@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00213012,
 author = {寺田, 充樹 and 佐藤, 証},
 book = {マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集},
 issue = {1},
 month = {Jun},
 note = {養蜂場に大きな被害を与えるミツバチの襲来を検知するため，機械学習による物体認識アルゴリズムを実装したカメラシステムを開発した．養蜂場で撮影したスズメバチの動画とインターネットで収集した画像を用いて学習モデルを生成し，マイコンボード Raspberry Pi にアルゴリズムを実装してその精度と速度の評価を行った．SSD アルゴリズムを用いたサンプル動画によるテストでは，平均で 92.9% の検出精度が得られた．誤検知も発生しているが，そのときの信頼度は最大でも 62% であったため，検出の閾値をこれよりも高く設定することで誤検知をなくすことが可能である．Raspberry Pi 4 Model B に TensorFlow Lite を実装し，Wi-Fi 接続した 10 台のカメラでスズメバチの映像を転送したときの処理性能は 1 台当たり 1 フレーム/秒となり，本システムの十分な実用性が示された．},
 pages = {833--837},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {養蜂のための外敵検出カメラシステムの開発},
 volume = {2021},
 year = {2021}
}