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J-GLOBAL ID：201902256470065283   整理番号：19A0343738

シカ個体抽出を目的とした機械学習のための超解像処理を適用したドローン熱画像の有用性評価

The utility evaluation of drone thermal images applied super resolution processing for machine learning to extract deer individuals

著者 (4件)： 峯岸優好 (ふたば) ,  牧雅康 (東北工大 工) ,  沖一雄 (東大 生産技研) ,  長谷川匡 (ふたば)
資料名： 日本リモートセンシング学会学術講演会論文集(CD-ROM)  (Proceedings of the Conference of the Remote Sensing Society of Japan (CD-ROM))
巻： 65th  ページ： ROMBUNNO.U13  発行年： 2018年11月27日 
JST資料番号： X0715B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,野生動物調査にドローン画像と機械学習が用いられてきている。しかし,機械学習の精度を向上させるためには膨大な教師データが必要となる。そこで本研究は,広域でのドローン熱画像を用いたシカ個体数把握手法の開発を最終目的として,比較的高い高度の空撮画像に対して機械学習を適用する場合の教師データの水増し方法(Data Augmentation)として超解像処理を施した画像の利用可能性について明らかにすることを目的として実施した。その結果,超解像処理を施した画像を教師データとして追加した場合,シカ個体抽出の再現率が11%向上し,教師データの水増し方法の1つとして利用できることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *シカ ,  機械学習 ,  *無人機 ,  リモートセンシング ,  *熱画像 ,  画像処理 ,  個体 ,  抽出
準シソーラス用語： *個体抽出 ,  超解像処理

分類 (1件)： 自然保護  (SB06000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： シカ ,  個体 ,  機械学習 ,  超解像 ,  ドローン ,  熱画像 ,  有用性評価