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J-GLOBAL ID：202402238103403076   整理番号：24A1399721

高周波超音波と深層学習を組み合わせたアサリの分布推定手法の開発

Development of a method for estimating distribution of clams using high-frequency ultrasound and deep learning

著者 (12件)： 門井辰夢 (横浜市大) ,  石田祥一 (横浜市大) ,  寺山慧 (横浜市大) ,  小野寺祥吾 (東大) ,  水野勝紀 (東大) ,  多部田茂 (東大) ,  鷲山裕史 (静岡県水産・海洋技研) ,  上原陽平 (静岡県水産・海洋技研) ,  齋藤禎一 (MaOI機構) ,  岡本一利 (MaOI機構) ,  阪本真吾 (ウインディーネットワーク) ,  杉本裕介 (ウインディーネットワーク)
資料名： 海洋音響学会研究発表会講演論文集  (Proceedings of Meeting of the Marine Acoustics Society of Japan)
巻： 2024  ページ： 11-12  発行年： 2024年06月01日 
JST資料番号： L7257A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・アサリは内湾の浅瀬に生息する二枚貝で,潮干狩りなどで知られており,日本人にとって馴染み深い貝。
・しかし,日本におけるアサリの漁獲量は1980年代後半から大幅に減少。
・本研究では効率的にアサリの個体数・分布を把握することを目的に高周波超音波と3次元畳み込みニューラルネットワーク(3DCNN)を組み合わせたシステムを開発。
・アサリの有無を分類するモデルは高精度な分類モデルの構築に成功したが,アサリの個体数を分類するモデルについては改善の余地。
・今後はアサリの個体数を分類するモデルの精度向上を目指し,3DCNN以外の深層学習モデルでの分類を試みることを検討予定。

シソーラス用語： *アサリ ,  アルゴリズム ,  *超音波 ,  *機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  数 ,  モデル ,  改良 ,  個体数 ,  高周波超音波 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  *二枚貝類 ,  *無脊椎動物
準シソーラス用語： 精度向上 ,  分布推定アルゴリズム ,  分類モデル

分類 (3件)： 魚類以外の水産動物  (FH02030V) ,  音響測定  (BB03040R) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高周波超音波 ,  深層学習 ,  アサリ ,  分布推定 ,  手法 ,  開発