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J-GLOBAL ID：201702247082537691   整理番号：17A1917813

洋上風力発電所のための自動鳥類同定:深い学習のための事例研究【Powered by NICT】

Automatic bird identification for offshore wind farms: A case study for deep learning

著者 (2件)： Niemi Juha (Signal Processing Laboratory/Tampere University of Technology, P.O.B 300, 28101 Pori, Finland) ,  Tanttu Juha T. (Signal Processing Laboratory/Tampere University of Technology, P.O.B 300, 28101 Pori, Finland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ELMAR  ページ： 263-266  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： フィンランドの洋上ウィンドファームに必要である自動鳥同定システム。Indubitably,レーダは鳥類を検出するための明らかな選択であるが,実際の同定は,ディジタル画像のような外部情報を必要とする。最終鳥類種同定は,レーダデータと画像データの融合に基づいている。画像分類のための深層学習法を適用し,訓練データのためのデータ展開法を開発した。小畳込みニューラルネットワークに基づく画像分類器の分類結果を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *事例研究 ,  畳込み ,  フィンランド共和国 ,  ディジタル画像 ,  レーダ ,  IDシステム
準シソーラス用語： 訓練データ ,  深層学習 ,  画像分類 ,  画像データ ,  *沖合風力発電 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 洋上風力発電 ,  鳥類 ,  同定 ,  学習 ,  研究