Use of data science technology in the zoo: Classifying and storing behavioural data of endangered species
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21K18387
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 3:History, archaeology, museology, and related fields
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| Research Institution | Kyoto City Zoo |
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Principal Investigator |
田中 正之 京都市動物園, 生き物・学び・研究センター, 生き物・学び・研究センター長 (80280775)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉田 信明 公益財団法人京都高度技術研究所, 研究開発本部, 主任研究員 (00373506)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
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| Keywords | 動物園 / 監視カメラ映像 / ニシゴリラ / アジアゾウ / 機械学習 / 動画ライブラリ / 姿勢行動 / 交尾関連行動 / 監視カメラ / 動画解析 / ナックルウォーク / 認知課題 / チンパンジー / ゴリラ / 絶滅危惧種 / 映像データ解析 / 環境エンリッチメント |
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| Outline of Research at the Start |
本研究計画は、いわば映像データによる「種の保存」の試みである。博物館である動物園として、現状の資産（飼育している絶滅危惧種のデータ）を有効に利用し、未来にも利用可能な研究資源として利用できる形で保存することを進める。すなわち、動物の映像記録を、検索可能な電子データ資源として動物園で蓄積する。近年著しく発達しているコンピュータ技術を利用して、深層学習を含む，機械学習的手法を応用して映像データを自動解析することにより、自動的にタグ付けした状態で保存することで、映像データに検索性をもたせて利用可能性を高めるほか、映像ライブラリ等を制作して動物園のウェブページ等から利用できるようにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
２０２３年度までに以下の研究を実施した：１）ニシゴリラの姿勢行動の映像解析、２）アジアゾウの交尾行動に関連する行動要素の抽出。
１）では、京都市動物園で飼育している４頭のニシゴリラを対象として、深層学習技術により得られるデータの行動研究における利用可能性について評価を試みた。屋外グラウンドで自由に過ごすニシゴリラを、監視カメラにより日中継続的に映像を記録した。映像の各フレームを入力とし、各個体の頭、首、両手足等、骨格を構成する身体上の18点の画面上の座標データを出力とする機械学習モデルを作成した。このデータに基づき、各個体の姿勢を表現する17ベクトルからなるスケルトンデータを算出した。クラスター分析の結果、梁上での移動シーンを含む映像のデータが同じクラスターに分類されるなど、記録された行動が抽出したデータに一定程度反映されていることが示唆された。
２）では、アジアゾウが同居する放飼場を撮影する監視カメラ映像から、各個体を抽出し、その個体間の距離や体の向きから、交尾に関連する行動を機械学習により抽出することを目的とした。京都市動物園で飼育されているアジアゾウのうち、メスの発情周期に合わせて同居する雌雄2個体を対象として、目視観察で得られた2個体間の相互交渉（とくに、追尾や乗駕行動）に関連すると考えられる、オスの画面上の平均移動速度、メスの画面上の平均移動速度、個体間の距離、移動経路の類似度、体の向きの差（角度）の5指標を算出した。直接観察による乗駕行動の頻度の推移との相関を算出したところ、ひとつのクラスタ（n=35）と正の相関が認められた(ρ=0.43,p=0.03)。
研究論文として、動物の映像記録を教材として活用する可能性について検討した論文を公表した。この他、チンパンジーやニシゴリラで見られたエピソードを、YouTube上の京都市動物園の公式動画ライブラリに21本公開した。
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Report
(3 results)
Research Products
(20 results)
