Conceitos Básicos
水中ロボットを使用して魚網の生物付着状況を自動的に推定する手法を提案する。
Resumo
本研究では、水中ロボット(ROV)を使用して魚網の生物付着状況を自動的に推定する手法を提案している。
まず、ROVにアコースティック位置推定システムを搭載し、自律制御を実現する。次に、画像セグメンテーションのためのニューラルネットワークモデルを開発し、魚網の状態を正確に推定する。
実験では、コントロールされた環境下で生物付着を模擬した魚網を使用し、提案手法の有効性を検証した。結果、生物付着の推定精度は平均絶対誤差2.5%と高い精度を示した。
今後は、実際の養殖場での検証を行い、ヘテロジニアスなロボットシステムとの統合を目指す。
Estatísticas
養殖場の生物付着状況を正確に推定することで、効率的な網の洗浄タイミングを決定できる。
水中ロボットを使用することで、人間の潜水作業を削減し、コストと安全性の向上が期待できる。
提案手法の生物付着推定精度は平均絶対誤差2.5%と高い精度を示した。
Citações
"水中ロボットを使用して魚網の生物付着状況を自動的に推定する手法を提案する。"
"実験では、コントロールされた環境下で生物付着を模擬した魚網を使用し、提案手法の有効性を検証した。"
"結果、生物付着の推定精度は平均絶対誤差2.5%と高い精度を示した。"