講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-01-26 09:25
広帯域スプリットビームを用いたディープラーニングによる魚種識別システムの開発 ○金城篤史・松尾行雄(東北学院大)・今泉智人(水研セ水工研) US2016-108 |
抄録 |
(和) |
遠隔的に魚種識別する方法として,エコーを用いた音響的魚種識別がある.自由遊泳中の魚群から個体ごとの魚種識別を行うには,個々の魚のエコー(単体エコー)を抽出する必要がある.広帯域スプリットビームシステムを用いることで単体エコーを抽出し,魚の位置を計算し,魚種識別のための特徴量であるTSスペクトルを計算することができる.本研究では,このTSスペクトルを用い,水産有用魚種のアジ、サバ、カタクチイワシの3種の個体ごとの識別を従来手法である最近傍法と機械学習の一つであるディープラーニングにより行った.最初に釣り等で魚種が明らかなデータを教師データとした.交差検証を行い,3魚種の平均識別率が最近傍法に比べて10ポイント高い約68%の識別率が得られた. |
(英) |
pecies classification using an acoustic sounder is important for fisheries. With schools of mixed species, it is necessary to isolate individual fish echoes in order to classify individual fish species from echoes. A broadband signal, which offered the advantage of high-range resolution, was applied for this purpose, and the positions of fish were estimated using the split-beam system. The target strength (TS) spectra of individual fish echoes could be computed from isolated echoes and estimated positions. In this paper, we proposed the fish classification system by using these TS spectra. We examined two methods, which were Nearest Neighbor Algorithm (NNA) and Deep Learning as machine learning. Subject species were chub mackerel (Scomber japonicas), Japanese jack mackerel (Trachurus japonicus) and Japanese anchovy (Engraulis japonicas). It was found that the classification rates using the Deep Learning were superior to those using the NNA and the classification rate using Deep Learning was about 68%. |
キーワード |
(和) |
機械学習 / ディープラーニング / 魚種識別 / スプリットビーム / / / / |
(英) |
Machine Learning / Deep Learning / Fish classification / Split-Beam, / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 419, US2016-108, pp. 173-178, 2017年1月. |
資料番号 |
US2016-108 |
発行日 |
2017-01-18 (US) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
US2016-108 |
研究会情報 |
研究会 |
EA US |
開催期間 |
2017-01-25 - 2017-01-26 |
開催地(和) |
同志社大学 室町キャンパス 寒梅館 |
開催地(英) |
Doshisha Univ. |
テーマ(和) |
<音響・超音波サブソサイエティ合同研究会>応用/電気音響,超音波,一般 |
テーマ(英) |
[Joint Meeting on Acoustics and Ultrasonics Subsociety] Engineering/Electro Acoustics, Ultrasonic and Underwater Acoustics, and Related Topics |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
US |
会議コード |
2017-01-EA-US |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
広帯域スプリットビームを用いたディープラーニングによる魚種識別システムの開発 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Development of species classification system by the deep learning using the broadband split-beam |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
機械学習 / Machine Learning |
キーワード(2)(和/英) |
ディープラーニング / Deep Learning |
キーワード(3)(和/英) |
魚種識別 / Fish classification |
キーワード(4)(和/英) |
スプリットビーム / Split-Beam, |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
金城 篤史 / Atsushi Kinjo / キンジョウ アツシ |
第1著者 所属(和/英) |
東北学院大学 (略称: 東北学院大)
Tohoku Gakuin University (略称: TGU) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
松尾 行雄 / Ikuo Matsuo / マツオ イクオ |
第2著者 所属(和/英) |
東北学院大学 (略称: 東北学院大)
Tohoku Gakuin University (略称: TGU) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
今泉 智人 / Tomohito Imaizumi / イマイズミ トモヒト |
第3著者 所属(和/英) |
水産研究・教育機構 水産工学研究所 (略称: 水研セ水工研)
Fisheries Research Agency National Research Institute of Fisheries Engineering (略称: FRA,NRIFE) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2017-01-26 09:25:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
US |
資料番号 |
US2016-108 |
巻番号(vol) |
vol.116 |
号番号(no) |
no.419 |
ページ範囲 |
pp.173-178 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2017-01-18 (US) |
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