ディープラーニングを用いた樹皮画像解析による樹種判別

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CHS21025

グループ名: 【E】センサ・マイクロマシン部門 ケミカルセンサ研究会

発行日: 2021/07/23

タイトル(英語): Tree species identification by bark images analysis using deep learning

著者名: 小林 巧暉(埼玉大学),長谷川 有貴(埼玉大学)

著者名(英語): Koki Kobayashi(Saitama University),Yuki Hasegawa(Saitama University)

キーワード: 樹種判別|樹皮画像|ディープラーニング|ＣＮＮ|ファインチューニング|画像処理|Tree species identification|Bark image|Deep learning|CNN|Fine tuning|Image processing

要約(日本語): 　本研究では，特別な撮影機器が不要で，高精度な植物種判別が可能なシステムの開発を目的として，一般的なスマートフォンで撮影した樹木の樹皮画像を入力画像としたCNNモデルを構築し，植物種判別システムとしての有用性を評価した．_x000D_ 　その結果，判別精度は最大で93.23%となり，樹皮画像を用いたディープラーニングによる植物種判別の有用性が示唆された．_x000D_

要約(英語): In this study, we aimed to develop a new plant species identification system not requiring special equipment with high accuracy. We constructed a CNN model using tree bark images taken by a general smartphone as input images and evaluated its usefulness as a plant species identification system._x000D_ As a result, our developed system achieved high accuracy, maximum 93.23%. It indicated that our plant species identification system by deep learning using bark images can be one of the useful methods with high identification accuracy._x000D_

本誌: 2021年7月26日－2021年7月27日ケミカルセンサ研究会

本誌掲載ページ: 53-56 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,401 Kバイト