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講演抄録/キーワード
講演名 2020-02-27 09:45
海面養殖の自動給餌実現のための深度推定による魚体測定
服部魁人江崎修央佐伯元規鳥羽商船高専)・高橋 完アイエスイー)・坂本竜彦三重大
抄録 (和) マダイやブリなど海面養殖における自動給餌システムにおいて給餌量の算出は魚体重と水温に基づいて計算されるため,魚体重の把握が重要である.しかし,一般的な魚体測定の方法である天秤はかりを用いる方法は,魚にストレスのかかる作業のため頻繁に行うのは現実的ではない.さらに,魚を生簀から取り出す際,網と接触し傷がつくなど商品価値を下げる原因のひとつとなっている.そこで本研究では,機械学習による深度推定を用いて魚との距離を推定し,1枚の画像から魚体測定を行うことができる仕組みを提案する.これにより,回遊中でも魚体測定が可能になり,給餌量算出の精度が大きく向上することが期待できる. 
(英) In the automatic feeding system for aquaculture such as red sea snapper and yellowtail, the amount of feed is calculated based on fish weight and water temperature, so it is important to grasp fish weight. However, it is not realistic to use frequently a weighing scale, which is a general method of measuring fish, because it is a task that stresses the fish. Furthermore, it is one of the causes of lowering the commercial value, such as the fish coming into contact with the net and being damaged when they are taken out of the fish cage. Therefore, in this research, we propose a mechanism that can predict the distance to fish using depth estimation by machine learning and measure fish length from single image. As a result, it is possible to always measure fish, and it is expected that the accuracy of calculating the amount of feed will be greatly improved.
キーワード (和) 海面養殖 / 飼育管理 / 魚体測定 / 人工知能 / 深度推定 / / /  
(英) Sea Farmers / Aquaculture management / Fish measurement / Artificial intelligence / Depth prediction / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 44, no. 6, ME2020-29, pp. 1-5, 2020年2月.
資料番号 ME2020-29 
発行日 2020-02-20 (MMS, HI, ME, AIT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 HI IEICE-IE IEICE-ITS MMS ME AIT  
開催期間 2020-02-27 - 2020-02-28 
開催地(和) 北海道大学 
開催地(英) Hokkaido Univ. 
テーマ(和) 画像処理および一般 
テーマ(英) Image Processing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ME 
会議コード 2020-02-HI-IE-ITS-MMS-ME-AIT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 海面養殖の自動給餌実現のための深度推定による魚体測定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Fish body measurement by depth estimation for automatic feeding of aquaculture 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 海面養殖 / Sea Farmers  
キーワード(2)(和/英) 飼育管理 / Aquaculture management  
キーワード(3)(和/英) 魚体測定 / Fish measurement  
キーワード(4)(和/英) 人工知能 / Artificial intelligence  
キーワード(5)(和/英) 深度推定 / Depth prediction  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 服部 魁人 / Kaito Hattori / ハットリ カイト
第1著者 所属(和/英) 鳥羽商船高等専門学校 (略称: 鳥羽商船高専)
National Institute of Technology, Toba College (略称: NITTC)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 江崎 修央 / Nobuo Ezaki / エザキ ノブオ
第2著者 所属(和/英) 鳥羽商船高等専門学校 (略称: 鳥羽商船高専)
National Institute of Technology, Toba College (略称: NITTC)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐伯 元規 / Motonori Saeki / サエキ モトノリ
第3著者 所属(和/英) 鳥羽商船高等専門学校 (略称: 鳥羽商船高専)
National Institute of Technology, Toba College (略称: NITTC)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 高橋 完 / Osamu Takahashi / タカハシ オサム
第4著者 所属(和/英) 株式会社アイエスイー (略称: アイエスイー)
ISE Co. Ltd. (略称: ISE C.L)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 坂本 竜彦 / Tatsuhiko Sakamoto /
第5著者 所属(和/英) 三重大学 (略称: 三重大)
Mie University (略称: Mie Univ.)
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講演者
発表日時 2020-02-27 09:45:00 
発表時間 15 
申込先研究会 ME 
資料番号 ITE-MMS2020-1,ITE-HI2020-1,ITE-ME2020-29,ITE-AIT2020-1 
巻番号(vol) ITE-44 
号番号(no) no.6 
ページ範囲 pp.1-5 
ページ数 ITE-5 
発行日 ITE-MMS-2020-02-20,ITE-HI-2020-02-20,ITE-ME-2020-02-20,ITE-AIT-2020-02-20 


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