WEKO3
アイテム
夜間航行船舶の検出と特徴量の抽出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221175
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221175b0b2f6b7-035b-4fc3-b82f-bd8a526c47d0
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z84-1X-07.pdf (911.6 kB)
|
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
|
| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | 夜間航行船舶の検出と特徴量の抽出 | |||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||
| 鳥羽商船高専 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 鳥羽商船高専 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 鳥羽商船高専 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 鳥羽商船高専 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 東京海洋大 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
村田, 雄斗
× 村田, 雄斗
× 近藤, 正樹
× 白石, 和章
× 片岡, 祐太
× 古谷, 雅理
|
|||||||||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 本研究では深層学習を用いた夜間航行船舶の検出と特徴量の可視化を行う。海上保安庁によると、過去10年で小型船舶の事故件数は減少しているが未だに多い。夜間、船舶が航行する際操船者は航海灯の灯で船舶を認識しなければいけなく、衝突事故になる例が多い。そこで、夜間航行の補助を行うため、深層学習を用いて映像から夜間航行船舶の検出を行う。また、深層学習アルゴリズムが出した結果を可視化するために、検出結果から特徴量のヒートマップ生成と、映像にマスクをかけることによるフレーム間の検出結果の変化で船舶のどの部分を船舶と認識しているか示す。可視化した結果を考慮し、教師データの再作成を行い、検出率の向上を目指す。 | |||||||||||||||
| 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84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 879-880, 発行日 2022-02-17 |
|||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||
