| 研究課題/領域番号 |
18K05802
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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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| 審査区分 |
小区分40030:水圏生産科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人海洋研究開発機構 |
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研究代表者 |
中谷 武志 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 研究プラットフォーム運用開発部門, 副主任研究員 (00581753)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | AUV / 海底面 / 画像マッピング / 特徴量抽出 / 生物資源量 / 底生生物 / 自律型海中ロボット |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、自律型海中ロボット(AUV)を底生生物の資源量計測に導入して、海底面画像マッピングに基づいた広範囲かつ精密な生物資源量計測を提案した。そして、その要素技術として、光切断法やSfM(Structure from Motion)手法などを用いた「高精度な海底面画像スキャン技術」ならびに「3次元画像モデリング技術」、ディープラーニング手法を用いた「海底面画像からの特徴量抽出技術」を開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ミリオーダーでの海底面形状と画像の取得手法、取得データの自動処理による3次元画像マッピングおよび定量的解析手法までを含めた総合的な計測システムを開発した。そして、各種の学術的調査や水産資源開発の議論に用いるための定量的なデータを取得することが可能な総合的な計測システムを可能とした。また、開発したSfMやAI技術は、有人潜水調査船「しんかい6500」等で撮影された過去の膨大な深海映像資料の活用につながる技術であり、今後の研究開発によって、過去の映像資料から時系列での重要な科学的知見が得られることが期待される。
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