情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

養殖場や水族館では魚の尾数を計測し、生育状況の把握や飼育環境の管理をしている。しかし、尾数計測作業は柄杓とバケツを用いて頻繁に人手により行われており、作業員の負担や魚に外傷を与える原因となっている。そこで、映像解析により尾数計測を自動化できれば、人手のコストや魚への外傷を与えずに計測することが可能となり、効率的な業務を行うことができると考えられる。魚群映像に機械学習を用いた手法を適用することで魚を検出する。また、アノテーションによる人手への負担の軽減も図るために、ある環境で学習した識別器を天候やカメラの位置が異なるような未学習の環境に適用した場合の汎化能力の評価も示す。