深層学習と画像処理を用いた寄生蜂の形質抽出

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2023/09/01

タイトル(英語): Extract Traits of Parasitoid Wasp Using Deep Learning and Image Processing

著者名: 斎藤　健伸（徳島大学），寺田　賢治（徳島大学）

著者名(英語): Kenshin Saitou (Tokushima University), Kenji Terada (Tokushima University)

キーワード: 画像処理，機械学習，寄生蜂　　image processing，machine learning，parasitoid wasp

要約(英語): Parasitoid wasp is used for pest control due to by using enemy relationship. However, it is essential to identify them because parasitic host is different for each parasitoid wasp if they use parasitoid wasps for pest control. Currently, traits extraction, measurement, calculate and create specimen used for identification. However, there process is burden for parasitoid wasp researcher. In addition, they are shortage of parasitoid wasp researcher while the burden is heavy. Therefore, it assists parasitoid wasp researcher extracting node that is vein linked used in identification by using deep learning and image processing in this research.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.143 No.9 （2023） 特集：知能メカトロニクス分野と連携する知覚情報技術

本誌掲載ページ: 895-900 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/143/9/143_895/_article/-char/ja/