| 研究課題/領域番号 |
19K20298
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 秋田公立美術大学 |
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研究代表者 |
綾田 アデルジャン (阿迪里江 依米提) 秋田公立美術大学, 大学院, 助手 (10726938)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | アワビ漁 / 漁獲支援システム / スマート水産業 / 知覚情報処理 / 機械学習 / 深層学習 / パターン認識 / 磯根資源 / 画像解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
磯根漁業は我が国の水産業において占めるウェイトが大きく，地場産業に対する貢献も大きい．しかし，ほかの漁業と比べ労働負荷が高い磯根漁では，漁師の高齢化や後継者不足問題などによる衰退が強く懸念されている．そのため，今まで伝統的に行われてきた漁獲において，効率的な採捕方法の導入による労働負荷の軽減と持続的な資源管理のための仕組みが求められている．本研究は，ウニやサザエなどと比較して発見されにくい生態を持つアワビ漁を事例対象として，漁業の特殊性を考慮したICT技術やAI手法などを活用し，負荷が小さい漁獲作業と効率的な資源管理を両立させるシステムを開発することで新たな磯根漁法を提案する．
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| 研究成果の概要 |
アワビ漁を事例対象として、これまで伝統的に行われてきた漁獲に対し，効率的な採捕方法の導入による労働負荷を軽減することができ、且つ、持続的な資源管理・評価のためのデータ収集も兼ねた新たな漁獲方法を提案した。アワビ漁を対象にしているがほかの磯根漁への応用展開が可能である。さらに、海中カメラで撮影した画像からのアワビ認識は資源評価のため海底調査にも有効であることが明になり、ほかの磯根資源を認識する手法を加えると、潜水調査による資源評価にも活用できることが確認できた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年，漁業の特殊性を考慮したICTやAIなどの活用によるスマート水産業の実現が強く求められている．水産分野では，生産効率向上に関する研究開発への取り組みが多く報告されているが，アワビ漁のような伝統的な磯根漁業における漁法を対象とした研究が少ないのが現状である．本研究の取り組みはアワビ漁を事例対象にしているが、ほかの磯根漁に転用可能であり、研究で確立した方法は持続的な資源管理・評価のために実施される海底調査に活用可能であることできる。
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