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J-GLOBAL ID：202202269159691514   整理番号：22A0914232

野生動物検出装置のためのエネルギー低減法【JST・京大機械翻訳】

Energy Reduction Methods for Wild Animal Detection Devices

著者 (4件)： Sato Reon (Graduate School of Computer Science and Engineering, The University of Aizu, Aizu-Wakamatsu, Japan) ,  Saito Hiroshi (School of Computer Science and Engineering, The University of Aizu, Aizu-Wakamatsu, Japan) ,  Tomioka Yoichi (School of Computer Science and Engineering, The University of Aizu, Aizu-Wakamatsu, Japan) ,  Kohira Yukihide (School of Computer Science and Engineering, The University of Aizu, Aizu-Wakamatsu, Japan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 24149-24161  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,カメラトラップによる撮影画像のための深層学習を用いた自動野生動物検出法が報告されている。エネルギー消費は,商業電力が供給されない外部での使用が要求されるため,深い学習を含むエッジデバイスにとって重要である。本論文では,野生動物検出装置のためのエネルギー低減法を提案した。提案方法は,運動センサのための感度調整,hatの付着,フレーム差分法による運動検出,および装置上の機能の分離である。運動センサに対する感度調整は,カメラによる撮影画像の数を低減する。ハットの付着は運動センサによるセンシングの数を低減する。フレーム差分法は,深い学習によって推論の数を減らす。デバイス上の機能の分離は,運転時間とアイドル時間の両方で電力消費を低減する。実験では,以前に提案した野生動物検出装置にそれらを適用することにより,提案した4つの方法の影響を評価した。各方法を適用した場合,エネルギー削減比を比較し,全ての方法を組み合わせた。提案方法のない装置と比較して,著者らは,すべての方法を組み合わせるとき,エネルギー消費を半分以上減らすことができた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 差分法 ,  カメラ ,  検出 ,  電力 ,  電力消費 ,  検出法 ,  走行時間 ,  *野生動物 ,  検出器 ,  エネルギー消費 ,  遊休時間 ,  動き検出
準シソーラス用語： エネルギー削減 ,  深層学習 ,  カメラトラップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 動物 ,  検出装置 ,  エネルギー