論文の概要: Deep learning-based hyperspectral image reconstruction for quality assessment of agro-product

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12313v1
• Date: Mon, 20 May 2024 18:15:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 15:07:24.272085
• Title: Deep learning-based hyperspectral image reconstruction for quality assessment of agro-product
• Title（参考訳）: 深層学習に基づくハイパースペクトル画像再構成による農作物の品質評価
• Authors: Md. Toukir Ahmed, Ocean Monjur, Mohammed Kamruzzaman,
• Abstract要約: 本研究の目的は,農業用深層学習によるRGB画像からのハイパースペクトル画像の再構成である。 アルゴリズムは、RGB画像からのハイパースペクトル画像を正確に再構成し、その結果のスペクトルは、地上構造と密接に一致した。 これらの知見は,様々な農業用ツールとして,ディープラーニングに基づくハイパースペクトル画像再構成の可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral imaging (HSI) has recently emerged as a promising tool for many agricultural applications; however, the technology cannot be directly used in a real-time system due to the extensive time needed to process large volumes of data. Consequently, the development of a simple, compact, and cost-effective imaging system is not possible with the current HSI systems. Therefore, the overall goal of this study was to reconstruct hyperspectral images from RGB images through deep learning for agricultural applications. Specifically, this study used Hyperspectral Convolutional Neural Network - Dense (HSCNN-D) to reconstruct hyperspectral images from RGB images for predicting soluble solid content (SSC) in sweet potatoes. The algorithm accurately reconstructed the hyperspectral images from RGB images, with the resulting spectra closely matching the ground-truth. The partial least squares regression (PLSR) model based on reconstructed spectra outperformed the model using the full spectral range, demonstrating its potential for SSC prediction in sweet potatoes. These findings highlight the potential of deep learning-based hyperspectral image reconstruction as a low-cost, efficient tool for various agricultural uses.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルイメージング(HSI)は、近年、多くの農業用途において有望なツールとして登場したが、大量のデータを処理するのに膨大な時間を要するため、リアルタイムシステムでは直接利用できない。 したがって、現在のHSIシステムでは、単純でコンパクトで費用対効果の高いイメージングシステムの開発は不可能である。 そこで本研究の目的は,農業用深層学習によるRGB画像からのハイパースペクトル画像の再構成である。 具体的には、高スペクトル畳み込みニューラルネットワーク(HSCNN-D)を用いて、サツマイモの可溶性固形物(SSC)を予測するために、RGB画像から高スペクトル画像を再構成した。 アルゴリズムは、RGB画像からのハイパースペクトル画像を正確に再構成し、その結果のスペクトルは、地上構造と密に一致した。 再構成スペクトルに基づく部分最小二乗回帰(PLSR)モデルは,サツマイモのSSC予測の可能性を示した。 これらの知見は,様々な農業用ツールとして,ディープラーニングに基づくハイパースペクトル画像再構成の可能性を強調した。

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