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| ■論文No. |
GS4-1 |
| ■ページ数 |
2ページ |
■発行日
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2021/09/08 |
| ■タイトル |
カラス被害解消のためのAIシステム開発 |
| ■タイトル(英語) |
Development of AI system to limit crow damage |
| ■著者名 |
伊藤 優太（中京大学）,吉川 健太（中京大学）,Lee JeaHun（中京大学）,小林 優太（中京大学）,ラシキア 城治（中京大学） |
| ■著者名(英語) |
Yuta Ito (Chukyo University),Kennta Yoshikawa (Chukyo University),JaeHun Lee (Chukyo University),Yuta Kobayashi (Chukyo University),Joji Lashikia (Chukyo University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥440 |
| ■書籍種類 |
部門大会 |
| ■グループ名 |
【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会 |
| ■本誌掲載ページ |
972-974ページ |
| ■キーワード |
深層学習|画像処理|Deep learning|Image processing |
| ■要約(日本語) |
国内各地でカラスの被害が問題となっている。現在様々な撃退方法があるが、利用環境の制限や効果が薄いため問題が多い。効果的で利用環境に制限されないカラス撃退システムの開発が求められている。そこで、カラスの飛来を検出するために最先端の深層学習技術を用いて、安価なハードウェアを使用したエンドツーエンドリアルタイム撃退システムを提案する。 インターネットから集めた画像を元に学習データセットを作成した。様々なオグメンテーション法も利用し、複数のニューラルネットワークの構築を行った。精度と速度、容量および消費電力を元に最適なモデルの選択を行った。そのモデルを使用したRaspberry Piベースシステムを構築し、有効性を確認できた。 |
| ■要約(英語) |
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| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
642Kバイト |
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