スマート鳥獣害対策に向けた赤外線画像からの動物種判別モデルの構築

抄録

野生鳥獣による被害は，農作物被害のみならず自然環境そのものにまで影響を及ぼしている．農林水産省は鳥獣被害の対策にICT等を活用する「スマート鳥獣害対策」を推進しており，より効果的な鳥獣害対策の手法が求められている．本研究では赤外線画像を用いた動物種判別モデルを，畳み込みニューラルネットワークを活用した物体検出アルゴリズムであるYOLOで構築し，赤外線画像による学習の有効性を検証した．同時に，大小二種のデータセットを用いた学習を行い，効果的な学習に必要な画像量，実地での運用方法について検討した．