| 研究課題/領域番号 |
17K00240
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
知覚情報処理
|
|---|
| 研究機関 | 宮崎大学 |
|---|
研究代表者 |
椋木 雅之 宮崎大学, 工学部, 教授 (20283640)
|
|---|
| 研究分担者 |
坂本 信介 宮崎大学, 農学部, 准教授 (80611368)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | 小動物追跡 / エネルギー最小化原理 / スパース最適化 / SCMA法 / 複雑背景 / 深層学習 / 動物顔識別 / FaceNet / VGG16 / YOLOv3 / スマートフォン / CMA 法 / 物体追跡 / エネルギー最小化 / スパース性 / 動物行動学 / スケールアウト |
|---|
| 研究成果の概要 |
農業のICT化にむけて畜産現場を念頭に，ネズミや鳥類などの小動物の畜舎への侵入，畜舎内での移動，家畜との接触をカメラ映像を用いて検出・記録できる小動物行動追跡システムの構築を目指して，要素技術の開発と評価実験を行った．実環境における種々の事前知識を利用しやすいエネルギー関数最小化の枠組みに，スパース最適化を導入した枠組みを提案した．また，実際に提案手法を小動物の追跡問題に適用し，一定の性能向上が見られることを確認した．さらに，開発した手法を現場で利用できるよう，スマートフォン上への実装を進めた．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
エネルギー最小化の枠組みにスパース最適化を導入し，種々の制約条件を一つの枠組み内で表現した上で，その中の有効な条件を選択的に最適化して解を求める Sparse Collaborative Mean Attraction法(SCMA法)を提案した．SCMA法は，特に学習データが少数の場合に汎用的に有効な識別器であることを実験により示した．また，SCMA法を実際に動物追跡に適用し，従来手法よりも正しく追跡が行えることを実験により示した．さらに，開発したシステムは，スマートフォン上への実装を進めており，実装が完了すれば研究成果を広く利用できる形で公開できる．
|
