抄録
CF-009
CNNを用いた音響画像に基づく定置網内の魚種推定の精度向上
CNNを用いた音響画像に基づく定置網内の魚種推定の精度向上
近年，水産資源の乱獲が問題となっており，魚種ごとの資源管理が課題とされている．しかし，受動的漁法である定置網漁法において，定置網内にどのような魚種がいるのかは漁獲するまで不明であるため漁獲量の調整は容易ではない．
本研究では， 持続可能な漁業の実現に向けて，魚群探知機により取得された音響画像を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に適用して，定置網内にいる魚種を推定するシステムの開発を進めている．
本稿では，音響画像と魚種ごとの漁獲量を用いた魚種推定システムの精度向上を実現する手法を提案する．
本研究では， 持続可能な漁業の実現に向けて，魚群探知機により取得された音響画像を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に適用して，定置網内にいる魚種を推定するシステムの開発を進めている．
本稿では，音響画像と魚種ごとの漁獲量を用いた魚種推定システムの精度向上を実現する手法を提案する．
