Yongying Liu 研究室

主宰者：Yongying Liu
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、ドローンと深層学習を組み合わせた環境モニタリングシステムの開発に取り組んでいます。水中から陸上まで様々な環境で動作する小型無人機と画像解析技術を用いて、生態系の重要な生物や環境汚染の状況を自動的に調査する手法を実現しています。具体的には、サンゴ礁域のナマコ類、河川・湖沼の貝類やゴミ、海岸域のヤドカリなど、生態学的価値を持つ生物資源や環境課題の対象物を広範に扱っています。 技術的な中核は、低解像度で撮影された画像を高解像度に復元する画像処理手法と、物体検出・領域分割を行う深層学習モデルの組み合わせにあります。ドローン搭載カメラで得られた不鮮明な映像に対して、ニューラルネットワークを使った超解像技術で画質を向上させた後、改良版の物体検出器により対象物を正確に識別しています。この一連のプロセスにより、従来の人手による調査と比べて効率的で低コストなモニタリングが実現できます。 さらに応用範囲は環境保全に限定されず、農業分野にも広がっています。温室のバラやブルーベリー、多肉植物の生育段階の自動判定や成熟度の評価など、精密農業における品質管理や収穫時期の最適化に同様の技術を応用する研究を進めています。これらの研究を通じて、広く社会的ニーズがある自動モニタリング技術の実用化を目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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