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Drone Photography and Image Object Detection by AI for Automatic Bird Counting

Research Project

Project/Area Number 22K12465
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 64040:Social-ecological systems-related
Research InstitutionRakuno Gakuen University

Principal Investigator

小川 健太  酪農学園大学, 農食環境学群, 准教授 (10533177)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywordsドローン / Deep Learning / AI / 画像解析 / 自動カウント / 水鳥 / マガン / 湿地
Outline of Research at the Start

水鳥のカウントは希少種保全のためのみならず、その生息地であり貴重な生態系サービスを提供する湿地のモニタリングのために欠かすことができないが、従来法による地上からのカウントはスキルのある人材に依存し人手不足が深刻な課題である。
一方ドローンは各種の自然調査で普及してきているが、多数の個体が対象となる水鳥カウントでは十分に活用が進んでいるとはいえない。本研究では水鳥向けのDeep Learning画像解析手法を開発し、ドローン空撮の5分後に「4月21日、北海道宮島沼、マガン48,471羽、ハクチョウ123羽」のようにカウント可能となることを目標とする。

Outline of Annual Research Achievements

撮影戦略について:北海道美唄市の宮島沼、及び宮城県の伊豆沼・内沼での撮影を実施した。宮島沼では春に5回、秋に6回撮影を実施と、昨年よりも2回多く撮影を行った。天候がよく、画質がよかった場合、地上からの目視カウントと近い数値を得ることができた。宮城県の伊豆沼・内沼の調査では内沼(約50 ha)を対象とし、ドローン2機による同時撮影を行った。一部撮影の委託も行い、従来よりも性能の高いカメラで撮影を行うことにより、よい画質の画像を得ることができ、こちらでも地上カウントに近い数値を得ることができた。
画像解析について:昨年度導入した、物体検出ツールボックスMMDetectionを使用し、マガンの自動検出とカウントの性能を向上させるための実験を開始した。初期的な結果であるが、AP: 0.966ー0.987程度の高い性能を出すことができた。
成果活用について:当研究室が構築したWebサービスGoose123を用いて、撮影後すぐにマガン個体数のカウント速報値を出すことができた。昨年度は撮影完了からカウント完了まで30分かかっていたが、2024春は25分で完了した。なお、カウント結果は、30,595羽であり、地上からの目視カウントより3,000羽ほど少なかったが、天候が良くなかったことを考えると満足できる結果と言える。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

以下のように概ね順調に進捗している。
(1)撮影について、昨年はよい画像が得られなかった宮城県伊豆沼での撮影にも成功した。
(2)昨年度導入したツールボックスを利用した実験が順調に進んでいる。
(3)成果活用についてWebサービスの更新の計画を立てることができた一方で論文投稿については、予定よりやや時間を要している。

Strategy for Future Research Activity

撮影戦略について:2023年度の伊豆沼での撮影により、フルサイズセンサを搭載したカメラ(DJI Zenmuse P1)はこれまでに使用していたカメラと比較し、格段に高い画質が得られることがわかった。そのためこれまでの方針を変更し、2024年度は宮島沼でもフルサイズセンサ搭載のカメラによる撮影を実施することを検討している。
画像解析について:今年度構築完了したMMdetectonを用いて、より性能の高い検出器を作成する。具体的には、Yoloやtransformer系のアーキテクチャを使用してより高い性能を達成することを目指す。
また、すでにこれまでの研究成果について論文投稿の準備をほぼ完了したので、2024年度初めごろには投稿を予定している。

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (4 results)

All 2023 Other

All Presentation (1 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results) Remarks (3 results)

  • [Presentation] Goose123: Automated Counts of Goose on UAV Image Using Deep Learning2023

    • Author(s)
      小川健太
    • Organizer
      2023 Esri User Conference
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Remarks] ドローンで空撮した水鳥をAIでカウントするサービス

    • URL

      https://goose123.jp/

    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Remarks] 4/21 宮島沼での水鳥のドローン撮影について

    • URL

      https://egl.rakuno-ac.jp/archives/2747.html

    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Remarks] 4/22 宮島沼でのドローン撮影と自動カウントについて

    • URL

      https://egl.rakuno-ac.jp/archives/2759.html

    • Related Report
      2022 Research-status Report

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Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

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