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| ■論文No. |
6P4-B-3 |
| ■ページ数 |
4ページ |
■発行日
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2023/10/31 |
| ■タイトル |
画像認識と画像処理フィルタを利用した海岸ゴミ汚染度の自動評価手法に関する基礎的研究 |
| ■タイトル(英語) |
Fundamental Study on Automatic Evaluation of Beach Debris Pollution Levels Using Image Recognition and Filtering |
| ■著者名 |
小松 真也(東京農工大学), 小菅 宏明(東京農工大学), 石田 寛(東京農工大学) |
| ■著者名(英語) |
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| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥440 |
| ■書籍種類 |
部門大会 |
| ■グループ名 |
【E】第40回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム |
| ■本誌掲載ページ |
ページ |
| ■キーワード |
海洋プラスチックゴミ|画像認識|ニューラルネットワーク|深層学習|セマンティックセグメンテーション|Marine plastic waste|Image recognition|Neural network|Deep learning|Semantic segmentation |
| ■要約(日本語) |
本研究では,海岸を撮影したスナップショット写真に画像認識を適用し,その海岸のゴミによる汚染度を自動評価する手法を開発する。深層学習ニューラルネットワークを用いてセマンティックセグメンテーションを行い,海岸画像の中で砂浜が写っている領域やプラスチックゴミが写っている部分を抽出して,砂浜のゴミによる被覆率を推定する。国土交通省が推奨する方法を基に目視で判定した汚染度レベルと相関のある数値が得られた。 |
| ■要約(英語) |
The aim of this study is to develop an automatic method for assessing beach debris pollution levels from snapshot photographs freely taken at beaches. Deep learning semantic segmentation is used to estimate the amount of debris on a beach in each photograph. The estimated pollution levels coincide well with the levels determined by humans. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
2,579Kバイト |
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