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研究チーム
高速教師画像作成法を用いた森林植生判別AIによる森林資源把握の効率化
カテゴリー
バイオ
林業
漁業
環境
畜産
農業
食品
採用年度
2021
2022
2023
2024
フェーズ
フェーズ0
フェーズ1
フェーズ2
フェーズ3
過去採択
林業
Close
高速教師画像作成法を用いた森林植生判別AIによる森林資源把握の効率化
代表機関名
京都大学
採択年度
2024
フェーズ
フェーズ0
URL
https://fserc.kyoto-u.ac.jp/wp/staff/ise
メール
takeshi.ise.lab[@]gmail.com
⾼速教師画像作成が特徴の「こま切れ画像法」の機能拡張と改良を⾏い、従来のAI ⼿法の10 分の1 以下の作業時間で森林植⽣判別AI モデルを構築します。この低コスト化により、AI普及が進んでいなかった林業現場にイノベーションをもたらします。効率的な森林経営が可能になるため、収益が改善でき、また担い⼿不⾜の解消につながります。 詳細はこちらをご覧ください。
メール
takeshi.ise.lab[@]gmail.com
URL
https://fserc.kyoto-u.ac.jp/wp/staff/ise
研究代表者
京都大学
伊勢 武史
高速教師画像作成法を用いた森林植生判別AIによる森林資源把握の効率化
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