畳み込みニューラルネットワークを用いた無人航空機（UAV）撮影画像からのトドマツ球果の検出

• Published in: 日本森林学会誌 Vol. 103; no. 5; pp. 372 - 377
• Main Author: 花岡, 創
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 日本森林学会 01.10.2021
• Subjects: AI; YOLOv4; ディープラーニング; トドマツ; 物体検出
• ISSN: 1349-8509; 1882-398X
• DOI: 10.4005/jjfs.103.372

無人航空機（UAV）を用いて撮影したトドマツの樹冠から，畳み込みニューラルネットワークを基にした画像認識アルゴリズムであるYou Only Look Once（YOLO）v4を用いて球果を検出するモデルを構築し，その精度を検証した。356枚，合計6,138個の球果が写った画像で学習を行い，構築したモデルを92枚，合計1,692個の球果が写った検証用画像に適用した結果，88.5％のaverage precision（AP）が得られた。一方で，白く円形の小型物体を誤検出したfalse positiveや，密集した球果を検出できなかったfalse negativeの事例があり，これらの解決は今後の課題と考えられた。YOLOv4を用いてUAV撮影画像からトドマツの球果を検出することは可能であり，今後，採種園で球果を生産した個体の確認に有用と期待される。