講演情報
[9-10]深層学習を用いた水面検出精度の向上
*伊藤 良栄1、森川 正太2、友松 貴志3、岡島 賢治1 (1. 三重大学大学院生物資源学研究科、2. 三重大学生物資源学部、3. 株式会社クロノステック)
キーワード：
リモートセンシング、水管理、画像処理、深層学習
定点カメラで撮影した画像から開水路流流れの水深を推定する。前年度は水面検出率が当初の予想より低かったので、本報では深層学習の手法であるセマンティックセグメンテーションを用いて水面検出率の向上を試みた。その結果平均水面検出率は23%から89％へと向上した．検出率低かった2NOBAでは水位標の下部が見切れているため射影変換がうまく行えていないが，画角を調整することで水面検出率の向上が見込まれる．