| 研究課題/領域番号 |
17K00422
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 福岡大学 |
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研究代表者 |
高橋 伸弥 福岡大学, 工学部, 准教授 (40330899)
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| 研究分担者 |
鶴田 直之 福岡大学, 工学部, 教授 (60227478)
藍 浩之 福岡大学, 理学部, 准教授 (20330897)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 動物行動学 / 社会性昆虫 / 行動追跡 / Computational Ethology / ミツバチ / 深層表現学習 / 深層学習 / トラッキング / バイオイメージインフォマティクス / コンピューテーショナルエソロジー / コンピューテショナルエソロジー / ミツバチ行動分析 / 行動分析 / ライフログ |
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| 研究成果の概要 |
観察用人工巣箱内のミツバチの行動を自動追跡することを目的として，画像処理によりミツバチ個体を検出する手法について検討した．目視による行動観察作業の手間を削減するために、まずは前処理により膨大な撮影データから観察対象となる尻振りダンスの時間帯と画像領域を自動的に切り出す手法を開発した。さらに、これまでの観察実験により大量の画像データが利用可能なことから，段階的な畳み込み自己符号化器を用いた教師なし学習を行い，ミツバチ画像の特徴モデルを学習し、この特徴モデルを用いて分類した大量のデータを用いて、ミツバチ領域検出モデル、ミツバチ追跡モデルの転移学習を行う方法を提案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、ミツバチを含む受粉昆虫の数はヨーロッパや北米を中心に減少を続けており、人類の将来の食料供給を支える上で深刻な問題を引き起こしている。その原因は、ダニ、病原体、害虫駆除剤、農業振興によるミツバチの居住環境の変化（花の種類，数の激減）などが考えられる。本研究によるミツバチのライフログシステムを用いて、激減するミツバチの生息環境を保全するための有用な情報を提供できると考えている。また動物行動学の解析作業を効率化する上で、提案手法のような教師なし学習による対象物体検出アルゴリズムは様々な場面、対象で有用であるため、動物行動学研究をさらに発展させることができると考えている。
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