養魚モニタリング手法の確立を目的とした深層学習による魚体認識と3次元行動計測

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K06201
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 米山 和良 北海道大学, 水産科学研究院, 准教授 (30550420)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 高橋 勇樹 北海道大学, 水産科学研究院, 助教 (00761701)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 画像処理 / 深層学習 / ステレオ画像計測

Outline of Annual Research Achievements

本研究では, 深層学習を用いた魚体の画像認識技術を確立させ, 新規の魚群の3次元行動の自動計測手法を構築することを目的としている。目的を達成するために、①魚体の画像認識アルゴリズムの開発を2020年度に実施し、②個体レベルでの3次元行動の自動計測手法を2021年度に確立し、③複数個体（群）の3次元行動の自動計測手法を2021ー2022年度に確立することを当初の予定としていた。しかし、新型コロナウイルス感染症の発生のため、予定していた養殖現場での現地実験が実施できなかったことから、進捗に影響が出ている状況である。
本研究では、魚群の3次元行動計測を、養殖マダイ、養殖マサバを対象とし、これらの種は、代表者、分担者が拠点とする北海道に生息しない魚種なため養殖場で実験を実施する予定だった。しかし、2020年度のコロナウイルス感染症発生と蔓延防止のため、本年度の魚群行動試験を中止した。そこで、実験室の立体構造物を対象に、①として、事前学習済みディープニューラルネットワークを転移学習させた深層学習 (YOLO v3) による画像認識技術の構築と、2021年度に予定していた②ステレオ画像計測による3次元計測のアルゴリズムの構築を行った。コロナウイルス感染症の発生状況がおさまれば現地試験を行うことも検討したが、状況は改善されなかったため、①、②について魚群を用いた実験を実施することが出来なかった。本研究の進捗状況は、当初予定していた魚群の計測が叶わなかったことから遅延しているが、画像認識技術と3次元計測のアルゴリズムを構築することができた。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

新型コロナウイルス感染症の発生で、予定していた養殖現場での現地実験が実施できなかったため、予定していた養殖マダイ・養殖マサバの魚群行動計測が叶わなかった。したがって、①魚体の画像認識アルゴリズムの開発、②個体レベルでの3次元行動の自動計測手法のアルゴリズムの基本的なアルゴリズムの構築にとどまり、②については前倒して実施できたものの、予定していた魚群（マダイ・マサバ）の計測には至らなかったため、研究が遅延していると判断した。

Strategy for Future Research Activity

2021年度も新型コロナウイルス感染症の発生状況は大きく改善されない可能性があるため、予定していた魚種（マダイ、マサバ）を変更し、サクラマスやニジマスなどを対象とした実験に計画を変更し、長距離の出張を伴わずに実施できる試験を計画する。また、2021年度内に新型コロナウイルス感染症の状況がおさまる場合は当初予定としていた現地試験を検討し、その判断を10月に行う。9月までは、サクラマス、ニジマス等の道内で実施可能な個体を用いた予備実験を実施することとする。
当初予定の①魚体の画像認識アルゴリズムの開発、②個体レベルでの3次元行動の自動計測手法を2021年度で確立させ、2021年度中に着手する予定の③複数個体（群）の3次元行動の自動計測手法の構築については2022年度に実施できるように計画変更する。

Causes of Carryover

次年度の使用額に変更が生じた理由は、新型コロナウイルス感染症の発生による2020年度の研究計画に変更が生じ、アルゴリズム構築用に計算機を導入したが、大半を占めていた旅費が使用されず次年度への繰越されたことによる。2020年度の助成金を2021年度に繰越し、2020年度に実施する予定だった研究も2021年度中に実施するように計画する。