不均一性を前提とした海中浮遊物の利用による環境負荷の低い三次元水流計測システム

基于异质性前提的水下漂浮物低环境影响三维水流测量系统

基本信息

批准号：
18K11357
负责人：
戸田真志
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Kumamoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

環境保全や水産業支援において、海中生物の生態を解明する上で、環境情報、特に水流情報が重要な意味を持つ。しかし、空間的に高密度且つ長時間の水流計測は極めて困難である。本研究では、水中に常時存在し、水流追従性の高い、藻類等の海中微小体（海中浮遊物）を利活用することで、「観測対象への影響が軽微で」「環境に優しく」「空間的に密で」「継続的に計測が可能な」水流情報を計測するシステムを開発する。具体的には、カメラにて海中の浮遊物を追跡し、その移動ベクトルから局所的な水流情報を推定するシステムの開発を行う。本研究では、水流情報を得るためにその情報を直接的に反映している海中微小体について、魚類等と海中微小体の速度差を利用し、カルマンフィルタを利用して追跡しているが、一方で、近年は深層学習技術を利用することで、複数の対象物体の追跡を試みる事例も散見される。そこで、当初計画を一部変更し、深層学習技術を利用した複数対象物体（Multi-object Tracking）の環境を整備し、試行してみた。水流推定では、海中微小体が相互に遮蔽するオクルージョンの発生が想定されるため、Soft-NMS（Non-Maximum Suppression）技術を組み込むことで、オクルージョンに頑健な複数物体追跡環境を実現した。実際の海中環境での微小体への適用は今後確認作業を進める予定である。なお、本年度は、実際の海域や水槽等から取得した水中映像を用いた検証実験を予定していたが、令和2年度、令和3年度に引き続き、新型コロナウィルス感染症の全国的な拡大の影響等を理由として、実海域での実験等が十分には行うことができなかった。これらは次年度に実施する予定である。

环境信息，特别是水流信息，对于在环境保护和渔业支持的背景下阐明海洋生物的生态非常重要。然而，在高空间密度和长时间内测量水流量是极其困难的。在这项研究中，利用藻类等始终存在于水中且具有较高水流跟随能力的水下微观物体（海上漂浮物），我们将能够实现“对观测目标的影响最小化” 、“环境友好”和“环境友好”我们将开发一种测量空间密集且可连续测量的水流信息的系统。具体来说，我们将开发一个系统，使用摄像头跟踪海上漂浮物体，并根据其运动矢量估计当地水流信息。在这项研究中，我们利用鱼类等与水下微观物体之间的速度差来跟踪直接反映该信息的水下微观物体，以获得水流信息，并且我们使用卡尔曼滤波器来跟踪它们。已经有一些尝试使用深度学习技术来跟踪多个目标对象的案例。因此，我们对原来的方案做了一些改变，利用深度学习技术创建了一个多目标跟踪的环境，并进行了尝试。在水流估计中，假设水下微观物体相互遮挡时会发生遮挡，因此通过结合Soft-NMS（非极大值抑制）技术，实现了对遮挡具有鲁棒性的多目标跟踪环境。我们计划确认该方法在实际水下环境中的微观物体上的应用。另外，今年我们原计划利用从实际海域和水族馆获取的水下图像进行验证实验，但由于新型冠状病毒感染在全国范围内蔓延、水体等影响，未能实现。可以在实际海域进行充分的实验。这些计划将于明年实施。