2024A-OS9-3 深層学習による衛星画像内岸壁クレーンの検出とAISデータの組み合わせによる荷役効率の分析

抄録

本研究では，衛星画像データに深層学習によるオブジェクト検出を使って岸壁クレーンの稼働状況を計量する方法を試みたほか，AISと組み合わせることで荷役効率分析への応用を試みた．その結果、1）深層学習では岸壁クレーン検出はmAP 70.5%という実用的な精度を示したが，稼働状況（稼働中／待機中）の分類についてはOverallaccuracyが74.5%に留まり画像情報の拡張等の方法で改善する余地がある，2）衛星データで観測されるクレーン稼働状況はAISデータから読み取られるバース停泊時間と関連し荷役効率の分析に有用であることがわかった．引き続き，稼働状況分類を改良し，深層学習による自動処理でクレーン稼働状況データ作成を進めていきたい．