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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-08-27 15:25 機械学習を用いた海岸漂着ごみ定量化手法の構築 ○加古真一郎・有働冬采・森田翔平・種田哲也（鹿児島大）  AI2018-22 |
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| 抄録 | （和） | 海岸漂着ごみ問題は、早急に対策が必要な地球環境問題の一つである。これまでも多くの研究者や地方自治体等によって、漂着ごみ定量化のための海岸踏査が行われてきたが、人手によるゴミ回収に基づいたこれらの調査は統一した手法が取られていないため、蓄積されたデータの質に一貫性がなく、データ間の比較も難しい。一部の研究では、画像解析が導入されたものの、漂着ごみ判定の一部に主観が混ざり、その汎用性は高くない。そこで本研究は、漂着ごみ画像の色相・彩度・明度を学習データとした機械学習を画像解析に組み込むことで、新しい海岸漂着ごみ定量化手法を構築し、その有用性の検証を行った。その結果、本研究で構築した手法は、過去の研究で用いられた手法と比べて、より客観性が高く汎用的であり、対象物を精度よく抽出可能であることがわかった。 |
| （英） | This study attempts to construct a new image processing method for detecting the pixels of colored marine debris on the beach photographs. This method involves generating a learning data using HSV (Hue, Saturation, Value) color space to perform a machine learning. The image processing method with machine learning constructed in this study is well capable of detecting the marine debris pixels of various colors accurately and objectively compared with the previous method which used color references constructed in the uniform colors space. The image processing method in this study allows us to estimate the marine debris abundance from the photographs regardless of their lightness values. | |
| キーワード | （和） | 海岸漂着ごみ / 画像解析 / 機械学習 / 客観性 / 汎用性 / ドローン観測 / / |
| （英） | Marine debris / image processing method / machine learning / objectivity / versatility / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 197, AI2018-22, pp. 51-54, 2018年8月. | |
| 資料番号 | AI2018-22 | |
| 発行日 | 2018-08-20 (AI) | |
| ISSN | 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 | AI2018-22 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2018-08-27 - 2018-08-27 |
| 開催地（和） | 大阪大学吹田キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「地球環境観測と人工知能」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2018-08-AI |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた海岸漂着ごみ定量化手法の構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 海岸漂着ごみ / Marine debris |
| キーワード(2)（和/英） | 画像解析 / image processing method |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 客観性 / objectivity |
| キーワード(5)（和/英） | 汎用性 / versatility |
| キーワード(6)（和/英） | ドローン観測 / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加古 真一郎 / Shin'ichiro Kako / カコ シンイチロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 鹿児島大学 (略称： 鹿児島大) Kagoshima University (略称： Kagoshima Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 有働 冬采 / Ayato Udo / ウドウ アヤト |
| 第2著者 所属（和/英） | 鹿児島大学 (略称： 鹿児島大) Kagoshima University (略称： Kagoshima Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森田 翔平 / Shohei Morita / モリタ ショウヘイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 鹿児島大学 (略称： 鹿児島大) Kagoshima University (略称： Kagoshima Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 種田 哲也 / Tetusya Taneda / タネダ テツヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 鹿児島大学 (略称： 鹿児島大) Kagoshima University (略称： Kagoshima Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-08-27 15:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2018-22 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.197 |
| ページ範囲 | pp.51-54 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-08-20 (AI) |
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