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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):
資料名:
巻: 68  号: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:
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・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:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語:
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分類 (3件):
分類
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牛  ,  写真測量,空中写真  ,  農業廃棄物一般 
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
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