本研究の究極目標は、植物センシングデータからの植物体の完全仮想化、つまり植物のデジタルツインの生成です。本研究では特にコンピュータビジョンに関する技術要素に着目し、植物を撮影した画像群から、その形状のみならず、枝葉構造、時系列変化などを、遮蔽領域も含めて再現します。仮想化植物モデルは、シミュレーションや遺伝子との対応付けを可能にし、栽培の自動化、育種（品種改良）の高速化の強力なツールになります。

関連研究費

• 2021年4月～2028年3月　JST 創発的研究支援事業（八木パネル）
  「Plant Twin: 育種・栽培のための植物仮想化」
  研究代表者：大倉史生　配分総額 50,000千円（未定）

主要な発表文献

• Xinpeng Liu, Zeyi Huang, Fumio Okura, Yasuyuki Matsushita. HoGS: Unified near and far object reconstruction via homogeneous gaussian splatting. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2025.
• Xinpeng Liu, Hiroaki Santo, Yosuke Toda, Fumio Okura: TreeFormer: Single-view plant skeleton estimation via tree-constrained graph generation. Proc. IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV’25), Feb 2025. [arXiv] [code]
• Takuto Narumoto, Hiroaki Santo, Fumio Okura. Synthesizing time-varying BRDFs via latent space.
  Proceedings of European Conference on Computer Vision (ECCV), 2024. [Paper]
• Satoru Tsugawa, Kaname Teratsuji, Fumio Okura, Koji Noshita, Masaki Tateno, Jingyao Zhang, Taku Demura: Exploring the mechanical and morphological rationality of tree branch structure based on 3D point cloud analysis and the finite element method. Scientific Reports, Vol. 12, Article No 4054, Mar 2022. [paper]
• Fumio Okura: 3D modeling and reconstruction of plants and trees: A cross-cutting review across computer graphics, vision, and plant phenotyping. Breeding Science, Vol. 72, Issue 1, pp. 31-47, Feb 2022. [paper]