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J-GLOBAL ID：201902260707558984   整理番号：19A2681955

Data Augmentationを用いたCNN学習画像の増加による害鳥認識システムの認識率の改善

Recognittion Rate Improvement of Injurious Bird Recognition System by Increasing CNN Learning Image using Data Augmentation

著者 (4件)： 北風裕教 (大島商船高等専門学校) ,  岡部蒼太 (大島商船高等専門学校) ,  吉原蓮人 (大島商船高等専門学校) ,  松村遼 (大島商船高等専門学校)
資料名： 産業応用工学会論文誌(Web)  (Japanese Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers (Web))
巻： 7  号： 2  ページ： 69-76(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0962A  ISSN： 2187-5146  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： 本論文では,著者らが開発した害鳥認識システムについて議論した。有害な鳥の中で,カワウによるアユとヤマメの被害が特に大きい。近年,一部の研究者は,監視システムを使用して,この有害な鳥を自動的に識別しようとしている。しかし,背景や他の野鳥を含む画像からカワウを識別することは困難であった。したがって,著者らの研究グループは,畳み込みニューラルネットワークを使用した識別方法を検討した。認識精度を向上させるために,3段階のデータ増強を実現することで学習画像を増やした。この効果について調査した結果,認識率の約80%に改善することができた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  ペリカン類 ,  アユ ,  サクラマス ,  監視装置 ,  *精度 ,  学習 ,  データ ,  画像 ,  *比率
準シソーラス用語： *CNN ,  カワウ ,  ヤマメ ,  監視システム ,  識別 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *認識精度 ,  *認識率

著者キーワード (8件)： - ,  - ,  - ,  - ,  - ,  - ,  - ,  -

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (12件)：

• (1)\t山本麻希:「カワウに立ち向かう~基礎から実践へ~」,全国内水面漁業協同組合連合会,2009
• (2)\t亀田佳代子,松原健司,水谷広,山田佳裕:「日本におけるカワウの食性と採食場所選択」,日本鳥学会誌,51(1),pp.12-28,2002
• (3)\t「カワウの保護及び管理に関するレポート(平成29年度版)」,環境省,2018
• (4)\t吉原蓮人,藤川晃希,山重雄哉,松村遼:「Convolutional Neural Networkによる害獣検出」,産業応用工学会全国大会2017講演論文集,pp.5-6,2017
• (5)\t岡部蒼太,松村遼,北風裕教:「深層学習を用いたカワウ認識システムの提案」,電子情報通信学会総合大会,D-20-10情報・システム講演論文集2,pp.142,2018

タイトルに関連する用語 (3件)： CNN ,  学習 ,  認識率