| 研究課題/領域番号 |
18K11357
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| 研究機関 | 熊本大学 |
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研究代表者 |
戸田 真志 熊本大学, 総合情報統括センター, 教授 (40336417)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 水流計測 / トラッキング / 深度推定 / 深層学習 / 水中微小体 |
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| 研究実績の概要 |
環境保全や水産業支援において、海中生物の生態を解明する上で、環境情報、特に水流情報が重要な意味を持つ。しかし、空間的に高密度且つ長時間の水流計測は極めて困難である。
本研究では、水中に常時存在し、水流追従性の高い、藻類等の海中微小体（海中浮遊物）を利活用することで、「観測対象への影響が軽微で」「環境に優しく」「空間的に密で」「継続的に計測が可能な」水流情報を計測するシステムを開発する。具体的には、カメラにて海中の浮遊物を追跡し、その移動ベクトルから局所的な水流情報を推定するシステムの開発を行う。
水流計測の高精度化のためには、海中微小体の三次元形状を把握することが必要となる。当該研究では、複数台のカメラの両眼視差による、いわゆるステレオ視の技術を用いることで解決を試みているが、近年は深層学習技術を利用することで、単眼カメラ画像から三次元形状の推定を試みた事例も散見される。そこで、当初計画を一部変更し、単眼カメラ画像からの三次元形状技術の適用を試みた。単眼カメラからの三次元推定には、Google社が公開しているフレームワークを利用し、環境整備を行うことで、一般的な物体に対して深度マップが得られることを確認した。海中微小体への適用は今後確認作業を進める予定である。
なお、本年度は、実際の海域や水槽等から取得した水中映像を用いた検証実験を予定していたが、昨年度に引き続き、新型コロナウィルス感染症の全国的な拡大の影響を受け、実海域への移動や水中撮影等、現場での活動が困難となったことから、残念ながら実施を見送った。
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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
新型コロナウィルス感染症拡大に伴い、昨年度同様に、現場での実験の実施が困難な状況となっている。CG技術等を駆使し、アルゴリズムの検証、改良に取り組んではいるものの、コロナ禍の現況を踏まえ、研究期間を1年間延長することとした。
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| 今後の研究の推進方策 |
新型コロナウィルス感染症拡大に伴って、令和2、3年度に実施できなかった現場での検証実験を令和4年度に実施することで、研究計画に従った研究を着実に遂行する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
令和2年度に引き続き、令和3年度も新型コロナウィルス感染症拡大に伴って、現場での実映像取得と検証実験が困難となり、それに係る旅費や実験機材に関する執行が滞り、研究費に残額が生じた。なお、令和3年度はアルゴリズムの再検証に専従し、また機材は既有のものを使用したこともあって研究経費の執行は微少に止まっている。
次年度は、上述した現場実験に係る経費として執行する予定である。
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