文献

J-GLOBAL ID：201902223489789975   整理番号：19A2429361

CNNを用いた音響画像に基づく定置網内の魚種推定の精度向上

著者 (6件)： 平間友大 (北大 大学院情報科学院) ,  横山想一朗 (北大 大学院情報科学研究院) ,  山下倫央 (北大 大学院情報科学研究院) ,  川村秀憲 (北大 大学院情報科学研究院) ,  鈴木恵二 (公立はこだて未来大) ,  和田雅昭 (公立はこだて未来大)
資料名： 情報科学技術フォーラム講演論文集  (FIT)
巻： 18th  号： 第2分冊  ページ： 89-92  発行年： 2019年08月20日 
JST資料番号： L4664A  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)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *定置網 ,  音波画像 ,  生物分類 ,  マグロ ,  魚群探知機 ,  実時間処理 ,  機械学習 ,  魚種 ,  *物
準シソーラス用語： CNN ,  音響画像 ,  精度向上 ,  リアルタイム処理

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  漁獲法  (FH03030C)

タイトルに関連する用語 (6件)： CNN ,  音響画像 ,  定置網 ,  魚種 ,  推定 ,  精度向上