文献

J-GLOBAL ID：202202240675125018   整理番号：22A0446352

畳込みニューラルネットワークによる花粉軸受ミツバチの正確な認識に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards Precise Recognition of Pollen Bearing Bees by Convolutional Neural Networks

著者 (3件)： Monteiro Fernando C. (Research Centre in Digitalization and Intelligent Robotics (CeDRI), Instituto Politecnico de Braganca, Braganca, Portugal) ,  Pinto Cristina M. (Research Centre in Digitalization and Intelligent Robotics (CeDRI), Instituto Politecnico de Braganca, Braganca, Portugal) ,  Rufino Jose (Research Centre in Digitalization and Intelligent Robotics (CeDRI), Instituto Politecnico de Braganca, Braganca, Portugal)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12702  ページ： 217-226  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 花粉含有ミツバチの自動認識は,受粉モニタリングとハチコロニーの健康と強度の評価の両方に重要な情報を提供することができ,その結果,多くの植物種の受粉におけるハチの役割により,人々の生活への影響がある。本論文では, h入口で得られた画像における花粉軸受の検出のための畳込みニューラルネットワーク(CNN)法のいくつかを解析した。色の影響を示すために,データセット画像を前処理した。9つの最先端のCNNの結果を研究して,著者らは深い学習に基づく花粉支点認識のためのベースラインを提供した。いくつかのCNNに対して,オリジナル画像を用いて最良の結果を達成した。しかしながら,著者らの実験は,DarkNet53とVGG16が試験した他のCNNに対して優れた性能を有し,非シャープマスキング前処理画像で,[数式:原文を参照]と[数式:原文を参照]の精度結果をそれぞれ達成することを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *軸受 ,  前処理 ,  *花粉 ,  *ミツバチ ,  受粉 ,  コロニー ,  基準線
準シソーラス用語： 自動認識 ,  植物種 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 花粉含有蜂 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習

分類 (4件)： 異種生物間相互作用  (EE01050A) ,  農薬  (SB05030L) ,  動物に対する影響  (EE05040R) ,  食品の汚染  (FJ01053P)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  花粉 ,  軸受 ,  ミツバチ