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論文抄録

ペットボトル等のプラスチックを含む海岸の漂着ゴミは, 有害物質を発生する危険性があるため, 回収が求められている. 一方で, 広い海岸からゴミの種類や量を定量的に把握することが難しいため, 船の用意や人員の収集など多大なコストをかけて回収に向かったが, ゴミの量が想定より少なかったということが起こりうる. 本研究では, 海岸のオルソ画像から物体検出技術を利用して, ゴミを種類ごとに検出することで種類と量を定量的に把握する手法を提案する. 提案手法では, ドローンで撮影した画像をオルソ画像に変換した後, 深層学習を用いてオルソ画像からゴミを種類ごとに検出する. 沖縄の海岸のオルソ画像を利用して精度検証を行い, 得られたゴミの種類と量のデータの有用性について議論する.