持続可能な磯根資源利用のためのモニタリングシステムの構築
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21K11937
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Akita Industrial Technology Center |
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Principal Investigator |
綾田 アデルジャン 秋田県産業技術センター, 電子光応用開発部, 主任研究員 (10726938)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
萩原 義裕 岩手大学, 理工学部, 教授 (80293009)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | スマート水産業 / モニタリングシステム / 深層学習 / パターン認識 / 知覚情報処理 / 磯根資源 / 支援システム / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
近年、磯焼けなどの海況変動による資源量の減少に伴う漁獲量の減少傾向が続いている。磯根資源の持続的な利用のため、毎年潜水調査が実施されているが、多大な時間と労働を伴うことや、地域によって専門知識を持つ潜水士不足などの問題が挙げられている。そのため、低負荷かつ持続可能な調査のための仕組みが求められている。本研究では、水中ドローンを活用し、撮影データから①アワビやウニなどの魚介類の自動認識と分布実態、②沿岸環境や生物資源の維持などに大きく貢献している藻場の自動認識と分布状況、③およびその結果の管理に適した機能を持つシステムを構築し、磯根資源の持続的な発展につながるモニタリングシステムとしてまとめる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の主な目的は、水中ドローンによる海底画像からアワビやウニなどの魚介類や、沿岸環境や生態の維持に大きく貢献しているアカモクやコンブなどの海藻を自動認識するシステムを開発することと、認識結果と調査漁場の位置情報やその他の環境情報などを統合的に管理し、磯根資源のモニタリングに必要なデータ収集・分析機能を備えたシステムを開発することである。今年度は，予定通りにプロトタイプシステムの各機能に対して改善を行うことと同時に、各機能を統合した。海藻認識に関しては、前年度作成したデータセットに対してピクセルレベルアノテーションを行い、セグメンテーションに特化したSAMモデルをベースに、テキストプロンプトから高精度な海藻認識とセグメンテーションを行う手法を提案した。この手法は、前年度の認識モデルと組み合わせて利用することも可能である。しかし、この手法にはハイエンドの処理装置が必要となるため、一般の端末でも海藻認識できるように、インスタンスセグメンテーションという画像内の個々の物体をピクセルレベルで識別し、物体の検出と画像内の領域を特定する技術を用いた海藻認識手法も提案した。予定していた撮影画像から魚介類と海藻類を同時に認識できるモデルの構築までは至らなかったが、開発したシステムに認識モデルの切り替え機能を追加した。この機能により、それぞれのモデルで認識を行い、魚介類と海藻類を認識し、認識結果をデータ管理システムに登録することができる。
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Report
(3 results)
Research Products
(10 results)
