産業技術総合研究所 研究野生動物の多様な“痕跡”の画像から種の推定を可能にするAIモデルを開発
－専門知識がなくても非侵襲的に動物の種を識別できる新たなアニマルトラッキングAIモデル－
【産学連携対象 全学共通分野 Discovery Saga】
【Sagaキーワード】
セグメンテーション/トラッキング/ベンチマーク/物体検出/AI/アノテーション/アルゴリズム/マルチメディア/画像認識/人工知能（AI）/アセスメント/人間活動/生物多様性保全/データ収集/気候変動/シミュレーション/センサー/ロボット/階層構造/環境アセスメント/自動化/生態系/生物多様性/層構造/非侵襲/標準化
発表・掲載日：2025/07/29
ポイント
足跡、糞、卵、骨、羽など、従来は専門家による鑑定が必要であった動物の多様な痕跡の画像から動物種を推定するAIモデルを開発データセット・ベンチマークも同時に整備。たとえば羽の画像においては、提案手法がTop-1精度65%以上で正しく種を分類することに成功
土地開発や環境アセスメント等の現場で、野生動物の生息状況を効率よく調査するツールとしての活用に期待
学会情報
学会名：International Conference on Computer Vision, ICCV 2025発表タイトル：AnimalClue:: Recognizing Animals by their Traces
著者：Risa Shinoda, Nakamasa Inoue, Iro Laina, Christian Rupprecht, and Hirokatsu Kataoka
学会名：画像の認識・理解シンポジウム MIRU2025
発表タイトル：痕跡からの動物種推定ベンチマーク
著者：篠田理沙, 井上中順, Iro Laina, Christian Rupprecht, 片岡裕雄