深層学習を用いた密漁防止対策システム～赤外線画像による物体検出・位置特定技術の開発～

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC10-2

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): Anti-Poaching  System for Fisheries using Deep Learning - Development of Object Detection and Localization Technology using Thermal Images

著者名: 小林 政智（関東学院大学）,大越 信幸（株式会社エアーズ）,元木 誠（関東学院大学）

著者名(英語): Masatomo Kobayashi (Kanto Gakuin University),Nobuyuki Okoshi (AIRDS Co.,Ltd.),Makoto Motoki (Kanto Gakuin University)

キーワード: 赤外線画像|密漁防止|深層学習深層学習|Thermal Images|Anti-Poaching for Fisheries|Deep Learning

要約(日本語): 我が国の漁獲生産量は、長期的な減少傾向であるだけでなく、密漁問題が深刻化している。
既に、密漁対策として罰則の強化、監視艇や監視員による警備、監視用レーダの運用が行われているが、効果は限定的で密漁の被害はあとを絶たない。
そこで我々は、人的コストの削減ならびに夜間での密漁監視力強化のために、自律飛行システムおよび赤外線カメラを搭載したUAVを用いた密漁防止対策システムを開発する。
本発表では、密漁対策防止システムの要素技術である、物体検出モジュールを深層学習を用いて構築する手法およびUAVの位置から検出物体の位置を算出する位置特定モジュールを提案するとともに、その評価実験を行い、その結果を報告する。