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J-GLOBAL ID：201802275777493088   Reference number：18A1493188

人工知能技術の船舶海洋分野での活用 沿岸カメラ画像からの船影の検出と船種の認識への深層学習の適用

Author (4)： KOBAYASHI MITSURU (海上技術安全研) ,  NIWA YASUYUKI (海上技術安全研) ,  FUKUTO JUNJI (海上技術安全研) ,  IWASAKI KAZUHARU (日本エヌ・ユー・エス)
Material： Kanrin  (咸臨)
Issue： 79  Page： 28-31  Publication year： Jul. 10, 2018 
JST Material Number： G0174B  ISSN： 1880-3725  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *artificial intelligence ,  *ship ,  *littoral zone ,  identification system ,  camera ,  Smartphone ,  experiment ,  accident ,  *image recognition ,  network structure ,  algorithm ,  marine accident ,  landscape perception ,  *deep learning ,  *object detection ,  Automatic Identification System ,  boat
Semi thesaurus term： AIS ,  *camera image ,  types ,  small ship

JST classification (2)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Other waterborne transportation and service  (TD01030Q)

Reference (7)：

• 1)海上保安庁:平成29年における海難発生状況(確定値),2018.
• 2)海上保安庁:平成29年海難の現況と対策,2018.
• 3)笠原光仁:漁船事故の現状と安全対策,海と安全,第570号,2016.
• 4)Alex Krizhevsky: “Imagenet classification with deep convolutional neural networks”, Advances in neural information processing systems, 2012.
• 5)Ren: “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”, Advances in neural information processing systems, 2015.

Terms in the title (8)： 人工知能技術 ,  船舶 ,  海洋 ,  活用 ,  沿岸 ,  カメラ画像 ,  船 ,  深層学習