2022 Fiscal Year Research-status Report
Drone Photography and Image Object Detection by AI for Automatic Bird Counting
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22K12465
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| Research Institution | Rakuno Gakuen University |
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Principal Investigator |
小川 健太 酪農学園大学, 農食環境学群, 准教授 (10533177)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | ドローン / Deep Learning / AI / 画像解析 / 自動カウント / 水鳥 / マガン / 湿地 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は概ね当初の予定どおり実施できた。以下３項目に分けて記載する。
（１）撮影戦略：北海道美唄市の宮島沼、及び宮城県の伊豆沼・内沼での撮影を実施した。宮島沼では春秋、合わせて９回撮影に挑戦し、８回撮影を実施した。宮島沼では地上からの目視カウントを比較し概ね１５％程度の差でカウントすることができた。沼の全体の斜め撮影を取り入れることにより、以前よりも精度は改善したと考えられる。宮城県の伊豆沼・内沼は宮島沼と比較し、面積が大きいため、内沼（約50 ha）を対象とし、ドローン２機による同時撮影を行った。合計６回の撮影を試みたが、良い天候で撮影できたのは１回のみであったが、良好な画像を得ることができた。
（２）画像解析：新たなDeep Learningアーキテクチャにより精度向上を達成するために、各種物体検出アーキテクチャを実験するためのツールボックスMMDetectionを導入し、さらにMMDetectionにデータを読み込むためのデータ変換方法習得することができた。また、教師データ蓄積については、2022年に撮影したデータ全てについてデータを作成し、春に約19.9万羽、秋に14.0万羽、合計８回の撮影分約34.9万羽の教師データを作成することができた。
（３）成果活用：当研究室が構築したWebサービスGoose123を用いて、撮影後すぐにマガン個体数のカウント速報値を出すことができた。2022/4/22は18:46に撮影が完了し、その後画像をアップロードし、19:08に解析を開始、19:16に完了することができた。撮影完了後、30分で結果（個体数：38,846羽）を出すことができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
順調に進展している理由は以下のとおりである。
（１）撮影について、予定どおり２地域での撮影を実施することができた。
（２）画像解析についても、ツールボックスの構築により性能改善の取り組み体制ができた。
（３）成果活用についてもWebサービスの利用を順調にできている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度作成した撮影した画像により、教師データを倍増させることが可能ある。さらに各種アーキテクチャを比較することによりいままでより大幅に自動カウント精度の向上を見込むことができる。
なお、伊豆沼・内沼の撮影など他地域での撮影については、可能な限り現地付近の研究協力者を募り、撮影回数を増やしたいと考えている。また、今年度までの成果について論文投稿の準備をほぼ完了し、２０２３年度初めごろには投稿完了を予定している。
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| Causes of Carryover |
Webサービス開発に必要な費用を2022年度に計上していたが、今年度までの性能向上の成果を取り込んだあとに実施することに変更したため。よって、次年度（2023年度）はWebサービス開発に必要な人件費および委託費に主に使用する。
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