生成画像のバリエーション改善に着目した海底画像の基質自動判別の高度化

Research Project

Project/Area Number	25K15159
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
Research Institution	University of the Ryukyus
Principal Investigator	野崎真也琉球大学, 工学部, 准教授 (00390568)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	坂巻隆史東北大学, 工学研究科, 准教授 (60542074)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000) Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	深層学習 / コドラート / GAN
Outline of Research at the Start	環境モニタリングにおいて、生物の種類、量を把握する手法としてコドラート法がある。これは数点の調査点にて海底に正方形枠を設けて撮影し、その枠内での生物の種類と量について研究者が目視で確認して調査対象における生息する生物と種類と量を把握する手法であるが、目視により判別するので、多大な労力を時間を要する。本研究ではそれを自動化するためにAIの一種である深層学習ベースの手法で行っていたが十分ではなかった。また、生成画像の手法を適用する試みも行われているが十分な改善には至っていない。そこで本研究ではこの問題点である生成画像の手法および学習用画像の再構築を行うことにより精度向上を行う。