饭山将晃 学术情报メディアセンター 准教授、笠原秀一 同特定講師、柴田哲希 情报学研究科 修士课程学生（现?狈罢罢コミュニケーションズ株式会社）らの研究グループは、人工卫星が観测した欠损のある海水温画像を、深层学习を用いて修復する技术を开発しました。本技术は海水温を简便かつリアルタイムにモニタリングできることから、海洋天気予报?水产?海运での応用が期待できます。
本研究成果の一部は、2018年8月20日から24日に、北京で開催されたパターン認識の国際会議「ICPR 2018」で発表されました。
研究者からのコメント
左から、饭山准教授、笠原讲师
自然现象の予测に対して人工知能技术がある程度使えることがわかりました。今回开発した技术は海洋天気予报?水产?海运への応用が期待できます。今后は、さまざまなデータを使いながら精度を上げていきたいと考えています。
概要
これまで、人工卫星が観测した海水温画像データは、云に覆われている部分は観测できないことに加え、その欠损部分を补う従来の方法ではスーパーコンピュータを使用するために计算コストが高く、リアルタイム性に欠けることが问题でした。そこで本研究グループは、写真修復に用いる「画像インペインティング」技术を応用して、人工卫星が観测した欠损のある海水温画像を、深层学习を用いて修復する技术を开発しました。
本研究では、気象卫星「ひまわり8号」が撮影した过去1年半分の画像データ数千枚を人工知能に学习させ、海水温に特徴的な温度分布のパターンを修復に利用しました。その结果、2日前から现在までの海水温画像データがあれば、云に隠された部分を再现することに成功しました。この技术では、画像の修復を市贩のパソコンでも１时间程度で行うことができるため、海水温の変化をほぼリアルタイムで把握することが可能になります。海水温データは、海洋天気予报の基础データとして利用されているほか、水产业における渔场决定などにも幅広く利用されており、この技术による波及効果が期待されます。
図： （左） 入力画像、 （右） 修復结果
详しい研究内容について
书誌情报
【顿翱滨】
Satoki Shibata, Masaaki Iiyama, Atsushi Hashimoto, Michihiko Minoh (2018). Restoration of Sea Surface Temperature Satellite Images Using a Partially Occluded Training Set. 2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2018, 2771-2776.
