デプスカメラと画像解析AIを用いた陸上養殖における生産管理システムの最適化手法の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS24058

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2024/09/09

タイトル(英語): Development of Optimization Techniques for Production Management Systems in Land-Based Aquaculture Using Depth Cameras and Image Analysis AI

著者名: 新里 佑介(沖縄工業高等専門学校),星 草汰(沖縄工業高等専門学校),中平 勝也(沖縄工業高等専門学校)

著者名(英語): Yusuke Shinzato(National Institute of Technology, Okinawa College),Sota Hoshi(National Institute of Technology, Okinawa College),Katusya Nakahira(National Institute of Technology, Okinawa College)

キーワード: インスタンスセグメンテーション|陸上養殖|デプスカメラ|魚の大きさ|魚の個体数|Ｙｏｌｏｖ８|Instance segmentation|Onshore cultivation|Depth camera|Fish Size|Fish population|Yolov8

要約(日本語): 漁業従事者の高齢化と漁業の効率化のため、近年では、漁業の法人化が行われ、陸上養殖が増加している。しかし、陸上養殖は、魚の個体数や大きさ、健康状態の管理に課題が残されている。そこで本稿では、デプスカメラによる距離測定と画像解析AIを用いることで、魚群の個体数および大きさの検出手法を開発し、生産管理システムの最適化を図ることを目的とする。

要約(英語): Due to the aging population of fishermen and the need for efficiency, land-based aquaculture is increasing. However, challenges remain in managing fish numbers, size, and health. This paper aims to optimize production management systems by developing detection methods for fish count and body size using depth cameras and image analysis AI.

本誌: 2024年9月12日-2024年9月13日次世代産業システム研究会-1

本誌掲載ページ: 41-44 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,377 Kバイト