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J-GLOBAL ID：201902278816229347   整理番号：19A1943017

魚モニタリングのためのディープニューラルネットワークを用いたソナーと光学カメラ画像の統合【JST・京大機械翻訳】

Integration of sonar and optical camera images using deep neural network for fish monitoring

著者 (9件)： Terayama Kei (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Nihonbashi, Tokyo 103-0027, Japan) ,  Terayama Kei (Medical Sciences Innovation Hub Program, Cluster for Science and Technology Hub, RIKEN, Nihonbashi, Tokyo 103-0027, Japan) ,  Terayama Kei (Graduate School of Medicine, Kyoto University, Kyoto 606-8507, Japan) ,  Terayama Kei (Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, Chiba 277-8568, Japan) ,  Shin Kento (Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, Chiba 277-8568, Japan) ,  Mizuno Katsunori (Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, Chiba 277-8568, Japan) ,  Tsuda Koji (Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, Chiba 277-8568, Japan) ,  Tsuda Koji (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Nihonbashi, Tokyo 103-0027, Japan) ,  Tsuda Koji (Research and Services Division of Materials Data and Integrated System, National Institute for Materials Science, Ibaraki 305-0047, Japan)
資料名： Aquacultural Engineering  (Aquacultural Engineering)
巻： 86  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： E0976A  ISSN： 0144-8609  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 養殖場における魚類モニタリングは,魚資源の成長と健康状態を管理するために不可欠である。しかし,標準的な光学カメラが一般的に適用できない場合には,夜間にモニタリングを行うことができることを期待することは現実的ではない。ソナーシステムは夜間に使用できるが,それらの実用化はそれらのモノクロ,低品質画像によって制限される。本論文では,夜間に記録されたソナーとカメラ画像を用いた現実的な画像生成システムについて述べた。提案した手法は,条件付きの生成敵ネットワークに基づいており,ソナーと光学画像の間の画像から画像への変換を学習する。著者らは,数千のイワシ(Sardinops melanostictus)を含む魚タンクにおけるシステムを試験した。画像は高精度イメージングソナーと水中カメラを用いて同時に記録した。実験結果は,提案したモデルがソナーと夜間カメラ画像から現実的な昼間画像をうまく生成することを示した。著者らのシステムは,ソナーと光学カメラを用いた夜間監視を可能にし,より効率的な魚の農業と環境監視をもたらす。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 環境モニタリング ,  光学画像 ,  *画像 ,  *カメラ ,  *ネットワーク ,  *写真像 ,  養殖場 ,  農業 ,  *ソナー ,  貯槽 ,  品質
準シソーラス用語： 高精度 ,  単色 ,  健康状態 ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ソナー ,  モニタリング ,  ディープニューラルネットワーク ,  条件付き生成的敵対ネットワーク

分類 (3件)： 増養殖設備  (FH04030J) ,  増養殖の技術  (FH04020Y) ,  魚類  (FH02020K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 魚 ,  モニタリング ,  ディープニューラルネットワーク ,  ソナー ,  光学 ,  カメラ画像 ,  統合