論文の概要: Intelligent Bear Prevention System Based on Computer Vision: An Approach to Reduce Human-Bear Conflicts in the Tibetan Plateau Area, China

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23178v1
• Date: Sat, 29 Mar 2025 18:10:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:35:57.456800
• Title: Intelligent Bear Prevention System Based on Computer Vision: An Approach to Reduce Human-Bear Conflicts in the Tibetan Plateau Area, China
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンに基づく知能熊予防システム:中国チベット高原における人間と脳の衝突を減らすためのアプローチ
• Authors: Pengyu Chen, Teng Fei, Yunyan Du, Jiawei Yi, Yi Li, John A. Kupfer,
• Abstract要約: チベット高原における人間とクマの衝突は、地域社会に重大な脅威をもたらす。 本研究は,モノのインターネット(IoT)技術とともにコンピュータビジョンを取り入れ,これらの問題を緩和する新たな戦略を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.9835451566800195
• License:
• Abstract: Conflicts between humans and bears on the Tibetan Plateau present substantial threats to local communities and hinder wildlife preservation initiatives. This research introduces a novel strategy that incorporates computer vision alongside Internet of Things (IoT) technologies to alleviate these issues. Tailored specifically for the harsh environment of the Tibetan Plateau, the approach utilizes the K210 development board paired with the YOLO object detection framework along with a tailored bear-deterrent mechanism, offering minimal energy usage and real-time efficiency in bear identification and deterrence. The model's performance was evaluated experimentally, achieving a mean Average Precision (mAP) of 91.4%, demonstrating excellent precision and dependability. By integrating energy-efficient components, the proposed system effectively surpasses the challenges of remote and off-grid environments, ensuring uninterrupted operation in secluded locations. This study provides a viable, eco-friendly, and expandable solution to mitigate human-bear conflicts, thereby improving human safety and promoting bear conservation in isolated areas like Yushu, China.
• Abstract（参考訳）: チベット高原における人間とクマの紛争は、地域社会に重大な脅威を与え、野生生物保護のイニシアチブを妨げる。 本研究は,モノのインターネット(IoT)技術とともにコンピュータビジョンを取り入れ,これらの問題を緩和する新たな戦略を導入する。 チベット高原の厳しい環境に特化して開発されたこの手法は、YOLOオブジェクト検出フレームワークと組み合わせたK210開発ボードと、調整されたベア検出機構を併用し、熊の識別と抑止における最小エネルギー使用量とリアルタイム効率を提供する。 モデルの性能は実験により評価され、平均精度(mAP)は91.4%に達し、精度と信頼性に優れていた。 エネルギー効率のよいコンポーネントを統合することで、遠隔地やオフグリッド環境の課題を効果的に克服し、隔離された場所での未中断運転を確実にする。 この研究は、人間とベアーの対立を緩和し、人間の安全を改善し、中国湯州などの孤立した地域でクマの保護を促進するための、生き生きとした、エコフレンドリーで拡張可能なソリューションを提供する。

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