海洋環境保全に資するための深層学習技術を用いた赤潮プランクトンの検出と種別判定

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC8-4

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): Detection and Type Determination of Red Tide Plankton Using Deep Learning Technology for Ocean Conservation

著者名: 戸田 真志（熊本大学）,河野 友香（熊本大学）,右田 雅裕（熊本大学）,上村 海斗（高知県水産試験場）,占部 敦史（高知県庁）,山口 晴生（高知大学）,坂本 節子（水産研究・教育機構）,外丸 裕司（水産研究・教育機構）

著者名(英語): Masashi Toda (Kumamoto University),Tomoka Kawano (Kumamoto University),Masahiro Migita (Kumamoto University),Kaito Kamimura (Kochi Prefectural Fisheries Experimental Station),Atsushi Urabe (Kochi Prefectural Office),Haruo Yamaguchi (Kochi University),Setsuko Sakamoto (Fisheries Technology Institute, Japan Fisheries Research and Education Agency),Yuji Tomaru (Fisheries Technology Institute, Japan Fisheries Research and Education Agency)

キーワード: 赤潮プランクトン|種別判定|深層学習|画像処理|Red Tide Plankton|Type Determination|Deep Learning|Image Processing

要約(日本語): 赤潮は海中プランクトンの異常増殖による現象であり、その発生は魚類の大量死を引き起こし、甚大な漁業被害をもたらす。現在、赤潮に関する研究では、プランクトンの種類や数量の調査を目視によって行われており、これには莫大な時間と労力が必要である。本研究ではｍ深層学習技術を用いることで、多種多様な海洋プランクトンの画像からプランクトンの種類を分類し、赤潮の原因となるプランクトンの検知を試みる。これにより、水産現場での赤潮警報発出の判断を支援することに加え、赤潮発生の研究や予測などに寄与することを目指す。