3DCGバーチャルフィッシュの作成および提示技術の開発

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今年度は複数台カメラを用いた同期撮影システムの構築を行った。申請書に計上していたカメラはBasler acA800-200gcであるが、GigEインターフェースの機種は同期撮影のシステム構築が簡便な一方で、USB3.0インターフェースの機種に比べて解像度に対するフレームレートが低いというデメリットがある。また、世界的な部材不足と納期遅延により、新規購入の見通しが立たなかったため、手元にあるUSB3.0インターフェースの機種Basler acA1440-220ucでのシステム構築を試みた。メーカーとのやり取りを重ねた結果、カメラ以外にはGPIOケーブルとシンプルな電気回路を接続するだけで、本機種で撮影可能なフレームレートの内では遅延の影響なく複数台が同期撮影できるシステムが構築できた。本研究の要のひとつである同期撮影システムが当初よりも高解像度・高フレームレートで実現できたことで、高い精度で魚の動きを検出できることが期待される。また、市販の行動解析用同期撮影システムよりも安価であるため、技術の普及にも役立つ。さらに、魚の胴体部分のセグメンテーションを行うためのニューラルネットワーク構築に関する技術の習得を進めた。同一のデータセットを使って、フルスクラッチとファインチューニングのいずれの手法においても高い精度を示すネットワークが構築できた。特に後者は、一般的には学習データが少なくて済むことが分かっており、本研究でも開発した手法の実装時に役立つ可能性がある。