Infra Red image Analysis of Tree-rings using the Hybrid Analysis Method of the Convolutional Neural Network and Linear Regression

卷积神经网络与线性回归混合分析方法对树木年轮的红外图像分析

基本信息

  • 批准号:
    20K12286
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.75万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2022-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

① 年輪の赤外線画像分析。多摩木材センター協同組合(東京都青梅市)で、赤外線カメラによる木材画像撮影会を6回実施。木材は現場で伐採されてセンターに運ばれ伐採者ごとに積まれる。各々の赤外線年輪画像を最低3枚撮影し、JPG形式に変換して素材丸太を円形に切り抜く。次にConvolutional Neural Network(CNN)手法を用いて画像特性を学習した識別器を生成する。入力データベースに,ImageDataGeneratorクラスを用いて年輪赤外線画像を回転・明度・拡大と縮小で水増しした。CNNによる木材特定の識別分析を行った。② 林業のトレーサビリティ検討(林業の6次化と木材セキュリティーの実現)。新型コロナ感染防止のために海外出張ができなかった。都道府県庁・町役場に出張して林業政策についてヒヤリングを行ない,議論をおこなった。北海道庁,むかわ町役場,山形県飯豊町役場,福島県庁,香川県庁,宮崎県庁(ZOOM会議),大分県庁(TEAMS会議)と関連機関を訪問。林業トレーサビリティ実施手順は、年輪赤外線画像を収集して、「木材管理データベース」を作成する。伐採時に各木材にRFIDタグ(ICチップ)を埋め込んでキーと伐採場所などを記入する。キーによる「木材管理データベース」をクラウドに作成して管理に用いた。③ 年輪赤外線画像から「Convolutional Neural Network (CNN)と線形回帰分析のハイブリッド解析法」解析。CNN解析は予測精度が高いが、年輪画像のような類似性が強い画像解析では、まだ確認が行われていない。 (1)CNN分析、(2)線形回帰分析、(3)「CNNと線形回帰分析のハイブリッド解析法」、それぞれの結果を比較して分析を行った。成果の公表は今後行う。④ 研究代表者浅野美代子は、一般財団法人日本経済研究所客員上席研究主幹となり研究をつづける。
1. Infrared portrait analysis of tree rings. Tama Timber Center Collaborative Group (Ome City, Tokyo), infrared ray photography of wood will be carried out for 6 times. Timber is harvested on the spot and transported to the site. Each infrared ring portrait has a minimum of 3 images, JPG format, and material shape. Convolutional Neural Network (CNN) is used to learn the characteristics of images and generate identifiers. When focusing on digital events, ImageDataGenerator uses the infrared image of the annual rings to restore brightness, increase brightness, and reduce size. CNN Timber Specific Analysis (2) Forestry industry development review (forestry industry development of six times) A new type of infection is prevented from occurring overseas. The prefectural government and the municipal government have made great efforts to promote forestry policy. Hokkaido Forestry management system implementation process, annual ring infrared image collection,"wood management system" to create The RFID tag (IC tag) of each timber is recorded at the time of cutting. "Timber Management" is the key to the success of the project. (3) Analysis of annual ring infrared image: Convolutional Neural Network (CNN) and linear regression analysis. CNN analysis has high prediction accuracy, tree ring portrait similarity, strong portrait analysis and confirmation. (1) CNN analysis,(2) linear regression analysis,(3)"CNN linear regression analysis and analysis method", the results of comparison and analysis. The results of the public table are reversed. 4 Research Representative Miyoko Asano, Senior Research Fellow, Japan Institute of Economics, Japan

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
「確率と統計」デグルート&シャービッシュ 確率と統計 原著第4版
《概率与统计》作者 DeGroot & Schabish 概率与统计 原版第 4 版
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Morris H. DeGroot;Mark J. Schervish 著 椿 広計,大野 忠士,領家 美奈監訳 浅野 美代子,上原 宏,大野 忠士,小川 貴史,髙井 勉,髙橋 沙織,成田 俊介,元山 斉,領家 美奈訳
  • 通讯作者:
    Mark J. Schervish 著 椿 広計,大野 忠士,領家 美奈監訳 浅野 美代子,上原 宏,大野 忠士,小川 貴史,髙井 勉,髙橋 沙織,成田 俊介,元山 斉,領家 美奈訳
STUDY ON REGIONAL REVITALIZATION BY IMPROVING RELIABILITY OF TIMBER TRACEABILITY (PART 1): EXAMINATION OF RELIABLE DATA ADDITION METHOD USING RFID CHIP
通过提高木材可追溯性的可靠性进行区域振兴的研究(第1部分):使用RFID芯片的可靠数据添加方法的检验
赤外線年輪画像のCNNによる木材分類と木材トレーサビリティー
使用 CNN 红外树木年轮图像进行木材分类和木材追溯
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    柴田晃宏;蒲生西谷美香;中川清晴;平吹喜彦;浅野 美代子,浅野 良晴,鄭 宏杰
  • 通讯作者:
    浅野 美代子,浅野 良晴,鄭 宏杰
赤外線年輪画像のCNN解析による木材の分類
使用 CNN 分析红外树木年轮图像进行木材分类
年輪のCNN分析
树木年轮的 CNN 分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    エリノア・オストロム著;原田 禎夫;齋藤 暖生;嶋田 大作訳;浅野美代子 ・鄭 宏杰 ・鈴木 輝・ 海老原 広和
  • 通讯作者:
    浅野美代子 ・鄭 宏杰 ・鈴木 輝・ 海老原 広和
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

浅野 美代子其他文献

複数温度帯の蓄熱に対応した温度成層型蓄熱槽に関する研究 その2 槽内混合モデルとCFD解析の比較
支持多温区蓄热的温度分层储热罐研究第2部分罐内混合模型与CFD分析比较
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    浅野 良晴;浅野 美代子; 鄭 宏杰;浅野良晴;浅野良晴;篠原将太朗,北野博亮,岩田剛,永井久也
  • 通讯作者:
    篠原将太朗,北野博亮,岩田剛,永井久也
農業経営「野菜のブランド化」
农业经营“蔬菜品牌”
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    M.H. DeGroot;M.J. Schervish;椿 広計;大野 忠士;領家 美奈;浅野 美代子;上原 宏;大野 忠士;小川 貴史;髙井 勉;髙橋 沙織;成田 俊介;元山 斉;領家 美奈;小川孔輔
  • 通讯作者:
    小川孔輔
UberEats(ウーバーイーツ)やAmazon、コロナ不況でも成長を続けるビジネスモデル
UberEats 和亚马逊,尽管冠状病毒衰退,但商业模式仍在继续增长
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    M.H. DeGroot;M.J. Schervish;椿 広計;大野 忠士;領家 美奈;浅野 美代子;上原 宏;大野 忠士;小川 貴史;髙井 勉;髙橋 沙織;成田 俊介;元山 斉;領家 美奈;小川孔輔;石井淳蔵;古田克利;小川孔輔
  • 通讯作者:
    小川孔輔
Web-based Hybrid Approach to Neural Networks and Linear Regression Analysis and its Applications
基于网络的神经网络和线性回归分析的混合方法及其应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    浅野 美代子;Pijush Bhattacharyya;Marco K.W.Yu;椿 広計
  • 通讯作者:
    椿 広計
木材トレーサビリティの信頼性向上による地域活性化に関する研究 (第1報)RFID チップによるデータ付加方法の確実化の検討
通过提高木材可追溯性的可靠性进行区域振兴的研究(第1部分)使用RFID芯片的可靠数据添加方法的检验
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    浅野 良晴;浅野 美代子; 鄭 宏杰;浅野良晴;浅野良晴
  • 通讯作者:
    浅野良晴

浅野 美代子的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了