講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-08-27 10:50
機械学習を用いた台風検出器の開発 ○金崎拓郎・筆保弘徳・加瀨紘熙(横浜国大)・松岡大祐(海洋研究開発機構)・吉田龍二(理研) AI2018-15 |
抄録 |
(和) |
機械学習と気象衛星ひまわり8号の雲画像を用いて、台風中心位置を検出する台風位置検出モデルを作成し、学習設定や台風事例によってどのように検出精度が変わるかの検証を行なった。精度検証の結果、LBP特徴量(輝度分布)を用いて学習を行った場合のほうが、HAAR-LIKE特徴量(明暗差)を用いて学習を行なった場合よりも、検出精度は高かった。また、台風事例によって、検出精度に差が出る事がわかった。 |
(英) |
This study developed typhoon position detection models using machine learning and Himawari-8 cloud images and verified how their detection accuracy changed depending on learning setting and typhoon case. As a result, the detection accuracy of models using the LBP (Local Binary Pattern) feature amount setting is higher than that using the HAAR - LIKE feature amount setting. Note that the detection accuracy of models changed with the difference of typhoon characteristics. |
キーワード |
(和) |
台風中心位置 / 機械学習 / ひまわり8号 / / / / / |
(英) |
typhoon position / machine learning / Himawari-8 / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 197, AI2018-15, pp. 13-18, 2018年8月. |
資料番号 |
AI2018-15 |
発行日 |
2018-08-20 (AI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
AI2018-15 |