2024-03-28T10:56:12Z
https://nagoya.repo.nii.ac.jp/oai
oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00030492
2023-01-16T04:24:01Z
2113:2449:2450:2523
Development of technique for automatic discrimination of animal species using video footage by automatic photographic camera and video camera
自動撮影カメラ等の動画を用いた二ホンジカ自動判別技術の開発
石田, 朗
101419
釜田, 淳志
101420
鈴木, 万里子
101421
江口, 則和
101422
安達, 貴広
101423
柴田, 幸俊
101424
ISHIDA, Akira
101425
KAMATA, Atsushi
101426
SUZUKI, Mariko
101427
EGUCHI, Norikazu
101428
ADACHI, Takahiro
101429
SHIBATA, Yukitoshi
101430
ニホンジカ
自動撮影カメラ
動画
自動判別
深層学習
シカのモニタリング調査の一環として自動撮影カメラで収集された静止画や動画から省力的にシカ情報を抽出・データ化するために,深層学習で画像・映像から自動的にシカの有無や頭数をデータ化する手法を開発した。自動撮影カメラ等で撮影された映像からシカが映っている3,607の動画ファイルを抽出し,これらを分解してシカがマーキングされたフレーム573,149を得た。同様にイノシシで84,475, カモシカで33,526, それ以外の動物等で278,122のフレームが得られた。これらを合わせたフレームのうち,80%でTensorflow Object Detection APIのSSD inception v2 モデルを使い深層学習を行った。残り20%を用いてシカの検出精度を検証したところ, 平均適合率(AP)は 85.4%となり,動画サンプル活用することで効率的に自動撮影カメラ等の画像を自動解析でデータ化できるモデルを構築できる可能性が示された。
journal article
中部森林学会事務局
2020-05-30
application/pdf
中部森林研究
68
21
23
1342-971X
https://nagoya.repo.nii.ac.jp/record/30492/files/chufr_68_21.pdf
jpn