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J-GLOBAL ID：201802275777493088   整理番号：18A1493188

人工知能技術の船舶海洋分野での活用 沿岸カメラ画像からの船影の検出と船種の認識への深層学習の適用

著者 (4件)： 小林充 (海上技術安全研) ,  丹羽康之 (海上技術安全研) ,  福戸淳司 (海上技術安全研) ,  岩崎一晴 (日本エヌ・ユー・エス)
資料名： Kanrin  (Kanrin)
号： 79  ページ： 28-31  発行年： 2018年07月10日 
JST資料番号： G0174B  ISSN： 1880-3725  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・AISを搭載していない小型船舶を対象とした動静把握と情報の共有を図るため,カメラやスマートフォンを用いた船位などの動的情報や船種・船名などの静的情報を取得する,深層学習の適用により構築したシステムを紹介。
・深層学習による物体の画像認識手法と物体検出手法について概説すると共に,深層学習による検出器の作成について概説。
・船影検出実験については,トレーニングデータを用いて作成させた検出器を用いて,景観画像を検出器に入力して船影の検出と船種を認識。

シソーラス用語： *人工知能 ,  *船舶 ,  *沿岸 ,  識別装置 ,  カメラ ,  スマートフォン ,  実験 ,  事故 ,  *画像認識 ,  ネットワーク構造 ,  アルゴリズム ,  海難事故 ,  景観認識 ,  *深層学習 ,  *物体検出 ,  船舶自動識別装置 ,  小型船
準シソーラス用語： AIS【船舶】 ,  *カメラ画像 ,  種類 ,  小型船舶

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の水上輸送・サービス  (TD01030Q)

引用文献 (7件)：

• 1)海上保安庁:平成29年における海難発生状況(確定値),2018.
• 2)海上保安庁:平成29年海難の現況と対策,2018.
• 3)笠原光仁:漁船事故の現状と安全対策,海と安全,第570号,2016.
• 4)Alex Krizhevsky: “Imagenet classification with deep convolutional neural networks”, Advances in neural information processing systems, 2012.
• 5)Ren: “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”, Advances in neural information processing systems, 2015.

タイトルに関連する用語 (8件)： 人工知能技術 ,  船舶 ,  海洋 ,  活用 ,  沿岸 ,  カメラ画像 ,  船 ,  深層学習