2021 Fiscal Year Research-status Report
Development of image processing algorithm to assist beekeeping
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21K11931
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| Research Institution | Utsunomiya University |
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Principal Investigator |
長谷川 まどか 宇都宮大学, 工学部, 教授 (80322014)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 画像解析 / ミツバチ / 巣 / 機械学習 / 画像処理 / ヘギイタダニ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，養蜂用セイヨウミツバチの生育管理への利用を目的とし，巣脾や巣箱内部を撮影した画像から画像処理や機械学習等により巣房の状態やダニの寄生状況を自動計測する手法とその関連技術の研究開発を行っている．
本年は，ミツバチに寄生したヘギイタダニを計数する手法の検討，Single Shot Multi Box Detector(SSD)の改良手法であるFeature fusion SSDを用いた育房状態の自動分類法の検討，画像のコントラストを可逆的に調整する手法の検討，ならびに，巣脾画像撮影とアノテーションデータの集積を進めた．
ヘギイタダニを計数する手法の検討では，ダニ寄生率の検査法の一種である自然落下法に着目し，巣箱の底に敷いた白紙上に落ちたダニを自動計数する方法を検討した．テンプレートマッチングによる動的なダニ面積閾値決定と，閾値処理を用いた計数法を考案した．また，これを実装したAndroidアプリのプロトタイプを開発した．
次に，育房状態の自動分類の検討では，Feature fusion SSDの層数や中間層のフィルタ形状などを種々変更し，異なるネットワーク構成下での分類精度を比較した．その結果，適切な特徴マップを合成できた場合，従来のSSDを用いる手法と比較して，分類精度が2～3％上昇することを明らかにした．また，巣板内における分類判定対象領域の位置を考慮することで，育房自動分類の正解率の向上を図る検討を行った．
またさらに，カラー画像のコントラストを可逆的に調整する手法の検討も行った．本コントラスト調整法を利用することで，原画像の色味を大きく変化させることなく，画像のコントラストを上げることが可能となる．このため，育房内の幼虫などの視認性を改善する効果が期待される．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
コロナ禍により出張が制限される時期があったため，画像の収集がやや遅れているが，おおむね順調に進展している．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年は，(1)養蜂用巣脾を撮影した画像から育房状態を自動分類する方法の改良，ならびに，(2)ヘギイタダニやミツバチを自動検出し計数する手法の検討を行う．
(1)では，巣板内における分類判定対象領域の位置を考慮することで，分類正解率の向上を図る．前年度は，画素単位でのセマンティックセグメンテーションを行っていたが，このアプローチでは，1つの育房内が複数のクラスに判定される場合があった．そこで，SSDをベースとした手法に，巣板内における対象領域の位置を考慮する処理を組み込むことを目指す．
(2)のうち，ダニの計数では，これまで検討した手法をスマートフォンアプリやARグラス対応アプリとして実装を進め，性能評価を行う．ミツバチの計数は，アルゴリズムの基礎検討に着手する．
また，本年も継続して実験用画像の撮影とアノテーションデータの集積を進める．実験用画像は，巣脾画像，巣板上の蜂群の画像，ヘギイタダニが付着した蜂群の画像，巣箱底に落下したヘギイタダニの画像の4種を収集する．巣脾画像は有蓋蜂児域面積の自動計測，巣板上の蜂群の画像は成虫の個体数の自動計測の検討に使用し，蜂群の強度の評価に使用する．ヘギイタダニが付着した蜂群の画像および巣箱底に落下したヘギイタダニの画像は，ダニの自動検出と計測に使用し，駆除剤の投与判断に役立てることを目指す．
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| Causes of Carryover |
消耗品が予定より若干安価に購入できたため，次年度使用額が生じた．翌年度分として請求した助成金と合わせ，撮影時に必要な面布や手袋の購入に充てる．
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