個体自動追尾技術を基盤とした養殖魚生産管理システムの構築

基于自动个体跟踪技术的养殖鱼类生产管理系统构建

• 批准号: 19J11547
• 负责人: 阿部 悟
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-25 至 2021-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19J11547/
• 关键词: 海面養殖; 水中モニタリング; 遊泳行動; 画像計測; 自動計数

漁業による漁獲量は近年頭打ちとなっており，需要拡大に対応する供給源として養殖生産が期待されている。しかし，海面養殖は農畜産業と比較して生産管理体制の整備が不十分であるため，生産・供給の安定化に向けて課題が多く存在する。本研究では，海面養殖において生簀内の個体数を把握する手段が限定されるという養魚管理上の問題について特に着目し，水中カメラ計測によって得られた映像を解析し，生簀内に存在する養殖魚の自動計数，及びそれを基盤とした養魚の状態把握モニタリングシステムの構築を目的としている。前年度では，撮影した養殖生簀内の養殖魚の個体画像抽出手法を構築し，深層学習に用いる教師データの偏りが抽出結果に影響することが確認できた。今年度は個体画像の抽出制度のさらなる向上を目指し，最適な深層学習手法とその計算パラメータの解明を試みた。その結果として，深層学習手法の違いによってMean BF Scoreにおいて最大で60％以上の性能の向上が確認された。個体追跡手法について，これまでは追跡に用いる情報として抽出された個体画像の面積重心座標を用いてきたが，個体同士が画像上で重なり合った際に追跡が途切れるケースが頻繁に確認された。そこで，抽出された個体画像のピクセル情報を追跡アルゴリズムに組み込むことによって，連続追跡時間を向上させることに成功した。このことから，個体密度が一定以上の養殖生簀に対する提案手法の適用可能性が示唆された。また，養殖魚の行動状態の評価として，追跡時に算出された個々の移動ベクトルについて，連続するベクトル同士のなす角やノルム差などの指標を基に解析したところ，給餌時と非給餌時とで優位に異なることが確認された。このことから，個体の移動ベクトルを養殖魚の飽食度合いなどの行動状態の評価として利用できる可能性が示唆された。

Fisheries に よ る catches は recent head dozen ち と な っ て お り, need company, big に 応 seaborne す る supply source と し て aquaculture production が expect さ れ て い る. し か し, sea aquaculture は と livestock industry comparison し て の servicing が production management system is not very で あ る た め, production, supply の stabilization に to け て subject が す more く る. This study で は, sea aquaculture に お い て raw Ze の within individual number を grasp す る means が qualified さ れ る と い う fish on の management に つ い て に the mesh し, water カ メ ラ measuring に よ っ て have ら れ た image analytical し を, raw Ze に exist within す る farmed fish の automatic counting, And び そ れ を base plate と し た fish の state grasp モ ニ タ リ ン グ シ ス テ ム の build を purpose と し て い る. Before the annual で は, pinch of shadow し た breeding in raw Ze の farmed fish の individual portrait extraction technique を build し, deep learning に with い る teachers デ ー タ の partial り が extraction results に influence す る こ と が confirm で き た. Our は individual portraits の extraction system の さ ら な る upward を refers し, optimum な deep learning technique と そ の computing パ ラ メ ー タ の interpret を try み た. そ の results と し て, deep learning technique の violations い に よ っ て Mean BF Score に お い て の が up more than 60% maximum で の performance confirmed さ れ た. Individual tracing technique に つ い て, こ れ ま で は tracing に with い る intelligence と し て spare さ れ た individual portraits の area of center of gravity coordinates を with い て き た が, individuals with portraits and が で heavy な り close っ た interstate に tracing が way cut れ る ケ ー ス が frequent に confirm さ れ た. そ こ で, drew さ れ た individual portraits の ピ ク セ ル intelligence を tracing ア ル ゴ リ ズ ム に group み 込 む こ と に よ っ て, even 続 tracing time を upward さ せ る こ と に successful し た. The possibility of the application of the proposed approach to する in <s:1> と ら ら for <s:1> aquaculture with an individual density of が or above が indicates された. ま た, farmed fish の action state の review 価 と し て, tracing the に calculate さ れ た a 々 の mobile ベ ク ト ル に つ い て, even 続 す る ベ ク ト ル with James の な す Angle や ノ ル ム poor な ど の index を base に parsing し た と こ ろ, to bait と not to bait と で primacy に different な る こ と が confirm さ れ た. こ の こ と か ら, individual の mobile ベ ク ト ル を farmed fish の feed degrees or い な ど の action state の review 価 と し て using で き が る possibility in stopping さ れ た.

项目成果

Development of fish spatio-temporal identifying technology using SegNet in aquaculture net cages

水产养殖网箱中基于SegNet的鱼类时空识别技术开发

• 发表时间: 2021
• 期刊: Aquacultural Engineering 93 (2021)
• 作者: S. Abe;T. Takagi;S. Torisawa;K. Abe;H. Habe;N. Iguchi;K. Takehara;S. Masuma;H. Yagi;T. Yamaguchi;S. Asaumi
• 通讯作者: S. Asaumi

EXAMINATION OF IMAGE EXTRACTION METHOD FOR FISH INDIVIDUALS IN AQUACULTURE NET CAGE

水产养殖网箱鱼类个体图像提取方法检验

• 发表时间: 2019
• 作者: Satoru ABE;Tsutomu TAKAGI;Shinsuke TORISAWA;Hitoshi HABE;Koji ABE;Nobukazu IGUCHI;Kohsei TAKEHARA;Shukei MASUMA;Hiroki YAGI;Shoji NAKAI;Takeharu YAMAGUCHI;Shigeru ASAUMI
• 通讯作者: Shigeru ASAUMI

14th International Workshop Methods for the Development and Evaluation of Maritime Technologies

第十四届海事技术开发与评估方法国际研讨会

• 发表时间: 2019

遊泳する魚群の個体数計測システムの開発 -個体画像抽出手法の違いが計数精度に与える影響 -

游动鱼群计数系统的开发 - 个体图像提取方法的差异对计数精度的影响 -

• 发表时间: 2017
• 作者: Takahiro Taguchi;Satoshi Kubota;Takuma Mezaki;Erika Tagami;Satoko Sekida;Shu Nakachi;Kazuo Okuda;Akira Tominaga;田口尚弘・久保田賢・目﨑拓真・田上恵里香・関田諭子・奥田一雄・富永明;久保田賢・関田諭子・目﨑拓真・田口尚弘・奥田一雄・小西裕子・富永明;田上恵里香・田口尚弘・久保田賢・目﨑拓真・富永明;S. Abe ; T. Takagi ; K. Takehara ; N. Kimura ; T. Hiraishi ; K. Komeyama ; S. Torisawa ; S. Asaumi;阿部 悟・髙木 力・竹原幸生・木村暢夫・平石智徳 ・米山和良・鳥澤眞介・山口武治・浅海 茂
• 通讯作者: 阿部 悟・髙木 力・竹原幸生・木村暢夫・平石智徳 ・米山和良・鳥澤眞介・山口武治・浅海 茂