密漁対策システムにおける赤外線カメラを用いた物体検出手法

カテゴリ：部門大会

論文No：TC8-1-3

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Object Detection Method Using Infrared Cameras for an Anti-Poaching Surveillance System

著者名：日下 誠士（関東学院大学）,大越 信幸（エアーズ）,元木 誠（関東学院大学）

著者名(英語)： Seiji Kusaka (Kanto Gakuin university),Nobuyuki Okoshi (AIRDS),Makoto Motoki (Kanto Gakuin university)

キーワード：密漁対策,物体検出,UAV／赤外線カメラUAV／赤外線カメラ,Illegal Fishing Prevention,Object Detection,UAV / Infrared Imaging

要約(日本語)：我が国の漁獲生産量は長期的に減少傾向にあり、近年では密漁の深刻化が大きな課題となっている。従来の罰則強化や監視艇、レーダーによる警備では効果が限定的であり、特に夜間や休漁中の監視体制の強化が求められている。そこで本研究では、赤外線カメラを搭載した自律飛行型UAVを用いて、人的コストを抑えつつ夜間における密漁監視力を強化するシステムの構築を目指した。深層学習による物体検出モジュールではYOLOを活用し、可視光画像で学習後、赤外線画像への転移学習を実施した。データセットIとIIで性能を比較した結果、再現率が高く見逃しの少ないデータセットIIが本システムに適していると判断された。位置特定モジュールでは、UAVのGPSやカメラ情報、検出物体の位置から物体の経緯度を幾何学的に推定し、最大誤差30m以内で特定が可能であることを確認した。今後は現地での実証実験を通じて有効性を検証し、実用化を目指す。

本誌掲載ページ：322-328p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：986Kバイト