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Poaching Surveillance System using Class B AIS Units

使用 B 级 AIS 装置的偷猎监控系统

基本信息

批准号：
21K04576
负责人：
岡村健史郎
金额：
$ 2.33万
依托单位：
National Institute of Technology(KOSEN), Oshima College
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04576/
关键词：
密漁監視 AIS 海上交通安全サーマルカメラ画像処理自動検出簡易AIS

项目摘要

本研究は，サーマルカメラと画像処理を用いた自動監視において，画像処理により検出した物体とAIS信号にある船舶名・位置情報を関連付け，検出物体の中から登録された漁船に該当する船舶を除く処理を自動化する安価な監視システムを構築することを目的としている．今年度の研究においては，実空間における船舶の位置推定が可能な領域を拡大する手法の検討を行った．船舶の位置推定においては，カメラから数百メートルの位置にある海上領域を対象に行っていたが，これをカメラから最大数キロ程度離れた領域を対象に，実世界上の座標上にて，パーティクルフィルターを用いて物体を追跡することが可能であることを確認した．従来，この処理には事前に，監視領域内に座標軸を設定し，巻き尺やレーザーメーターなどを用いてカメラの外部パラメータを推定する必要があった．これに対して，今年度は領域内を航行する船舶から発信されたAIS信号を受信すると同時にカメラからの画像を取得することで，信号に含まれる緯度・経度情報を用いて推定できることを確認した．これにより，カメラの外部パラメータ推定が容易にできるだけでなく，随時更新することに対する手法開発にも目途を立てることができた．最終年度においては，これらの知見を利用してカメラの外部パラメータ推定の自動化を行う予定である．更に，サーマルカメラから得られた画像内における船舶領域検出の精度向上を行った．従来の手法では，固有空間法を用いて背景を記述し，背景画像とは大きく異なる部分を侵入物体として検出していた．これに対して，今年度は機械学習を用いて船舶領域を検出する手法の応用も行った．これらの手法にはそれぞれ長所・短所があるため，最終年度においてはこれらの検出方法の統合を行う予定である．

This research aims at automatic monitoring of ship image processing, correlation of ship name and position information between detected object and AIS signal, and automatic monitoring of ship image processing. This year's study is aimed at exploring the spatial and temporal estimation of ship's position and the possible areas for further research. The position of the ship is estimated in the middle of the sea. In the future, this process is carried out in advance, and the coordinate axis in the monitoring field is set. This year, the ship sent a message to the ship, and the ship received a message from the ship. This is the first time that we've had a chance to update our tools. The final year is the year in which knowledge is utilized, and the year in which the external knowledge is utilized. The ship's field was searched out with precision upward. The method of "Inherent Space" is used to describe the background. This year's machine learning is a way of doing things in the field of ships. The final year is the integration of the method of detection.

项目成果

期刊论文数量（7）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Data Augmentation with 3DCG Models for Nuisance Wildlife Detection using a Convolutional Neural Network

DOI：
10.12792/icisip2021.032
发表时间：
2021
期刊：
The Proceedings of The 8th International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2021
影响因子：
0
作者：
Ryoke Naoya;H. Kitakaze;Ryo Matsumura
通讯作者：
Ryoke Naoya;H. Kitakaze;Ryo Matsumura

深層学習を用いた海洋ごみ認識システムの一考察

基于深度学习的海洋垃圾识别系统研究