​画像処理で魚体認識・魚群の自動計測にチャレンジ

漁業、養殖業の研究の様々な場面で、対象魚の行動をモニターする必要性が生じます。対象魚の行動を計測するには、目視、音響、バイオロギング、画像等様々なアプローチがありますが、本研究室では画像・映像を用いた魚体認識や行動の自動計測手法を研究・技術開発しています。

詳しくはこちら

研究写真3.png

光学カメラを用いた非接触な魚体長・魚体重推定

養殖業では、養魚の出荷のタイミングを見計らうために魚体長・魚体重の把握が必須です。生簀の中を泳ぐ魚の魚体長計測は、陸上生物と勝手が違って困難を極めます。私たちは光学カメラによるステレオ撮影で、養殖マダイ、養殖クロマグロ、カンパチなどの魚体長計測に関する研究を行っています。また、実用的な体重推定手法に関する研究も進めています。

​詳しくはこちらから

​画像計測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。

IMG_4921.jpg

魚群計測で得た行動データの評価や異常行動の検出を試みています

魚群行動の計測結果から、魚群の特徴を評価したり、異常行動の検出を行うことで、養魚モニタリング技術の確立を目指しています。

 

 

詳しくはこちらから

masaba_school.png

データロガー等のセンサーデータを行動別に分類する

データロガー(行動記録計)を装着することで水棲生物の行動を記録するバイオロギングは、魚類行動学のなかでも欠かせない手法です。近年の電子技術の発達でバイオロギングでは複数のセンサーから大容量の時系列データを取得することができます。従来使用されていた統計学的な判別手法では検出・分類が困難だった行動時系列記録に対して深層学習を導入して、抽出精度の向上した行動分類アルゴリズムの開発にチャレンジしています。

​詳しくはこちらから

スクリーンショット 2019-03-24 16.01_edited.png