機械学習による野生ジカ捜索方法の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-105

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Investigation of wild deer search method by machine learning

著者名: 小笠原 駿(北海道科学大学),三橋 龍一(北海道科学大学),三澤 顕次(北海道科学大学),佐々木 正巳(北海道科学大学),青木 由直(北海道科学大学)

著者名(英語): Shun Ogasawara(Hokkaido University of Science),Ryuichi Mitsuhashi(Hokkaido University of Science),Kenji Misawa(Hokkaido University of Science),Masami Sasaki(Hokkaido University of Science),Yoshinao Aoki(Hokkaido University of Science)

キーワード: 空撮,ドローン,画像処理,エゾシカ

要約(日本語): 北海道で増加が著しいエゾシカは環境や生態系への影響、更には作物被害・交通事故の一要因として深刻な問題である。しかし、効率な対策方法が無く、様々な制限・狩猟者数の減少によって現行の手法も頭打ちであり、具体策が必要とされている。そこで、エゾシカを効率的に見つけるためにドローンや画像処理を用いて捜索を行い、狩猟効率向上の検討を行った。結果として背景差分などの画像処理によりカメラから50m程度であれば比較的安定した発見が可能となった。また他の用途として、人・クマの発見による危険予測やエゾシカ誘導目的での活用にも転用可能である。本研究は危険と隣り合わせである山林の安全と狩猟効率を向上させ、エゾシカの適切な個体調整に繋げることを目的としている。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 329 Kバイト