ディープラーニングを活用した画像解析で養殖マグロの個体数を自動カウント


ディープラーニングを活用

株式会社電通国際情報サービス(以下ISID)によると、ISIDは双日株式会社(以下 双日)および双日の子会社でマグロ養殖事業を展開する双日ツナファーム鷹島株式会社(以下 双日ツナファーム鷹島)と共同で、ディープラーニングを活用した画像解析技術を用いて養殖マグロを自動カウントするシステムの共同実証実験を開始しました。

実証実験では、養殖マグロの生育環境を踏まえた上で、①ディープラーニングによる解析に適した映像撮影を行う方法の確立 ②個体数把握に適したディープラーニング・アルゴリズムの適用の2点をポイントとしてプロトタイプシステムを開発し、その有用性を検証します。
 

マグロ養殖における撮影方法の最適化

現状行われているダイバーによる水中撮影では、撮影にかかる作業負荷が高い上に、天候や水の透明度、撮影位置等の条件に映像の品質が大きく左右されます。ディープラーニングによる画像解析の精度向上には、映像自体の品質を上げることも重要なポイントとなるため、本実証実験では、高性能水中カメラや水中ドローン等の最新機材を用いて撮影作業をリモート化するとともに、生簀の配置調整やバックスクリーンの設置など撮影環境の最適化を図り、解析に適した映像を自動で撮影できる仕組みを構築します。
 

個体数把握に適したディープラーニング・アルゴリズムの適用

本実証実験では、画像の「どこに」「何が」写っているかをリアルタイムかつ高精度に推測する一般物体検出のためのディープラーニング・アルゴリズムと従来の画像認識技術を組み合わせたプロトタイプシステムを開発します。マグロを認識させるための学習データを整備した上で、視認性の高い場所にフォーカスした映像の抽出や、連続したフレームに出現する個体を同一個体とみなすといった独自のデータ処理を行うことで、海水中を高速で泳ぐマグロを正確にカウントするシステムの構築を目指します。このプロトタイプシステム開発には、解析アルゴリズム開発を手掛けるアラヤが技術協力しています。
 

作業負荷軽減や正確性向上

双日ツナファーム鷹島では、洋上のいけすの中で約3年かけて育成したマグロを出荷しているが、給餌の量や方法などの判断は経験則に基づく属人的なものとなっています。中でも、養育個体数の把握については、ダイバーが水中撮影した動画により複数の作業員が目視でカウントしており、作業負荷軽減や正確性向上が課題です。今回の実証実験により、ISIDのノウハウを活用してこうした課題の解決を図るということです。
 
出典:株式会社電通国際情報サービス