深層学習を用いたカワウソの検出と姿勢推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS6-1

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Otters’ Detection and Pose Estimation Using Deep Learning

著者名: 浅尾 俊裕（神戸市立工業高等専門学校）,尾山 匡浩（神戸市立工業高等専門学校）,原口 俊樹（株式会社神戸デジタル・ラボ）,山口 耕平（株式会社神戸デジタル・ラボ）,東口 信行（atoa）,石原 孝（atoa）,萩 龍太郎（atoa）,武沢 梨菜（atoa）

著者名(英語): Shunsuke Asao (Kobe City College of Technology),Tadahiro Oyama (Kobe City College of Technology),Toshiki Haraguchi (Kobe Digital Lab Ltd.),Kohei Yamaguchi (Kobe Digital Lab Ltd.),Nobuyuki Higashiguchi (atoa),Takashi Ishihara (atoa),Ryutaro Hagi (atoa),Rina Takezawa (atoa)

キーワード: 深層学習|カワウソ|Mask R-CNN|姿勢推定|骨格推定動物|Deep Learning|Otter|Mask R-CNN|pose estimation|bone estimationanimal

要約(日本語): 水族館では，展示だけではなく，自然保護や教育，研究という社会的役割も持つ。飼育以外にも，健康状態の把握，行動の観察などを行う必要がある。これらは，飼育員が手作業で行なっており，現場からは「飼育個体の行動解析作業を効率化したい」などの要望も聞こえてきている。これら動物の行動を解析するツールとして，ZOOMONITERというアプリが存在する。このアプリでは，映像に時系列で行動別にタグ付けを行うことで，行動解析を行うことができる。しかし，その行動の判断とタグ付けは飼育員が手作業で行う必要があり，自動化には至っていない。映像から自動で各行動を推定し，タグ付けまでが可能となれば飼育員の負担軽減にも寄与できる。そこで本研究では，映像から各個体の識別及び行動を分類することが可能なシステムの構築を目指す。本稿では，カワウソを対象とし，上述の目標の前段階として個体検出と姿勢推定を試みた結果について報告する。