての検討

摘要

2019 年度からの取組で,AI 用の学習データおよび開花予測モデル作成用のデータの収集作業を軽減すべく,システムの開発を進めてきた．数多くのデータを効率的に処理するため,主に操作性の向上を現場の意見を聞きながら細かく改良を重ねてきた．2020 年度には,対象圃場を8カ所に拡大するなど,計測本数も一気に3 倍(R1 年度:603本,R2 年度2005 本)以上に増やし,データ取りを進めており,AI によるステージ判定も良好な結果を得つつある．また,蕾径を計測する際にシステム上で入力した蕾の中心位置座標と大きさの情報は全てサーバ側に残しており,撮影画像に対して蕾の位置と大きさがアノテーションされた状態になっている．このため,将来的には蕾の位置や大きさを自動判定するAI や,直接ステージ判定まで行うAIの学習に使えればと考えている．