深層学習を用いた画像解析による魚類自動認識および計数に関する研究
開発事業に伴う環境影響評価や自然環境調査では，魚類等の生息状況調査が行われている．魚類調査では一般的に現地での捕獲調査および目視確認があげられる．しかし，捕獲調査は調査圧による魚類への悪影響が指摘されたほか，目視確認は熟練技術者による確認作業が生じるなど，調査に多くの人手が必要となるため，効率的な魚種自動認識・計数システムの開発が求められている．本研究では，水中映像から魚類の自動認識・計数を目的に，深層学習のYOLOv7と追跡アルゴリズムを用いた多魚種自動計数システムを構築した．検出モデルの性能を検証した上で魚種別計数の精度を評価した．計数精度評価の結果，正解率が94.1％に達し，透明度が低い...
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| Published in | AI・データサイエンス論文集 Vol. 5; no. 2; pp. 13 - 21 |
|---|---|
| Main Authors | , , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
公益社団法人 土木学会
2024
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 2435-9262 |
| DOI | 10.11532/jsceiii.5.2_13 |
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| Abstract | 開発事業に伴う環境影響評価や自然環境調査では，魚類等の生息状況調査が行われている．魚類調査では一般的に現地での捕獲調査および目視確認があげられる．しかし，捕獲調査は調査圧による魚類への悪影響が指摘されたほか，目視確認は熟練技術者による確認作業が生じるなど，調査に多くの人手が必要となるため，効率的な魚種自動認識・計数システムの開発が求められている．本研究では，水中映像から魚類の自動認識・計数を目的に，深層学習のYOLOv7と追跡アルゴリズムを用いた多魚種自動計数システムを構築した．検出モデルの性能を検証した上で魚種別計数の精度を評価した．計数精度評価の結果，正解率が94.1％に達し，透明度が低いため池の環境下でも高い精度の自動認識が確認された． |
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| AbstractList | 開発事業に伴う環境影響評価や自然環境調査では，魚類等の生息状況調査が行われている．魚類調査では一般的に現地での捕獲調査および目視確認があげられる．しかし，捕獲調査は調査圧による魚類への悪影響が指摘されたほか，目視確認は熟練技術者による確認作業が生じるなど，調査に多くの人手が必要となるため，効率的な魚種自動認識・計数システムの開発が求められている．本研究では，水中映像から魚類の自動認識・計数を目的に，深層学習のYOLOv7と追跡アルゴリズムを用いた多魚種自動計数システムを構築した．検出モデルの性能を検証した上で魚種別計数の精度を評価した．計数精度評価の結果，正解率が94.1％に達し，透明度が低いため池の環境下でも高い精度の自動認識が確認された． |
| Author | 新野, 聡 阿部, 真也 簗場, 則昭 林, 佑亮 楊, 継東 髙荷, 東 |
| Author_xml | – sequence: 1 fullname: 楊, 継東 organization: (株)エイト日本技術開発 東京支社 都市環境･資源･マネジメント部 – sequence: 1 fullname: 髙荷, 東 organization: (株)エイト日本技術開発 東京支社 都市環境･資源･マネジメント部 – sequence: 1 fullname: 林, 佑亮 organization: (株)エイト日本技術開発 中部支社 都市環境･資源･マネジメント部 – sequence: 1 fullname: 新野, 聡 organization: (株)エイト日本技術開発 東北支社 都市環境･資源･マネジメント部 – sequence: 1 fullname: 簗場, 則昭 organization: (株)エイト日本技術開発 東京支社 都市環境･資源･マネジメント部 – sequence: 1 fullname: 阿部, 真也 organization: (株)エイト日本技術開発 東京支社 都市環境･資源･マネジメント部 |
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| Issue | 2 |
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| PublicationTitle | AI・データサイエンス論文集 |
| PublicationYear | 2024 |
| Publisher | 公益社団法人 土木学会 |
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| References | 2) Yu, G. Y. Cai, R. L., Su, J. P., Hou, M. X., Deng, R. L.,： U-YOLOv7:A network for underwater organism detection, Ecological Informatics Vol.75, 102108, 2023. 5) Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R. and Farhadi, A.: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection, arXiv1506.02640, 2016. 12) 林佑亮, 三上卓, 増原碩之：猛禽類調査における挙動検知システム構築への取り組み，AI・データサイエンス論文集，4卷2号，pp.128-134, 2023 9) 志賀純貴, 江本久雄, 馬場那仰, 吉武俊章：AIによる変状抽出機能の舗装路面簡易評価システムへの適用， AI・データサイエンス論文集，Vol.1，No.J1，pp.180-189, 2020. 18) 田中幹大, 國枝信明, 市原裕之, 米澤喜弥：長良川河口堰におけるAI技術を活用したアユ遡上数自動計数システムの構築， https://www.cbr.mlit.go.jp/kikaku/2021kannai/pdf/te20.pdf 17) Cao, J. K., Pang, J. M., Weng, X. S., Khirodkar, R. and Kitani, K. :Observation-centric sort: Rethinking sort for robust multi-object tracking. arXiv preprint arXiv:2203.14360, 2022. 13) 中道一紗, 園田潤：YOLOv7を用いた地中レーダ画像のリアルタイム物体検出，AI・データサイエンス論文集，4卷3号，pp.909-914, 2023 3) Alzayat, S., Marcus, S., Mostafa, R. A.: Computer Vision and Deep Learning for Fish Classification in Underwater Habitats: A Survey, arXiv:2203.06951, 2022. 10) 久保栞，全邦釘，伊藤克雄：YOLOv5を用いた導水路トンネルにおけるチョーキング箇所の検出，AI・データサイエンス論文集，第2巻，第J2号，pp.87-96，2021 14) darknet：https://github.com/AlexeyAB/darknet 15) YOLOv7：https://github.com/WongKinYiu/YOLOv7 11) 三宅壮太, 石塚正秀, 山本高広, 玉置哲也, 松岡聡, 一見和彦：YOLOv5を用いた赤外画像の解析による水位計測システムの開発，AI・データサイエンス論文集， 3卷J2号，pp.479-487, 2022 7) Ahsan, J., Ahmad, S., Ajmal, M., Mark, S. and Faisal, S.： Fish detection and species classification in underwater environments using deep learning with temporal information. Ecological Informatics,Vol.57, 101088, 2020. 1) Youssef, W., Hussam, E. M., Ali, F., Omar, A., Noha, E. M., Ayman N. and Ayman, A.：YOLO fish detection with Euclidean tracking in fish farms， Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing ・ January 2021. 8) Wang, C., Bochkovskiy, A. and Liao, H. M.: YOLOv7 : Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for realtime object detectors, arXiv preprint arXiv:2207.02696, 2022. 16) Alex B., Ge, Z.Y., Lionel O., Fabio R. and Ben U. : Simple online and realtime tracking. In 2016 IEEE international conference on image processing (ICIP), pages 3464‒3468. IEEE, 2016. 4) 竹田宏太朗，吉川夏樹，宮津進：深層学習を用いた超音波エコー映像における魚類自動計数手法の開発，2023年度（第72回）農業農村工学会大会講演会講演要旨集［6-33］. 6) 山本貴志，玉置哲也，岡崎慎一郎，岡崎百合子，吉田秀典，末永慶寛：AIを用いた人工魚礁内における岩礁性魚類の資源生産力向上に関する研究，土木学会論文集 B3（海洋開発），Vol.77，No.2，2021. |
| References_xml | – reference: 12) 林佑亮, 三上卓, 増原碩之：猛禽類調査における挙動検知システム構築への取り組み，AI・データサイエンス論文集，4卷2号，pp.128-134, 2023． – reference: 13) 中道一紗, 園田潤：YOLOv7を用いた地中レーダ画像のリアルタイム物体検出，AI・データサイエンス論文集，4卷3号，pp.909-914, 2023． – reference: 16) Alex B., Ge, Z.Y., Lionel O., Fabio R. and Ben U. : Simple online and realtime tracking. In 2016 IEEE international conference on image processing (ICIP), pages 3464‒3468. IEEE, 2016. – reference: 14) darknet：https://github.com/AlexeyAB/darknet – reference: 2) Yu, G. Y. Cai, R. L., Su, J. P., Hou, M. X., Deng, R. L.,： U-YOLOv7:A network for underwater organism detection, Ecological Informatics Vol.75, 102108, 2023. – reference: 9) 志賀純貴, 江本久雄, 馬場那仰, 吉武俊章：AIによる変状抽出機能の舗装路面簡易評価システムへの適用， AI・データサイエンス論文集，Vol.1，No.J1，pp.180-189, 2020. – reference: 18) 田中幹大, 國枝信明, 市原裕之, 米澤喜弥：長良川河口堰におけるAI技術を活用したアユ遡上数自動計数システムの構築， https://www.cbr.mlit.go.jp/kikaku/2021kannai/pdf/te20.pdf – reference: 3) Alzayat, S., Marcus, S., Mostafa, R. A.: Computer Vision and Deep Learning for Fish Classification in Underwater Habitats: A Survey, arXiv:2203.06951, 2022. – reference: 15) YOLOv7：https://github.com/WongKinYiu/YOLOv7 – reference: 10) 久保栞，全邦釘，伊藤克雄：YOLOv5を用いた導水路トンネルにおけるチョーキング箇所の検出，AI・データサイエンス論文集，第2巻，第J2号，pp.87-96，2021． – reference: 4) 竹田宏太朗，吉川夏樹，宮津進：深層学習を用いた超音波エコー映像における魚類自動計数手法の開発，2023年度（第72回）農業農村工学会大会講演会講演要旨集［6-33］. – reference: 5) Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R. and Farhadi, A.: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection, arXiv1506.02640, 2016. – reference: 7) Ahsan, J., Ahmad, S., Ajmal, M., Mark, S. and Faisal, S.： Fish detection and species classification in underwater environments using deep learning with temporal information. Ecological Informatics,Vol.57, 101088, 2020. – reference: 11) 三宅壮太, 石塚正秀, 山本高広, 玉置哲也, 松岡聡, 一見和彦：YOLOv5を用いた赤外画像の解析による水位計測システムの開発，AI・データサイエンス論文集， 3卷J2号，pp.479-487, 2022． – reference: 8) Wang, C., Bochkovskiy, A. and Liao, H. M.: YOLOv7 : Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for realtime object detectors, arXiv preprint arXiv:2207.02696, 2022. – reference: 1) Youssef, W., Hussam, E. M., Ali, F., Omar, A., Noha, E. M., Ayman N. and Ayman, A.：YOLO fish detection with Euclidean tracking in fish farms， Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing ・ January 2021. – reference: 6) 山本貴志，玉置哲也，岡崎慎一郎，岡崎百合子，吉田秀典，末永慶寛：AIを用いた人工魚礁内における岩礁性魚類の資源生産力向上に関する研究，土木学会論文集 B3（海洋開発），Vol.77，No.2，2021. – reference: 17) Cao, J. K., Pang, J. M., Weng, X. S., Khirodkar, R. and Kitani, K. :Observation-centric sort: Rethinking sort for robust multi-object tracking. arXiv preprint arXiv:2203.14360, 2022. |
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| StartPage | 13 |
| SubjectTerms | AI modeling Deep Learning Fish Survey Object Detection Observation-Centric SORT |
| Title | 深層学習を用いた画像解析による魚類自動認識および計数に関する研究 |
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