| 研究課題/領域番号 |
16K16221
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
自然共生システム
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| 研究機関 | 滋賀県立大学 (2018)
新潟大学 (2016-2017) |
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研究代表者 |
榎本 洸一郎 滋賀県立大学, 工学部, 講師 (80736603)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | Unmanned aerial vehicle / 動画像処理 / 画像復元 / 画像処理 / 浅海域 / メディアンフィルタ / ゆらぎ低減 / 深層学習 / 環境推定 / UAV / 画像計測 / 干潟 / 海洋環境推定 / 多クラス対応型領域拡張法 / パノラマ画像 / 画像解析 / 海洋保全 / 情報工学 |
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| 研究成果の概要 |
浅海域が含まれる空撮画像において，時間方向に対して中間フィルタによる平滑化処理を行う海面のゆらぎ低減手法を提案し，これまで困難だった海面や水面部のオルソ画像生成が可能となった．
また空撮画像を用いた，干潟の地形自動識別手法を提案した．提案手法では新たに砂場，水面，その他の3クラスでデータセットを作成し，学習・識別を行った．この結果，水面89.6％，砂場91.2％，その他94.0％と十分な精度が得られ，干潟の地形識別の可能性を示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
浅海域が含まれる空撮画像において，これまで困難だった海面や水面部のオルソ画像生成が実現したことにより，測量や環境調査など様々な分野でのUAVの活用の範囲が広がることが期待される．
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