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J-GLOBAL ID：201302211247863520   整理番号：13A0342751

画像処理を用いた魚道用の魚カウンタに関する技術課題の検討

著者 (7件)： 藤原孝洋 (函館工高専) ,  渡辺恵太 (函館工高専) ,  樋渡晃弘 (函館工高専) ,  井上大地 (函館工高専) ,  高田明雄 (函館工高専) ,  奈良哲男 (函館工高専) ,  今野利美 (函館工高専)
資料名： 函館工業高等専門学校紀要  (Research Reports of National Institute of Technology, Hakodate National College)
号： 47  ページ： 59-64  発行年： 2013年01月31日 
JST資料番号： S0946A  ISSN： 0286-5491  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ダムなどの河川横断構造物が建設されることで河川の生態系が変化し,魚の遡上が阻害されないために前記構造物を迂回する魚道の設置が試みられている。本論文では,前記事業評価を目的として高価な装置を用いず,多額の人件費がかからない長時間の観測が可能な魚道調査装置を開発した。まず,魚道を通過する魚をカウントするためにレーザ方式を検討したが,水中の気泡や水面の揺らぎなどの外乱による光センサの誤動作が問題となった。次に,ビデオカメラで撮影した水中画像を画像処理し,魚をカウントするとともに魚種の判定を行う魚カウンタを設計した。魚を検出するために背景画像と各フレームとの差分方式を用いると画像のノイズが課題となったので,物体の移動量を検出するオプティカルフローを方向を限定して抽出することで,上ってくる魚と流れてくるゴミの区別を可能にした。魚カウンタではオプティカルフローのベクトルを膨張処理して切り出した魚の画像をカウントし,前記画像を模様を学習したSVM(Support Vector Machine)によって識別を行うことでヤマメとイワナの判別が行える。水槽実験では70%の魚種判定精度が得られ,アフィン変換による魚の姿勢の補正を検討したほか,実際に魚道に設置する光学系の設計と模擬魚道実験を行った。

シソーラス用語： *計測器 ,  *魚道 ,  放射線検出器 ,  *画像分析 ,  画像 ,  光センサ ,  差分法 ,  雑音 ,  *オプティカルフロー ,  *セグメンテーション ,  サクラマス ,  イワナ ,  水槽試験 ,  アフィン変換
準シソーラス用語： *魚道調査装置 ,  測定装置 ,  カウンタ【放射線】 ,  水中画像 ,  ノイズ ,  ヤマメ ,  水槽実験

分類 (4件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  生態系  (EE01040P) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 画像処理 ,  魚道 ,  魚 ,  カウンタ ,  技術課題