画像処理・変化検知・機械学習による海中魚群行動ビッグデータ解析基盤構築

• 研究課題/領域番号: 23K14005
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分40030:水圏生産科学関連
• 研究機関: 東京海洋大学
• 研究代表者: 宮本 隆典 東京海洋大学, 学術研究院, 助教 (20874522)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 魚群行動 / 画像処理 / 変化検知 / 機械学習 / ビッグデータ

研究開始時の研究の概要

海中の魚群行動の把握は、海洋生物の保護、効率的かつ環境に優しい漁業の実現のために重要であるが、海中において長期間収録したデータの解析にはいまだ困難な点が多い。そこで本研究では、画像処理・変化検知・機械学習を用いた魚群行動ビッグデータの解析基盤構築を行う。海中における魚群の出現頻度に着目し、画像処理・変化検知技術を用いた大規模収録データ中における魚群出現候補区間の絞り込み手法を構築する。絞り込みにより学習のためのラベル作成効率を大幅に向上させ、大量の正解ラベルの効率的な作成を実現する。この手法により作成した大量のラベルにより機械学習モデルを構築することで、高精度な海中魚群行動解析を実現する。