K-§MART SEEDS集IoT/AIによるセンサ/画像データ収集・分析・予測技術

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概要

IoT機器を用いて各種センサによるセンシング、カメラを用いた画像データに対してAIを活用した分析を行うだけではなく、予測を行うことで機器の制御や最適な運用などを可能にする技術開発に対応可能研究開発の概要

従来技術
センサデータに対しては単純な線形識別
画像データに対しては古典的な画像処理
優位性
非線形なデータに対しても識別が可能になる
画像からの特徴抽出が容易に実現可能

特徴

近年発展を続ける深層学習により、センサデータや画像データの分析等が比較的容易に実現できる。これらを収集するためのIoTデバイスの設計、運用についても様々な活用実績があり、状況に応じた機器を提案可能。また接続するセンサー、カメラについても同様に提案可能。 海苔養殖におけるカモや魚の食害原因検出 最適海苔網高さ提案のための潮位予測 獣害檻における害獣検出と獣種判別 害獣誘引のための自動給餌機能の実装 タイ、ブリ向けの活性判定を用いた自動給餌機能の実装 研究関連設備

実用化イメージ・想定される用途
・最適なエネルギー活用のためのデータ収集、分析など
実用化に向けた課題
・適切なデータの収集(期間、精度など)

研究者紹介

江崎修央(えざきのぶお)researchmap

鳥羽商船高等専門学校・情報機械システム工学科・教授

研究者からのメッセージ

基本的な機械学習に関する講座の実施も可能です。
まずはお気軽に相談いただき、共同研究・受託研究へ発展させていきたいと思います。

研究キーワード

AI

IoT

機械学習

深層学習

画像処理

リモートセンシング

知的財産権

"養殖魚の自動給餌方法並びに自動給餌システム",特許出願中:特願2018-213472
"有害動物捕獲用の遠隔支援システム",特許第6171144号
"クラウド型の有害動物捕獲支援システム",特許第6454847号

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