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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-10-11 14:30 深層学習を用いた音紋による船種同定の試み ○西村竜一・天間克宏（NICT）・服部聖彦（埼玉工大）・金子健司（東北マリン）・伊藤彰則（東北大）・藤井豊展（東北マリン）・木島明博（東北大）  EA2018-54 |
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| 抄録 | （和） | 近年，食文化のグローバル化による需要の高まりとそれに伴う価格高騰から，密漁が問題となっている．乱獲による生態系への将来的な影響も考慮すると，その損害は計り知れない．密漁船の捕縛は現行犯逮捕が必要であることから，関係者は寝ずの番を強いられており，大きな負担となっている．もし，人に変わって機械にその監視と通報をさせることができれば，この問題への解決策のひとつとして期待できる．密漁船は主に夜間に航行することから，船の走行時に発せられる音響的な特徴，つまり音紋に基づいて特定できることが望ましい．そこで，深層学習を用いてその可能性について検討した．実際の港湾を往来する船舶の音紋および映像を記録し，26日分のデータを元にして学習用データベースを生成した．作成したデータベースを用いて船種を14のクラスに分類し，音紋にラベリングを行い学習した上で，船種の自動判別を試みた．後処理として移動平均と2値化処理を加えて判定させた結果，船種によってはF値で最大0.9程度の精度で特定可能であることが判明した． |
| （英） | Poaching has recently become a serious problem due to the globalization of food culture and the accompanied rising prices. Considering bad effects on the global ecosystems by the overfishing, potential deficit would be enormous in the future. Workers on aquaculture are now forced to keep surveying a poaching boat throughout the night because such a boat should be caught in flagrante delicto. If a machine can do the job instead of humans, it would be a promising solution. Poaching boats usually move around in the dark. Therefore, it is desirable to detect them using characteristics of the sound, namely audio fingerprint, produced by each boat. We tried to develop such a system using Deep Neural Network (DNN). Sound and video of ships were continuously recorded and databases were constructed using the data for 26 days. Classification into 14 classes combined with a post process of moving average and binarization showed a performance of approximately 0.9 at most in F-measure depending on ship types. | |
| キーワード | （和） | 養殖 / 密漁監視 / ケプストラム / 実時間システム / 深層学習 / / / |
| （英） | Aquaculture / Poaching surveillance / Cepstrum / Real-time system / DNN / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 234, EA2018-54, pp. 1-6, 2018年10月. | |
| 資料番号 | EA2018-54 | |
| 発行日 | 2018-10-04 (EA) | |
| 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 | EA2018-54 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA |
| 開催期間 | 2018-10-11 - 2018-10-12 |
| 開催地（和） | いわき産業創造館（いわき市） |
| 開催地（英） | Iwaki business Innovation Center (Iwaki) |
| テーマ（和） | 応用／電気音響，一般 |
| テーマ（英） | Engineering/Electro Acoustics, and Related Topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2018-10-EA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた音紋による船種同定の試み |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study on ship type identification by use of deep neural network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 養殖 / Aquaculture |
| キーワード(2)（和/英） | 密漁監視 / Poaching surveillance |
| キーワード(3)（和/英） | ケプストラム / Cepstrum |
| キーワード(4)（和/英） | 実時間システム / Real-time system |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / DNN |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 西村 竜一 / Ryouichi Nishimura / ニシムラ リョウイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 天間 克宏 / Katsuhiro Temma / テンマ カツヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 服部 聖彦 / Kiyohiko Hattori / ハットリ キヨヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 埼玉工業大学 (略称： 埼玉工大) Saitama Institute of Technology (略称： Saitama Inst. of Tech.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金子 健司 / Kenji Kaneko / カネコ ケンジ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北マリンサイエンス拠点形成事業 (略称： 東北マリン) Tohoku Ecosystem-Associated Marine Sciences (略称： TEAMS) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 彰則 / Akinori Ito / イトウ アキノリ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤井 豊展 / Toyonobu Fujii / フジイ トヨノブ |
| 第6著者 所属（和/英） | 東北マリンサイエンス拠点形成事業 (略称： 東北マリン) Tohoku Ecosystem-Associated Marine Sciences (略称： TEAMS) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木島 明博 / Akihiro Kijima / キジマ アキヒロ |
| 第7著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-10-11 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2018-54 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.234 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-10-04 (EA) |
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