本日付けNTTドコモ公式サイトの地域からのお知らせ（中国）によると、NTTドコモ中国支社は、2018年9月3日（月曜）より、岡山県と協力し、アスパラガス栽培における画像認識システムの実証実験を開始することをお知らせしている。
実証実験では、アスパラガス圃場の状態をドローンおよび魚眼カメラで撮影し、画像認識システムで分析することで、アスパラガスの収穫増及び収穫量予測による安定供給をめざす。
アスパラガスは春から収穫を行い、5月下旬頃から茎葉を伸ばす「立茎（りっけい）」という作業をし、その後茎葉が繁茂した中で10月頃まで収穫を続ける。
12月頃に黄化した茎葉を刈り取りるが、いつまで健全葉が残っていたかによって翌春の収穫量や立茎を始める時期が決まる。
茎葉の健全葉が遅くまで多く残っているほど翌春の収穫期間が長くなり、収穫量も増加する。
これまでは、人の目で茎葉の黄化程度を確認していたため、確認者により黄化判断にバラツキがあった。
今回、画像認識システムを使用し健全葉程度を数値化することで判断基準が統一化され、より的確な春の収穫期間や立茎開始時期が決定できるようになり、収穫量のアップにつながる。
また、将来的には画像認識データとFieldServer（屋外監視計測システム）の計測データ（地温・土壌水分等）、および春芽収穫量や収穫期間のデータを、AI等技術を活用し分析していくことで、春芽収穫量予測の精度向上をめざすという。
■各者の役割
岡山県
① アスパラガス画像データの撮影・提供
② アスパラガス圃場の画像データ収集方法の確立
③ 環境計測データの収集・提供
④ 健全葉割合と春芽収量データの収集
⑤ 環境計測データや健全葉割合と春芽収量の相関関係を分析
ドコモ
① 画像認識システムの構築
② 画像認識サンプルアプリの構築
③ 空撮用ドローンによる画像データの撮影
④ FieldServer（屋外監視計測システム）の貸与
⑤ 環境計測データや健全葉割合と春芽収量の相関関係を分析
⑥ AI技術を活用した出荷量予測の検討
参照URL https://www.nttdocomo.co.jp/info/notice/chugoku/page/180830_00.html
岡山県とドコモ、アスパラガス栽培における画像認識システムの実証実験を実施
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