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  1. Public
  2. 研究紀要
  3. 工業高等専門学校研究紀要
  4. 14(2020)

電子制御を活用した獣害防止システムの開発

https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/21834
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/21834
8f780ec5-aa34-4e8f-850c-5c1fd9a14bc5
名前 / ファイル ライセンス アクション
AA12315376-20210315-0039.pdf AA12315376-20210315-0039.pdf (1.3 MB)
Item type ☆紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2021-06-22
タイトル
タイトル 電子制御を活用した獣害防止システムの開発
タイトル
タイトル Development of a Prevention System for Beasts Damage Using Electronic Control
言語 en
著者 仲森, 昌也

× 仲森, 昌也

仲森, 昌也

ja-Kana ナカモリ, マサヤ

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小原, 雅楽

× 小原, 雅楽

小原, 雅楽

ja-Kana コハラ, ウタ

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東田, 圭太

× 東田, 圭太

東田, 圭太

ja-Kana ヒガシダ, ケイタ

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坂本, 直弥

× 坂本, 直弥

坂本, 直弥

ja-Kana サカモト, ナオヤ

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齊藤, 公博

× 齊藤, 公博

齊藤, 公博

ja-Kana サイトウ, キミヒロ

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言語
言語 jpn
キーワード
主題 Electronic Control, Machine Learning, Internet of Things(IoT), Project-Based Learning(PBL)
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者(英)
言語 en
値 NAKAMORI, Masaya
著者(英)
言語 en
値 KOHARA, Uta
著者(英)
言語 en
値 HIGASHIDA, Keita
著者(英)
言語 en
値 SAKAMOTO, Naoya
著者(英)
言語 en
値 SAITO, Kimihiro
著者 所属
値 近畿大学工業高等専門学校 総合システム工学科 電気電子コース
著者 所属
値 近畿大学工業高等専門学校専攻科 生産システム工学専攻 電気電子工学
著者 所属
値 竹内電機株式会社
著者 所属
値 近畿大学工業高等専門学校専攻科 生産システム工学専攻 電気電子工学
著者 所属
値 近畿大学工業高等専門学校 総合システム工学科 電気電子コース
著者所属(翻訳)
値 Kindai University Technical College
著者所属(翻訳)
値 Kindai University Technical College
著者所属(翻訳)
値 Kindai University Technical College
著者所属(翻訳)
値 Kindai University Technical College
版
出版タイプ NA
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43
出版者 名前
出版者 近畿大学工業高等専門学校
書誌情報 近畿大学工業高等専門学校研究紀要
en : Research reports Kindai University Technical College

号 14, p. 39-42, 発行日 2021-03-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 18824374
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 We discussed the method to detect and repeal the beasts found in the factories in Nabari-city. This study has been led by the students as an education in community-based project-based learning (PBL). The PBL Project has started since 2018. We describe the development on the utilization of the sensor networks, the tools to repel the animals, and detection method of boars by using the machine learning technique. We had installed the developed systems in the yard of the factory and confirmed the operation. In 2020, the transfer learning technique was implemented to make a learning model applicable to detect boars. The developed model runs faster and effectively to detect and distinguish boars from humans.
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
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Ver.1 2023-06-20 18:35:42.000898
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