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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-11-06 14:25 CG画像を学習させたYOLOv5による実画像からの樹木検出 ○吉田暖紀・小林隆宏・右田剛史・高橋規一（岡山大）  PRMU2025-12 |
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| 抄録 | （和） | デジタル技術を活用して森林資源を低コストで正確に把握することは林業における重要な課題である．有力な候補の一つとして，ドローンで上空から森林を撮影し，人工知能(AI: Artificial Intelligence)に撮影画像から資源を推定させる方法が考えられる．しかし，そのような森林画像をAIに学習させるには，各樹木にバウンディングボックスとラベル（樹木の種類）の付いた大量の画像が必要であり，それらを人手で付けるには膨大な手間と時間を要する．そこで本研究では，コンピュータグラフィックス(CG: Computer Graphics)を用いて作成した森林画像を物体検出モデルの一つであるYOLOv5に学習させ，それによって森林の実画像から樹木の検出が可能か否かを検証する．CGで森林画像を作成すれば，樹木の位置や種類が予めわかっているため，バウンディングボックスとラベルを自動で付けることができる． |
| （英） | Achieving accurate and cost-effective assessment of forest resources through digital technologies remains a key challenge in the field of forestry. A promising approach is to capture aerial images of forests using drones and have Artificial Intelligence (AI) estimate the resources from these images. However, training AI models with such forest images requires a large amount of images annotated with bounding boxes and labels indicating tree species, and manually creating these annotations demands enormous time and effort. Therefore, in this study, we examine whether it is possible to detect trees in real forest images by training YOLOv5, an object detection model, using synthetic forest images generated with Computer Graphics (CG). When forest images are generated using CG, the locations and species of trees are known in advance, enabling the automatic assignment of bounding boxes and labels. | |
| キーワード | （和） | 樹木検出 / 人工知能 / コンピュータグラフィックス / YOLO / / / / |
| （英） | tree detection / artificial intelligence / computer graphics / YOLO / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 229, PRMU2025-12, pp. 31-36, 2025年11月. | |
| 資料番号 | PRMU2025-12 | |
| 発行日 | 2025-10-30 (PRMU) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | PRMU2025-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM IPSJ-CGVI IPSJ-DCC |
| 開催期間 | 2025-11-06 - 2025-11-07 |
| 開催地（和） | 松江テルサ |
| 開催地（英） | Matsue Terrsa |
| テーマ（和） | 歴史をつなぐCG/DCC/CV/PR技術 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2025-11-PRMU-CVIM-CGVI-DCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CG画像を学習させたYOLOv5による実画像からの樹木検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detection of Trees in Real Images Using YOLOv5 Trained on CG Images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 樹木検出 / tree detection |
| キーワード(2)（和/英） | 人工知能 / artificial intelligence |
| キーワード(3)（和/英） | コンピュータグラフィックス / computer graphics |
| キーワード(4)（和/英） | YOLO / YOLO |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 暖紀 / Haruki Yoshida / ヨシダ ハルキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 隆宏 / Takahiro Kobayashi / コバヤシ タカヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 右田 剛史 / Tsuyoshi Migita / ミギタ ツヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 規一 / Norikazu Takahashi / タカハシ ノリカズ |
| 第4著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-11-06 14:25:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2025-12 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.229 |
| ページ範囲 | pp.31-36 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-10-30 (PRMU) |
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