研究課題/領域番号 |
23K21775
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分64040:自然共生システム関連
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研究機関 | 日本大学 |
研究代表者 |
中島 啓裕 日本大学, 生物資源科学部, 准教授 (80722420)
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研究分担者 |
飯島 勇人 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (30526702)
上野 将敬 近畿大学, 総合社会学部, 講師 (30737432)
相澤 宏旭 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (30910301)
東出 大志 石川県立大学, 生物資源環境学部, 講師 (60634871)
安藤 正規 岐阜大学, 応用生物科学部, 准教授 (80526880)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | 密度・個体数推定 / 個体識別 / 野生動物 / 自動撮影カメラ |
研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的を達成するために,サル,カモシカ,ツキノワグマ,シカに関して,①十分な質・量の学習データの取得と個体識別モデルの開発,②自動 識別に適した画像を取得するためのフィールド技法の確立,③種の特性に応じた統計モデルの構築を行う.深層学習による個体識別は,ディープ・メトリックラーニングを応用する.動物園で飼育されている個体の撮影と,野外での自動撮影カメラによる既知の個体の撮影を行い,学習データを取得する.また,この過程で個体識別に適した撮影手法を確立する.さらに,個体識別の不確実性を組み込んだ空間明示型捕獲再捕獲法を構築する.
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