複数動体追跡技術を用いたマグロ養殖漁業における魚数計測

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC17-5

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Fish Count System for Tuna Aquaculture Using Multi-object Tracking Technology

著者名: 戸田 真志（熊本大学）,長瀬 龍洋（熊本大学）,右田 雅裕（熊本大学）,榎本 洸一郎（滋賀県立大学）,俵谷 賢悟（日本水産）

著者名(英語): Masashi Toda (Kumamoto University),Tatsuhiro Nagase (Kumamoto University),Masahiro Migita (Kumamoto University),Koichiro Enomoto (The University of Shiga Prefecture),Kengo Hyotani (Nippon Suisan Kaisha, Ltd.)

キーワード: クロマグロ|自動計数|複数物体追跡|深層学習|Bluefin tuna|Automatic count|Multi-object tracking|Deep learning

要約(日本語): 水産養殖業において，養殖施設内で育成する水産資源種の個体数は，生産管理，出荷管理，給餌管理等の観点からも獲得すべき基本情報のひとつであるが，一方でその正確な把握は容易ではない。本稿では，クロマグロの養殖漁業を対象として，画像処理技術と深層学習を用いた個体数計測の試みについて紹介する。養殖漁業においては，「資源種の育成状況に応じて生け簀を分ける」等，しばしば養殖施設の間で資源種を移動させる作業が発生するが，この移動時に，養殖施設の間に敷設される魚道に市販の水中カメラを設置し，得られた水中映像を入力として利用する。この映像に対して，複数物体追跡の技術を核として，気泡等のノイズ，個体同士の重なり，個体の逆走等，計数の誤差要因を考察し，それぞれ回避策を施すことで魚数計測の実現と精度の向上を図った。