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J-GLOBAL ID：202202215508538497   整理番号：22A1018298

養蜂のための外敵検出カメラシステムの開発

著者 (3件)： 寺田充樹 (電通大) ,  寺田充樹 (ソフトバンク) ,  佐藤証 (電通大)
資料名： 情報処理学会シンポジウムシリーズ(CD-ROM)  (IPSJ Symposium Series (CD-ROM))
巻： 2021  号： 1  ページ： ROMBUNNO.4H-1  発行年： 2021年 
JST資料番号： L6741A  ISSN： 1882-0840  資料種別： 会議録 (C)
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： 養蜂場に大きな被害を与えるミツバチの襲来を検知するため,機械学習による物体認識アルゴリズムを実装したカメラシステムを開発した.養蜂場で撮影したスズメバチの動画とインターネットで収集した画像を用いて学習モデルを生成し,マイコンボードRaspberry Piにアルゴリズムを実装してその精度と速度の評価を行った.SSDアルゴリズムを用いたサンプル動画によるテストでは,平均で92.9%の検出精度が得られた.誤検知も発生しているが,そのときの信頼度は最大でも62%であったため,検出の閾値をこれよりも高く設定することで誤検知をなくすことが可能である.Raspberry Pi4Model BにTensorFlow Liteを実装し,Wi-Fi接続した10台のカメラでスズメバチの映像を転送したときの処理性能は1台当たり1フレーム/秒となり,本システムの十分な実用性が示された.(著者抄録)

シソーラス用語： *養蜂 ,  *機械学習 ,  *物体認識 ,  スズメバチ科 ,  精度 ,  検出限界 ,  信頼度 ,  スズメバチ亜科 ,  ハチ ,  無脊椎動物 ,  度
準シソーラス用語： スズメバチ ,  検出精度

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (8件)：

• S. Ren, K. He, R Girshick, and J Sun: Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks, Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2015). Jun. 2015.
• J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi: You only look once: Unified, real-time object detection, Proc IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2106), pp. 789-798, Jun. 2016.
• W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C.-Y. Fu, and A. C. Berg: SSD: Single Shot MultiBox Detector, Proc. European Conference on Computer Vison (ECCV 2016), pp.21-37, Sep. 2016.
• tzutalin/labelImg, <https://github.com/tzutalin/labelImg/> (参照 2021-05-01).
• M. Olafenwa: Official English Documentation for ImageAI! ImageAI 2.1.5, <https://imageai.readthedocs.io/en/latest/> (参照 2021-05-01).

タイトルに関連する用語 (3件)： 養蜂 ,  カメラシステム ,  開発