3. What is “UMITRON”
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install Sustainable Aquaculture on Earth
水産養殖 x テクノロジー
ウミトロンは、成長を続ける水産養殖にテクノロジーを用いることで、将来人類が直面する食料問題
と環境問題の解決に取り組むスタートアップ企業です。シンガポールと日本に拠点を持ち、
IoT、衛星
リモートセンシング、機械学習をはじめとした技術を用い、より安全で、人と自然に優しい「持続可能
な水産養殖を地球に実装する」ことを目指しています。
20. コンピュータビジョンを利用した自動摂餌状況把握
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撮影した画像・動画から摂餌に関するスコアを算出[Chao+2018, Liu+2014]
[Liu+2014]Liu, Ziyi, et al. "Measuring feeding activity of fish in RAS using computer vision." Aquacultural engineering 60 (2014): 20-27.
[Chao+2018] Zhou, Chao, et al. "Intelligent feeding control methods in aquaculture with an emphasis on fish: a review." Reviews in Aquaculture 10.4 (2018): 975-993.
[Chao+2019] Zhou, Chao, et al. "Evaluation of fish feeding intensity in aquaculture using a convolutional neural network and machine vision." Aquaculture 507 (2019): 457-465.
摂餌に関するスコア
一般的なアプローチ
例:0〜1のスコアを出力
0:摂餌が落ちているので給餌を止めるべき
1:摂餌が活発なので給餌を続けるべき
摂餌スコア推定手法
例
- 魚群行動の認識[Liu+2014]
- 餌の検出
- End-to-End [Chao+2019]
入力 出力
2.持続可能な水産養殖を実現するセンシング/解析技術
21. 摂餌状況把握のための魚群行動認識
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魚群の急加速や餌に群がる行動が食欲を反映しているとし[Conrad+2011]
魚群の「速度」「方向」「位置」などのパラメータを考慮した取り組みが様々な魚
種において実施されている.[Sadoul+2014, Liu+2014]
[Conrad+2011]Conrad, J. Louise, et al. "Behavioural syndromes in fishes: a review with implications for ecology and fisheries management." Journal of fish biology 78.2 (2011): 395-435.
[Sadoul+2014]Sadoul, Bastien, et al. "A new method for measuring group behaviours of fish shoals from recorded videos taken in near aquaculture conditions." Aquaculture 430 (2014): 179-187.
[Liu+2014]Liu, Ziyi, et al. "Measuring feeding activity of fish in RAS using computer vision." Aquacultural engineering 60 (2014): 20-27.
2.持続可能な水産養殖を実現するセンシング/解析技術
47. CV・パターン認識の業界における水産養殖
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養殖への利用や魚の行動解析を想定したCV・パターン認識の研究テーマとし
ては魚のトラッキングが多い[Terayama+2016, Rodrigo+2017, Pedersen+2020]
[Terayama+2016]Terayama, Kei, Hitoshi Habe, and Masa-aki Sakagami. "Multiple fish tracking with an NACA airfoil model for collective behavior analysis." IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications 8.1 (2016): 1-7.
[Rodrigo+2017] Verschae, Rodrigo, Hiroaki Kawashima, and Shohei Nobuhara. "A multi-camera system for underwater real-time 3D fish detection and tracking." OCEANS 2017-Anchorage. IEEE, 2017
[Pedersen+2020] Pedersen, Malte, et al. "3D-ZEF: A 3D zebrafish tracking benchmark dataset." Proceedings of the IEEE CVPR 2020.
付録