クルマエビの活動音を用いた尾数計数手法の開発

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K15591
• Research Institution: Fisheries Research and Education Agency
• Principal Investigator: 安田 健二 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産技術研究所(神栖), 研究員 (40866696)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: クルマエビ / 活動音

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、クルマエビの潜砂や摂餌、遊泳などの活動に伴う音を取得することにより、養殖における新たな尾数計数手法の開発を行うことを目的としている。
本年度は、これまでに取得した録画と録音のデータを用いて、機械学習により自動的に活動音を検出するアルゴリズムを開発することを目標とした。
得られたデータから潜砂や摂餌、遊泳や脱皮行動について確認し、機械学習のための教師データの作成を行なった。また、作成した教師データをもとに録音データのみを用いた場合の各活動音の自動検出のアルゴリズムの開発を行った。
夜行性であるため夜間の活動時に赤色ライトを用いた実験を行なってきたものの、ライトの光量を水槽底部までを視認できる程度にしていたため、活動確認は行えたが当初想定していたほど長時間動き回ることはなく、十分な教師データを取得するまでには至らなかった。
そのため、上記で確認された各活動音における検出精度が低い結果となったことから、追加実験による更なる教師データの取得が必要である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

当初想定していたよりも機械学習で用いることができる教師データとして使用可能なデータが少なかったため、追加のデータ取得実験を来年度行う。そのため、やや遅れている。

Strategy for Future Research Activity

機械学習用の教師データ確保のため追加実験を行い、より精度を高めた自動検出アルゴリズムの開発を行う。

Causes of Carryover

クルマエビのサイズが大きくなる次年度の6-7月に追加の実験が必要であったため、次年度で使用することとした。