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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-09 15:20 定置網内音響画像からの魚種判別・漁獲量予測における汎化性能向上 ○森 雄斗・鈴木恵二・和田雅昭（公立はこだて未来大）  AI2019-63 |
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| 抄録 | （和） | 定置網漁業は様々な問題を抱えている．その一つに特定魚種に対する漁獲制限に対応することが困難という問題がある．現在の漁業では，魚群探知機による魚影の把握のみに留まり，魚種や漁獲量を推定するシステムは確立されていない．先行研究であるCNNを用いた魚群探知機による魚種判別において汎化性能が向上するような学習が行えないことが明らかになってきている．本研究では，これまでの魚種判別の学習における問題点を教師データの分割方法と人工的な音響画像を用いた実験により明らかにし，新たな学習方法について検討する．また，非階層クラスタ分類を用いた漁獲量予測の可能性について検討する． |
| （英） | A Set-Net fishery has various problems. One of the problems is that it is difficult to cope with fishing restrictions for specific fish species. This is because we do not know the type of fish and the amount of catch until the net is lifted from the sea. In the current fishery, the images of the fish are grasped by the fish finder. A system to estimate the fish species and catch is not established. It has become clear that previous studies cannot perform learning to improve generalization performance. In this study, the problems were clarified in the learning of fish species discrimination up to now by the experiment using a training data division method and artificial echo images. In addition, the possibility of catch prediction is examined by performing multi-class classification using the created clusters. | |
| キーワード | （和） | 魚群探知機 / 定置網漁業 / クラスタリング / 深層学習 / 魚種判別 / 漁獲量予測 / / |
| （英） | Fish finder / Set net fishery / Clustering / Deep learning / Fish species discrimination / Fish catch prediction / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 469, AI2019-63, pp. 55-60, 2020年3月. | |
| 資料番号 | AI2019-63 | |
| 発行日 | 2020-03-01 (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 | AI2019-63 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI IPSJ-ICS JSAI-SAI JSAI-DOCMAS JSAI-KBS |
| 開催期間 | 2020-03-08 - 2020-03-09 |
| 開催地（和） | ルスツリゾートホテル |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 社会システムと情報技術研究ウィーク2020 |
| テーマ（英） | Workshop of Social System and Information Technology (WSSIT20) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2020-03-AI-ICS-SAI-DOCMAS-KBS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 定置網内音響画像からの魚種判別・漁獲量予測における汎化性能向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of generalization performance in fish species discrimination and catch prediction using echo sounder images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 魚群探知機 / Fish finder |
| キーワード(2)（和/英） | 定置網漁業 / Set net fishery |
| キーワード(3)（和/英） | クラスタリング / Clustering |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | 魚種判別 / Fish species discrimination |
| キーワード(6)（和/英） | 漁獲量予測 / Fish catch prediction |
| 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） | 森 雄斗 / Yuto Mori / モリ ユウト |
| 第1著者 所属（和/英） | 公立はこだて未来大学 (略称： 公立はこだて未来大) Future University Hakodate (略称： FUN) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 恵二 / Keiji Suzuki / スズキ ケイジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 公立はこだて未来大学 (略称： 公立はこだて未来大) Future University Hakodate (略称： FUN) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和田 雅昭 / Masaaki Wada / ワダ マサアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 公立はこだて未来大学 (略称： 公立はこだて未来大) Future University Hakodate (略称： FUN) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-09 15:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2019-63 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.469 |
| ページ範囲 | pp.55-60 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-03-01 (AI) |
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