Keypoint検出を用いた特異な昆虫行動追跡による個体識別の実現

• Project/Area Number: 24K22321
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: Shizuoka University
• Principal Investigator: 峰野 博史 静岡大学, グリーン科学技術研究所, 教授 (40359740)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 宮崎 亮 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 研究グループ長 (80712489) ; 野村 祐一郎 静岡大学, 情報学部, 助教 (10980534)
• Project Period (FY): 2024-06-28 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000); Fiscal Year 2025: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2024: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
• Keywords: 昆虫 / 画像生成AI / 識別 / 歩容 / Keypoint

Outline of Research at the Start

本研究は、人の骨格や行動認識に用いられるKeypoint検出技術を昆虫向けに改良し、アリやハチといった社会性昆虫の役割分担解析といった特異な昆虫行動追跡や個体識別を目的とする。特異な昆虫行動追跡や個体識別のための教師データ収集やアノテーション作業が極めて困難であり、どのような行動に意味があるのか、個体間の相互作用は後に影響するのか、昆虫生態学的にもいまだ未解明な部分が多い。そこで、基盤モデルと画像生成AIを活用した新たなデータ拡張手法と段階的な追学習を組合せ、少量の教師データのみでも特異な昆虫行動追跡を可能とし、Keypoint形状の変遷から歩容認証のように昆虫の個体識別までの実現に挑む。