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J-GLOBAL ID:202102252405557668   整理番号:21A1784510

衝突音の時間周波数特性を用いた機械学習に基づくシジミの選別の試み

A trial on corbicula sorting based on machine learning using time frequency characteristics of collision sound
著者 (4件):
資料名:
巻: 65th  ページ: ROMBUNNO.TS07-01-5  発行年: 2021年 
JST資料番号: X0014B  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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漁師たちは,落下試験により船上に落ちた二枚貝から良い二枚貝を選別する。この作業は重労働であるために自動選別が必要である。本研究の目的は,自動シジミ選別方法を開発することである。本論文は,衝突音の周波数特性または時間周波数特性を用い,機械学習に基づくシジミ選別法について述べる。(翻訳著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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音響測定  ,  漁労一般 
引用文献 (3件):
  • 堀内匡, 別府俊幸, 藤岡美博, 原元司, 音響信号に基づく不良シジミ貝判別に対するパターン認識手法の適用と評価, 知能と情報, Vol.20, No.5, pp. 817-822(2008).
  • 村田真治, 篠原寿広, 中迫昇, 衝突音を用いたシジミ貝の良否判別における周波数刻みの影響に関する一実験的考察, 日本音響学会研究発表会講演論文集 pp703-704 2018
  • 堀口遼太郎, 篠原寿広, 上保徹志, 中迫昇, 衝突音のパワースペクトルを用いたシジミの良否判の試み, 日本音響学会研究発表会講演論文集, pp279-280 202

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