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魚市場での魚種選別のための深層学習を用いた魚画像認識技術の開発

研究課題

産学が連携した研究開発成果の展開 研究成果展開事業 研究成果最適展開支援プログラム(A-STEP) トライアウト トライアウト

体系的番号 JPMJTM20H7
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJTM20H7

研究代表者

志久 修  佐世保工業高等専門学校, 電子制御工学科, 教授

研究期間 (年度) 2020 – 2021
概要長崎県の基幹漁業である旋網漁業では、アジ、サバ、イワシなど様々な魚種が交ざった状態で水揚げされる。水揚げされた魚は人手によって種類ごとに選別されるが、作業員不足のため時間がかかり、魚の鮮度低下や漁の回転率低下の問題がある。いくつかの大学等や企業において画像認識による魚種選別が研究されているが実用化例は数例のみである。我々は画像認識の分野で画期的な成果を上げている深層学習を活用した魚種選別の基礎研究を行っており、試作機などを開発した。本研究ではこれらの研究成果を発展させ、魚が写った画像から魚に関する情報(魚種、数、大きさ等)を自動的に取得する新たな画像認識技術を開発する。

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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2020-12-16   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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