東京大学工学コンピテンシ PBL Team
UT Engineering Competency PBL Team
- Y
- 01-01
- センサーとAIを用いて魚を監視するプラットフォームの実現
- Realization of a platform to monitor the fish using sensors and AI
ソニーのSPRESENSEカメラモジュールを使用して画像を撮影する方法を紹介します。また、画像内の魚が、YOLOv5アーキテクチャに基づく深い畳み込みニューラルネットワークを使用して、後でどのように識別されたかを説明します。これら2つを組み合わせることで、気候変動と魚の個体数や回遊パターンとの関係についての洞察を得ることが期待されています。
プロフィール
気候変動、乱獲、汚染は私たちの魚の個体数を脅かしています。魚の回遊や移動に関するデータを収集する海洋モニタリングプラットフォームを提案します。 太平洋クロマグロは私たちの最初の標的種でした。イメージセンサーとしてソニーのSPRESENSEカメラモジュールを使用しました。画像内の魚は、後にYOLOv5アーキテクチャに基づく深い畳み込みニューラルネットワークを使用して識別されました。東京大学工学研究科チーム。