| 研究課題/領域番号 |
19K12040
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
堀田 政二 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90346932)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | パターン認識 / 機械学習 / 害獣対策 / 動物福祉 / 人工パターン生成 / アニマルウェルフェア / 特徴抽出 / 音声フィルタ / 少数サンプル問題 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，害獣に関する音声や画像データが手元に少数しかなくても高精度に害獣を検出および認識できるように，当該害獣に特化した特徴設計と学習データの人工的な生成方法を確立することを目的とする．これは，大量の学習データを集めることができれば物体認識や時系列データの予測で高い精度を達成できる深層学習を害獣検出・認識に利用することが可能であるが，先述したように本研究で対象としている特定の害獣に関しては，学習データを収集すること自体が容易ではないためである．
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| 研究成果の概要 |
特定の害獣が忌避する人工音声の生成，および人工視覚パターンの生成を行い，それらのパターンを用いて害獣の行動をある程度コントロール可能であることを実験的に明らかにした．さらに本研究の家畜動物への応用として，動画像からの放し飼いの鶏の検出や行動推定に関する研究も行なった．本研究でも害獣と同様に訓練サンプルの収集が困難であるという点が共通しているが，本研究での人工的な訓練データの生成法を応用することで，検出や行動認識の精度改善が可能であることを実験により確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，動物を対象とした機械による害獣駆除や動物福祉のための基盤技術である画像・音声データを利用したパターン認識技術の開発に寄与するものである．具体的には，少数データから害獣をコントロールするための人工音声や視覚パターンを生成する手法と，家畜の検出や行動推定の精度を向上させるための人工パターンを生成する手法を提案し，実験により害獣に対しては行動を制御することが可能であること，および動物福祉に対しては家畜動物の検出や行動認識の精度向上に効果があることを示した．
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