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2018 年度 実施状況報告書

水生野生動物の体長と胴回りを非接触かつ簡便に測定する技術の開発

研究課題

研究課題/領域番号 18K05782
研究機関三重大学

研究代表者

森阪 匡通  三重大学, 生物資源学研究科, 准教授 (00422923)

研究分担者 濱 裕光  大阪市立大学, 大学院工学研究科, 名誉教授 (20047377)
研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
キーワードイルカ / 体長推定 / 胴まわり / モニタリング / 保全
研究実績の概要

野生動物の体長や胴まわりといった情報は、生物学的に重要な基礎情報であるとともに、個体の健康状態を表すバロメータでもある。個体群の各個体の痩せ具合や赤ちゃんの成長率などを継続してモニタリングできれば、栄養状態の悪化などの異常を早めに検出し、様々な保全対策を講ずることができる。ところが水中で自由遊泳中の野生動物の体長や胴まわりを体に触ることなく計測する方法は確立していない。本研究ではフィールドユースを念頭に置いた簡便で安価なシステムを構築し、非接触で野生イルカの体長や胴まわりを測定し、保全に寄与する技術の確立を目的としている。
本年度は体長推定に関しては、伊豆諸島御蔵島周辺海域に棲息する野生のミナミハンドウイルカを3Dカメラを用いて撮影し、データを収集した。これまで取得してきた5年分のデータを加え、さらに解析を行い、これを来年度の国際海棲哺乳類学会で発表を行う予定である。
一方、胴回りの長さの推定に関しては、理論と模型実験をベースとし、解析手法の確立と精度向上を目指した。胴の断面を楕円とし、体長で補正した体幅と背びれの位置関係から楕円の短径/長径比(α)を推定する方法を考え出し、理論ベースではほぼ誤差なく推定でき、また、イルカの背びれと胴回りに見立てた模型実験によっても、誤差3%以内でαを推定することができた。この誤差はフィールドユースで誰でも簡便に行うことのできるシステムを作成するという目的には十分な精度である。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

体長推定の方は、伊豆諸島御蔵島周辺海域に生息する野生のミナミハンドウイルカから本年度もデータを取得し、昨年度までのデータを合わせて国際海棲哺乳類学会で発表を行い、並行して論文化を進めるという点で、かなり進展があるといえる。さらなる精度向上と簡便さを目指して今後も研究を進めていく。
一方、胴回りの長さの推定方法について、今年度は理論ベースおよび陸上での模型実験を中心に行った。模型作成が意外に難しく手間がかかったことから、実験が少し遅れがちとなったことは残念な点であるが、模型実験によって、理論ベースでうまくいっていた手法が、あるパラメータは少しのエラーでも動きすぎて使えず、また、あるパラメータはエラーに強く、用いることができることに分けることができた。この手法によって3%誤差範囲に収まったことで、この手法が十分今回の使用に耐えられるような精度であることがわかった。この結果をもとに特許申請を行うことも予定している。今後、チルトについても実験を進め、次年度には水族館のイルカに対して研究を行いたいと考えている。このように研究は全体としておおむね順調に進展しているといえる。

今後の研究の推進方策

体長推定に関しては、解析を進め、次年度に国際海棲哺乳類学会で発表を行い、並行して論文化を進める。残念ながらこれまで用いてきた3Dカメラが生産中止となり、今後、システムの普及も含めて考えると、新しいカメラシステムを構築していかなければならない。このため、さらに撮影を簡便化できるビデオカメラを用いた体長推定システムも自前で開発していきたいと考えている。基本的にはMatlabを用いたシステムを考えている。
胴回りの長さの推定に関しては、チルト方向での模型実験を行い、どんな角度・方向・距離であっても胴回りの長さを推定できる方法を確立する。これをもとに、実際の水族館のイルカを用いて実測と推定を行い、誤差がどのくらいかを調べ、誤差を減らす努力を行う。誤差は3%以内を目標とする。
これらをすべてMatlab上でプログラムを実装することまでを目指すので、上記をMatlab上で実現するように少しずつプログラミングの方も進めていきたい。

次年度使用額が生じた理由

購入予定であった高精度4Kビデオカメラであるが、模型実験で3Dカメラを用いて行ったところ、3Dカメラの精度でも問題なくできたため、ビデオカメラを購入しなかった。現時点で購入する方法もあるが、ビデオカメラは日に日に精度が向上していくため、実質使用する次年度に購入するほうがよいと判断した。

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2019 2018

すべて 学会発表 (5件) (うち国際学会 5件)

  • [学会発表] A Study on Detection of Precursor Behaviors of Estrus in Cattle Using Video Camera2019

    • 著者名/発表者名
      Hiromitsu Hama, Tetsuya Hirata, Tsubasa Mizobuchi, Thi Thi Zin
    • 学会等名
      OS-AIT: Advanced Image Technology in Applied Life Science: IoT and Deep Learning Perspectives
    • 国際学会
  • [学会発表] Reconstruction of the Ancient Pagodas2018

    • 著者名/発表者名
      Aung Thida、Sein Myint Myint、Hama Hiromitsu
    • 学会等名
      IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)
    • 国際学会
  • [学会発表] Automatic Postmortem Human Identification using Collarbone of X-ray and CT Scan Images2018

    • 著者名/発表者名
      Cho Hanni、Zin Thi Thi、Shinkawa Norihiro、Nishii Ryuichi、Hama Hiromitsu
    • 学会等名
      IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)
    • 国際学会
  • [学会発表] An Innovative Approach to Video Based Monitoring System for Independent Living Elderly People2018

    • 著者名/発表者名
      Zin Thi Thi、Tin Pyke、Hama Hiromitsu
    • 学会等名
      Transactions on Engineering Technologies
    • 国際学会
  • [学会発表] A Study on Estrus Detection of Cattle Combining Video Image and Sensor Information2018

    • 著者名/発表者名
      Hirata Tetsuya、Zin Thi Thi、Kobayashi Ikuo、Hama Hiromitsu
    • 学会等名
      Big Data Analysis and Deep Learning Applications
    • 国際学会

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公開日: 2021-12-27  

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