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J-GLOBAL ID：202002224714165609   整理番号：20A0578085

有害物質と有害物質の流出を同定するための単一スペクトル画像と高速R-CNN【JST・京大機械翻訳】

Single spectral imagery and faster R-CNN to identify hazardous and noxious substances spills

著者 (11件)： Huang Hui (Ocean College, Zhejiang University, Zhoushan, Zhejiang, 316021, China) ,  Huang Hui (East China Sea Environmental Monitoring Center, Shanghai, 310058, China) ,  Wang Chao (Ocean College, Zhejiang University, Zhoushan, Zhejiang, 316021, China) ,  Liu Shuchang (College of Science, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, Zhejiang, 310014, China) ,  Sun Zehao (Ocean College, Zhejiang University, Zhoushan, Zhejiang, 316021, China) ,  Zhang Dejun (Ocean College, Zhejiang University, Zhoushan, Zhejiang, 316021, China) ,  Liu Caicai (East China Sea Environmental Monitoring Center, Shanghai, 310058, China) ,  Jiang Yang (Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun, 130033, China) ,  Zhan Shuyue (Ocean College, Zhejiang University, Zhoushan, Zhejiang, 316021, China) ,  Zhang Haofei (East China Sea Environmental Monitoring Center, Shanghai, 310058, China) ,  Xu Ren (East China Sea Environmental Monitoring Center, Shanghai, 310058, China)
資料名： Environmental Pollution  (Environmental Pollution)
巻： 258  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0984B  ISSN： 0269-7491  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 透明浮遊HazardousとNoxous Substance(HNS)の流出のUAVベースの光学画像化による自動同定(位置,セグメンテーション,分類)は,流出事故に対する現場応答に有益であるが,それは挑戦的である。HNSの現場光学イメージングに焦点を合わせて,本研究では,FastR-CNNアーキテクチャを用いたHNS同定のための単一スペクトル画像化の可能性を調べた。異なるシナリオにおける365nm(狭いUVバンド),青色チャネル画像(~400~600nmの可視広帯域)および典型的HNS(ベンゼン,キシレンおよびパーム油)のRGB画像における画像を,FastR-CNNの有無にかかわらず研究した。高速R-CNNを適用してHNS流出を位置決めし分類した。HNSの光学画像処理のための最適波長と対応する画像処理法を調査するために,Otsu,Maxエントロピー,および局所ファジィ閾値化法(LFTM)を含む,FastR-CNNベースの方法とオリジナルマスキング法を用いたセグメンテーションを研究した。また,本研究の分類とセグメンテーション結果を,多重スペクトルと全スペクトル画像に関する著者らの以前に発表された研究と比較した。結果は,FastR-CNNと組み合わせた365nmにおける単一スペクトルUVイメージングが,水の表面上に浮遊する透明HNSの自動同定に対して大きな可能性を有することを実証した。青色チャネルにおけるFastR-CNNを用いたRGB画像と画像はHNSセグメンテーションが可能である。Copyright 2020 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： *スペクトル画像 ,  計算機アーキテクチャ ,  セグメンテーション ,  画像処理 ,  曖昧さ ,  浮遊 ,  波長 ,  エントロピー ,  パーム油 ,  広帯域 ,  *有害物質 ,  光学画像 ,  *スペクトル ,  チャネル
準シソーラス用語： キシレン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 有害物質と有害物質 ,  スペクトル画像 ,  より速いR-CNN ,  流出応答 ,  ハイパースペクトルイメージング

分類 (2件)： その他の汚染原因物質  (SB05040W) ,  土壌汚染  (FB04100T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 有害物質 ,  流出 ,  同定 ,  スペクトル画像 ,  CNN