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首页> 外文会议>土木学会水工学委員会河川部会;河川技術に関するシンポジウム >AI画像解析による汽水性希少ハゼ類の生息状況の予測手法の開発
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AI画像解析による汽水性希少ハゼ類の生息状況の予測手法の開発

机译：AI图像分析开发栖息地栖息地栖息地栖息地的预测方法

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本研究では近年広く活用されている深層学習の一つである畳み込みニューラルネットワークを用いて，干潟のハゼ科魚類の在/不在を干潟の画像から判別する方法を開発した．ハゼ科魚類の3種の判別の正解率は0.72~0.735と比較的高く，さらに「不在」に対する正答率である特異率は0.81~0.94と極めて高い結果となった．したがって，この手法により明らかに3種が生息してないエリアを判別して，野外調査を省力化することが可能になると考えられる．また，今回は胸高から撮影したデジカメ画像を用いているが，これを一定高度から撮影したUAV空撮画像に置き換えて，質の高いインプットデータを用意することが可能である．このような改善によって「在」に対する正答率も向上が期待され，より実用的な干潟生物の生息状況の予測手法を確立できると考えられる．
机译：在这项研究中，深度学习的一个被广泛使用，近年来使用使用卷积神经网络滩涂如何确定从滩涂的图像的存在/不存在小行星鱼的发达。手术刀三口之家的歧视正确答案率是0.72〜0.735这是比较高的，正确答案率“缺席”赔率导致的0.81至0.94非常高的结果。所以，很显然，三种类型不在此居住的方法据认为，这将有可能节省的户外调查有可能的。另外，此时，从胸部高度拍摄的数码相机图像从一定高度UAV空中射击，但使用这种与图像替换以制备高质量的输入数据这是可能的这种改善“现有”正确答案率也有望提高，更加实用的滩涂生物它被认为是栖息地的预测方法

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