機械学習を用いた海藻の生育状況の推定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-035

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Prediction of Growth Situation of Seaweed using Machine Learning

著者名: 岡界斗（徳島文理大学）,坂東宏和（徳島文理大学）,三好真千（徳島文理大学）,中山裕之（徳島文理大学）

著者名(英語): Kaito Oka (Tokushima Bunri University),Hirokazu Bando (Tokushima Bunri University),Machi MIyoshi (Tokushima Bunri University),Hiroyuki Nakayama (Tokushima Bunri University)

キーワード: 画像処理|機械学習|水産業|画像処理|キカイガクシュウ|スイサンギョウ

要約(日本語): 水産業への情報技術の適用として，ノリ養殖に画像処理と機械学習を用いて生育状況を推定することで生産を補助することを検討した。撮影されたノリ画像から，面積や重量などを推定するために機械学習手法を用いた。収穫後画像と養殖網画像に対し，Support Vector Machine 及びSegmentation手法を適用することで，有効な推定ができることを確認した。

本誌掲載ページ: 48-49 p

原稿種別: 日本語