| 研究実績の概要 |
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。2021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それぞれに関する進捗が見られた。
1. 研究者が運転する自動車から撮影された映像データについての研究は、Takaya, Sasaki, Ise (2022) Automatic detection of alien plant species in action camera images using the chopped picture method and the potential of citizen science (Breeding Science)として論文発表された。
2. Google Street Viewで得られる画像データについての研究は、Kameoka, Uchida, Sasaki, Ise (2022) Assessing streetscape greenery with deep neural network using Google Street View (Breeding Science)として論文発表された。
3. 対象地を上空から観測するドローンデータについての研究は、Onishi, Watanabe, Nakashima, Ise (2022) Practicality and Robustness of Tree Species Identification Using UAV RGB Image and Deep Learning in Temperate Forest in Japanとして、Remote Sensing誌に2022年3月30日に受理された。
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