Md. Parvez Islam 研究室（愛媛大学）

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、農業や園芸におけるデジタル化と自動化を実現するため、深層学習などの機械学習技術を活用した画像認識システムの開発に取り組んでいます。具体的には、温室やほ場で撮影した作物の画像から、生育段階や病害、ストレス状態を自動で判定する複数の深層ニューラルネットワークを設計・構築し、リアルタイムでの収量予測や品質管理を実現する基盤技術を確立しています。さらに同研究室では、衛星画像と実地調査データを組み合わせ、統計的手法を用いて水田生産性を予測するモデルの開発も進めており、従来手法では見落とされやすい複雑な変数間の相互作用を捉える工夫をしています。加えて、農業由来のバイオマスからのバイオガス生成プロセスの最適化に関する研究も展開しています。pH、含水率、温度などの制御パラメータの変動がバイオガス産出量と発電効率に与える影響を機械学習と最適化アルゴリズムにより分析し、環境負荷を低減しながらエネルギー利用効率を向上させるための制御戦略の開発を行っています。これらの研究を通じて、気候変動やエネルギー資源の課題に対応する持続可能な農業生産システムの構築に貢献することを目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

外部リンク

研究成果（12 件）

[2025] Hort-YOLO: A multi-crop deep learning model with an integrated semi-automated annotation framework
DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.111196
[2025] A Multilayer Perceptron Feedforward Neural Network and Particle Swarm Optimization Algorithm for Optimizing Biogas Production
DOI: https://doi.org/10.3390/en18041002
[2024] Four-parameter beta mixed models with survey and sentinel 2A satellite data for predicting paddy productivity
DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100525
[2024] Artificial intelligence assisted tomato plant monitoring system – An experimental approach based on universal multi-branch general-purpose convolutional neural network
DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109201
[2024] Adaptive Back-Propagation Neural Network and Particle Swarm Optimization-Based Approach for Optimizing the Output Power Biogas Fueled Electric Generator
DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3459950
[2024] Design of a Pressure Control System in Biogas Reactor Based on PID Controller with Ziegler-Nichols and Auto Tuning PSO
DOI: https://doi.org/10.5614/joki.2024.16.2.5
[2022] TheLR531v1 – A deep learning multi-branch CNN architecture for day-night automatic segmentation of horticultural crops
DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107557
[2022] ThelR547v1—An Asymmetric Dilated Convolutional Neural Network for Real-time Semantic Segmentation of Horticultural Crops
DOI: https://doi.org/10.3390/s22228807
[2022] Performance prediction of tomato leaf disease by a series of parallel convolutional neural networks
DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2022.100054
[2022] An Automated, Clip-Type, Small Internet of Things Camera-Based Tomato Flower and Fruit Monitoring and Harvest Prediction System
DOI: https://doi.org/10.3390/s22072456

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[2021] HortNet417v1—A Deep-Learning Architecture for the Automatic Detection of Pot-Cultivated Peach Plant Water Stress
DOI: https://doi.org/10.3390/s21237924
[2021] TheLNet270v1 – A Novel Deep-Network Architecture for the Automatic Classification of Thermal Images for Greenhouse Plants
DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2021.630425

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