持続可能な磯根資源利用のためのモニタリングシステムの構築

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水中ドローンによる海底調査の撮影画像から磯根資源の認識を行い、その結果と調査地の位置情報や環境情報などのデータを収集・管理する機能を持つ資源モニタリングシステムの開発が本研究の主な目的である。令和4年度は、岩手県釜石市の唐丹湾と両石湾の漁場で水中ドローンを活用した藻場の生育状況を確認するための実験的な調査を行い、水中ドローンによる藻場の映像データを収集した。１回目の調査は大雨の翌日に行われたため、海水の濁りが原因でドローンから離れた深いところに生息していた海藻の認識が難しく、近くまで寄せないと海藻を確認できなかった。２回目の調査が実施された漁場は比較的浅く、天気も良かったため水中ドローンで藻場の状況を確認しながらデータを集めることができた。水中ドローンで撮影したデータから海藻を認識する手法を提案した。柔軟な形状を持ち海底画像に広がる海藻を認識させるために、提案手法では、通常のバウンディングボックを用いた深層学習による物体認識法ではなく、マルチラベル分類法を採用した。認識モデルの構築に必要な訓練・検証・テスト用データセットの作成にあたっては、海藻の映像データに対してマルチラベリングが実施できる専用のアノテーションアプリを開発した。作成したデータセットにコンブ、ワカメ、アカモク、アオサなど10種類以上の海藻が含まれており、提案手法は各類の海藻に対して精度よく認識することができた。目標とするデータ管理システムに関しては、オープンソースライブラリを活用して時系列にデータを管理するシステムを開発し、その改良を行った。