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J-GLOBAL ID：201702230166029820   整理番号：17A1817455

河川環境画像を用いた動的物体の追従と針路予測に関する研究-河川交通に向けて-

著者 (4件)： 近藤正樹 (東京海洋大) ,  稲石正明 (東京海洋大) ,  古谷雅理 (東京海洋大) ,  中川正樹 (東京農工大)
資料名： 日本航海学会講演予稿集(Web)
巻： 5  号： 2  ページ： 161-162 (WEB ONLY)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0881A  ISSN： 2188-4412  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： 小型船舶で狭い水路や河川を航行する際には,他の航行船舶などの注意すべき障害物である動物体の行動を操船者に示すことで回避行動などを準備させることが可能となる。著者らはこれまで橋,ブイなど河川に存在する様々な障害物の識別研究を行ってきたが,危険な障害物が予測されるだけでは操船者を混乱させる可能性がある。そこで,本研究では操船者の負担を軽減できるシステム開発の前段階として,機械学習であるFaster R-CNNを用いて,河川航行映像から他の航行船舶などの動物体を特定し,その針路を予測する手法を提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像認識 ,  *画像処理 ,  ニューラルネットワーク ,  回帰分析 ,  *機械学習 ,  *水上交通 ,  河川 ,  船舶 ,  水路 ,  *航行 ,  操船 ,  検出 ,  物体認識 ,  動画像
準シソーラス用語： R-CNN ,  河川交通 ,  小型船舶 ,  物体検出

分類 (2件)： 航海と実務  (TD01020F) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 河川環境 ,  物体 ,  針路 ,  予測 ,  研究