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Komeyama Laboratory
北海道大学大学院水産科学院
海洋生物資源科学専攻・水産工学講座
画像処理/画像認識技術による魚体計測・魚群の自動計測
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しています。
養殖魚種の行動特性の解明
魚の行動から評価する養成環境 および 養魚管理手法の構築
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。
養殖魚の成長モニタリング：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、ブリ、マダイ、クロマグロ、カンパチ、サクラマス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。
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。
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