ティティズイン (ティティズイン)

THI THI ZIN

写真a

所属

工学教育研究部 工学科情報通信工学プログラム担当

職名

教授

外部リンク

学位 【 表示 / 非表示

  • 博士(工学) ( 2007年3月   大阪市立大学 )

  • 修士(工学) ( 2004年3月   大阪市立大学 )

  • Master of Information Science ( 1999年5月   ヤンゴンコンピュータ大学大学院 (ミャンマー) )

  • Bachelor of Science (Hons.) (Mathematics) ( 1995年5月   ヤンゴン大学(ミャンマー) )

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 画像処理とその応用

  • 工場での作業の見える化

  • 高度な画像処理技術やAI技術を活用した 研究開発

  • 自立生活を支援するための高齢者24時間見守りシステム

  • ICTを活用した牛のモニタリングシステム

  • 知覚情報処理

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 情報通信 / 知覚情報処理  / 画像処理

  • 情報通信 / データベース

  • ライフサイエンス / 動物生産科学

 

論文 【 表示 / 非表示

  • DIFFUSION-BASED INPAINTING METHODS COMPARISON WITH DAMAGE AREA REDUCTION TECHNIQUES 査読あり 国際共著

    Khant Khant Win Tint, Mie Mie Tin, Thi Thi Zin, Pyke Tin

    ICIC Express Letters, Part B: Applications   15 ( 3 )   303 - 309   2024年3月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ICIC Express Letters, Part B: Applications  

    Ancient murals beautifully reflect the social and religious characteristics of several cultural groups in a particular historical era. Unfortunately, the irreplaceable historical murals have been damaged by both natural and human-made deterioration. Image inpainting can restore the visual appeal of a mural. Image inpainting involves repairing any damaged or missing regions. In this paper, in order to address the issue of color bias, the gray scale image undergoes an inpainting process, resulting in a lack of noticeable color differences. For the mask generation, mask is generated automatically by using thresholding. That is why it prevents over-identifying damage or missing regions by user interaction. Experiments are conducted on mural images of Po-Win-Daung, Myanmar. To assess the inpainted results without the presence of a ground truth image, the paper puts forward the idea of using the damage area reduction technique for evaluation purposes. Comparisons are carried out on directional median diffusion and coherent transport methods.

    DOI: 10.24507/icicelb.15.03.303

    Scopus

  • Revolutionizing Cow Welfare Monitoring: A Novel Top-View Perspective with Depth Camera-Based Lameness Classification

    San Chain Tun, T. Onizuka, Pyke Tin, M. Aikawa, I. Kobayashi, Thi Thi Zin

    Journal of Imaging   10 ( 3 )   2024年3月

     詳細を見る

    担当区分:最終著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Journal of Imaging  

    This study innovates livestock health management, utilizing a top-view depth camera for accurate cow lameness detection, classification, and precise segmentation through integration with a 3D depth camera and deep learning, distinguishing it from 2D systems. It underscores the importance of early lameness detection in cattle and focuses on extracting depth data from the cow’s body, with a specific emphasis on the back region’s maximum value. Precise cow detection and tracking are achieved through the Detectron2 framework and Intersection Over Union (IOU) techniques. Across a three-day testing period, with observations conducted twice daily with varying cow populations (ranging from 56 to 64 cows per day), the study consistently achieves an impressive average detection accuracy of 99.94%. Tracking accuracy remains at 99.92% over the same observation period. Subsequently, the research extracts the cow’s depth region using binary mask images derived from detection results and original depth images. Feature extraction generates a feature vector based on maximum height measurements from the cow’s backbone area. This feature vector is utilized for classification, evaluating three classifiers: Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), and Decision Tree (DT). The study highlights the potential of top-view depth video cameras for accurate cow lameness detection and classification, with significant implications for livestock health management.

    DOI: 10.3390/jimaging10030067

    Scopus

    PubMed

  • Customized Tracking Algorithm for Robust Cattle Detection and Tracking in Occlusion Environments 査読あり

    Wai Hnin Eaindrar Mg, Pyke Tin, M. Aikawa, I. Kobayashi, Y. Horii, K. Honkawa, Thi Thi Zin

    Sensors   24 ( 4 )   2024年2月

     詳細を見る

    担当区分:最終著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Sensors  

    Ensuring precise calving time prediction necessitates the adoption of an automatic and precisely accurate cattle tracking system. Nowadays, cattle tracking can be challenging due to the complexity of their environment and the potential for missed or false detections. Most existing deep-learning tracking algorithms face challenges when dealing with track-ID switch cases caused by cattle occlusion. To address these concerns, the proposed research endeavors to create an automatic cattle detection and tracking system by leveraging the remarkable capabilities of Detectron2 while embedding tailored modifications to make it even more effective and efficient for a variety of applications. Additionally, the study conducts a comprehensive comparison of eight distinct deep-learning tracking algorithms, with the objective of identifying the most optimal algorithm for achieving precise and efficient individual cattle tracking. This research focuses on tackling occlusion conditions and track-ID increment cases for miss detection. Through a comparison of various tracking algorithms, we discovered that Detectron2, coupled with our customized tracking algorithm (CTA), achieves 99% in detecting and tracking individual cows for handling occlusion challenges. Our algorithm stands out by successfully overcoming the challenges of miss detection and occlusion problems, making it highly reliable even during extended periods in a crowded calving pen.

    DOI: 10.3390/s24041181

    Scopus

    PubMed

  • Digital Transformation (DX) Solution for Monitoring Mycoplasma Infectious Disease in Calves: A Worldwide Health Challenge 査読あり

    Cho Nilar Phyo, Pyke Tin, H. Hama, Thi Thi Zin

    Lecture Notes in Electrical Engineering   1114 LNEE   218 - 226   2024年

     詳細を見る

    担当区分:最終著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Lecture Notes in Electrical Engineering  

    The Mycoplasma bovis (M. bovis) is a serious threat to cattle health, resulting in significant economic losses worldwide, particularly in veal calf sector. While the disease can circulate undetected, early identification of subclinical carriers is crucial. To this end, a fully automated monitoring system for Mycoplasma Infectious Disease in Calves was proposed using digital transformation technologies and AI advances. The proposed system will consist of four stages. In the first stage, an image processing technique will be developed to automatically or manually record behavioral or physiological parameters in calves while feeding at milk feeding robots. The second stage will integrate multiple data resources, such as DX records and image data, to analyze the data for detection and diagnosis of mycoplasma infection. The third stage will employ DX and AI advances to enforce the proposed monitoring system for making accurate decisions, such as whether to treat or not and what to treat calves for. In fourth stage, some experimental results will be displayed. In conclusion, the proposed automated monitoring system will provide a valuable tool for early detection of Mycoplasma Infectious Disease in calves, leading to reduce economic losses and offer timely information to address major worldwide problem.

    DOI: 10.1007/978-981-99-9412-0_23

    Scopus

  • AI Driven Movement Rate Variability Analysis Around the Time of Calving Events in Cattle 査読あり

    Wai Hnin Eaindrar Mg, Pyke Tin, M. Aikawa, I. Kobayashi, Y. Horii, K. Honkawa, Thi Thi Zin

    Lecture Notes in Electrical Engineering   1114 LNEE   227 - 237   2024年

     詳細を見る

    担当区分:最終著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Lecture Notes in Electrical Engineering  

    In modern cattle management, the timely detection of cattle events is crucial for ensuring both animal welfare and farm profitability. This paper introduces an innovative approach that leverages AI-driven movement rate variability analysis to predict calving events in cattle. By harnessing advanced motion tracking technologies and machine learning algorithms, this methodology offers a non-intrusive and automated means of detecting physiological and behavioral changes associated with impending calving events. Through a comprehensive exploration of data collection, pre-processing, and feature engineering, this paper establishes the foundation for training accurate AI models. These models utilize distinct movement patterns, including changes in speed, frequency, direction, and rest behavior, as predictive indicators of calving events. Real-world validation on cattle farms underscores the practical viability of the proposed approach, demonstrating its potential to revolutionize calving event detection. By transcending traditional methods, this AI-driven solution exhibits superior accuracy and efficiency, thereby contributing to enhanced animal care, optimized farm operations, and improved economic outcomes. The paper concludes by highlighting future research avenues and underscoring the transformative implications of AI-driven movement analysis for calving event prediction in the realm of agricultural technology.

    DOI: 10.1007/978-981-99-9412-0_24

    Scopus

全件表示 >>

書籍等出版物 【 表示 / 非表示

  • Big Data Analysis and Deep Learning Applications: Proceedings of the First International Conference on Big Data Analysis and Deep Learning (Advances in Intelligent Systems and Computing Book 744)

    Thi Thi Zin (Editor), Jerry Chun-Wei Lin (Editor) ( 担当: 共編者(共編著者))

    Springer  2018年6月 

     詳細を見る

    総ページ数:Springer   記述言語:英語

    その他リンク: https://www.amazon.com/Data-Analysis-Deep-Learning-Applications-ebook/dp/B07DL46RJX

  • Genetic and Evolutionary Computing: Advances in Intelligent Systems and Computing: A New Look into Web Page Ranking Systems

    Thi Thi Zin, Pyke Tin, H. Hama, T. Toriu( 担当: 共著 ,  範囲: 発案、実験、考察、論文執筆)

    Springer International Publishing  2014年10月 

     詳細を見る

    記述言語:英語 著書種別:学術書

MISC 【 表示 / 非表示

  • RGBカメラによって観測された運動症状を用いた パーキンソン病、本態性振戦の鑑別可能性に関する研究

    林田 高典, Thi Thi Zin, 杉山 崇史,酒井 克也,石井 信之,望月 仁志

    第 35 回バイオメディカル・ファジィ・システム学会年次大会 講演論文集 (BMFSA2022)   2022年12月

     詳細を見る

    担当区分:責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)   出版者・発行元:バイオメディカル・ファジィ・システム学会  

  • Tracking A Group of Black Cows Using SORT based Tracking Algorithm

    Cho Cho Aye, Thi Thi Zin, M. Aikawa, I. Kobayashi

    第 35 回バイオメディカル・ファジィ・システム学会年次大会 講演論文集 (BMFSA2022)   2022年12月

     詳細を見る

    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)   出版者・発行元:バイオメディカル・ファジィ・システム学会  

  • Artificial Intelligence Topping on Spectral Analysis for Lameness Detection in Dairy Cattle

    Thi Thi Zin, Ye Htet, San Chain Tun and Pyke Tin

    第 35 回バイオメディカル・ファジィ・システム学会年次大会 講演論文集 (BMFSA2022)   2022年12月

     詳細を見る

    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)   出版者・発行元:バイオメディカル・ファジィ・システム学会  

  • Introduction to IEEE LifeTech 2022 Overview 招待あり 国際共著

    Thi Thi Zin and Ryota Nishimura

    IEEE LifeTech2022 Abstract Book   2022年3月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(国際会議)   出版者・発行元:IEEE CT Soc  

    DOI: 10.1109/LifeTech53646.2022.9754806

    Scopus

  • 高度な画像処理技術やAI技術を活用した研究開発 招待あり

    Thi Thi Zin

    ICT研究開発支援セミナーin九州   2022年2月

     詳細を見る

    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:講演資料等(セミナー,チュートリアル,講習,講義他)   出版者・発行元:戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE)  

    高齢化、大規模化する現代の畜産で、24時間365日にわたり家畜の健康管理を適切に行い、異常や変化に留意し続けながら経営を継続することは容易でない。本研究開発では、家畜生産性の改善と地域活性化の実現を目的とする牛のモニタリングシステム構築に必要な要素技術の開発を行う。

全件表示 >>

講演・口頭発表等 【 表示 / 非表示

  • Cattle Lameness Detection System in Modern Dairy Farm Using Cutting-Edge Methods 招待あり 国際会議

    Thi Thi Zin

    The Second Sakura Workshop for Consumer Electronics, Computer, Communication, and Information Technologies  (Taichaung)  2023年3月27日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2023年3月27日 - 2023年3月29日

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    開催地:Taichaung   国名:台湾  

  • A Study of Real-Time Action Recognition for the Elderly with Stereo Depth Camera 国際会議

    Y Htet and Thi Thi Zin

    The Second Sakura Workshop for Consumer Electronics, Computer, Communication, and Information Technologies  (Taichaung)  2023年3月27日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2023年3月27日 - 2023年3月29日

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    開催地:Taichaung   国名:台湾  

  • A Study on Automatic Black Cattle Tracking with Computer Vision and Deep Learning 国際会議

    Su Myat Noe and Thi Thi Zin

    The Second Sakura Workshop for Consumer Electronics, Computer, Communication, and Information Technologies  (Taichaung)  2023年3月27日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2023年3月27日 - 2023年3月29日

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    開催地:Taichaung   国名:台湾  

  • Assessing Dairy Cow Lameness using Principal Component Analysis on 3D Images 招待あり 国際会議

    Pyke Tin and Thi Thi Zin

    The Second Sakura Workshop for Consumer Electronics, Computer, Communication, and Information Technologies  (Taichaung)  2023年3月27日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2023年3月27日 - 2023年3月29日

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    開催地:Taichaung   国名:台湾  

  • RGB カメラによって観測された振戦運動でのパ ーキンソン病、本態性振戦の鑑別可 能性に関する研究

    林田 高典,Thi Thi Zin,杉山 崇史,酒井 克也,石井 信之,望月 仁志

    バイオメディカル・ファジィ・システム学会 第 35 回年次大会  2022年12月17日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年12月17日 - 2022年12月18日

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

全件表示 >>

受賞 【 表示 / 非表示

  • IEEE GCCE 2022 Excellent Student Paper Awards (Outstanding Prize)

    2022年10月   2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE2022)   Video-Based Automatic Cattle Identification System

    Su Larb Mon, Thi Thi Zin, Pyke Tin, I. Kobayashi

     詳細を見る

    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

    In this paper, we propose a method to identify the cattle by using video sequences. In order to do so, we first collect 360-degree top-view video sequences to form dataset. The proposed system is composed of two parts: cattle detection and cattle identification. In the detection process, we utilize YOLOv5(You Only Look Once) model to detect the cattle region in the lane. In this stage, cattle’s location and region information are extracted and the cropped images of detected cattle regions are saved for the next stage. We then apply Convolutional Neural Network model (VGG16) to extract the features which will be used to identify individual cattle. For the classification, the proposed system used two supervised machine learning methods, Random Forest and SVM (Support Vector Machine). The accuracy of Random Forest is 98.5% and the accuracy of SVM is 99.6%. After comparing the accuracy rate of two methods, SVM get the better accuracy result. The proposed system achieved the accuracy of over 90% for both cattle detection and identification.

  • Best Presentation Award

    2022年9月   The 16th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2022)   Comparative Study on Color Spaces, Distance Measures and Pretrained Deep Neural Networks for Cow Recognition

    Cho Cho Mar, Thi Thi Zin, Pyke Tin, I. Kobayashi, K. Honkawa, Y. Horii

     詳細を見る

    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

  • IEEE LifeTech 2022 WIE Excellent Paper Award

    2022年3月   IEEE 4th Global Conference on Life Sciences and Technologies(LifeTech2022)   A Hybrid Approach: Image Processing Techniques and Deep Learning Method for Cow Detection and Tracking System

    Cho Cho Mar, Thi Thi Zin, I. Kobayashi, Y. Horii

     詳細を見る

    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

    Cow detection and tracking system plays an important role in cattle farming and diary community to reduce expenses and workload. This research presents how the conventional image processing techniques can be combined with deep learning concepts to establish cow detection and tracking system. Specifically, we first employ a Hybrid Task Cascade (HTC) instance segmentation network for cow detection. We then built the multiple objects tracking (MOT) algorithm utilizing location and appearance cues (color and CNN features) to carry out cow tracking process. To leverage the robustness of the system, we also considered the recent features from the previous tracked cow.

  • Best Presentation Award

    2022年3月   The Fifth International Symposium on Information and Knowledge Management (ISIKM2022)   Black Cow Localization and Tracking with YOLOv5 and Deep SORT

    Cho Cho Aye, Thi Thi Zin, I. Kobayashi

     詳細を見る

    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

  • IEEE GCCE2021 Excellent Paper Award Gold Prize

    2021年10月   2021 IEEE 10th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE2021)   Evaluation of the Severity of Tremor Based on Each Signal Acquired from the Displacement of the Hand Movements

    T. Hayashida, Thi Thi Zin, K. Sakai, H. Mochizuki

     詳細を見る

    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

    Discrepancy of exam findings at the same patient make it difficult to ascertain chronological change in the disease and the efficacy of the medicine. Quantitative evaluation of severity is important for improving the discrepancy. In this study, we examine the efficacy of quantitative evaluation of tremor when using single camera. Recording the hand movements of tremor with single camera, and the displacement, velocity, and acceleration signals are acquired using the hand shift between two adjacent video frames. Quantitative evaluation of tremor is performed based on features obtained from each signal. According to the validation results, our method using single camera is possible to classify with an accuracy of up to 82.6%.

全件表示 >>

科研費(文科省・学振・厚労省)獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 画像処理技術と非接触センサを用いた牛の発情検知及び分娩監視システムの開発

    2017年04月 - 2021年03月

    科学研究費補助金  基盤研究(C)

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者 

     畜産は全国農業総生産額の3 割以上を占める重要な産業であるが、不適切な家畜管理による生産性の低下が大きな問題となっている。その主たる原因は飼養形態の変化による1 頭あたり観察時間の短縮であり、飼養頭数の多頭化・農家の高齢化が進む畜産現場において、365 日24 時間にわたり家畜の異常や変化を観察し続けることは困難である。
     申請者らは、主に非接触・非侵襲センサ情報のアルゴリズム解析技術に着目し、距離画像とビデオ画像を用いて牛の発情を検知できる独自アルゴリズムの開発に取り組んできた。本研究では、これらの技術を応用することで、牛の発情や分娩監視時の異常を自動検知できる省力的な24 時間
    家畜管理システムを開発する。

  • 牛の分娩監視システムに関する研究

    2018年04月 - 2020年03月

    科学研究費補助金  特別研究員奨励費

    須見 公祐、Thi Thi Zin(受入研究者)

     詳細を見る

    担当区分:研究分担者 

    精度や耐久性が不十分な割に高価なウェラブル型センサの装着や、肉体的・精神的に大きな負担を強いられる目視によるカメラ映像のモニタリング等は、大規模化する畜産現場において現実的なコストで利用できるものが極めて少ない。そこで本研究では、監視カメラから得られる映像を用いて非接触型の分娩管理システムを開発することで、農家そして牛、両方の負担を減らすことを目的とする。
    本来、牛は牛群と呼ばれるグループで行動を行う。そして、分娩が間近になると分娩室という分娩専用の牛舎に移される。分娩室には2 頭以上を同時に入れるケースも多く、どの牛で分娩が始まったかを識別する必要があることから、個体識別と追跡処理が必要となる。次に、分娩行動の段階を追って検知を行う。抽出する特徴としては、尻尾が上がっているかどうか、牛が立っているか座っているか、落ち着きがなくなり移動量が増加するか、子牛を出産したかどうか、親牛が子牛を舐めているかどうかなど、それぞれの過程で自動的に異常を見つけ通報を行うアルゴリズムの開発を進める。分娩行動が起きたかどうかの判断は、これらのデータから各特徴の重要度(重み)を学習させることによって行う。そして、最終目標として難産など異常行動の検知を行うために事例を蓄積しながら知識ベースを充実させ、異常事態の検知を行い、分娩の各段階を監視して異常事態の検知ならびに通報が可能なシステムの開発を目指す。

  • 特徴対応異種画像統合法を用いた個人特定法医画像診断法の開発

    2015年04月 - 2018年03月

    科学研究費補助金  挑戦的萌芽研究

     詳細を見る

    担当区分:研究分担者 

     本研究は、災害や事件・事故における損傷の激しい遺体の身元確認において、迅速かつ高精度で個人を特定し得る「法医放射線画像コンピューター支援システム」の構築・整備を最終目標とするものである。骨の描出に優れた「X線画像診断」と「死後画像診断(Ai)」の連携に着眼し、身元確認困難な遺体の個人特定を、顔認識機能に代表される特徴対応異種画像統合法を駆使して行う挑戦的萌芽研究である。本法による個人特定は、我が国が直面する大震災や津波災害・山火事・噴火災害や重大事件・事故時において遺族の精神的負担軽減や財政的課題にも大いに寄与すると期待され切に望まれるものでもあり、まさに我が国が抱える課題の解決につながる実践的事業の一翼を強力に推進するものであると確信する。

  • 画像処理技術を用いた双方向授業システムの研究

    2015年04月 - 2018年03月

    科学研究費補助金  基盤研究(C)

     詳細を見る

    担当区分:研究分担者 

     教員から学生への一方向の知識伝達に偏りがちな一斉授業において、教員と学生のコミュニケーションを促進するために、画像処理技術を用いた双方向授業システムの研究を行う。教員の質問に対して回答に対応するカードを学生に挙げさせた風景画像から、学生が挙げたカードの位置、種類、数を自動認識して、教員にフィードバックする機能と授業における活用の研究を行う。平成24~26年度科研費・挑戦的萌芽研究「一斉授業の双方向コミュニケーションを活性化させるための画像処理技術の研究」の研究成果である試作システムの認識精度を向上するとともに、一斉授業への活用方式の確立を図る。カメラとPCとカードのみからなる簡便な設備により、いつでもどこでも教員と学生の双方向コミュニケーションを促進する授業システムを研究する。

  • 平面上距離画像とビデオ映像を相補的に用いた牛の発情期自動検知システムの開発

    2015年04月 - 2017年03月

    科学研究費補助金  挑戦的萌芽研究

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者 

     牛繁殖農家にとって、母牛の発情行動の検知は、タイミングよい人工授精と効率的な家畜生産に非常に重要である。しかし、そのサインを見逃さないためには24時間体制のモニタリングが必要であり、高齢畜産農家の大きな負担となっている。
     本研究では、測域センサからの距離画像とビデオ映像とを相補的に用いる独自のアルゴリズムを開発し、牛の行動パターンから発情を自動的に検知し、牛のID(同定)番号と共にネットワークを通じて畜産農家に通報する牛のモニタリング・システムの開発を目的とする。従来のウェラブル型センサに比べて牛へのストレスが少なく、人がビデオ映像を長時間見続ける必要がないことから、見逃しも減らせられ、高齢化畜産農家の負担軽減と、畜産業がICTを活用したスマート農業へ転換する契機となり、生産性向上、若者の新規就農など、持続的発展が期待できる。

全件表示 >>

その他競争的資金獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 次世代AI及びIoT分野で活躍できる優秀な人材育成プログラムと研究交流 国際共著

    2021年12月 - 2022年03月

    JST  さくらサイエンス 

    Thi Thi Zin

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者 

  • 「魚介類の疾病予防のための画像解析技術の開発」 -水産学と工学の融合による新たな技術の創出- 国際共著

    2021年12月 - 2022年03月

    JST  さくらサイエンス 

    Thi Thi Zin

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者 

  • 途上国の子供たちが読み書き計算を学ぶための、AI 技術と動画自動生成 技術を有する基礎教育タブレット「Ta-BE(タビー)」の開発

    2018年06月 - 2021年02月

    経済産業省  戦略的基盤技術高度化支援事業(サポイン事業) 

    (株)教育情報サービス、宮崎大学工学部 Thi Thi Zin

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

     開発途上国には、良質な教育にアクセスできない子供たちが数多くいる。これを踏まえ、2015年国連本部 において採択された「2030アジェンダ」の目標の一つに、「すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を 確保する」とある。これを背景に、AI技術を活用した音声・画像認識機能を用いて、学習者の教育レベルを認 識・分析し、AI自体がその学習者に特化した解説動画を自動で生成する基礎的な教育用タブレットを開発する。

  • 地域の特色を考慮した高齢者のQOL向上と自立生活を支援するための要素技術開発

    2014年04月 - 2015年03月

    「地(知)の拠点整備事業(大学COC事業)」  「地(知)の拠点整備事業(大学COC事業)」 

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

    超高齢社会の到来に伴って色々な社会問題(医療、年金、介護・福祉等の負担増、雇用創出、労働力確保)が派生しており、行政、地域、医療、介護、技術が一体となって取組む必要がある。このような時代背景の下で、宮崎県の地域特色を考慮した高齢者のQOL(生活の質)向上と自立生活を支援するための見守りシステム構築に必要な要素技術開発を行う。
    2013年の宮崎県の高齢化率は26.7%で国の平均24.1%を上回っており、今後も進んでいくと推定されている(内閣府「高齢社会白書」)。ここでは地域の特色を考慮に入れたコミュニティ造りが重要であると同時に自立生活を支援する見守りシステム構築も不可欠である。問題解決に向けて、ICTの側面から貢献できることはたくさんあり、本提案研究では、薬の誤服用や飲み忘れを防止する薬管理システム構築のための要素技術を開発し、自立生活を支援すると同時に、介護や見守り現場でのスタッフの負担軽減を目指す。

受託研究受入実績 【 表示 / 非表示

  • ものづくり現場におけるIoT技術を活用した作業効率向上に関する研究

    2021年04月 - 2022年03月

    宮崎県工業技術センター  一般受託研究 

    Thi Thi Zin

     詳細を見る

    担当区分:研究分担者  受託研究区分:一般受託研究

  • ものづくり現場におけるIoT技術を活用した作業効率向上に関する研究

    2020年06月 - 2021年03月

    宮崎県工業技術センター  一般受託研究 

    田村 宏樹、Thi Thi Zin

     詳細を見る

    担当区分:研究分担者  受託研究区分:一般受託研究

  • JST :日本・アジア青少年サイエンス交流事業

    2019年04月 - 2020年03月

    一般受託研究 

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者  受託研究区分:一般受託研究

    さくらサイエンスプラン:「科学技術研修コース」(Cコース)
    次世代AI及びIoTの分野で活躍できる優秀な人材育成プログラムと研究交流

  • JST :日本・アジア青少年サイエンス交流事業

    2018年06月 - 2018年10月

    一般受託研究 

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者  受託研究区分:一般受託研究

    さくらサイエンスプラン:「科学技術研修コース」(Cコース)
    ミャンマーの優秀な学生を対象にした、日本の最先端 ICTと各種分野における学際研究の技術移転と研究交流

  • ICTを活用した牛のモニタリングシステムの開発に関する研究

    2018年04月 - 2020年03月

    総務省  一般受託研究 

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者  受託研究区分:一般受託研究

    戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE)
    地域ICT振興型研究開発(フェーズII)
     高齢化、大規模化する現代の畜産で、24 時間365 日にわたり家畜の健康管理を適切に行い、異常や変化に留意し続けながら経営を継続することは容易でない。 本研究では、ICTを活用して牛の健康状態の重要な指標となるBCS(ボディコンディションスコア)の省力的な評価方法を開発するとともに、母牛の発情行動や分娩時異常行動を非接触センサにより自動検知して農場管理者に知らせることにより、健康管理、分娩介助や診療、人工授精をタイミングよく行い、効率的な家畜生産性の向上につなげていく。 また、ベースとなる個体識別や追跡技術を開発していく。

全件表示 >>

研究・技術シーズ 【 表示 / 非表示