| 研究課題/領域番号 |
18K11346
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| 研究機関 | 宇都宮大学 |
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研究代表者 |
長谷川 まどか 宇都宮大学, 工学部, 教授 (80322014)
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| 研究分担者 |
篠田 一馬 宇都宮大学, 工学部, 准教授 (50639200)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 画像解析 / ミツバチ / 巣 / 機械学習 / 画像処理 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、養蜂用西洋ミツバチの巣房状態の把握と生育管理への利用を目指し、巣脾を撮影した画像から画像処理や機械学習等を用いて巣房の状態を自動判別する方法の検討を行っている。研究3年目である本年は、巣脾画像データの更なる集積、前処理用画像強調手法の改善、機械学習による自動分類法の改良と性能評価、画像解析によるヘギイタダニ寄生の検出法の検討を実施した。
巣脾画像データの更なる集積では、高解像度カメラを用いて養蜂場での撮影を行い、様々な生育ステージの画像を収集した。また、検討中の方式をスマートフォンアプリとして実装するための基礎検討として、スマートフォン内蔵カメラによる撮影も実施した。
前処理用画像強調手法の改善では、色相の変化を抑えつつ、カラー画像のコントラストを改善するため、画素値のヒストグラムに変更を加えることで画像に付加情報を埋め込む手法の改良を行った。また、実験により、本方式を使用すればコントラストを変更した画像から原画像を復元できることを確認できた。
機械学習による育房状態の自動分類法の検討では、Single Shot Multi Box Detector(SSD)を用いて巣穴単位で分類する手法の改良を行うとともに、Feature-fused SSD(FSSD)を用いる場合との比較検討を進めた。実験の結果、小さな幼虫が存在する育房の認識にはFSSDが使用する深い層による特徴量補強が有効であることが明らかとなった。
画像解析によるヘギイタダニ寄生の検出法の検討では、テンプレートマッチングに基づく手法の検討を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
蜂巣画像データの収集と方式の検討は概ね順調に進んでいるが、コロナ禍により、成果発表のスケジュールに遅れが生じている。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、育房状態の自動分類法の更なるブラッシュアップを図るとともに、研究成果の学会発表と学術論文化を進める。画像電子学会年次大会にて成果発表と行うとともに、関連する学術誌への投稿を予定している。
また、本手法の応用として、蜂巣を撮影した画像から有蓋育房領域面積を計測するスマートフォンアプリケーションの構築に着手する。本アプリケーションは、農薬が蜂の成長に及ぼす影響の定量的評価などでの利用が期待される。
さらに、ミツバチヘギイタダニの寄生によるミツバチの減少が問題となっていることから、蜂巣を撮影した画像を解析し、ダニの数を計測する手法の検討も進めていく。ミツバチ、ダニともに茶褐色であることから、色彩に依存した方法だけでは検出が困難であると予想されるため、SuperPixelによる領域分割と組み合わせた手法の検討を進めていく予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
学会発表の参加費および旅費に使用する予定であったが、コロナ禍により出張がキャンセルとなった。次年度の学会参加費または論文投稿費に使用する予定である。
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