環境評価の自動化に用いる野生動物の自動カウント・追跡システムの研究

1.野鳥の声のサウンドスペクトログラムを求め、さらにフォルマントを求めて時間と周波数領域でそれぞれ分割して小領域フォルマントを生成する。さらに、あらかじめ用意した既知種類の野鳥の小領域フォルマントとのテンプレートマッチングを行って野鳥の種類識別を行う手法を確立した。時系列アクティブ探索を行うことによる高速化も実現した。熟練者でも識別が困難なカラ類に適用し、87%の識別率を得た。2.固定されたビデオカメラで撮影された動画像から、鳥のいる画像と鳥のいない背景画像を抜き出す。抜き出された画像にRGB色空間のクラスタリングとクラスタ統合を行うことで、最近傍決定法による閾値の自動設定を可能にし、野鳥部分を自動抽出可能とした。抽出した野鳥の色情報を反対色空間中での画素頻度分布を求めて識別空間とし、最近傍決定法を用いて種類の識別を行い、98%の高い識別率が得られた。パラメトリック固有空間法を用いた種類の識別法も確立し、92%の高い識別率が得られた。3.モノポールアンテナ、アンプ、ミキサー、局部発振器、ADコンバータを組み合わせて、電波の到来方向を推定できるシステムを改良し、M系列データで位相変調された電波の相対遅延時間を求める方法を確立し、実験によって確認した。これを用いて遅延時間ごとに選別を行い、近接した2波の到来方向の推定精度が飛躍的に高まる手法を提案した。4.直方体のリチウムフェライトを用いた誘電体共振アンテナを提案し、実験によりアンテナとしての作動を確認した。また、外部磁界を加えることで円偏波の発生を確認し、磁界の方向の変化による左右円偏波の切換えを確認することが出来た。

1.野鳥の声のサウンドスペクトログラムを求め、さらにフォルマントを求めて時間と周波数領域でそれぞれ分割して小領域フォルマントを生成する。さらに、あらかじめ用意した既知種類の野鳥の小領域フォルマントとのテンプレートマッチングを行って野鳥の種類識別を行う手法を確立した。時系列アクティブ探索を行うことによる高速化も実現した。熟練者でも識別が困難なカラ類に適用し、87%の識別率を得た。2.固定されたビデオカメラで撮影された動画像から、鳥のいる画像と鳥のいない背景画像を抜き出す。抜き出された画像にRGB色空間のクラスタリングとクラスタ統合を行うことで、最近傍決定法による閾値の自動設定を可能にし、野鳥部分を自動抽出可能とした。抽出した野鳥の色情報を反対色空間中での画素頻度分布を求めて識別空間とし、最近傍決定法を用いて種類の識別を行い、98%の高い識別率が得られた。パラメトリック固有空間法を用いた種類の識別法も確立し、92%の高い識別率が得られた。3.モノポールアンテナ、アンプ、ミキサー、局部発振器、ADコンバータを組み合わせて、電波の到来方向を推定できるシステムを改良し、M系列データで位相変調された電波の相対遅延時間を求める方法を確立し、実験によって確認した。これを用いて遅延時間ごとに選別を行い、近接した2波の到来方向の推定精度が飛躍的に高まる手法を提案した。4.直方体のリチウムフェライトを用いた誘電体共振アンテナを提案し、実験によりアンテナとしての作動を確認した。また、外部磁界を加えることで円偏波の発生を確認し、磁界の方向の変化による左右円偏波の切換えを確認することが出来た。