| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-17 11:20 水産養殖業における魚群異常検知システムへの転移学習導入 ○大西竣也・高橋竜一（茨城大）  SS2025-19 KBSE2025-19 |
|
| 抄録 | （和） | 大きな損失を生む養殖魚の突然死は予兆である異常行動の早期発見により防止できるが，目視で時監視することは困難である．この問題の解決のために先行研究では異常検知CNNを提案したが, 養殖環境が変わるたびに一から学習をしなおさなければならなくなるという問題がある. 本研究ではこのCNNへ転移学習を導入することで精度を大きく下げずに学習にかかる時間を短縮し, 学習を効率的に行えることを確認した. また転移学習時のモデルの層構造を減少させることでさらに時間を短縮できることを確認した. |
| （英） | Sudden death of farmed fish, which causes large losses, can be prevented by early detection of abnormal behavior, but it is difficult to monitor it visually at any time. To solve this problem, we proposed an abnormality detection CNN in a previous study, but the problem is that it must be relearned from scratch whenever the aquaculture environment changes. In this study, we introduced transfer learning to this CNN to reduce the learning time without significantly reducing the accuracy, and confirmed that the learning can be performed efficiently. We also confirmed that the time can be further reduced by decreasing the layer structure of the model during transition learning. | |
| キーワード | （和） | 養殖漁業 / CNN / 転移学習 / 異常検知 / / / / |
| （英） | Aquaculture industry / CNN / CNN，Transfer learning / Anomaly detection / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 116, KBSE2025-19, pp. 110-115, 2025年7月. | |
| 資料番号 | KBSE2025-19 | |
| 発行日 | 2025-07-08 (SS, KBSE) | |
| 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 | SS2025-19 KBSE2025-19 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS KBSE IPSJ-SE |
| 開催期間 | 2025-07-15 - 2025-07-17 |
| 開催地（和） | 札幌市教育文化会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ソフトウェア工学全般／知能ソフトウェア工学全般／ソフトウェアサイエンス全般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2025-07-SS-KBSE-SE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 水産養殖業における魚群異常検知システムへの転移学習導入 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Introducing transfer learning to a fish school anomaly detection system in the aquaculture industry |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 養殖漁業 / Aquaculture industry |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | 転移学習 / CNN，Transfer learning |
| キーワード(4)（和/英） | 異常検知 / Anomaly detection |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 大西 竣也 / Shunya Onishi / オオニシ シュンヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 茨城大学 (略称： 茨城大) Ibaraki University (略称： Ibaraki Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 竜一 / Ryuichi Takahashi / タカハシ リュウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 茨城大学 (略称： 茨城大) Ibaraki University (略称： Ibaraki Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-17 11:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | SS2025-19, KBSE2025-19 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.115(SS), no.116(KBSE) |
| ページ範囲 | pp.110-115 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-08 (SS, KBSE) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]