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{{ $t("message.AD_EXPIRE_DATE") }}2024年03月
文献
J-GLOBAL ID:202002245256625038   整理番号:20A1501667

オブジェクト検出YOLOを用いた害鳥認識システムの開発

Development of Harmful Bird Recognition System using Object Detection YOLO
著者 (4件):
資料名:
巻:号:ページ: 10-16(J-STAGE)  発行年: 2020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:
抄録/ポイント
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本論文では,著者らが開発したカワウ認識システムを論じた。カワウは日本で害鳥として知られる。近年多くの研究者が,ドローンを用いてこの害鳥を除去する研究をしてきた。しかし彼らはドローンを手動で制御しなければならなかった。優れたパイロットなしには対処できない問題があった。本研究グループは,ドローンを用いて同害鳥を自動的に認識するシステムの開発を目ざす。深層学習の一つ,YOLO(You Only Look Once)を認識手法として用いた。認識率は,鳥の3D形状を学習することによって改善されてきた。3Dモデルを作成するために,Smoothie-3Dと呼ばれるアプリケーションを用いる。同3Dモデルから多くの二次元学習画像を作成することにより,データ増加を実現した。カワウの画像を用いた認識実験の結果,適合率は確実に98%かそれ以上であった。認識率の精度も91%以上であった。これらの結果から,ドローンを用いる自動害鳥除去システムに対するベースシステムを実現した。(翻訳著者抄録)
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著者キーワード (8件):
分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
パターン認識  ,  図形・画像処理一般  ,  人工知能 
引用文献 (10件):
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タイトルに関連する用語 (2件):
タイトルに関連する用語
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