2020 Fiscal Year Annual Research Report
Classifying vegetation using deep learning: clarification of characteristics of vegetation
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18H03357
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
伊勢 武史 京都大学, フィールド科学教育研究センター, 准教授 (00518318)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 永 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境部門(北極環境変動総合研究センター), 研究員 (50392965)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 深層学習 / 自動識別 / リモートセンシング / コンピュータビジョン / 外来種 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、人工知能を積極的に活用することで植物の自動認識を達成することを目的としている。従来は人工知能が苦手としていた植物の識別を克服するため、本研究では複数の技術の開発を行い、その実証を複数のフィールドで行った。2020年度は、(1)研究者が運転する自動車から撮影された映像データ、(2)Google Street Viewで得られる画像データ、(3)対象地を上空から観測するドローンデータ、(4)農産物を撮影したデータそれぞれに関する進捗が見られた。今年度は、5報の学術論文が発表された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルス感染拡大の影響を受け、フィールド調査の延期と縮小が余儀なくされた。また、研究代表者および研究補助者が在宅勤務を余儀なくされたために、AIモデル構築作業に少しの遅れが生じた。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度以降は、これまでに得られたデータと知見を取りまとめ、さらなる高精度化を行い、また成果の論文発表および学会発表を行う。AIモデルの新規分野への応用も検討する。
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Research Products
(9 results)
