A Study on Type Identification of Ship Underway using AI

Author:

HIDAKA Yasuyuki1,NAKAMURA Hideaki2,TAMARU Hitoi3,MUTA Naoki1,TSUKISAKA Akihiro1,MIZUI Shinji1

Affiliation:

1. 中電技術コンサルタント(株)

2. 山口大学大学院

3. 東京海洋大学

Publisher

Japan Institute of Navigation

Subject

Applied Mathematics,General Mathematics

Reference13 articles.

1. (1) 日高康之・中村秀明・山田多津人・牟田直樹・大野遼太郎・水井真治:AIを活用したレーダ反射強度分布データによる船種識別に関する研究, 日本航海学会予稿集10巻1号,pp. 9-12, ,2022.

2. (2) Bochkovskiy, A., Wang C-Y., & Liao H-Y. Mark : YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection, arXiv:2004.10934, 2020.

3. (3) Alex Krizhevsky ・ Ilya Sutskever ・ Geoffrey E,Hinton: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2012), pp.1-9, 2012.

4. (4) K.Simonyan・A.Zisserman,:Very deep convolutional networks for large-scale image recognition, arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.

5. (5) 大中臨・赤松良久・間普真吾・乾隆帝・花岡拓身:UAV空撮画像を用いた機械学習によるアサリの生息場予測手法の開発,土木学会論文集B1(水工学) Vol.76, No.2, I_1279-I_1284, 2020.

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