| 研究課題/領域番号 |
18K11346
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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61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 宇都宮大学 |
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研究代表者 |
長谷川 まどか 宇都宮大学, 工学部, 教授 (80322014)
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| 研究分担者 |
篠田 一馬 宇都宮大学, 工学部, 准教授 (50639200)
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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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018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 | 画像解析 / ミツバチ / 巣 / 機械学習 / 画像処理 / 養蜂用巣脾 / CNN / 蜂巣画像 |
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| 研究成果の概要 |
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等から画像処理や機械学習等を用いて育房の状態を自動判別する方法とその関連技術の検討を行った．
本研究を通じて撮影を行った巣板の画像とアノテーションデータを使用し，CNN，SSD，および，Feature fusion SSDによる育房の検出と分類の方法を検討した．
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を考案し， Androidアプリを構築した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
養蜂では蜂巣の点検が人手で行われているが，作業に多大な労力を要しているため，ITを利用した点検作業の支援に期待が寄せられている．
本研究では，蜂巣の育房状態の把握の効率化を目的とし，巣脾を撮影した画像をAIで分析し，育房が幼虫やさなぎの生育，蜜や花粉の貯蔵等のどの状態にあるかを自動判別する手法を検討した．また，巣箱の底を撮影した画像から，ミツバチに寄生するミツバチヘギイタダニを検出し，自動計数する手法の検討も行った．これら手法を構築できたことで，ミツバチ大量死の原因究明と巣箱の日常モニタリングに役立てることが可能となり，養蜂業およびミツバチを利用する各種農業に貢献できると考えられる．
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