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  1. 会議発表論文等

In-situ segmentation and post-processing of phytoplankton image data suitable for an autonomous surface vehicle

https://doi.org/10.15027/0002041271
https://doi.org/10.15027/0002041271
ae9c0f43-51c9-45b5-b16c-c91c27ab96b9
名前 / ファイル ライセンス アクション
16(pp.77-80).pdf 16(pp.77-80).pdf (406 KB)
Item type デフォルト(1)
公開日 2025-10-14
タイトル
タイトル In-situ segmentation and post-processing of phytoplankton image data suitable for an autonomous surface vehicle
言語 en
作成者 Haugum, Matias

× Haugum, Matias

en Haugum, Matias

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Fragoso, Glaucia M.

× Fragoso, Glaucia M.

en Fragoso, Glaucia M.

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Stahl, Annette

× Stahl, Annette

en Stahl, Annette

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Johansen, Tor Arne

× Johansen, Tor Arne

en Johansen, Tor Arne

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寄与者
寄与者タイプ Editor
姓名 Imai, Ichiro
言語 en
寄与者
寄与者タイプ Editor
姓名 Matsushima, Ryoji
言語 en
寄与者
寄与者タイプ Editor
姓名 Nagai, Satoshi
言語 en
寄与者
寄与者タイプ Editor
姓名 Nishitani, Goh
言語 en
寄与者
寄与者タイプ Editor
姓名 Sakamoto, Setsuko
言語 en
寄与者
寄与者タイプ Editor
姓名 Suzuki, Toshiyuki
言語 en
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 phytoplankton community composition
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 autonomous surface vehicles
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 flow-through microscope
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 computer vision
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The utilization of autonomous surface vehicles (ASVs) for in-situ and real-time identification of phytoplankton species can provide early warning and thereby offer rapid solutions for mitigating the detrimental impacts of harmful algal blooms (HABs). Onboard imaging systems on mobile platforms, where in-situ images of main phytoplankton species are captured, and data are transmitted back to a taxonomist or fed into a machine learning model for inference, are promising technologies on the horizon. When the vehicle is in a remote location with limited connectivity, unnecessary data should be removed before transmitting, and prior to inference, the data must be segmented and processed. Here, methods for post-processing microscopic images of phytoplankton captured by a system built for autonomous operation are presented. Lightweight image manipulation methods with open-source software such as FIJI are used to remove clogged particles from the image sequence, as well as normalize the background and perform thresholding to generate binary masks well suited for inference in a machine learning model. A proof of concept is demonstrated and evaluated by feeding image data of phytoplankton into a neural network for classification.
言語 en
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 本文は、ISSHAのHP( リンク:https://issha.org/publications-resources/conference-proceedings/ )にて公開。
言語 ja
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 Thanks to Espen Berntzen Høgstedt for assisting with all the computer vision related work within
the context of the AILARON project (grant number 262741), which was supported by the Research
Council of Norway.
This research was supported by the Research Council of Norway through MoniTARE project
(grant number 315514), the IKTPLUSS project AWAS (grant number 327670)
言語 en
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 Ichiro Imai, Ryoji Matsushima, Satoshi Nagai, Goh Nishitani, Setsuko Sakamoto, Toshiyuki Suzuki (Eds.).
2023. Proceedings of the 20th International Conference on Harmful Algae, Hiroshima, Japan.
International Society for the Study of Harmful Algae. 【77-80】 pp.
言語 en
出版者
出版者 International Society for the Study of Harmful Algae
言語 en
日付
日付 2025-10-24
日付タイプ Available
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
ID登録
ID登録 10.15027/0002041271
ID登録タイプ JaLC
書誌情報 en : Proceedings of the 20th International Conference on Harmful Algae, Hiroshima, Japan

巻 20, p. 77-80, ページ数 4, 発行日 2025-10-24
見出し
大見出し Monitoring and Mitigation
言語 en
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Ver.1 2025-10-14 00:58:24.694019
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