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J-GLOBAL ID：202102261204254712   整理番号：21A0669941

高分解能リモートセンシング画像に基づく石油生産関連オブジェクトの自動認識のための深層学習【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning for Automatic Recognition of Oil Production Related Objects based on High-Resolution Remote Sensing Imagery

著者 (10件)： Zhang Nannan (Research Institute of Petroleum Exploration & Development, PetroChina,Beijing,China,100080) ,  Zhao Hang (Research Institute of Petroleum Exploration & Development, PetroChina,Beijing,China,100080) ,  Liu Yang (Research Institute of Petroleum Exploration & Development, PetroChina,Beijing,China,100080) ,  Liu Song (Research Institute of Petroleum Exploration & Development, PetroChina,Beijing,China,100080) ,  Ma Zhiguo (Research Institute of Petroleum Exploration & Development, PetroChina,Beijing,China,100080) ,  Guo Hongyan (Research Institute of Petroleum Exploration & Development, PetroChina,Beijing,China,100080) ,  Dong Wentong (Research Institute of Petroleum Exploration & Development, PetroChina,Beijing,China,100080) ,  Zhou Hongying (Research Institute of Petroleum Exploration & Development, PetroChina,Beijing,China,100080) ,  Sun Zhongyong (Research Institute of Petroleum Exploration & Development, PetroChina,Beijing,China,100080) ,  Qian Kaijun (Research Institute of Petroleum Exploration & Development, PetroChina,Beijing,China,100080)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 2839-2842  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 石油生産施設の位置および土地利用を効果的に監視し,石油地域における生産排出は油田のHSE管理にとって非常に重要である。本研究では,2クラスの石油生産関連オブジェクトにおける10万のラベル付き高解像度画像からなる位置ベース石油遠隔センシングデータセット(PetroRSデータセット)を構築した。データ増強の2つの異なる形態の後,データセットは9倍拡大した。ベースラインとして予備的結果を設定するために,PetroRSデータセットに深層学習法であるFaster R-CNNを適用した。これに基づき,拡張データセットを訓練し,スケールとアスペクト比統計に基づく最適化アンカーによりモデルを改善した。結果は以下を示した。(1)Faster R-CNNモデルは,それぞれ76%と32%の精度で,自動的に2つのクラスの油生産関連オブジェクトを検出することができた。(2)拡張データセットによるモデル訓練は,ベースラインと比較して5%以上の精度増加のより良い結果を与えた。(3)最適化アンカによる改良モデルは,基準線と比較して,10%以上の精度増加によって,より良い結果を得た。深層学習は石油産業におけるリモートセンシング技術の適用に関して,新しい実用的で適用可能なアイデアを提供できると信じる。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *石油 ,  土地利用 ,  アスペクト比 ,  油田 ,  *採油 ,  *リモートセンシング ,  基準線 ,  石油工業 ,  *高分解能
準シソーラス用語： 高精細画像 ,  *自動認識 ,  *リモートセンシング画像 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高分解能 ,  リモートセンシング画像 ,  石油 ,  オブジェクト ,  自動認識 ,  深層学習