作成年度 | 2020 年度 |
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論文名 | 畳み込みニューラルネットワークを用いた植物プランクトン画像の自動判別システムの構築試行 |
論文名(和訳) | |
論文副題 | |
発表会 | 第57回環境工学研究フォーラム |
誌名 | 土木学会第57回環境工学研究フォーラム |
巻・号・回 | |
発表年月日 | 2020/12/09 ~ 2020/12/11 |
所属研究室/機関名 | 著者名(英名) |
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土木研究所 | 對馬育夫 |
土木研究所 | 服部啓太 |
土木研究所 | 山下洋正 |
抄録 |
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現在,国交省直轄のダム貯水池の管理において,定期的な動植物プランクトンのモニタリングが行われている.同定は,光学顕微鏡を用いて行われているが,熟練技術者の減少が懸念されており,精度,省力化,生産性向上の観点も踏まえ,対応方策が求められている.本研究では,動植物プランクトンの同定を,より効率的に行うことを目的に,機械学習による画像解析技術を用いたプランクトン自動判別システムの構築を目指している.今回は,インターネット上から収集した19種約2,500枚の画像を用い,機械学習による画像分類を試みた.収集した画像数は限定的であったが,既往のニューラルネットワークのモデルで判別プログラムを試作した結果,全体として80%程度の正答率を得ることができた.また,形状が類似している植物プランクトン種の正答率は約60%と低く,教師画像数の不足が原因と推測された.今後は,画像数を増やした学習を検討している. |