講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-01-28 13:25
ドローン空撮データを活用した松くい虫被害木検出システムの開発 ○村田和憲(長野経済研)・金子春雄(塩尻市)・小林正信・小山真人(キャリコ)・矢島 武・戸梶康司(光電製作所)・市川智康・山向健太(東京航空計器)・伊藤寛規(TKKワークス)・柳澤賢一(長野県林業総合センター)・不破 泰(信州大) CAS2020-45 ICTSSL2020-30 |
抄録 |
(和) |
ドローンによる空撮画像からAIを用いて松枯れ木を自動検出し,地図上へ松枯れの疑い木の位置を表示させる手法を開発中である.これにより,被害木検出の効率化と,モニタリング範囲の大幅な拡大を目指している.ドローンを用いた複数の装置による試行によって,高度などの適した撮影条件を見い出した.空撮画像を分割し,伐採作業に対応する4つの状態に分類した学習データを用いて,初期段階ではあるがAIを用いたモニタリングシステムを構築した. |
(英) |
We are developing a system to detect dead pine trees from aerial images taken from a drone by using an artificial intelligence to realize an efficient detection of dead pine trees. Substantially expansion of monitoring areas are expected. Positions of detected trees are indicated on maps in this system. Suitable flight conditions such as the flight heights and the image resolutions were revealed in several practises with drones. Aerial images were devided in small parts and used as learning data to build a neural network. Observed trees are classified by the neural network in four states which correspond to felling works. |
キーワード |
(和) |
ドローン / AI / 松くい虫 / / / / / |
(英) |
Drone / AI / Pine wilt disease / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 347, ICTSSL2020-30, pp. 37-39, 2021年1月. |
資料番号 |
ICTSSL2020-30 |
発行日 |
2021-01-21 (CAS, ICTSSL) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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