Xiaoyang Mao 研究室
主宰者：Xiaoyang Mao
山梨大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、農業生産の自動化と画像処理技術を組み合わせた応用研究に取り組んでいます。特にブドウ栽培において、粒の間引き作業の自動化を目指しており、2次元画像から3次元構造を復元する技術や深層学習を用いた粒数予測システム、ロボットアームによる自動摘果技術を開発しています。さらに、カンキツ類の収穫時期判定を支援するため、色推定や個数計数のための機械学習モデルも構築しており、これらの成果は農業従事者の作業負担軽減につながる可能性があります。
一方、医療応用の観点からは、色覚異常者の視認性向上を目的とした画像再色付け手法の研究を展開しています。色覚異常の程度に応じた個別化アルゴリズムの開発や、色相の自然性と対比の向上を両立させる技術に取り組んでおり、世界中の色覚異常者の日常生活の質向上を目指しています。また眼科領域では、視野欠損の検出やAI導入が医師の診断判断に与える影響についても検討しています。
さらに、物体検出、異常検知、画像超解像といった基盤的な画像処理技術の研究も行っており、これらは工業製品の検査やセンサーデータ処理など、幅広い産業応用につながる可能性があります。研究室全体として、深層学習やコンピュータビジョン技術を実社会の課題解決に活かす実践的なアプローチを特徴としています。
※ 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。
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研究成果（38 件）
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- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2026.p0513
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvcg.2026.3701378
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-024-10661-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100874
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ergon.2025.103772
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.107619
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0321368
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-024-03278-6
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jspr.2024.102399
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-024-03526-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-024-03454-8
- DOI: https://doi.org/10.1109/tii.2024.3376726
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-023-09367-2
- [2023] Supporting table grape berry thinning with deep neural network and augmented reality technologiesDOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108194
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108328
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108203
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3157706
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cag.2021.04.027
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmm.2021.3070108
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3080687
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-021-02091-9
- [2021] Real-Time In-Vehicle Air Quality Monitoring System Using Machine Learning Prediction AlgorithmDOI: https://doi.org/10.3390/s21154956
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-021-02240-0
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-021-02198-z
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21134305
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