Scene Recognition and Collision Avoidance System for Robotic Combine Harvesters Based on Deep Learning / 深層学習に基づくロボットコンバインハーベスタのためのシーン認識および衝突回避システム

Description

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(農学) / 甲第22784号 / 農博第2427号 / 新制||農||1081(附属図書館) / 学位論文||R2||N5304(農学部図書室) / 京都大学大学院農学研究科地域環境科学専攻 / (主査)教授 飯田 訓久, 教授 近藤 直, 教授 中嶋 洋 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Agricultural Science / Kyoto University / DFAM

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1. http://hdl.handle.net/2433/259052
2. 14301甲第22784号
3. 10.14989/doctor.k22784
4. 14301

Tags

Robotic combine harvesters

Collision avoidance

Deep learning

Scene recognition

Collision avoidance

Semantic segmentation

610

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:kyoto-u.ac.jp/oai:repository.kulib.kyoto-u.ac.jp:2433/259052
Date	23 September 2020
Creators	Li, Yang
Contributors	飯田, 訓久, 近藤, 直, 中嶋, 洋, リー, ヤン
Publisher	Kyoto University, 京都大学
Source Sets	Kyoto University
Language	English
Detected Language	English
Type	doctoral thesis, Thesis or Dissertation
Format	application/pdf
Rights	学位規則第9条第2項により要約公開, 許諾条件により本文は2022-01-01に公開, 許諾条件により要約は2021-06-22に公開, Li, Y., Iida, M., Suguri, M., Masuda, R. Regional segmentation of field images based on convolutional neural network for rice combine harvester. Journal of the Japanese Society of Agricultural Machinery and Food Engineers (JSAM).2020, 82(1): 47-56. Li, Y., Iida, M., Suyama, T., Suguri, M., Masuda, R. Implementation of deep-learning algorithm for obstacle detection and collision avoidance for robotic harvester. Computers and Electronics in Agriculture, 2020, 174, 105499.doi:10.1016/j.compag.2020.105499
Relation	https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105499