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水中でのデータ通信は低速であるため、一般的に自律型海中ロボット (Autonomous Underwater Vehicle, AUV) によって観測された画像はAUVを回収するまでは確認できない。本研究では、半余弦関数ウェーブレットネットワークにより特に注目すべき画像のみを自動抽出し、データサイズの削減によって低速不安定な水中通信環境においても観測中の物体をリアルタイムにモニタリングするシステムを開発した。本システムでは画像のデータサイズを4%以下に削減しながらも、画像中の物体の識別に充分な特徴を残すことに成功した。
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