EP168

テーマ番号和文

プロジェクトテーマ

深層学習に基づく野生動物の「見える化」技術に関する研究
指導教員

英文

長田 茂美 教授

Research on Deep Learning Basis "Visualization" of Wildlife

プロジェクトメンバー

4EP2-04 大角 和希 (Kazuki Oosumi)

Abstract 近年，野生動物の人里への出没増加による農林業への影響が問題となっている．そのため，野生動物の生息情報等を調査する必要がある．調査法の一つとして，定点自動撮影カメラを利用した調査がある．この調査法では，人が直接観察する必要がなく，1 台のカメラから動物の写っている画像を年間 1000 枚以上収集可能である．しかし，カメラの台数と設置年数が増えるごとに，膨大な画像を手作業で分類・集計しなければならないことが問題となっている．従来研
究では，撮影画像から動物を検出し個体の種を認識するシステムを開発されたが，検出精度に比べ認識精度が低かった．
本研究では CNN の配置を 2 段にすると共にデータ拡張を行い，評価実験によってこれらの有用性を確認にした．

Keywords wildlife， deep learning， convolutional neural network， image processing， semantic segmentation， classification．
1. まえがき
近年，野生動物が人里に出没する頻度が増加し，農林業への影響が問題となっている．そのため，野生動物の生息情報等を調査する必要がある．調査法の一つとして，森林の中に定点自動撮影カメラを設置して調査する方法がある．この調査法では，人が直接山に入り観察することなく調査することができる．しかし，撮影された画像には，動物の写っていない画像や動物の体が一部しか写っていない画像が多く存在し，手作業で行う分類・集計作業に非常に多くの時間と人手が必要となってしまう．
このような問題を解決するために，深層学習を用いることで，画像内の動物の個体の種の分類するシステムが開発された．しかし，従来システムでは，動物領域の検出精度に対して個体の種の認識精度が低かった．そのため，本研
究では，従来システムを元に認識を行う畳み込みニューラルネットワーク(CNN，Convolutional Neural Network)の配置を 2 段に変更することにより認識精度の向上を目指す．

図2 認識のシステム概要（昨年度）
Fig. 2 Overview of the last year recognition system．

2. システム概要
図 1 に，提案するシステム全体の概要を示す．本システ
ムでは，はじめに，深層学習を用いて画像を動物領域と動物以外の領域にセグメンテーションすることで，動物領域の検出を行う．次に，検出した動物領域を外接矩形で切り抜く．その画像を CNN を用いて個体の種の認識を行う．
1 段目の CNN で中・大型獣に大分類を行い，分類結果に基づいて 2 段目の CNN を選択し，個体の種の詳細分類を行う．図 2 に従来システム，図 3 に本研究の認識のシステ
ム概要を示す．ただし，セグメンテーションに用いるニューラ ルネット ワーク は， Semantic Segmentation を 行う
SegNet[1] を使用する ．また，認識 に用いる CNN は，ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)
で高精度を示した AlexNet[2]を使用する．

図1 全体のシステム概要
Fig. 1 Overview of the entire system．

図3 認識のシステム概要（本年度）
Fig. 3 Overview of the current year recognition system．

3. システム評価
データセット
本研究で使用するデータは，石川県林業試験場に設置された定点自動撮影カメラで撮影された画像を使用する．撮影期間は，2012 年から 2016 年の 5 年間である．その中2012 年から 2014 年のデータを学習データ，2015 年から2016 年のデータをテストデータとして使用する．
データの個体の種は，農林業への影響が大きい中型獣６種類，大型獣 4 種類の計 10 種類である．表 1 に，10 種類の中・大型獣の区分，クラス名，学習データ，テストデー
タの枚数を示す．
大分類を行う CNN の学習データは，区分で分けた画像を使用し，詳細分類を行う CNN では，区分毎にクラス名で分けた画像を使用する．ただし，イノシシに関して，子供を中型獣と誤認識することがあるため，中型獣の詳細分類の学習データにイノシシを加えることとした．

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テーマ番号

表1 システム評価に使用したデータ
Table 1 Applicable data．
クラス名

学習データ
[枚]

テストデータ
[枚]

アカギツネ

350

73

ニホンアナグマ

328

100

ニホンザル

20100

ニホンタヌキ

445

100

ハクビシン

245

100

ホンドテン

262

99

イノシシ

643

100

区 分

中 型

大 型

ツキノワグマ151

66

ニホンカモシカ

1558

100

ニホンジカ

76

24

合計

4078

862

表3 評価実験（データ拡張）
Table 3 Result of evaluation experiment (Expansion of data).
学習データ拡張前
学習データ拡張後評価方法・条件
評価方法は，提案するシステムにテストデータを入力し，以下の 2 点の評価条件に従って個体の種の分類を評価する．
A) 外接矩形が動物領域を囲んでいる．
B) 出力したクラス名が正解クラスと同じである．

認識数[枚]
467/756
498/756

平均認識精度[%]
5864

データ拡張を行うことにより，認識精度を向上させることができた．図 5 に示すような暗く動物が見えづらい画像などがデータ拡張を行うことにより認識できるようになっていたため，データ拡張を行うことにより写り方のバリエーションを補えたことが分かり，データ拡張の有用性を確認できた．しかしニホンアナグマをニホンタヌキと間違える枚数が増えていた．ニホンアナグマとニホンタヌキ
は図 6 に示すように，非常に似ており，データ拡張により学習した特徴が似たためだと考えられる．今後このように特徴が非常に似ており，人が確認しても間違える可能性のある動物をどのように分類できるようにするかを考えていく必要がある．

従来システムとの比較
表 2 に単一 CNN と 2 段 CNN の評価実験の結果を示す．
単一 CNN にすることにより精度を向上させることができた．また表 2 より，2 段 CNN に変更することにより，区分の間違いとリジェクトとなる画像が減っていることが分かる．以上のことから，認識の CNN を 2 段に配置することは有用である．

図5 認識可能になった画像
Fig. 5 The image which became recognizable.

表2 評価実験（CNN の配置の違い）
Table 2 Result of evaluation experiment (Difference inplacement of CNN)．
認識数[枚]
単一 CNN

446/756

57

区分の間違い＋リジェクト[枚]141

2 段 CNN467/75658106

平均認識精度[%]

データ拡張
撮影された画像は，個体の種ごとに枚数の偏りがある．
そのため，枚数の少ない動物では写り方のバリエーションが減り，認識精度が低くなってしまう．そこでバリエーシ
ョンの少ない動物を認識させるため，学習データセットの拡張を行った．拡張方法として，反転処理と輝度値の調整を用いた．
反転処理では，元画像対して左右に反転を行い，輝度値の調整では，画像の平均輝度値を 0～150 の間で可能な回数分±30 した．以上の方法により，元の画像数を 10 倍に拡張した．図 4 に，拡張された画像の例を示す．また，表3 に拡張前と拡張後の認識精度を示す．

ニホンアナグマ
ニホンタヌキ
図6 似ている画像例
Fig. 6 Similar image example.

4. むすびに本研究では，深層学習を用いて，定点自動撮影カメラによる画像から動物の個体の種に分類するシステムを提案し，評価により，システムの改善点を明確にした．最後に，定点自動撮影カメラによる画像データをご提供頂いた石
川県立大学の北村俊平准教授，石川県農林総合研究センターの関係各位に感謝いたします．

参考文献[1] Vijay Badrinarayanan， Alex Kendall， Roberto Cipolla，“SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder
Architecture for Image Segmentation，” IEEE，Vol． 39，
pp． 2481-2495， 2017．
[2] Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoffrey E． Hinton，“ImageNet Classification with Deep Convolutional NeuralNetworks，”NIPS，Vol． 25，2012．

図4 拡張方法
Fig. 4 Extension method．