2016 Fiscal Year Annual Research Report
Development of algorithm for number of swimming fish individuals: a new approach by using PTV technique
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15K14785
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
木村 暢夫 北海道大学, 水産科学研究院, 教授 (50186326)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高木 力 北海道大学, 水産科学研究院, 教授 (80319657)
竹原 幸生 近畿大学, 理工学部, 教授 (50216933)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 個体数 / 養殖 / PTV / 計数 / 魚群 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では生簀などの閉鎖空間内を遊泳する魚群について，その構成尾数を自動計数するシステムを開発するため，流れの可視化技術であるPTV解析技術（粒子画像追跡流速測定法）を応用する。ビデオカメラで撮影された魚群遊泳の動画像から，個体の移動ベクトルを抽出するアルゴリズムを構築することにより，得られたベクトル個数から画像内に存在する魚群構成尾数を推定する。前年度で当該アルゴリズムの適用性が確認されたため，本年度はその評価実験を実施した。200尾を水槽内に投入し，半球型レンズを装着したビデオカメラを水槽底部に設置し上方に向け水槽全体が撮影可能となるようにした。
撮影された動画像フレームの複数画像の平均値を背景画像とし，これを各フレーム画像から減算処理することによって個体画像を抽出し，その画像重心を導出する。重心の移動先を状態空間モデルを適用して予測し，予測範囲内に候補個体が存在したとき，その個体座標を利用して個体の移動ベクトルとした。
取得された動画のうち連続した100フレームを対象として解析したところ，検出率はおよそ90％となった。撮影画像内の急激な照度変化が発生すると，これがノイズとなり誤検出が高まることが示唆された。撮影画像内の魚群の実数と個体数計数アルゴリズムによる検出個体数との差を各撮影フレーム毎に経時的に比較してみたところ，検出率の値(90%)を反映して実数に比べて検出個体数はどのフレームにおいても少ない値で評価されたが，その変動傾向は実際に撮影された実個体数の変化と類似していた。このことは，推定値から実数値を予測する場合にシステム的差異を考慮に入れることにより，さらに推定精度を向上させることが可能となることを表している。今後は当該アルゴリズムの耐性を様々な撮影環境条件下で適用することによりそのロバスト性を確認する実証実験を行い，実用化のための情報を集積する。
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