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J-GLOBAL ID：201602238995179773   整理番号：16A0762496

濁りがある水中を遊泳する魚の個体数と深度の同時推定

著者 (5件)： 溝口拓也 (近畿大 理工) ,  波部斉 (近畿大 理工) ,  寺山慧 (東大 大学院新領域創成科学研究科) ,  阿部孝司 (近畿大 理工) ,  井口信和 (近畿大 理工)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2016  号： CVIM-202  ページ： Vol.2016-CVIM-202,No.37,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2016年05月05日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
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： 多数の魚が泳いでいる水槽を撮影した画像から魚の個体数とその深度を推定する手法を提案する。養殖現場においてこれらの情報は生産管理などの面で有用であるが,人の眼による計数に頼っているのが実情である。本研究では,水の濁りのために魚の深度によってその輪郭の見えが変化することを活用して魚の検出と深度推定を行う。提案手法では,まず,特徴点検出,クラスタリングをおこなうことで特徴点のクラスタとして魚を検出する。各クラスタに対し,面積などの局所特徴を用いることで個体数・深度を推定する。実験では,研究室内の模擬環境で取得した画像と,養殖現場で取得した画像によって提案手法が一定の精度で個体数・深度を推定できることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *統計的推定 ,  同時性 ,  深さ ,  個体 ,  魚類 ,  遊泳 ,  水中 ,  混濁 ,  *養殖 ,  画像特性 ,  局所性

分類 (2件)： 水産増養殖一般  (FH04010N) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

引用文献 (9件)：

• David Ryan, Simon Denman, Sridha Sridharan, Clinton Fookes. An Evaluation of Crowd Counting Methods, Features and Regression Models. CVIU 130, pp. 1-86, January 2015.
• Hongwei Qin, Yigang Peng, Xiu Li. Foreground Extraction of Underwater Videos via Sparse and Low-rank Matrix Decomposition. ICPR Workshop on Computer Vision for Analysis of Un-derwater Imagery. 2014.
• Concetto Spampinato, Yun-Heh Chen-Burger, Gayathri Nadarajan, Robert B. Fisher. Detecting, Tracking and Counting Fish in Low Quality Unconstrained Underwater Videos. VISAPP (2) : 514-519. 2008.
• Ryan Fier, Alexandra Branzan Albu, Maia Hoeberechts. Automatic Fish Counting System for Noisy Deep-Sea Videos. Oceans - St. John’s, 2014.
• Edward Rosten, Reid Porter, Tom Drummond. Faster and better: A machine learning approach to corner detection. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 32 (1): 105 - 119, January 2010.

タイトルに関連する用語 (7件)： 濁り ,  水中 ,  遊泳 ,  魚 ,  個体数 ,  深度 ,  同時推定