Publication Number
WO/2024/005070
Publication Date
04.01.2024
International Application No.
PCT/JP2023/023973
International Filing Date
28.06.2023
Title
[English]
FISH SPECIES DISCRIMINATION METHOD, SERVER, PROGRAM AND FISH SPECIES DISCRIMINATION SYSTEM
[French]
PROCÉDÉ DE DISCRIMINATION D'ESPÈCES DE POISSONS, SERVEUR, PROGRAMME ET SYSTÈME DE DISCRIMINATION D'ESPÈCES DE POISSONS
Applicants **
FURUNO ELECTRIC CO., LTD.
9-52, Ashihara-Cho, Nishinomiya-City, Hyogo
6628580, JP
Inventors **
KASAI Akinori
9-52 Ashihara-cho, Nishinomiya-City, Hyogo
6628580, JP
HIRABAYASHI Yuta
9-52 Ashihara-cho, Nishinomiya-City, Hyogo
6628580, JP
MURAGAKI Masashi
9-52 Ashihara-cho, Nishinomiya-City, Hyogo
6628580, JP
Priority Data
2022-105888
30.06.2022
JP
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Application details
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Abstract
[English]
To provide a fish species discrimination method, a server, a program that can improve the accuracy of fish species discrimination results by machine learning models, and a fish species discrimination system. To solve this problem, a fish species discrimination method acquires feedback information associating echo data with fish species, stores the acquired feedback information by associating the feedback information with attributes including at least the fishing styles are used, generates an individual model (312) for fish species discrimination for each attribute by machine learning using multiple feedback information for which the attributes are identical, and uses the generated individual models to determine fish species by echo signal being transmitted into water body and reflected by an object in the water body corresponding to the attributes.
[French]
L'invention vise à réaliser un procédé de discrimination d'espèces de poissons, un serveur, un programme qui peut améliorer la précision des résultats de discrimination d'espèces de poissons par des modèles d'apprentissage automatique, et un système de discrimination d'espèces de poissons. La solution selon l'invention porte sur un procédé de discrimination d'espèces de poissons qui acquiert des informations de rétroaction associant des données d'écho à des espèces de poissons, stocke les informations de rétroaction acquises en associant les informations de rétroaction à des attributs comprenant au moins les styles de pêche employés, génère un modèle individuel (312) pour la discrimination d'espèces de poissons pour chaque attribut par apprentissage automatique en utilisant de multiples informations de rétroaction pour lesquelles les attributs sont identiques, et utilise les modèles individuels générés pour déterminer des espèces de poissons par un signal d'écho transmis dans la masse d'eau et réfléchi par un objet dans la masse d'eau correspondant aux attributs.