PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a plant disease diagnostic system capable of readily diagnosing plant diseases while saving time and effort required for manually extracting the image characteristic data of a plant disease from the image, and to provide a plant disease diagnostic method and the like.SOLUTION: A plant disease diagnostic system 1 comprises a deep learning unit 2 that incorporates a plurality of plant disease images and the corresponding diagnostic results as learning data, produces the image characteristic data on plant diseases, and maintains them, an input part 3 inputting the image that is a diagnosis subject, an analyzing part 4 identifying a diagnostic result into which the inputted image is classified using the deep learning vessel 2, a display screen 5 displaying the diagnostic result outputted by the analyzing part 4. By using the deep learning unit 2 optimized to discriminate plant diseases, the extraction (learning) of image characteristic data that has been conventionally difficult can be efficiently automated by a computer.SELECTED DRAWING: Figure 1COPYRIGHT: (C)2016,JPO&INPIT【課題】 画像から植物病の画像特徴データを人的に抽出する手間を省き、容易に植物病の診断を行うことが可能な植物病診断システム及び植物病診断方法等を提供する。【解決手段】 植物病診断システム1は、植物病の画像と対応する診断結果とを学習データとして複数取り込み、植物病に関する画像特徴データを作成し、保持する深層学習器2と、診断対象とする画像を入力する入力部3と、深層学習器2を用いて、入力された画像がどの診断結果に分類されるかを識別する解析部4と、解析部4により出力された診断結果を表示する表示部5と、を備える。植物病の識別に最適化された深層学習器2を用いることで、従来困難であった画像特徴データの抽出(学習)を効率よくコンピュータによって自動的に行うことができる。【選択図】図1
