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J-GLOBAL ID：202002260381689038   整理番号：20A0194504

U形完全畳込みネットワークと二次異方性Gaussカーネルを用いた自動化Artemia長測定【JST・京大機械翻訳】

Automated Artemia length measurement using U-shaped fully convolutional networks and second-order anisotropic Gaussian kernels

著者 (3件)： Wang Gang (KERMIT, Department of Data Analysis and Mathematical Modelling, Ghent University, Coupure Links 653, B-9000 Gent, Belgium) ,  Van Stappen Gilbert (Department of Animal Sciences and Aquatic Ecology, Ghent University, Coupure Links 653, B-9000 Gent, Belgium) ,  De Baets Bernard (KERMIT, Department of Data Analysis and Mathematical Modelling, Ghent University, Coupure Links 653, B-9000 Gent, Belgium)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 168  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  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： 小型甲殻類動物プランクトン動物であるブラインシュリンプArtemiaは,水産養殖における幼生魚およびエビに対する生きた餌として普遍的に使用されている。Artemia研究において,Artemia画像からの長さ情報を得るために,自動化技術にアクセスすることが非常に望まれる。しかし,この問題はこれまで文献では扱われてこなかった。さらに,従来の画像ベースの長さ測定法は,非剛体体の歪,成長段階にわたる変化,触角と他の付属器からの干渉により,Artemia長を測定するために容易に移動できない。この問題を扱うために,250画像を含むデータセットと長さ測定線の対応するラベルマップを編集した。U形完全畳込みネットワーク(UNET)と二次異方性Gaussカーネルを用いた自動化Artemia長測定法を提案した。与えられたArtemia画像に対して,設計したUNETモデルを用いて,長さ測定線構造を抽出し,次に,二次Gaussカーネルを用いて,長さ測定線構造を薄い測定線に変換した。比較のために,従来の魚の長さ測定法に従い,数学的形態と多項式曲線あてはめを用いて非学習ベースの方法を開発した。提案した方法を評価し,収集したデータセットから得た100のテスト画像に対する競合法を評価した。実験結果は,提案した方法が画像中のArtemia物体の長さを正確に測定でき,1.16%の平均絶対百分率誤差を得ることを示した。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： *畳込み ,  線構造 ,  *Artemia ,  甲殻類 ,  *ネットワーク ,  曲線あてはめ ,  学習 ,  *自動化 ,  養殖 ,  神経回路網 ,  触角 ,  成長段階 ,  動物 ,  多項式 ,  動物プランクトン

著者キーワード (8件)： Artemia長測定 ,  U形神経回路網 ,  二次異方性Gaussカーネル ,  数学的形態学 ,  60G35 ,  62H35 ,  68T45 ,  68U10

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  牛  (FD02020Y) ,  測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (6件)： U形 ,  畳込み ,  異方性 ,  Gaussカーネル ,  自動化 ,  Artemia