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J-GLOBAL ID：202102264561898000   整理番号：21A0905262

斜めUAV画像を用いたウシ検出【JST・京大機械翻訳】

Cattle Detection Using Oblique UAV Images

著者 (3件)： Barbedo Jayme Garcia Arnal (Embrapa Informatica Agropecuaria, Campinas 13083-886, Brazil) ,  Koenigkan Luciano Vieira (Embrapa Informatica Agropecuaria, Campinas 13083-886, Brazil) ,  Santos Patricia Menezes (Embrapa Pecuaria Sudeste, Sao Carlos 13560-970, Brazil)
資料名： Drones (Web)  (Drones (Web))
巻： 4  号： 4  ページ： 75  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7176A  ISSN： 2504-446X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： UAV技術の改善と組み合わせた画像技術と人工知能アルゴリズムの発展は,広範囲の応用における無人機の使用を可能にした。ウシモニタリングのためのこの種のアプローチの実現可能性は,いくつかの研究で実証されてきたが,実際の使用は,移動目標を追跡する必要性や,ほとんどの場合でカバーする必要のある広範囲な領域のような,この応用の特別な特性のために,まだ困難である。本研究の目的は,各画像によってカバーされた面積を増加させるために傾斜角度を用いることの実現可能性を調査することであった。動物検出のモデルを生成するために,深い畳み込みニューラルネットワーク(Xearning アーキテクチャ)を用いた。3つの実験を行った。(1)入力画像に対する5つの異なるサイズを試験し,最高精度を得た。(2)検出精度を,距離が検出可能性にどのように影響するかを決定するために,動物とセンサの間の異なる距離について計算した。(3)検出過程によって完全に見逃された動物を個別に同定して,それらの誤差の原因を決定して,更なる研究のためのいくつかの潜在的話題を明らかにした。実験結果は,斜め画像が特定の条件下で首尾よく使用できるが,このアプローチを魅力的にするためには,いくつかの実用的限界に対処する必要があることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  人工知能 ,  *無人機 ,  センサ ,  画像技術 ,  傾斜角 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 検出精度 ,  移動目標 ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  インプット画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  無人航空機 ,  深層学習

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (18件)：

• Barbedo, J.G.A.; Koenigkan, L.V.; Santos, P.M.; Ribeiro, A.R.B. Counting Cattle in UAV Images-Dealing with Clustered Animals and Animal/Background Contrast Changes. Sensors 2020, 20, 2126.
• Goolsby, J.A.; Jung, J.; Landivar, J.; McCutcheon, W.; Lacewell, R.; Duhaime, R.; Baca, D.; Puhger, R.; Hasel, H.; Varner, K.; et al. Evaluation of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for detection of cattle in the Cattle Fever Tick Permanent Quarantine Zone. Subtrop. Agric. Environ. 2016, 67, 24-27.
• Barbedo, J.G.A.; Koenigkan, L.V.; Santos, T.T.; Santos, P.M. A Study on the Detection of Cattle in UAV Images Using Deep Learning. Sensors 2019, 19, 5436.
• Xu, B.; Wang, W.; Falzon, G.; Kwan, P.; Guo, L.; Chen, G.; Tait, A.; Schneider, D. Automated cattle counting using Mask R-CNN in quadcopter vision system. Comput. Electron. Agric. 2020, 171, 105300.
• Xu, B.; Wang, W.; Falzon, G.; Kwan, P.; Guo, L.; Sun, Z.; Li, C. Livestock classification and counting in quadcopter aerial images using Mask R-CNN. Int. J. Remote Sens. 2020, 41, 1-22.

タイトルに関連する用語 (2件)： UAV ,  ウシ