Convolutional Neural Network による害獣検出

抄録

我が国における害獣による農作物への被害が深刻化しており，対策を行うことが急務となっている。我々は，感電事故の危険性もある電気柵にかわる，より安全性の高い対策の確立を目指し，画像認識による害獣忌避システムの開発に取り組んでいる。本システムの開発にあたり，高精度な害獣検出手法が求められる。そこで，本稿ではConvolutional Neural Network(CNN)による害獣検出を行う。CNNのネットワーク構成は，畳み込み層，プーリング層が3層ずつであり，全結合層前のプーリング層にはSpatial Pyramid Poolingを導入している。さらに我々の先行研究で提案した害獣画像生成法により，大規模な学習画像データセットを構築し，これをCNNの学習に用いる。検出実験の結果，False Positive Per Imageが0.2の時に，未検出率1.0%，検出精度(Precision)64.1%，検出率(Hit Rate)99.2%となった。