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農作物の育成管理に応用

 様々な産業分野でIOT 化が進んでいますが、同時に分散された IoT エッジ(端末機器)から得られる膨大な検出データをいかに効率よく取り扱うかが大きな問題になっています。

 この図は、ドローンカメラによるパイナップルの育成判定を行う「エッジ搭載画像認識 AIリューソリューション 」の例です。

エッジ搭載画像認識AIソリューション
<ドローンカメラによるパイナップルの育成判定>

 撮影されたパイナップル画像から、ドローンに搭載された低消費電力推論マシンが育成状況を判定してその結果(テキストデータ)だけをクラウドに送信するシステムです。これにより、送信データが1/2,000 以下になり、低消費電力化が実現できますので、ドローン飛行が長時間化にも効果がありますし、機材の小型・軽量・低コスト化にも貢献しています。

 この開発事例では、カメラ搭載推論マシン(SSD*)によりパラメータ数が 0.05% まで低減されています。

ドローン搭載小型組込み用AI画像認識システム

この図は、ドローンに搭載されている小型組込み用AI 画像認識システムです。搭載されています「推論マシン」は、 RasberryPi (ソフトウエア識別機)や FPGA (ハードウエア識別機)で構成されており、コンパクトな省電力組込みAI認識を実現しています。

パイナップルの育成判定車載エッジで通知するシステム

 検知された管理データは、車載エッジ(端末)において組み込みソフトによりAI 処理してクラウドに送信します。これは、エッジコンピューティング技術を先取りした取り組みで高く評価されています。
これらの技術は、「岡山県立大学」「沖縄工業高等専門学校」「沖縄県農業研究センター名護支所」様とのご協力によって推進しています。

 これらは農業のみに限らず、今後漁業、水産業、林業など広く1 次産業への応用が期待できます。