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J-GLOBAL ID：202202287205141349   整理番号：22A1006968

深層学習に基づく河川マクロプラスチック面積算出・種類判別手法の開発

EVALUATION OF AREA AND TYPES OF FLOATING MACROPLASTICS IN RIVERS DUE TO DEEP LEARNING

著者 (4件)： 太田洸 (東京理科大学大学院理工学研究科土木工学専攻) ,  片岡智哉 (愛媛大学大学院 理工学研究科生産環境工学専攻環境建設工学コース) ,  吉田拓司 (八千代エンジニヤリング(株) 事業統括本部) ,  二瓶泰雄 (東京理科大学 理工学部土木工学科)
資料名： 土木学会論文集 B1(水工学)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B1 (Hydraulic Engineering) (Web))
巻： 77  号： 2  ページ： I_901-I_906(J-STAGE)  発行年： 2021年 
JST資料番号： U0103B  ISSN： 2185-467X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 海洋プラスチックごみの多くは陸域起源であり,河川経由で海洋に流入する5mm以上のマクロプラスチックごみを計測することは重要である.本研究では,深層学習に基づいて,河川を浮遊するマクロプラスチックの面積や種類判別のための新たな画像解析手法を開発することを目的とする.学習データ作成のために,平常時河川において水表面に浮かぶ様々な人工系・自然系ごみを撮影し(計585枚),深層学習モデルにはCNNとYOLOを用いた.その結果,CNNとYOLOはそれぞれ,人工系ごみ面積やプラスチックごみ種類判別を高精度で捉えることができた.また,YOLOを出水時河川にも適用し,現地で撮影されたごみ画像を学習データに加えることで,プラスチックごみの種類判別精度が大幅に向上した.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  *プラスチック ,  河川 ,  *ごみ ,  浮遊 ,  表面積 ,  面積 ,  認識 ,  画像分析 ,  天然材料 ,  精度 ,  学習データ ,  深層学習 ,  人工物 ,  物体検出 ,  廃プラスチック ,  漂着ごみ
準シソーラス用語： 高分子廃棄物 ,  CNN ,  海洋ごみ ,  検出精度 ,  種類

著者キーワード (5件)： macroplastics ,  microplastics ,  image analysis ,  deep learnning ,  YOLO

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  河川調査・計画  (RC12020M)

引用文献 (22件)：

• 1) Thompson, R. C., Olsen, Y., Mitchell, R.P., Davis, A., Rowland, S. J., John, A.W.G., McGonigle, D.and Russell, A. E. : Lost at sea:Where is all the plastic?, Science, Vol. 34, 838p, 2004.
• 2) Geyer, R., Jambeck, J. R. and Law, K. L. : Production, use, and fate of all plastics ever made, Science Advances, Vol. 3, No. 7, e1700782, 2017.
• 3) Schmidt, C., Krauth, T., Wagner, S. : Export of plastic debris by rivers into the sea, Environmental Science & Technology, Vol. 55, pp. 12246- 12253, 2017.
• 4) Siegfried, M., Koelmans, AA., Besseling, E., Kroeze, C. : Export of microplastics from land to sea. A modelling approach, Water Research, Vol. 127, pp. 249- 257, 2017.
• 5) 外務省:2015 G7 エルマウ・サミット首脳宣言(仮訳)(平成27年6月8日), http://www.mofa.go.jp/mofaj/ecm/ec/page4_001244.html(閲覧日:2021年6月14日).

タイトルに関連する用語 (8件)： 深層学習 ,  河川 ,  マクロ ,  プラスチック ,  面積 ,  判別 ,  手法 ,  開発