講演詳細

利用部門[Forest Engineering]

日付	ポスター発表
会場名	（学生ポスター賞の審査対象）
講演番号	P-371
発表題目	樹種別データセットを用いた樹木検出モデルの性能評価 Performance evaluation of a tree detection model using tree species datasets
要旨本文	近年の日本の林業は労働人口の減少や少子高齢化が深刻化しており，ドローンなどを用いたスマート林業が推進されている。林業における毎木調査では，調査区域内に生育している樹木の幹周、位置、樹種を手作業で調査・記録しており、自動化による効率化やコスト削減が求められている．そこで我々は物体検出と画像分類，LiDERを用いた効率的な樹木検出・樹種分類手法の開発を目指している．本研究では，その前段階として，広葉樹・針葉樹・混合の三種類それぞれのオリジナルデータセットと拡張済みデータセットの合計6種類のデータセットを作成し、物体検出に秀でた「YOLOv5」を用いて樹木検出モデルを構築し，それらの検出精度を比較検証した．結果として、オリジナル混合モデルより拡張済み混合モデルの方が検出精度や分類精度の高い値となっており、本実験で用いたデータ拡張手法の有用性が確認された。また、十分なデータセットがある状態であれば、混合データセットによる精度と汎用性の両立が可能であることが確認された。今後はYOLOv5とCNN の併用による広葉樹と針葉樹の分類精度の向上やLiDER による点群データと物体検出技術の組み合わせ手法の検討などを行う。
著者氏名	○柳原壮一郎1 ・ 本間俊樹2 ・ 堀田裕弘3
著者所属	1富山大学大学院持続可能社会創成学環 社会データサイエンスプログラム ・ 2富山大学大学院理工学教育部 知能情報工学専攻 ・ 3富山大学学術研究部 都市デザイン学系
キーワード	樹種, 機械学習, 樹木検出モデル
Key word	Tree species, Machine learning, Tree detection model