芝しごと・芝生病害画像診断ＡＩ

芝生の病斑画像を使って病害を推定する、Streamlit ベースの診断アプリです。

v1.0.1を公開しました。

▼アプリURL

https://turf-disease-app.onrender.com/

Top画面

v0.92 → v1.0.1 アップデート要点

• これまでの病害分類AIから、公開運用を優先した単一モデル診断へ最適化

• 学習データを大幅に増やし、モデル自体の学習品質を改善

• 推論モデルを最新構成（EfficientNetV2-S）へ更新

• 芝種選択・症状特徴チェックによる重み付けで、病害分類精度の安定化を強化

• スマホブラウザ上の動作が不安定なため、スマートフォンでの使用は推奨しません

このアプリの診断方式（3段階）

本プロジェクトは、最終的な病害判定までを次の 3 段階で行います。

1. AI分類（単一モデル）入力画像を EfficientNetV2-S で分類し、クラス確率を算出します。

2. 芝種ベース補正（暖地型 / 寒地型）発生しづらい病害クラスの確率を抑制します。

3. 知識ベース補正（芝種 + 症状チェック）

   • 芝種（暖地型 / 寒地型）情報で最終確率を安定化

   • 症状チェック（円形パッチ、赤い糸、水浸状、リング状）に応じて関連病害を加重

   • 最後に確率を再正規化して Top-N を表示

補正は確率を重み付けして最終判定の安定化を狙う仕組みです。

主な機能

• 画像アップロード（病斑画像）

• 芝種選択（暖地型芝 / 寒地型芝）

• 症状チェックによる補助入力

• 単一モデル推論（EfficientNetV2-S）

• Top10 予測表示（確率バー付き）

• 病害説明表示（症状 / 管理方法 / 推奨薬剤系統）

• 参考画像表示（存在しない場合は案内表示）

推論モデル構成

• 分類モデル: EfficientNetV2-S

• 推論フロー: 単一モデル分類 + 芝種/症状による確率補正

• 表示: Top10 候補（確率バー）

使い方

> v1.0.1 公開版は **PCブラウザ推奨** です。スマートフォンでは正常に動作しない場合があります。

1. アプリを起動する

2. 「芝生の写真をアップロードしてください」から病斑画像を選ぶ

3. 芝種を選択する（暖地型 / 寒地型）

   

   芝種選択と症状の特徴選択

4. 症状の特徴を分かる範囲でチェックする

5. 「AI診断を開始」を押す

6. 診断結果カード、Top10予測、参考画像を確認する

   

   診断結果

   
   

診断結果の見方

• 病名 / 信頼度: 最終判定の代表結果

• Top10予測: 近い候補を含む確率ランキング

注意事項

• 本アプリは意思決定支援ツールです。最終判断は現場状況と専門家確認を推奨します。

• 撮影条件やデータ分布により診断精度は変動します。

• 推論モデルには EfficientNetV2-S（単一モデル分類）を使用しています。