CNNベースのオブジェクト検出を使用して,大学のキャンパスエリアで長尾マカクの自動検知とリスク関連行動認識
Orawan Watchanupaporn1, Janya Jadejaroen2, Kanyanut Homsapaya1
1Department of Computer Science and Information, Faculty of Science at Sriracha, Kasetsart University, Sriracha, Chonburi, Thailand.
Journal of medical primatology
|February 22, 2026
まとめ
この研究では,YOLOv8を用いたAIシステムを開発し,長尾マカクとそのキャンパスでの危険な行動を検出しました. このシステムは,リアルタイムで検知を行い,人間とマカクとの間のネガティブな相互作用を減らすのに役立ちます.
科学分野:
- 野生生物の行動分析
- コンピュータビジョンのアプリケーション
- 生態学における人工知能
背景:
- 人間とマカキの衝突は,生息地が重なり合うにつれて増加し,攻撃的な行動や財産の損害につながる.
- 長い尾のマカカ (Macaca fascicularis) は,人間の安全,財産,そして環境にリスクをもたらす.
- 人間とマカキの相互作用を管理することは,大学キャンパスなどの共有環境において極めて重要です.
研究 の 目的:
- ロングテイルマカクとそのリスク関連の行動の識別のためのYOLOv8ベースの強力な検出システムを開発する.
- データ増強とハイパーパラメータチューニングを使用してシステムの堅実性を高めるため.
- 人とマカクの紛争緩和のための自動化された早期警告と抑止システムをサポートする.
主な方法:
- バージョン8 (YOLOv8) のオブジェクト検出モデルが実装されました.
- データ増強技術 (モザイク,ミックスアップ,幾何学変換) を用いてモデルのパフォーマンスを改善しました.
- 遺伝子アルゴリズム (GA) ベースのハイパーパラメータチューニングは,さらなる最適化のために採用されました.
主要な成果:
- このシステムは,マカクや文脈的なオブジェクトのリアルタイム検出を達成しました.
- 強力なパフォーマンスは,多様で困難な環境条件で観察されました.
- このシステムは,カモフラージュされたまたは部分的に遮断された被験者でも有効性を示しました.
結論:
- 開発されたシステムは,マカクとその行動を効果的に識別することができます.
- このAIのアプローチは,自動化された早期警告および抑止システムの基盤を提供します.
- この発見は,ネガティブな人間とマカクの相互作用を減らすための実行可能な方法を示唆しています.
