2021 Fiscal Year Annual Research Report
情報科学と画像解析を応用した新技術展開による養殖魚成育生産管理システムの開発
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18H02260
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
高木 力 北海道大学, 水産科学研究院, 教授 (80319657)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹原 幸生 近畿大学, 理工学部, 教授 (50216933)
鳥澤 眞介 近畿大学, 農学部, 講師 (80399097)
阿部 孝司 近畿大学, 理工学部, 准教授 (90367441)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 養殖魚 / 生産管理 / 画像解析 / 情報科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
非接触で養殖魚の収容数や状態を評価する基盤技術の研究開発に取り組んだ。PTV解析技術を応用し，クロマグロ養殖魚を対象として個体移動ベクトルを抽出することにより，個体数計数を行った。また，当該技術を利用することにより養殖魚の状態を評価する技術開発を行った。得られた研究実績は以下の通りである。
【個体数計数システムの研究開発】画像処理部の性能向上に向けてDeepLab v3+を導入した結果，システム性能の向上が確認され検出率は77%に達した。画像から個体の移動ベクトル抽出を行う運動解析部の追跡性能が隘路となっている可能性があることから，画像処理部から出力される個体領域情報を座標情報の集合と捉え，領域座標を運動解析部に入力することにより，各個体領域を領域構成画素単位で移動ベクトル算出した。その結果，画像内で個体と背景のコントラストが明瞭でない状況でも，ロバスト性が確保され尾数計数性能向上が確認された。
【行動計測による養殖魚の状態評価】生簀内養殖魚群の個体移動ベクトルの収集結果は，養殖魚の状態情報を提供すると考えられる。そこで，多数個体から得られたベクトル情報を加工することにより養殖魚の状態を評価できるか検討した。水中カメラを養殖生簀の底網中央に設置し養殖魚魚群を撮影した。前述の個体数計数システムにより個体の移動ベクトルを算出した。給餌開始時刻後，低照度，高照度下における行動がどのように変化するか評価した。ある時刻における撮影フレーム内の特定個体を選出し，この個体と近傍の他個体を含めた空間領域内の個体についてそれらの個体位置座標に基づいて角速度を求め情報量を算出した。映像を5フレーム毎に画像に変換し空間領域で9尾抽出した場合の情報量を用いることで行動の差異を明瞭に捉えることが可能となった。また平均情報量の導入により，限定的ではあるが養殖環境が行動へ与える影響を評価することができた。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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