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J-GLOBAL ID：201902235587437245   整理番号：19A2842286

自然に挑む画像センシング技術~農林水産業の現場でいかに役立つか?~深層学習を用いた遊泳する養殖魚の尾数推定

著者 (3件)： 波部斉 (近畿大) ,  阿部孝司 (近畿大) ,  井口信和 (近畿大)
資料名： O plus E  (O plus E)
号： 470  ページ： 848-853  発行年： 2019年11月25日 
JST資料番号： Z0994A  ISSN： 0911-5943  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： ・養殖魚のクロマグロに関する映像を用いた非侵襲な養殖魚尾数推定技術について,陸上の水槽で飼育している稚魚を水槽上部に設置したカメラで撮影する方法と,洋上の生け簀の中に設置したカメラで遊泳する成魚を撮影する方法のそれぞれに適した手法を,CNN (畳み込みニューラルネットワーク)を用いて尾数を推定する技法の解説。
・ヒートマップ推定による稚魚の検出および領域分割による成魚の尾数推定法の詳細。

シソーラス用語： *水槽 ,  稚魚 ,  *生け簀 ,  *ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  *主成分分析
準シソーラス用語： *クロマグロ ,  *ハイパーパラメータ ,  ラベリング【画像】 ,  *画像センシング ,  *深層学習 ,  *推定技術 ,  成魚 ,  *農林水産業 ,  *領域分割

分類 (3件)： 農林水産一般  (FA01010X) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

引用文献 (11件)：

• 村田一星, 波部斉, 阿部孝司, 井口信和 : “実用的な大規模魚群中の個体検出手法の検討”, 第81回情報処理学会全国大会 (2019)
• 竹長慎太朗, 波部斉, 阿部孝司, 井口信和 : “深層学習による水中映像からのマグロ成魚の尾数推定”, 第25回画像センシングシンポジウムSSII, ISI-26 (2019)
• Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner : “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition”, IEEE, Vol.86, No.11, pp. 2278-2324 (1998)
• V. Lempitsky and A. Zisserman : “Learning to Count Objects in Images”, NIPS (2010)
• D. Ryan, S. Denman, S. Sridharan, and C. Fookes : “An Evaluation of Crowd Counting Methods, Features and Regression Models”, CVIU, Vol.130, pp. 1-17 (2015)

タイトルに関連する用語 (8件)： 画像センシング ,  農林水産業 ,  現場 ,  深層学習 ,  遊泳 ,  養殖 ,  尾 ,  推定