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J-GLOBAL ID：202102298366288128   整理番号：21A1994609

ディープラーニングにおける物体検出アルゴリズムを活用したブロイラーの個体検出

Evaluation of Individual Detection Performance of Broiler Chickens Based on Object Detection Algorithm by Deep Learning

著者 (6件)： 市浦茂 (岩手大 大学院連合農学研究科) ,  森智洋 (岩手大 大学院連合農学研究科) ,  MENG Tong (岩手大 大学院連合農学研究科) ,  松山裕城 (山形大 農) ,  堀口健一 (山形大 農) ,  片平光彦 (山形大 農)
資料名： 農業食料工学会誌  (Journal of the Japanese Society of Agricultural Machinery and Food Engineers)
巻： 83  号： 4  ページ： 290-299  発行年： 2021年07月01日 
JST資料番号： G0975A  ISSN： 2188-224X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究は,ブロイラー(肉用鶏)の飼養管理の省力化に向けて必要となる個体検出方法を開発することを目的として,ディープラーニングによる物体検出アルゴリズムを用いた個体検出手法の試作と,その検出精度評価を行った。飼養施設には,監視カメラを天井に設置し,24時間連続で約5週間収録した生育画像を用いて,定期的に個体の容姿を再学習させることで新たな物体検出モデルを作成し,継続的に個体検出を行い評価した。その結果,5週齢の個体を検出するには,20%以内の体重増加率を目処に,行動量を加味して再学習することが有用であることが示唆された。(著者抄録)

シソーラス用語： *ブロイラー ,  *認識 ,  管理 ,  *機械学習 ,  *検出 ,  アルゴリズム ,  画像分析 ,  学習 ,  *個体 ,  体重増加 ,  飼育管理施設 ,  システム ,  カメラ
準シソーラス用語： *ディープラーニング ,  監視カメラ ,  検出アルゴリズム ,  検出システム ,  個体管理 ,  *個体検出 ,  *個体識別 ,  再学習 ,  体重増加率 ,  転移学習 ,  物体検出

分類 (3件)： 飼養管理  (FD01040N) ,  鶏  (FD03020F) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (20件)：

• 朝田 諒,飯田訓久,村主勝彦,増田良平,2019.ロボットコンバインのためのステレオカメラを用いた物体検出および衝突回避.農業食料工学会誌,81(6),392-402.
• Bochkovskiy, A., Wang, C.-Y., Liao, H.-Y. M., 2020. YOLOv4: Optimal speed and accuracy of object detection. https://arxiv.org/abs/2004.10934. Accessed Jan. 21, 2021.
• He, K., Zhang, X., Ren, S., Sun, J., 2015. Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 1026-1034.
• Ichiura, S., Mori, T., Horiguchi, K., Katahira, M., 2019. Exploring IoT based broiler chicken management technology. Proceeding of 7th International Conference on Trends in Agricultural Engineering 2019. Prague, Czech Republic, 205-211.
• 池田宥一郎,飯塚博幸,山本雅人,2018.畳み込みニューラルネットワークによるチンパンジーの個体識別.

タイトルに関連する用語 (6件)： ディープラーニング ,  物体検出 ,  アルゴリズム ,  活用 ,  ブロイラー ,  個体