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画像処理テクノロジー

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害虫の検知とは?課題と対策・製品を解説

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物体検出・追跡における害虫の検知とは?

物体検出・追跡技術を活用し、画像や映像から害虫を自動的に識別し、その動きを追跡・分析する技術です。農業分野における病害虫の早期発見、被害拡大の抑制、農薬散布の最適化などを目的としています。

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オートクリーンドライは光触媒機構電子ドライユニット(日本製)を搭載。吸湿作業(特許)で庫内の湿度を下げるだけでなく、ユニット内部に光触媒と可視光LEDを装着することにより、光触媒作用が連続して行われ、庫内をクリーンな状態に保ちます。

『オートクリーンドライ』(防湿庫・デシケーター)

Leminatorは、150Wハロゲン光源相当の明るさで、消費電力がハロゲン光源の約1/10と環境に優しく、寿命は15~30倍、静かで明るい、画像処理・照明用の白色LED光源装置です。使用環境温度は0~40℃、湿度は20~80%RH、電源電圧はAC100~240V±10%で、電源周波数は50/60Hzです。LEDのON/OFF機能があり、リモート及びマニュアル制御により点灯/消灯が可能です。さらに、光量調整機能はマニュアル前面調光ボリュームによる連続調光、リモート・アナログ入力電圧はDC0V~+5Vです。寸法はW152.4×D76.2×H193mmになります。自然放熱のため、発塵がなくクリーンルーム内での使用に最適です。
詳しくはお問い合わせ、もしくはカタログをご覧ください。

画像処理・照明用白色LED光源装置 Leminator

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物体検出・追跡における害虫の検知

物体検出・追跡における害虫の検知とは?

物体検出・追跡技術を活用し、画像や映像から害虫を自動的に識別し、その動きを追跡・分析する技術です。農業分野における病害虫の早期発見、被害拡大の抑制、農薬散布の最適化などを目的としています。

課題

多様な害虫の識別困難性

害虫の種類は非常に多く、形態や大きさが似ている場合も多いため、高精度な識別が難しい。

環境変化への対応

光の当たり具合、影、背景の植生など、撮影環境の変化によって検出精度が低下しやすい。

微小な害虫の検出

肉眼では見えにくい微小な害虫や、葉の裏などに隠れている害虫の検出が困難。

リアルタイム処理の負荷

広範囲を継続的に監視する場合、大量の画像データをリアルタイムで処理するには高い計算能力が必要となる。

​対策

深層学習モデルの活用

大量の画像データで学習させた深層学習モデルを用いることで、多様な害虫を高精度に識別する。

画像前処理技術の導入

ノイズ除去、コントラスト調整、正規化などの画像前処理を行い、環境変化の影響を軽減する。

高解像度カメラとズーム機能

高解像度カメラやズーム機能を活用し、微細な害虫や隠れた害虫も捉えやすくする。

エッジコンピューティングの採用

カメラ側で画像処理を行うエッジコンピューティングを採用し、リアルタイム処理の負荷を分散させる。

​対策に役立つ製品例

AI画像解析システム

深層学習モデルを組み込み、様々な環境下での害虫検出・識別を自動化し、分析レポートを提供する。

自動監視ドローンシステム

高解像度カメラを搭載し、広範囲を自律飛行しながら害虫の発生状況をリアルタイムで撮影・分析する。

スマート農業用センサー

画像認識機能と通信機能を持ち、害虫の早期発見情報をクラウドに送信し、一元管理を可能にする。

害虫トラッキングソフトウェア

検出された害虫の動きを追跡し、移動パターンや集積箇所を可視化することで、対策立案を支援する。

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