| アイテムタイプ |
itemtype_ver1(1) |
| 公開日 |
2025-09-04 |
| タイトル |
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タイトル |
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 |
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言語 |
ja |
| その他のタイトル |
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その他のタイトル |
Development of technique for automatic discrimination of animal species using video footage by automatic photographic camera and video camera |
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言語 |
en |
| 著者 |
石田, 朗
釜田, 淳志
鈴木, 万里子
江口, 則和
安達, 貴広
柴田, 幸俊
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| アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
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アクセス権URI |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ニホンジカ |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
自動撮影カメラ |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
動画 |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
自動判別 |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
深層学習 |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
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。 |
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言語 |
ja |
| 出版者 |
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出版者 |
中部森林学会事務局 |
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言語 |
ja |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプresource |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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タイプ |
journal article |
| 出版タイプ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| 収録物識別子 |
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収録物識別子タイプ |
PISSN |
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収録物識別子 |
1342-971X |
| 書誌情報 |
ja : 中部森林研究
en : Chubu Forestry Research
巻 68,
p. 21-23,
発行日 2020-05-30
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chufr_68_21.pdf (1.6 MB)
