2021 Fiscal Year Annual Research Report
Image-based analysis of brood condition in honey bee combs
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18K11346
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| Research Institution | Utsunomiya University |
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Principal Investigator |
長谷川 まどか 宇都宮大学, 工学部, 教授 (80322014)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
篠田 一馬 宇都宮大学, 工学部, 准教授 (50639200)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 画像解析 / ミツバチ / 巣 / 機械学習 / 画像処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，養蜂用セイヨウミツバチの巣房状態の把握と生育管理への利用を目指し，巣脾を撮影した画像から画像処理や機械学習等を用いて巣房の状態を自動判別する方法の検討とその関連技術の検討を行っている．
研究4年目である本年は、Single Shot Multi Box Detector(SSD)の改良手法であるFeature fusion SSDを用いた育房状態の自動分類法の検討，ミツバチに寄生したヘギイタダニを計数する手法の検討，画像のコントラストを可逆的に調整する手法の検討，ならびに，巣脾画像データの更なる集積を行った．
Feature fusion SSDは，特徴の合成により小物体の特徴を補強する効果があるとされ，ミツバチの幼虫が存在する育房の検出と分類に効果が期待された．様々なネットワーク構成を比較した結果，適切な特徴マップを合成できた場合，SSDを用いる手法と比較して適合率，再現率，F値，検出成功率のすべてが2～3%向上することを明らかにした．
また，ミツバチに寄生したヘギイタダニを計数する手法の検討では，ダニ寄生率の検査法の一種である自然落下法に着目し，巣箱の底に敷いた白紙上に落ちたダニを自動計数する手法の検討を行った．テンプレートマッチングによる動的なダニ面積閾値決定と，閾値処理を用いた計数法を考案し，これを実装したAndroidアプリの試作を行った。
さらに，カラー画像のコントラストを可逆的に調整する手法の検討も行った．画像のヒストグラムのビンをシフト後，付加情報ビットの0，1に応じてビンを分割することで，原画像のコントラストをもとに戻すための情報を画像内に埋め込むことが可能となった．
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