こんにちは。エンジニアライターの小原です。

連載「現場にコミットする機械学習ノート」では、論文を詳しく読み解きながら、現場で使えるAI実装のヒントを記録していきたいと思います。

前回の記事では、「偽物の画像を見抜く」を扱いました。

今回は、イランのUniversity of Mohaghegh ArdabiliのM. Dadashzadehらが2020年4月に発表した「稲と雑草を見分ける」に関する論文を扱っていきます。

もくじ
1章　稲作における雑草除去の課題
2章　イネと雑草の識別と、2種類の雑草の識別
2.1　研究目的
2.2　研究手法
2.2.1　材料
2.2.2　前処理とセグメンテーション
2.2.3　特徴抽出
2.2.4　効果的な特徴抽出
2.2.5　分類
2.2.6　全体の流れ
2.3　研究結果
2.3.1　ANN-PSO による効果的特徴抽出の結果
2.3.2　ハイブリッドANN-BAによる分類結果
2.3.3　ハイブリッドANN-BAとNN分類器の精度の平均値と標準偏差（STD）値の比較

■前回の記事：【vol.15】偽物の画像を見抜く

1章
稲作における雑草除去の課題

稲作をするにあたっては、雑草の除去が必要不可欠です。雑草があると、稲が吸収するべき栄養が奪われてしまう可能性があるためです。

雑草の除去方法には大きく二通りあります。一つは手作業による除去です。この方法は大変面倒で、費用と時間がかかってしまいます。もう一つの方法は機械による除去です。マシンビジョン技術は、リアルタイムで雑草の場所を確認し除去するシステムを構築する上にあたり重要です。雑草を除去するにあたって、機械は植物の畝を適切に検出し、更に雑草と作物とを識別する必要があるからです。

自動で雑草除去するシステムが構築できれば、農業を営む人々の生活は一変することでしょう。

そこでイランのM. Dadashzadehらは、イネと雑草を識別し、さらに田んぼ内の2種類の雑草を識別するシステムの開発を試みました。

2章
イネと雑草の識別と、2種類の雑草の識別

まずはM. Dadashzadehらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。