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発表文献

• Personalized Image Preference Assessment for Individuals with Color Vision Deficiency
  Ligeng Chen, Zhenyang Zhu, Xiaodiao Chen, Kentaro Go and Xiaoyang Mao

国際学会ホームページ

• NICOGRAPH International 2025

写真

研究室で研究している摘粒の支援に関するスマートフォンアプリケーションの紹介です。

粒羅のダウンロードは以下のリンクとQRコードをご利用ください：

https://forms.gle/xv9F7yxb6qMtzY2n9

 

主な機能
・AIによる粒数推定：物体検出技術を活用し、2D画像から見える粒と隠れた粒を推定
・エッジコンピューティング：処理を最適化することにより、モバイルデバイスでの高速・正確な処理を実現
・オフライン機能：インターネット接続不要で、どこでも使用可能
・使いやすいインターフェース：直感的な操作と明確な結果表示を提供するため、初心者から熟練者まで利用可能

使い方
１．スマートフォンで房の写真を撮影
２．AIアルゴリズムで画像を分析
３．見える粒と隠れた粒の推定数をすぐに表示

ぜひ、ダウンロードして試してみてください！

(2025.06.05)

Rui He, Zhenyang Zhu, Xiaoyang Mao, “Boosting Lightweight Single Image Super-Resolution via Global Prior Feature
Reference,” Neural Networks, Elsevier, Vol. 190, 2025-10. (IF:6.0(2023))

(2025年5月22日)

論文リンク／PDF (Open Access)

• Size and Weight Estimation of Konjac with Occlusion Classification and Deep Learning
  Kabin Tok-In, Prawit Buayai, Xiaoyang Mao
  (Link|PDF)

ジャーナルHP

• Measurement (IF: 5.2 (2024))

(2025年5月2日)

論文リンク／PDF (Open Access)

• Feature-Adaptive Anomaly Detection Model for Onion Inspection System
  Ziwei Song, Prawit Buayai, Kohi Makino, Xiaoyang Mao
  (Link|PDF)

ジャーナルHP

• Smart Agricultural Technology(IF:6.3(2023))

(2025年3月7日)

論文リンク／PDF (Open Access)

• Mandarin count estimation with 360-degree tree video and transformer-based deep learning
  Daisuke Isobe, Prawit Buayai, Xiaoyang Mao
  (Link|PDF)

ジャーナルHP

• Smart Agricultural Technology(IF:6.3(2023))

左：茅教授　右：葛超（博士課程）

左：茅教授　右：TAN YIN SUAN（修士課程）

ZHANG CHENMING
(修士論文優秀発表賞)

工学部コンピュータ理工学科 茅・朱研究室

赤と緑の違いの識別に困難をもっている方を支援するための画像処理技術を開発しています。開発した技術の有効性の検証にご協力いただける方を募集しております。

対象者

上の画像に描かれている二つの数字（左：４、右：２）のいずれかが読めないもしくは両方とも読めない方

実験タスク

コンピュータ画面に表示されている画像をご覧いただき，色の識別のしやすさを回答していただきます

作業時間

およそ2時間（甲府キャンパスA3号館で実施）

募集人数

5名程度

募集期間

2024年7月31日（水）まで

実験期間

2024年7月1日（月）～ 31日（水）

お問い合せ先

arophthal@gmail.com / zzhu@yamanashi.ac.jp

ご協力頂いた方にはクオカードを差し上げます．
協力者の個人情報を守ります．

NHK NEWS WEB

ぶどう「摘粒」作業効率的に ＡＩスマホアプリ公開 山梨大学

日テレ NEWS NNN

ブドウ農家に朗報！AI技術で「摘粒作業」を効率化 山梨大が新アプリ開発 山梨県

山梨日日新聞 (会員登録必要)

作業効率化 ブドウ粒数をスマホ測定

(2024年6月2日)

論文リンク／PDF (Open Access)

• Fast image recoloring for red–green anomalous trichromacy with contrast enhancement and naturalness preservation
  Haiqiang Zhou, Wangkang Huang, Zhenyang Zhu, Xiaodiao Chen, Kentaro Go, Xiaoyang Mao
  (Link|PDF)
• Personalized hairstyle and hair color editing based on multi-feature fusion
  Jiayi Xu, Chenming Zhang, Weikang Zhu, Hongbin Zhang, Li Li, Xiaoyang Mao
  (Link|PDF)

会議ホームページ

• Computer Graphics International 2024

(2024.01.18)

Ligeng Chen, Zhenyang Zhu, Wangkang Huang, Kentaro Go, Xiaodiao Chen, Xiaoyang Mao, “Image recoloring for color vision deficiency compensation using Swin transformer,” Neural Computing and Applications, Springer, 2024-1. (IF:6.0(2022))

(2024.01.17)
葛 超：VRを用いた視野検査
鞠 怡軒：深層学習を用いた顔編集
宋 子偉：深層学習を用いた異常タマネギ検出
石川 直彦：知覚サイズを反映するための画像編集
田村 駿：ARと深層学習を用いたブドウ摘粒支援
YU Jun Wei：色覚障害補償のための色コミュニケーション支援

本研究室の論文「3D Grape Bunch Model Reconstruction from 2D Images (2D画像からの3Dブドウ房モデルの再構築)」が、スマート農業分野のトップ論文誌の一つであるComputers and Electronics in Agricultureに掲載されました。

この論文は、Yan San Woo、Zhuguang Li、Shun Tamura、Prawit Buayai、Hiromitsu Nishizaki、Koji Makino、Latifah Munirah Kamarudin、Xiaoyang Maoによって執筆されました。

この研究では、実際のブドウ畑で撮影された2D画像を使用して、ブドウ房の3Dモデルを再構築する技術が紹介されています。ブドウ房の正確な3Dモデルを提供することで、ブドウの粒数推定と識別を自動化し、摘粒の効率を向上させます。

フルペーパーはこちらからアクセスできます。

本研究チームによるブドウの粒数推定に関する論文「End-to-End Lightweight Berry Number Prediction」が、スマート農業分野のトップ論文誌の一つであるComputers and Electronics in Agricultureに掲載されました。

本研究では、最新の物体検出技術を活用し、ぶどうの摘粒作業において重要な粒数推定をスマートフォンを用いて高速で行うことに成功しました。これにより、GPUサーバーが不要となり、インターネット接続が困難な場所でも利用できるようになりました。

論文のPDFをこちらからダウンロード可能です。