Keypoint検出を用いた特異な昆虫行動追跡による個体識別の実現

• 研究課題/領域番号: 24K22321
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分61:人間情報学およびその関連分野
• 研究機関: 静岡大学
• 研究代表者: 峰野 博史 静岡大学, グリーン科学技術研究所, 教授 (40359740)
• 研究分担者: 宮崎 亮 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 研究グループ長 (80712489) ; 野村 祐一郎 静岡大学, 情報学部, 助教 (10980534)
• 研究期間 (年度): 2024-06-28 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円); 2025年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円); 2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
• キーワード: 昆虫 / 画像生成AI / 識別 / 歩容 / Keypoint

研究開始時の研究の概要

本研究は、人の骨格や行動認識に用いられるKeypoint検出技術を昆虫向けに改良し、アリやハチといった社会性昆虫の役割分担解析といった特異な昆虫行動追跡や個体識別を目的とする。特異な昆虫行動追跡や個体識別のための教師データ収集やアノテーション作業が極めて困難であり、どのような行動に意味があるのか、個体間の相互作用は後に影響するのか、昆虫生態学的にもいまだ未解明な部分が多い。そこで、基盤モデルと画像生成AIを活用した新たなデータ拡張手法と段階的な追学習を組合せ、少量の教師データのみでも特異な昆虫行動追跡を可能とし、Keypoint形状の変遷から歩容認証のように昆虫の個体識別までの実現に挑む。