Development of image processing algorithm to assist beekeeping

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本研究では，養蜂用セイヨウミツバチの生育管理での利用を目的とし，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，(1)ミツバチの背に寄生したヘギイタダニ，および，ミツバチ個体の自動計数法の検討，(2)Single Shot Multi Box Detector(SSD)を用いた育房状態の自動分類法の実用化に向けた検討，(3)巣板上の有蓋蜂児域計測法の検討，ならびに，(4)蜂と蜂巣の画像撮影とアノテーションデータの集積を進めた．ヘギイタダニ計数法の検討では，色情報をもとにミツバチの背に寄生したヘギイタダニを検出する方法を検討した．その結果，色情報のみでは，ヘギイタダニの色に類似した領域の誤検出が多いことが分かった．この結果を踏まえ，まずSSDでミツバチを検出し，検出された個体上のみを検査する手法の検討を進めた．特に，SSDモデルをミツバチの個体計数用に学習するには，ハチの腹部にアノテーションすることが有効であり，ハチの密集度の高い画像においても良好に個体を検出できることが明らかになった．育房状態の自動分類の検討では，画像をブロック分割後にSSDを施して得られた出力を接合する手法を開発し，実用化に一歩近づけることができた．また，巣板上の有蓋蜂児域計測法の検討では，画素単位でのクラス分類を行うセマンティックセグメンテーションのモデルである PSPNetを用いて，蜂巣画像を有蓋蜂児領域とそれ以外の領域の2クラスに分類する手法の検討を行った．