SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 49
Downloaden Sie, um offline zu lesen
自然環境調査における
UAVの利用例
1 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
バーズアイ・リサーチ研究会
・(株)エコリス(水谷 貴行)
・(株)環境アセスメントセンター
・(株)スカイトラック
・(株)地域環境計画
UAVの利用例:輸送
2
http://www.amazon.com/b?node=8037720011
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
UAVの利用例:農業
3
http://www.dji.com/jp/product/mg-1
農薬・肥料散布
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
UAVの利用例:設備点検
4
http://www.dji.com/product/zenmuse-xt
熱赤外線カメラをUAVに搭載
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
自然環境調査で
どのように利用できるか?
5
※小型民生機(Phantom3)の利用を想定しています。
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
6 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
自然環境の撮影・記録 地形・植生のモニタリング
動物の観察・カウント キャリブレーション
7 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
自然環境の撮影・記録 地形・植生のモニタリング
動物の観察・カウント キャリブレーション
自然環境の撮影・記録
8
動画や画像を撮影して現状を把握、記録する
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
井土浦の例
9 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
地理院地図を利用して作成
11 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
井土浦の様子(動画)
撮影:2016.3.4 https://www.youtube.com/watch?v=PZ3qPBw4CGA&feature=youtu.be
パノラマ画像(井土浦上空60m)
12 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
地理院地図を利用して作成
④
⑤
⑥
※井土浦は仙台空港の円錐表面に重なる地域で
飛行高度に制限があるので注意!
北南東 東西
https://photosynth.net/view.aspx?cid=95b1b77a-f731-4f3f-bd05-168c40657eb8
Photosynth
空撮画像による現状把握
13 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
地理院地図を利用して作成
①
②
③
④
⑤
⑥
14 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
①:井土浦川河口には、「平成27年9月関東・東北豪雨」により流れ着いた
木材、発泡スチロール、プラスチック、植物枯死体、タイヤホイール等が見
られました。かなり詳細な写真が撮影できるため、人が立ち入ることの難し
い場所や災害等に、強力な力になることが分ります。
井土浦(画像による現状把握)
引用:「ドローン(UAV)による空撮の有効性と自然環境分野での今後の課題について」中武禎典((株)地域環境計画)、生物技
術者連絡会ニューズレター No68
15 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
②:東日本大震災後、井土浦川の仮堤防として、設置されていた大型土嚢が
「関東・東北豪雨」により、破壊されています。また、土嚢の位置、ヨシの
倒伏の方向等から水の流れも予想できます。
井土浦(画像による現状把握)
引用:「ドローン(UAV)による空撮の有効性と自然環境分野での今後の課題について」中武禎典((株)地域環境計画)、生物技
術者連絡会ニューズレター No68
倒伏
倒伏
16 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
③:東日本大震災の津波により、流出は免れたが、倒伏・枯死したクロマツ
です。津波の破壊力、その力の方向が想像できます。
井土浦(画像による現状把握)
引用:「ドローン(UAV)による空撮の有効性と自然環境分野での今後の課題について」中武禎典((株)地域環境計画)、生物技
術者連絡会ニューズレター No68
17 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
④:最干潮時に撮影したため、澪筋(みおすじ)がはっきり見えます。ベント
ス等の調査地点の設定等のほか、何らかの改変が予定さている場合、事前に
排水等の機能の解析に有効だと思われます。
井土浦(画像による現状把握)
引用:「ドローン(UAV)による空撮の有効性と自然環境分野での今後の課題について」中武禎典((株)地域環境計画)、生物技
術者連絡会ニューズレター No68
18 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
⑤:津波によるコンクリート護岸の破壊状況が分ります。緊急を要する復興
工事などには、優先順位を早く把握するのに有効だと考えられます。
井土浦(画像による現状把握)
引用:「ドローン(UAV)による空撮の有効性と自然環境分野での今後の課題について」中武禎典((株)地域環境計画)、生物技
術者連絡会ニューズレター No68
19 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
⑥:撮影高度が低く、解像度が高いため、写真判読に必要な「形状と
大きさ」、「色調」、「模様」、「きめ」が詳細で、植生の境界が明確
に分ります。
A:低木群落(ハリエンジュ)
B:ヨシ群落
C:セイタカアワダチソウ群落
井土浦(画像による現状把握)
引用:「ドローン(UAV)による空撮の有効性と自然環境分野での今後の課題について」中武禎典((株)地域環境計画)、生物技
術者連絡会ニューズレター No68
20 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
自然環境の撮影・記録 地形・植生のモニタリング
動物の観察・カウント キャリブレーション
モニタリング
21
過去 現在
定期的に同じ場所を撮影し変化を把握する
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
22
デモ
http://map.ecoris.info/gamou.html
空中写真を地図タイル(google mapsのような形式)に変換して表示
複数時期のUAVで撮影した空中写真を比較
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
http://map.ecoris.info/gamou2.html
蒲生干潟の例
撮影方法
23 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
撮影ルートをあらかじめ設定しておき
自動操縦アプリで撮影→常に同じ場所で撮影可能
撮影画像の処理
24
写真 写真 写真
PhotoScanやOpenDroneMapなどを利用して画
像を合成&地図化
合成&地図化
PhotoScan
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
参考までに…
撮影&処理にかかる時間
25 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
• 自動操縦アプリ(Litchi)を利用
• バッテリー1本で約15〜20分
• 5本で約100ha(1km×1km)
※地理、気象条件、撮影高度による
• PhotoScanを利用
• 100haで約160枚
• 100haの地図化に約10〜24時間
※マシンスペック、精度による
撮影
処理
26
UAVでのモニタリングの利点
2010年 2016年2011年
1月 2月 3月
google earthのスパン UAVなら
任意のタイミングで撮影できる!
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
画像処理の副産物として…
DEMデータから3Dモデルの作成も可能
27
3Dモデルの作成 3Dプリンタで造形
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
28
http://www.ecoris.co.jp/introduction/drone/kuru
megi3d/kurumegi3d.html
DEMデータをQGISのプラグイン(Qgis2three2s)で3Dモデル化
3Dモデル
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
デモ
29 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
自然環境の撮影・記録 地形・植生のモニタリング
動物の観察・カウント キャリブレーション
動物の観察・カウント
30
サギの例 ガンの例
野外では観察しにくい動物を上空からの画像で正確に把握
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
サギのコロニーの例(動画)
31 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
チュウヒの探索
32
人が近づけない湿地帯の中の営巣地を確認(実施予定
)
チュウヒの巣湿地帯
33
ノウサギの個体数推定
INTGEP法への応用(検討中)
撮影した画像上に
コドラートを設置して
足跡の本数をカウント
動物への影響
34
衝突の危険性
回避行動の有無
警戒・逃避
調査圧とならないように注意が必要!
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
動物への影響(動画)
35
マガン逃避の様子(悪い例
)
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
動物に対する情報の蓄積が重要!
36
マガンとUAVに関する情報の例
地上にいるガンに警戒されずカウントできる距離
の目安は、上空100m前後と思われる。
UAVを警戒し、飛び立った群れは、戻ってきても
、一度目よりも敏感に警戒する様子が見られる。
など
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
飛行音の計測
37
協力:(一財)山形県理化学分析センター
UAVの音が環境や動物にどのような影響を与えるか?
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
騒音計測結果
38
飛行音の簡易伝搬予測図(dB)
飛行音の簡易伝搬予測図(垂直方向100mでホバリング)
垂直2m 垂直10m 垂直30m 垂直60m 垂直100m 垂直150m 暗騒音
LA95 78.0 56.4 51.6 46.8 41.0 38.2 31.1
水平1m 水平10m 垂直20m 垂直30m 垂直60m 暗騒音
LA95 72.7 54.8 46.9 43.3 38.6 31.1
飛行高度、位置の違いによる騒音レベルの変化(dB)
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
50dB
60m
騒音計測結果
39
騒音の目安(地方都市・山村部用)
(出典「全国環境研協議会 騒音小委員会」、環境省ホームページ)
60m以上離れると
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
騒音計測結果
40
•低周波音圧レベル、周波数特性、動
物の可聴域との比較についても検証
※あくまで今回の調査条件による結果なので取り扱い注意!
http://www.ecoris.co.jp/introduction/drone.html
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
•報告書はこちらからダウンロードできます。
41 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
自然環境の撮影・記録 地形・植生のモニタリング
動物の観察・カウント キャリブレーション
キャリブレーション
42
正確な運行をするための
飛行前のセンサーの補正
回転
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
UAVのキャリブレーションの様子
43
センサーの補正は
UAVだけじゃなく調査員にも
必要なのでは!?
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
鳥の調査状況
飛翔軌跡、飛翔高度などを記録する
調査員のセンサー補正
44
飛行するUAVを見て調査員が高度を目測&記録
→実際の値とのズレを確認
地点1 地点8 地点10
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
飛行軌跡
飛行高度
検査地点
地点8
地点1地点10
検査結果
45
UAVでキャリブレーションして、
調査精度を改善!...
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
実際の高度
調査員の目測値
被験者9名
46 平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
自然環境の撮影・記録 地形・植生のモニタリング
動物の観察・カウント キャリブレーション
まとめ
47
自分のフィールドの映像が簡単に撮影・記録できます!
動植物(+人間)に対する新しい調査手法が可能になりま
す!
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
UAVを調査に利用すれば…
さらに…
撮影データをアーカイブ&公開しておけば、
後々、生態学的な資料として新し価値を生むかもしれません!
バーズアイ・リサーチ研究会
48
~自然環境分野におけるドローンの
安全な運用と飛行技術の習熟のために~
2015年10月、当社を含めた共同実施会社
4社は『バーズアイ・リサーチ研究会』を
発足し、活動を開始しました。
本研究会は、安全な飛行技術とそのため
の運用体制の確立、操縦技能の認定、ドロ
ーン活用技術の開発や普及の推進など、信
頼性の高いドローンの利用をめざした活動
を行っております。
----------------------------------------------
バーズアイ・リサーチ研究会
共同実施会社(50音順)
・株式会社エコリス
・株式会社環境アセスメントセンター
・株式会社スカイトラック
・株式会社地域環境計画
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
49
活動内容
• 運行規定の作成
• 飛行記録の管理
• 保険内容等の情報交換
• 飛行訓練
• 実地研修
• 調査手法の検討
安全な飛行技術と運用体制の確立
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
50
自然環境分野における
UAVの活用に関するご相談を
承っております。
お近くのバーズアイリサーチ研究会
参加企業に
直接お問い合わせください!
チラシを用意しましたのでご自由にお持ち帰り下さい。
平成28年3月 日本生態学会 仙台大会 自由集会「かしこく使おうUAV&空撮画像技術」
[PR]

Más contenido relacionado

Was ist angesagt?

論文読み会(DeMoN;CVPR2017)
論文読み会(DeMoN;CVPR2017)論文読み会(DeMoN;CVPR2017)
論文読み会(DeMoN;CVPR2017)Masaya Kaneko
 
動作認識の最前線:手法,タスク,データセット
動作認識の最前線:手法,タスク,データセット動作認識の最前線:手法,タスク,データセット
動作認識の最前線:手法,タスク,データセットToru Tamaki
 
Active Convolution, Deformable Convolution ―形状・スケールを学習可能なConvolution―
Active Convolution, Deformable Convolution ―形状・スケールを学習可能なConvolution―Active Convolution, Deformable Convolution ―形状・スケールを学習可能なConvolution―
Active Convolution, Deformable Convolution ―形状・スケールを学習可能なConvolution―Yosuke Shinya
 
パターン認識 第12章 正則化とパス追跡アルゴリズム
パターン認識 第12章 正則化とパス追跡アルゴリズムパターン認識 第12章 正則化とパス追跡アルゴリズム
パターン認識 第12章 正則化とパス追跡アルゴリズムMiyoshi Yuya
 
[DL輪読会]Focal Loss for Dense Object Detection
[DL輪読会]Focal Loss for Dense Object Detection[DL輪読会]Focal Loss for Dense Object Detection
[DL輪読会]Focal Loss for Dense Object DetectionDeep Learning JP
 
深層学習の数理
深層学習の数理深層学習の数理
深層学習の数理Taiji Suzuki
 
[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...
[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...
[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...Deep Learning JP
 
20090924 姿勢推定と回転行列
20090924 姿勢推定と回転行列20090924 姿勢推定と回転行列
20090924 姿勢推定と回転行列Toru Tamaki
 
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language SupervisionDeep Learning JP
 
Cv勉強会cvpr2018読み会: Im2Flow: Motion Hallucination from Static Images for Action...
Cv勉強会cvpr2018読み会: Im2Flow: Motion Hallucination from Static Images for Action...Cv勉強会cvpr2018読み会: Im2Flow: Motion Hallucination from Static Images for Action...
Cv勉強会cvpr2018読み会: Im2Flow: Motion Hallucination from Static Images for Action...Toshiki Sakai
 
[DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions
[DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions [DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions
[DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions Deep Learning JP
 
Brief intro : Invariance and Equivariance
Brief intro : Invariance and EquivarianceBrief intro : Invariance and Equivariance
Brief intro : Invariance and Equivariance홍배 김
 
[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...
[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...
[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Unpaired Image Super-Resolution Using Pseudo-Supervision
【DL輪読会】Unpaired Image Super-Resolution Using Pseudo-Supervision【DL輪読会】Unpaired Image Super-Resolution Using Pseudo-Supervision
【DL輪読会】Unpaired Image Super-Resolution Using Pseudo-SupervisionDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
[DL輪読会]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows[DL輪読会]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
[DL輪読会]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted WindowsDeep Learning JP
 
Rethinking and Beyond ImageNet
Rethinking and Beyond ImageNetRethinking and Beyond ImageNet
Rethinking and Beyond ImageNetcvpaper. challenge
 
【DL輪読会】HexPlaneとK-Planes
【DL輪読会】HexPlaneとK-Planes【DL輪読会】HexPlaneとK-Planes
【DL輪読会】HexPlaneとK-PlanesDeep Learning JP
 
【DL輪読会】Vision-Centric BEV Perception: A Survey
【DL輪読会】Vision-Centric BEV Perception: A Survey【DL輪読会】Vision-Centric BEV Perception: A Survey
【DL輪読会】Vision-Centric BEV Perception: A SurveyDeep Learning JP
 

Was ist angesagt? (20)

論文読み会(DeMoN;CVPR2017)
論文読み会(DeMoN;CVPR2017)論文読み会(DeMoN;CVPR2017)
論文読み会(DeMoN;CVPR2017)
 
continual learning survey
continual learning surveycontinual learning survey
continual learning survey
 
KCFの紹介
KCFの紹介KCFの紹介
KCFの紹介
 
動作認識の最前線:手法,タスク,データセット
動作認識の最前線:手法,タスク,データセット動作認識の最前線:手法,タスク,データセット
動作認識の最前線:手法,タスク,データセット
 
Active Convolution, Deformable Convolution ―形状・スケールを学習可能なConvolution―
Active Convolution, Deformable Convolution ―形状・スケールを学習可能なConvolution―Active Convolution, Deformable Convolution ―形状・スケールを学習可能なConvolution―
Active Convolution, Deformable Convolution ―形状・スケールを学習可能なConvolution―
 
パターン認識 第12章 正則化とパス追跡アルゴリズム
パターン認識 第12章 正則化とパス追跡アルゴリズムパターン認識 第12章 正則化とパス追跡アルゴリズム
パターン認識 第12章 正則化とパス追跡アルゴリズム
 
[DL輪読会]Focal Loss for Dense Object Detection
[DL輪読会]Focal Loss for Dense Object Detection[DL輪読会]Focal Loss for Dense Object Detection
[DL輪読会]Focal Loss for Dense Object Detection
 
深層学習の数理
深層学習の数理深層学習の数理
深層学習の数理
 
[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...
[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...
[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...
 
20090924 姿勢推定と回転行列
20090924 姿勢推定と回転行列20090924 姿勢推定と回転行列
20090924 姿勢推定と回転行列
 
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
 
Cv勉強会cvpr2018読み会: Im2Flow: Motion Hallucination from Static Images for Action...
Cv勉強会cvpr2018読み会: Im2Flow: Motion Hallucination from Static Images for Action...Cv勉強会cvpr2018読み会: Im2Flow: Motion Hallucination from Static Images for Action...
Cv勉強会cvpr2018読み会: Im2Flow: Motion Hallucination from Static Images for Action...
 
[DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions
[DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions [DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions
[DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions
 
Brief intro : Invariance and Equivariance
Brief intro : Invariance and EquivarianceBrief intro : Invariance and Equivariance
Brief intro : Invariance and Equivariance
 
[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...
[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...
[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...
 
【DL輪読会】Unpaired Image Super-Resolution Using Pseudo-Supervision
【DL輪読会】Unpaired Image Super-Resolution Using Pseudo-Supervision【DL輪読会】Unpaired Image Super-Resolution Using Pseudo-Supervision
【DL輪読会】Unpaired Image Super-Resolution Using Pseudo-Supervision
 
[DL輪読会]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
[DL輪読会]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows[DL輪読会]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
[DL輪読会]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
 
Rethinking and Beyond ImageNet
Rethinking and Beyond ImageNetRethinking and Beyond ImageNet
Rethinking and Beyond ImageNet
 
【DL輪読会】HexPlaneとK-Planes
【DL輪読会】HexPlaneとK-Planes【DL輪読会】HexPlaneとK-Planes
【DL輪読会】HexPlaneとK-Planes
 
【DL輪読会】Vision-Centric BEV Perception: A Survey
【DL輪読会】Vision-Centric BEV Perception: A Survey【DL輪読会】Vision-Centric BEV Perception: A Survey
【DL輪読会】Vision-Centric BEV Perception: A Survey
 

Andere mochten auch

自然環境保全のためのデータの地図化・分析手法のご紹介
自然環境保全のためのデータの地図化・分析手法のご紹介自然環境保全のためのデータの地図化・分析手法のご紹介
自然環境保全のためのデータの地図化・分析手法のご紹介Mizutani Takayuki
 
QgisとRで野生動物の追跡結果を解析してみよう
QgisとRで野生動物の追跡結果を解析してみようQgisとRで野生動物の追跡結果を解析してみよう
QgisとRで野生動物の追跡結果を解析してみようNozomiIriomote
 
行動圏推定の基礎知識2014.8
行動圏推定の基礎知識2014.8行動圏推定の基礎知識2014.8
行動圏推定の基礎知識2014.8Hiroaki Ishii
 
カッパ(妖怪)の生息適地マップ作成入門
カッパ(妖怪)の生息適地マップ作成入門カッパ(妖怪)の生息適地マップ作成入門
カッパ(妖怪)の生息適地マップ作成入門Mizutani Takayuki
 
カーネル密度推定
カーネル密度推定カーネル密度推定
カーネル密度推定Akisato Kimura
 
2014年日本生態学会広島大会・自由集会「仕事でつかえる!FOSS4G」発表スライド
2014年日本生態学会広島大会・自由集会「仕事でつかえる!FOSS4G」発表スライド2014年日本生態学会広島大会・自由集会「仕事でつかえる!FOSS4G」発表スライド
2014年日本生態学会広島大会・自由集会「仕事でつかえる!FOSS4G」発表スライドMizutani Takayuki
 
カーネル密度推定を用いた店舗情報の可視化
カーネル密度推定を用いた店舗情報の可視化カーネル密度推定を用いた店舗情報の可視化
カーネル密度推定を用いた店舗情報の可視化Kanetaka Heshiki
 
QGISプラグイン Home range estimation with Rインストールマニュアル
QGISプラグイン Home range estimation with RインストールマニュアルQGISプラグイン Home range estimation with Rインストールマニュアル
QGISプラグイン Home range estimation with RインストールマニュアルHiroaki Ishii
 
28th CV勉強会@関東 #3
28th CV勉強会@関東 #328th CV勉強会@関東 #3
28th CV勉強会@関東 #3Hiroki Mizuno
 
20150328 cv関東勉強会 sumisumithパート_v1.3
20150328 cv関東勉強会 sumisumithパート_v1.320150328 cv関東勉強会 sumisumithパート_v1.3
20150328 cv関東勉強会 sumisumithパート_v1.3sumisumith
 
第8回東北情報セキュリティ勉強会参加報告
第8回東北情報セキュリティ勉強会参加報告第8回東北情報セキュリティ勉強会参加報告
第8回東北情報セキュリティ勉強会参加報告Yachiyo Suzuki
 
ドローンを規制する法案を日米で比較してみよう
ドローンを規制する法案を日米で比較してみようドローンを規制する法案を日米で比較してみよう
ドローンを規制する法案を日米で比較してみよう節約 社長
 
DPC Webinar ISV Special Interest Series: Marketing and Building a Presence Th...
DPC Webinar ISV Special Interest Series: Marketing and Building a Presence Th...DPC Webinar ISV Special Interest Series: Marketing and Building a Presence Th...
DPC Webinar ISV Special Interest Series: Marketing and Building a Presence Th...Jon Rivers
 
テスコン2015 チームfujiプレゼン資料
テスコン2015 チームfujiプレゼン資料テスコン2015 チームfujiプレゼン資料
テスコン2015 チームfujiプレゼン資料ken otabe
 
DRONEKIT CLOUDを使ったWEBサービス開発
DRONEKIT CLOUDを使ったWEBサービス開発DRONEKIT CLOUDを使ったWEBサービス開発
DRONEKIT CLOUDを使ったWEBサービス開発Yuta Shiga
 
DronekitによるAndroid APIの概要
DronekitによるAndroid APIの概要DronekitによるAndroid APIの概要
DronekitによるAndroid APIの概要Yuya Adachi
 
建設業界におけるUAVの利活用 ( 20160819 hokkaido kankyo_hozen_seminer )
建設業界におけるUAVの利活用 ( 20160819 hokkaido kankyo_hozen_seminer )建設業界におけるUAVの利活用 ( 20160819 hokkaido kankyo_hozen_seminer )
建設業界におけるUAVの利活用 ( 20160819 hokkaido kankyo_hozen_seminer )Kagawa Makoto
 
ドローン向けソフトウェア事業
ドローン向けソフトウェア事業ドローン向けソフトウェア事業
ドローン向けソフトウェア事業Masayuki Isobe
 

Andere mochten auch (20)

自然環境保全のためのデータの地図化・分析手法のご紹介
自然環境保全のためのデータの地図化・分析手法のご紹介自然環境保全のためのデータの地図化・分析手法のご紹介
自然環境保全のためのデータの地図化・分析手法のご紹介
 
QgisとRで野生動物の追跡結果を解析してみよう
QgisとRで野生動物の追跡結果を解析してみようQgisとRで野生動物の追跡結果を解析してみよう
QgisとRで野生動物の追跡結果を解析してみよう
 
行動圏推定の基礎知識2014.8
行動圏推定の基礎知識2014.8行動圏推定の基礎知識2014.8
行動圏推定の基礎知識2014.8
 
カッパ(妖怪)の生息適地マップ作成入門
カッパ(妖怪)の生息適地マップ作成入門カッパ(妖怪)の生息適地マップ作成入門
カッパ(妖怪)の生息適地マップ作成入門
 
カーネル密度推定
カーネル密度推定カーネル密度推定
カーネル密度推定
 
2014年日本生態学会広島大会・自由集会「仕事でつかえる!FOSS4G」発表スライド
2014年日本生態学会広島大会・自由集会「仕事でつかえる!FOSS4G」発表スライド2014年日本生態学会広島大会・自由集会「仕事でつかえる!FOSS4G」発表スライド
2014年日本生態学会広島大会・自由集会「仕事でつかえる!FOSS4G」発表スライド
 
カーネル密度推定を用いた店舗情報の可視化
カーネル密度推定を用いた店舗情報の可視化カーネル密度推定を用いた店舗情報の可視化
カーネル密度推定を用いた店舗情報の可視化
 
QGISプラグイン Home range estimation with Rインストールマニュアル
QGISプラグイン Home range estimation with RインストールマニュアルQGISプラグイン Home range estimation with Rインストールマニュアル
QGISプラグイン Home range estimation with Rインストールマニュアル
 
28th CV勉強会@関東 #3
28th CV勉強会@関東 #328th CV勉強会@関東 #3
28th CV勉強会@関東 #3
 
20150328 cv関東勉強会 sumisumithパート_v1.3
20150328 cv関東勉強会 sumisumithパート_v1.320150328 cv関東勉強会 sumisumithパート_v1.3
20150328 cv関東勉強会 sumisumithパート_v1.3
 
第8回東北情報セキュリティ勉強会参加報告
第8回東北情報セキュリティ勉強会参加報告第8回東北情報セキュリティ勉強会参加報告
第8回東北情報セキュリティ勉強会参加報告
 
ドローンを規制する法案を日米で比較してみよう
ドローンを規制する法案を日米で比較してみようドローンを規制する法案を日米で比較してみよう
ドローンを規制する法案を日米で比較してみよう
 
Project of UAV(06JUN2012)
Project of UAV(06JUN2012)Project of UAV(06JUN2012)
Project of UAV(06JUN2012)
 
DPC Webinar ISV Special Interest Series: Marketing and Building a Presence Th...
DPC Webinar ISV Special Interest Series: Marketing and Building a Presence Th...DPC Webinar ISV Special Interest Series: Marketing and Building a Presence Th...
DPC Webinar ISV Special Interest Series: Marketing and Building a Presence Th...
 
テスコン2015 チームfujiプレゼン資料
テスコン2015 チームfujiプレゼン資料テスコン2015 チームfujiプレゼン資料
テスコン2015 チームfujiプレゼン資料
 
DRONEKIT CLOUDを使ったWEBサービス開発
DRONEKIT CLOUDを使ったWEBサービス開発DRONEKIT CLOUDを使ったWEBサービス開発
DRONEKIT CLOUDを使ったWEBサービス開発
 
DronekitによるAndroid APIの概要
DronekitによるAndroid APIの概要DronekitによるAndroid APIの概要
DronekitによるAndroid APIの概要
 
20151015 iotlt
20151015 iotlt20151015 iotlt
20151015 iotlt
 
建設業界におけるUAVの利活用 ( 20160819 hokkaido kankyo_hozen_seminer )
建設業界におけるUAVの利活用 ( 20160819 hokkaido kankyo_hozen_seminer )建設業界におけるUAVの利活用 ( 20160819 hokkaido kankyo_hozen_seminer )
建設業界におけるUAVの利活用 ( 20160819 hokkaido kankyo_hozen_seminer )
 
ドローン向けソフトウェア事業
ドローン向けソフトウェア事業ドローン向けソフトウェア事業
ドローン向けソフトウェア事業
 

Mehr von Mizutani Takayuki

Open dronemapハンズオン
Open dronemapハンズオンOpen dronemapハンズオン
Open dronemapハンズオンMizutani Takayuki
 
FOSS4G Hokkaido2016 LT資料
FOSS4G Hokkaido2016 LT資料FOSS4G Hokkaido2016 LT資料
FOSS4G Hokkaido2016 LT資料Mizutani Takayuki
 
環境アセスにおけるクローズドデータによる問題
環境アセスにおけるクローズドデータによる問題環境アセスにおけるクローズドデータによる問題
環境アセスにおけるクローズドデータによる問題Mizutani Takayuki
 
地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)
地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)
地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)Mizutani Takayuki
 

Mehr von Mizutani Takayuki (6)

Rを用いたGIS
Rを用いたGISRを用いたGIS
Rを用いたGIS
 
Open dronemapハンズオン
Open dronemapハンズオンOpen dronemapハンズオン
Open dronemapハンズオン
 
FOSS4G Hokkaido2016 LT資料
FOSS4G Hokkaido2016 LT資料FOSS4G Hokkaido2016 LT資料
FOSS4G Hokkaido2016 LT資料
 
環境アセスにおけるクローズドデータによる問題
環境アセスにおけるクローズドデータによる問題環境アセスにおけるクローズドデータによる問題
環境アセスにおけるクローズドデータによる問題
 
地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)
地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)
地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)
 
植生タイルの作り方
植生タイルの作り方植生タイルの作り方
植生タイルの作り方
 

自然環境調査におけるUAVの利用例

Hinweis der Redaktion

  1. 機体・カメラ・センサー技術の日進月歩で、そういう最先端の技術を使った話ではありません。大型機に様々なセンサーを搭載してという研究はされていると思いますが、このスライドを作っているそばからPhantom4の発表がされて、、、、まあ、そういう世界です。
  2. ということで、UAVは飛んでますけど、地に足の付いた利用例を4つ紹介します。
  3. ということで、UAVは飛んでますけど、地に足の付いた利用例を4つ紹介します。
  4. 撮影高度の制限の話 工事の話(もとに戻るのか) 震災前、広大な淡水系の湿地だったが、3・11の津波により貞山運河の擁壁が壊れ、塩水が浸入したことにより、北側の半分余りが大きな干潟に変わった。 通称、震災後に形成された「できちゃった干潟」と言われている。
  5. ということで、UAVは飛んでますけど、地に足の付いた利用例を4つ紹介します。
  6. 広い範囲は無理。画像処理もそれなりに時間がかかります。
  7. 時間ないなら飛ばす
  8. ということで、UAVは飛んでますけど、地に足の付いた利用例を4つ紹介します。
  9. UAVを警戒し、飛び立った群れは、 戻ってきても、一度目よりも敏感に警戒する 様子が見られた。
  10. ということで、UAVは飛んでますけど、地に足の付いた利用例を4つ紹介します。
  11. キャリブレーションが必要なのは、UAVだけではありません。
  12. UAVを利用すれば、できるのでは?
  13. タブー。機械と人間の共存共栄
  14. ということで、UAVは飛んでますけど、地に足の付いた利用例を4つ紹介します。