画像認識を利用した海岸のプラスチックゴミ汚染度評価に関する基礎的検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MSS22018,CHS22012,BMS22017

グループ名: 【E】センサ・マイクロマシン部門 マイクロマシン・センサシステム/【E】センサ・マイクロマシン部門 ケミカルセンサ/【E】センサ・マイクロマシン部門 バイオ・マイクロシステム合同研究会

発行日: 2022/06/04

タイトル(英語): Fundamental Study on Evaluating Plastic Litter Pollution Levels on Beaches Using Image Recognition

著者名: 小管 宏明(東京農工大学),才木 拓海(東京農工大学),堀田 政二(東京農工大学),石田 寛(東京農工大学)

著者名(英語): Hiroaki Kosuge(Tokyo University of Agriculture and Technology),Takumi Saiki(Tokyo University of Agriculture and Technology),Seiji Hotta(Tokyo University of Agriculture and Technology),Hiroshi Ishida(Tokyo University of Agriculture and Technology)

キーワード: 深層学習|ニューラルネットワーク|画像認識|海洋プラスチックゴミ|Deep learning|Newral network|Image recognition|Marine plastic waste

要約(日本語): 本研究では，海岸を撮影したスナップショット写真に画像認識を適用し，その海岸のプラスチック汚染度を自動評価する手法を開発する。深層学習ニューラルネットワークを用いてセマンティックセグメンテーションを行い，海岸画像の中で砂浜が写っている領域やプラスチックゴミが写っている部分を抽出する。この結果を用い，ごみによる砂浜の被覆率を求めた結果，漂着ごみによる海岸の汚染度に相関のある数値が得られた。

要約(英語): The aim of this research project is to develop a method for automatically assessing plastic pollution levels of beaches by applying image recognition to snapshot photographs taken at beaches. A deep-learning neural network is used to perform semantic segmentation on snapshots of beaches to detect areas of beaches and litter in each image. Using this result, the coverage of the beach by litter is calculated to assess the amount of litter drifted ashore and accumulated on the beach. Here we present some initial results to show the promisingness of the proposed method and its current limitations.

本誌: 2022年6月7日-2022年6月8日マイクロマシン・センサシステム/ケミカルセンサ/バイオ・マイクロシステム合同研究会

本誌掲載ページ: 21-25 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,039 Kバイト