| 研究課題/領域番号 |
21K11937
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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 | 秋田県産業技術センター |
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研究代表者 |
綾田 アデルジャン 秋田県産業技術センター, 電子光応用開発部, 主任研究員 (10726938)
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| 研究分担者 |
萩原 義裕 岩手大学, 理工学部, 教授 (80293009)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | スマート水産業 / モニタリングシステム / 藻場認識 / 深層学習 / 水中ドローン / 知的情報処理 / パターン認識 / 知覚情報処理 / 磯根資源 / 支援システム / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、磯焼けなどの海況変動による資源量の減少に伴う漁獲量の減少傾向が続いている。磯根資源の持続的な利用のため、毎年潜水調査が実施されているが、多大な時間と労働を伴うことや、地域によって専門知識を持つ潜水士不足などの問題が挙げられている。そのため、低負荷かつ持続可能な調査のための仕組みが求められている。本研究では、水中ドローンを活用し、撮影データから①アワビやウニなどの魚介類の自動認識と分布実態、②沿岸環境や生物資源の維持などに大きく貢献している藻場の自動認識と分布状況、③およびその結果の管理に適した機能を持つシステムを構築し、磯根資源の持続的な発展につながるモニタリングシステムとしてまとめる。
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| 研究成果の概要 |
水中ドローンによって撮影された海底画像から磯根資源を認識し、その結果と調査地の位置情報や環境情報などのデータを収集・管理する機能を有するモニタリングシステムを開発することが主な目的である。初年度は、水中ドローンを活用した効果的な海底調査方法を確立した。漁獲資源を記録できるシステムの開発として、アワビを対象に、AIカメラを用いた認識手法を提案した。2年度目は、水中ドローンによる海底画像からマルチラベル分類法を用いて海藻を認識する手法を提案した。最終年度は、テキストプロンプトから高精度な海藻認識とセグメンテーションを行う手法と、一般の端末でも海藻を認識できる手法の２つの方法を提案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
磯根資源の持続的な利用のため、多くの地域では毎年潜水調査による資源の現状や藻場の生育状況の調査が実施されている。しかし、専門知識を持つ潜水士の不足が問題となっており、資源調査の自動化が強く求められている。本研究では、資源調査の自動化に向けた技術の確立に取り組んできた。この技術は、CO2の吸収量が高く、カーボンニュートラルへの貢献度が高いことからブルーカーボンとして注目を集めている藻場の可視化という点でも大きな意義がある。
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