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  1. 学術雑誌論文
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  3. 学術論文

Automated classification of bees and hornet using acoustic analysis of their flight sounds

https://repository.naro.go.jp/records/3378
https://repository.naro.go.jp/records/3378
4b71260f-b0db-47e1-a4a2-459ce10505d0
名前 / ファイル ライセンス アクション
SC10201903130002_PostPrint-a.pdf SC10201903130002_PostPrint (391.3 kB)
license.icon
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2020-06-02
タイトル
タイトル Automated classification of bees and hornet using acoustic analysis of their flight sounds
タイトル
タイトル Automated classification of bees and hornet using acoustic analysis of their flight sounds
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 species classification
キーワード
主題Scheme Other
主題 Hymenoptera
キーワード
主題Scheme Other
主題 machine learning
キーワード
主題Scheme Other
主題 acoustic analysis
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 species classification
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Hymenoptera
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 machine learning
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 acoustic analysis
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 journal article
著者 川北, 哲史

× 川北, 哲史

川北, 哲史

ja-Kana カワキタ, サトシ

en KAWAKITA, Satoshi

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 To investigate how to accurately identify bee species using their sounds, we conducted acoustic analysis to identify three pollinating bee species (Apis mellifera, Bombus ardens, Tetralonia nipponensis) and a hornet (Vespa simillima xanthoptera) by their flight sounds. Sounds of the insects and their environment (background noises and birdsong) were recorded in the field. The use of fundamental frequency and mel-frequency cepstral coefficients to describe feature values of the sounds, and supported vector machines to classify the sounds, correctly distinguished sound samples from environmental sounds with high recalls and precision (0.96–1.00). At the species level, our approach could classify the insect species with relatively high recalls and precisions (0.7–1.0). The flight sounds of V.s. xanthoptera, in particular, were perfectly identified (precision and recall 1.0). Our results suggest that insect flight sounds are potentially useful for detecting bees and quantifying their activity.
書誌情報 Apidologie
en : Apidologie

巻 50, p. 71-79, 発行日 2019-01-07
出版者
出版者 Springer Nature
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1297-9678
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1007/s13592-018-0619-6
権利
権利情報 The Author(s)
情報源
関連名称 SC10201903130002
情報源
関連名称 NARO成果DBa
情報源
関連名称 author manuscript
情報源
関連名称 このアーカイブは著者版です。出版社版ではありません。引用の際には出版社版をご利用ください。
情報源
関連名称 This is not the published version. Please cite only the published version.
情報源
関連名称 This is a post-peer-review, pre-copyedit version of an article published in [Apidologie].
情報源
関連名称 The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1007/s13592-018-0619-6
関連サイト
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1007/s13592-018-0619-6
関連名称 Apidologie
著者版フラグ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
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Ver.1 2023-05-15 15:56:43.876555
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KAWAKITA, Satoshi, n.d., Automated classification of bees and hornet using acoustic analysis of their flight sounds: Springer Nature, 71–79 p.

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