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揚げ物調理支援のための画像による油中食材の追跡
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214880
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2148802d7dc8c1-a56e-4208-aee0-67d78f28d0a7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z83-1N-02.pdf (1.1 MB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 揚げ物調理支援のための画像による油中食材の追跡 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 京産大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 京産大 | ||||||||||
| 著者名 |
工藤, 央一郎
× 工藤, 央一郎
× 平井, 重行
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本研究は，人手不足の調理現場において，フライヤーで加熱調理中の食材の管理を自動化することで調理場全体の作業効率を向上させることを目的としている．発表では，気泡により油中の食材領域が不明確な画像に対する，深層学習を用いた個別食材領域の判別と追跡手法について説明する．ここでは，深層学習のアルゴリズムとしてMask-RCNNを用いており，調理画像にインスタンス・セグメンテーションを施すことで，食材の領域抽出と個数判別を試みた．これら2つの処理をMask-RCNN単体で同時に行う手法と，別々のモデルで処理する二段階の手法について，それぞれの学習モデルの精度を検証した．また，抽出された食材領域の時系列追跡の精度についても検証を行った． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 149-150, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
