養殖魚モニタリングのための機械学習を用いた可視光通信手法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC1-6

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): A study on visible light communication method using machine learning  for fish farm monitoring

著者名: 倉澤 怜音（近畿大学）,谷口 義明（近畿大学）

著者名(英語): Reon Kurasawa (Kindai University),Yoshiaki Taniguchi (Kindai University)

キーワード: 可視光通信|無線通信|機械学習機械学習|Visible Light Communication|wireless communication|machine learning

要約(日本語): 我々の研究グループではこれまでに養殖マグロのような魚に対してセンサ端末を装着し情報を収集する養殖魚モニタリングシステムを検討してきた．
このシステムでは，魚に装着されたセンサ端末から得られた魚の生体情報をRGBの色情報に変換してフルカラーLEDで送信する．
このLEDの光を生簀下部に設置した半天球カメラで受信し，撮影された画像から色情報を特定，データを復号する．
先行研究では，二進数で表された生体情報からIEEE802.15.7で規定されているCSK(Color Shift Keying)に沿って情報を復元していた．
しかしながらCSKは地上での可視光通信を想定したもので，水中可視光通信を想定していない．
そこで本研究では，RGBの色判定に機械学習を用いることで水中での通信環境に適応させ，精度の向上を図る．