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大阪大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:大阪大学における「セグメンテーション」 に関係する研究一覧:2
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発表日:2025年7月30日
1
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
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
国立研究開発法人 産業技術総合研究所(以下「産総研」という)人工知能研究センター 片岡裕雄 上級主任研究員は、大阪大学大学院 情報科学研究科 マルチメディア工学専攻 篠田理沙 特任助教(常勤)と共同で、動物の痕跡から動物種を推定するAIモデルを開発しました。足跡や糞など、動物が残した“痕跡”を手がかりに、その生息状況を把握する「アニマルトラッキング」は、直接観察することが難しい野生動物の情報を得...
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/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/環境アセスメント/自動化/生態系/生物多様性/非侵襲
他の関係分野:情報学複合領域環境学数物系科学工学農学
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発表日:2025年7月15日
2
\街の緑の評価を、「量」から「質」へ/ 深層学習による都市緑地の高精度評価システムを開発
多時相解析フレームワークでスマートに季節感あふれる緑地計画支援
大阪大学大学院工学研究科のHU Anqi 特任研究員(常勤)、矢吹信喜名誉教授(現・東京都市大学特任教授)、福田知弘教授の研究グループは、都市緑地の多時相評価を目的とした新たな解析フレームワークを開発しました。本技術は、ストリートビュー画像から得られる都市景観情報をもとに、深層学習と3D再構成技術を組み合わせることで、植物種別の季節変化を高精度に定量化できる点が特徴です。従来の都市緑地評価手法には、「植物種や季節変化に関する情報を反映できない」、「視点の標準化が困難で、時期や場所による撮影条件の違いにより一貫性のある比較分析ができない」、「植物の季節変化や多様性に対応した動的な評価指標...
キーワード:セグメンテーション/画像データ/複合現実感/アノテーション/フレームワーク/ワークフロー/深層学習/人工知能(AI)/先端技術/季節変化/都市緑地/気候変動/種多様性/SfM/持続可能/都市景観/持続可能な開発/都市空間/比較分析/評価手法/シミュレーション/デジタルツイン/実証実験/都市計画/景観生態学/緑地計画/ウシ/TEMPO/スギ/ドローン/生態学/標準化
他の関係分野:情報学複合領域環境学数物系科学生物学総合理工工学農学