Drone Photography and Image Object Detection by AI for Automatic Bird Counting

今年度は概ね当初の予定どおり実施できた。以下３項目に分けて記載する。（１）撮影戦略：北海道美唄市の宮島沼、及び宮城県の伊豆沼・内沼での撮影を実施した。宮島沼では春秋、合わせて９回撮影に挑戦し、８回撮影を実施した。宮島沼では地上からの目視カウントを比較し概ね１５％程度の差でカウントすることができた。沼の全体の斜め撮影を取り入れることにより、以前よりも精度は改善したと考えられる。宮城県の伊豆沼・内沼は宮島沼と比較し、面積が大きいため、内沼（約50 ha）を対象とし、ドローン２機による同時撮影を行った。合計６回の撮影を試みたが、良い天候で撮影できたのは１回のみであったが、良好な画像を得ることができた。（２）画像解析：新たなDeep Learningアーキテクチャにより精度向上を達成するために、各種物体検出アーキテクチャを実験するためのツールボックスMMDetectionを導入し、さらにMMDetectionにデータを読み込むためのデータ変換方法習得することができた。また、教師データ蓄積については、2022年に撮影したデータ全てについてデータを作成し、春に約19.9万羽、秋に14.0万羽、合計８回の撮影分約34.9万羽の教師データを作成することができた。（３）成果活用：当研究室が構築したWebサービスGoose123を用いて、撮影後すぐにマガン個体数のカウント速報値を出すことができた。2022/4/22は18:46に撮影が完了し、その後画像をアップロードし、19:08に解析を開始、19:16に完了することができた。撮影完了後、30分で結果（個体数：38,846羽）を出すことができた。

今年度は概ね当初の予定どおり実施できた。以下３項目に分けて記載する。（１）撮影戦略：北海道美唄市の宮島沼、及び宮城県の伊豆沼・内沼での撮影を実施した。宮島沼では春秋、合わせて９回撮影に挑戦し、８回撮影を実施した。宮島沼では地上からの目視カウントを比較し概ね１５％程度の差でカウントすることができた。沼の全体の斜め撮影を取り入れることにより、以前よりも精度は改善したと考えられる。宮城県の伊豆沼・内沼は宮島沼と比較し、面積が大きいため、内沼（約50 ha）を対象とし、ドローン２機による同時撮影を行った。合計６回の撮影を試みたが、良い天候で撮影できたのは１回のみであったが、良好な画像を得ることができた。（２）画像解析：新たなDeep Learningアーキテクチャにより精度向上を達成するために、各種物体検出アーキテクチャを実験するためのツールボックスMMDetectionを導入し、さらにMMDetectionにデータを読み込むためのデータ変換方法習得することができた。また、教師データ蓄積については、2022年に撮影したデータ全てについてデータを作成し、春に約19.9万羽、秋に14.0万羽、合計８回の撮影分約34.9万羽の教師データを作成することができた。（３）成果活用：当研究室が構築したWebサービスGoose123を用いて、撮影後すぐにマガン個体数のカウント速報値を出すことができた。2022/4/22は18:46に撮影が完了し、その後画像をアップロードし、19:08に解析を開始、19:16に完了することができた。撮影完了後、30分で結果（個体数：38,846羽）を出すことができた。