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画像処理技術の水産研究への応用

当研究室では画像計測による魚群行動の可視化や魚体長計測を実施していますが、水産研究のニーズに応えて、魚の耳石や生殖腺などの画像計測も行っています。

画像上の対象生物を深層学習(AI)と状態空間モデルで行動追跡する

 キタムラサキウニは、磯焼けや藻場衰退とも深く関係する重要な生物であり、その摂餌生態を理解することは、沿岸生態系や水産資源管理を考えるうえで重要です。当研究室では、本種の行動を撮影した水中映像に対して、深層学習(AI)による個体検出技術を適用し、画像中の個体を自動的に認識・追跡する研究に取り組んでいます。さらに、画像解析で生じるノイズや個体の見失いを補うため、状態空間モデルを用いた時系列解析を組み合わせることで、より安定した行動軌跡の推定を目指しています。

 このような研究により、本種の移動速度や行動パターン、環境変化への応答を定量的に評価できるようになります。また、これらの解析技術は、キタムラサキウニ以外のさまざまな海洋生物にも応用可能です。

画像上の魚の魚体長を深層学習(AI)で自動計測する

 

 魚体長は、魚の年齢・体重を推定し、その成長や資源状態を把握するための重要な指標です。当研究室では、魚を撮影した画像や映像に対して、深層学習による画像認識技術を適用し、魚体を自動検出するとともに、尾叉長などの魚体サイズを自動計測するAIを構築する研究に取り組んでいます。

 さらに、ステレオカメラによる3次元計測を組み合わせることで、水中を遊泳する魚群を非接触で計測する技術の開発を進めています。これにより、養殖現場や資源調査における効率的な魚体計測への応用が期待されています。

Fig6_FasterRCNN.png

画像上のマサバをパーティクルフィルタで自動追跡する

 マサバ​の行動を効率的に把握するため、画像上の個体をパーティクルフィルタにより自動追跡する手法を開発しています。粒子群によって対象位置を確率的に推定することで、ノイズや遮蔽の影響を受けにくく、水中映像でも安定した追跡が可能です。

 本手法により手動解析の負担を大幅に軽減でき、将来的には魚群行動解析や3次元計測への応用が期待されます。​

画像処理技術の水産研究への応用に関する成果

  1. 米山和良,高橋勇樹,浦 和寛, 画像認識技術を用いたキタムラサキウニの行動モニタリング手法の構築, 2021 年度日本水産工学会学術講演会講演論文集, pp73-74, 2021年

  2. 古田直哉, 田中達也, 米山和良 (責任者), 画像認識技術を応用したステレオカメラの自動キャリブレーションと魚体の自動認識手法の開発, 日本水産学会誌 87, pp100–107 (2021). https://doi.org/10.2331/suisan.20-00041

  3. 坂本 誠, 米山和良 (責任者), 田丸 修, 鳥澤眞介, 髙木 力, ステレオビジョンによるマサバの3次元遊泳行動計測:パーティクルフィルタを用いた自動計測  日本水産学会誌, 84, pp787-795 (2018). https://doi.org/10.2331/suisan.17-00071
     

​北海道大学大学院水産科学院・水産科学研究院

水産工学講座・行動計測工学研究室(米山研究室)

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