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J-GLOBAL ID：202302225712978934   整理番号：23A0546620

-放牧地の地球温暖化への影響を評価する-ドローン空撮画像と物体認識深層学習モデルによる放牧地の糞検出の試み

Challenges for Identification of Cow Dung by Using Drone and Object Detection Deep Learning Model in Grazing Field

著者 (9件)： 当真要 (北大 大学院農学研究院) ,  安黒守敬 (北大 大学院農学院) ,  森昭憲 (農研機構) ,  金子真 (農研機構 九州沖縄農業研究セ) ,  秋山雄希 (道総研 酪農試) ,  花木紅実 (愛媛大 農) ,  上野秀人 (愛媛大 大学院農学研究科) ,  倉持寛太 (北大 大学院農学研究院) ,  波多野隆介 (北大 大学院農学研究院)
資料名： 日本草地学会誌  (Japanese Journal of Grassland Science)
巻： 68  号： 4  ページ： 164-166  発行年： 2023年02月24日 
JST資料番号： Y0119B  ISSN： 0447-5933  CODEN： NSGIDM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・マルチスペクトルカメラを搭載したドローンを用いて4つの放牧地(20-75a)の画像を撮影。
・機械学習の教師画像として,糞をマーキングした画像も撮影し,物体検出アルゴリズムは「YOLO」を使用。
・その結果,学習により作成した糞判別モデルは概ね画像で糞を認識したが,一部糞を誤認識。
・日本各地の放牧地は,最適な草種を導入しているため,様々な牧草状態や季節で撮影された教師画像が精度向上に必要。

シソーラス用語： *牧草地 ,  *糞便 ,  ウシ ,  動物行動 ,  *無人機 ,  画像 ,  機械学習 ,  マーキング ,  アルゴリズム ,  認識 ,  草本 ,  季節的変動 ,  精度 ,  ドローン ,  検出アルゴリズム ,  家畜
準シソーラス用語： 空撮画像

分類 (3件)： 牛  (FD02020Y) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  農業廃棄物一般  (FB07010Q)

引用文献 (8件)：

• 井出保行・小嶋 誠・林 治雄(1998a)傾斜放牧地の地形と草地管理.1.裸地と排糞の分布.日草誌44:208-214
• 井出保行・小嶋 誠・林 治雄(1998b)傾斜放牧地の地形と草地管理.2.糞の分布の偏りが土壌養分や牧草の生産量およびその利用に及ぼす影響.日草誌44:215-222
• IPCC (2022) Summary for Policymakers. In: Climate Change 2022: Mitigation of Climate Change. Contribution of Working Group III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (Eds Shukla PR, Skea J, Slade R, Al Khourdajie A, van Diemen R, McCollum D, Pathak M, Some S, Vyas P, Fradera R, Belkacemi M, Hasija A, Lisboa G, Luz S, Malley J), Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, USA, p8-52
• 農林水産省大臣官房環境バイオマス政策課地球環境対策室(2021)農林水産省地球温暖化対策計画,農林水産省,東京
• Redmon J, Divvala S, Girshick R, Farhadi A (2016) You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. Proc IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 779-788

タイトルに関連する用語 (9件)： 放牧地 ,  地球温暖化 ,  評価 ,  ドローン ,  空撮画像 ,  物体認識 ,  深層学習モデル ,  糞 ,  試み