講演情報
[A-14-23]エッジ AI と SAHI によるアカスジカスミカメ自動モニタリングシステムの提案
◎△井上 航太朗1、國領 あい理2、板野 竜也2、江南 彪斗3、小比賀 亮仁1、小板 隆浩2 (1. 同志社大学、2. 同志社大学大学院、3. 株式会社 AGRI-PASS)
キーワード：
エッジAI、害虫モニタリング、物体検出
アカスジカスミカメをはじめとする斑点米カメムシは、水稲の登熟期に加害して玄米に黒褐色の斑点を生じさせる重要害虫であり、わずかな斑点米の混入でも米の等級格下げを引き起こすため、全国で年間数十億円規模の経済損失を招いている。現在、発生状況の把握と防除適期判断は、営農指導員による数日間隔のフェロモントラップ巡回・目視計数に依存しており、巡回間隔の長さから飛来ピークを取りこぼし、十分なデータに基づく判断が困難であった。本研究では、既存の粘着ネット式フェロモントラップにIoTカメラとRaspberry Piを後付けし、粘着面を定時撮影するシステムを提案する。撮影画像はエッジデバイス上で物体検出モデルYOLOと小型物体検出手法SAHIにより推論し、検出結果をクラウドへ集約してWebダッシュボードで可視化する。学習時にはSlicing Aided Fine-tuning（SF）を併用する。これにより日次の発生消長の把握を実現し、データに基づく防除適期判断の支援を目指す。