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J-GLOBAL ID：201802225991326460   整理番号：18A1882068

[ディープラーニング活用事例と使いこなしの勘所]音声処理分野 3 畳込みニューラルネットワークを用いた魚群探知機による魚種推定

著者 (4件)： 平間友大 (北大 大学院情報科学研究科) ,  横山想一郎 (北大 大学院情報科学研究科) ,  山下倫央 (北大 大学院情報科学研究科) ,  川村秀憲 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 情報処理  (IPSJ Magazine)
巻： 59  号： 11  ページ： 974-977  発行年： 2018年10月15日 
JST資料番号： G0427A  ISSN： 0447-8053  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・北海道の定置網漁業者らは,これまでに自主休漁や定置網の解放により漁獲制限を超えないようにしてきたが効果は得られず,その原因は,網起こし(漁獲)をするまで定置網内にどんな魚が入っているか分からないため。
・そのため,網起こしをすることなく,定置網内の魚種を推定する技術が必要。
・本稿では,センサとして魚群探知機を用い,漁業者に協力を仰ぎ,2015年から2018年までの音響画像と実際に漁獲した魚種・量が記されたデータを取得。
・対象はメジマグロに絞り,マグロの魚影の有無による音響画像の2クラス問題を解くが,自動的に特徴抽出が可能な畳み込みニューラルネットワークを適用。
・推定精度は,100%から24%と日にちの異なる音響画像の推定に大きな差が発生,誤推定の原因調査や今後の展開についても言及。

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  *超音波画像 ,  *定置網 ,  漁法 ,  畳込み ,  水産資源 ,  魚群探知機 ,  マグロ ,  定置網法 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  漁獲規制 ,  *深層学習 ,  *物
準シソーラス用語： *ディープラーニング ,  *超音波イメージング

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  漁労一般  (FH03010G)

引用文献 (3件)：

• Krizhevsky, A., Sutskever, I. and Hinton, G. E. : Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Advances in Neural Information Processing Systems (2012).
• Tokui, S. et al. : Chainer : A Next-generation Open Source Framework for Deep Learning, Proceedings of Workshop on Machine Learning Systems (LearningSys) in the Twentyninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), Vol.5 (2015).
• Smilkov, D., et al. : Smoothgrad : Removing Noise by Adding Noise, arXiv preprint arXiv:1706.03825 (2017).

タイトルに関連する用語 (7件)： ディープラーニング ,  活用 ,  音声処理 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  魚群探知機 ,  魚種 ,  推定