1. AI技術を用いたザトウクジラの尾びれ自動識別システムを開発。数千頭分の尾びれを一挙に識別することに成功!
沖縄美ら島財団総合研究所

海洋生物の調査研究

AI技術を用いたザトウクジラの尾びれ自動識別システムを開発。数千頭分の尾びれを一挙に識別することに成功!

ザトウクジラは、夏にロシアなどの高緯度海域で餌を食べ、冬に沖縄やフィリピンなどの低緯度海域で交尾や出産、子育てを行います。またザトウクジラは、尾びれの形状や模様が個体ごとに異なるため(下図参照)、これらの特徴をもとに世界中のザトウクジラ研究者らが、肉眼でザトウクジラの個体識別作業を行なっています。また当財団でも、30年以上に亘る調査で、これまでに約1800頭、1万枚を超える本種の尾びれ写真を収集してきました。
今回、当財団は、Diagence社、大阪大学、慶応義塾大学と共同で、ザトウクジラの尾びれ識別作業の効率化を目的に、尾びれを自動で識別できるAI技術および自動識別システムの開発を実施、成功しました。新規に撮影したザトウクジラの尾びれ写真を本システムに入力すると、登録済みの写真の中から特徴の近い尾びれ写真上位30頭分が瞬時にリストアップされます。この時、約89%が上位30頭以内に正確にリストアップされ、更に約76%が1位としてリストアップされました。本研究成果は、2022年2月6日〜8日にオンラインで開催された国際学会VISAPP2022 (the 17th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications)で発表され、本学会プロシーディングに掲載されました。
本システムの開発により、これまで膨大な時間と労力を要してきた尾びれ識別作業の効率が飛躍的に向上することが期待されます。(一財)沖縄美ら島財団は、今後このシステムを活用しながら国内外の研究機関と協力し、季節によって北太平洋を広く回遊するザトウクジラの集団構造や回遊経路の解明を目指します。

著者名

Yoshikawa T, Hida M, Lee C, Okabe H, Kobayashi N, Ozawa S, Saito H, Kan M, Date S, Shimojo S (太字:財団職員).

題名

Identification of over one thousand individual wild humpback whales using fluke photos.

掲載雑誌

Proceedings of the 17th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. 4: ISBN 978-989-758-555-5, ISSN 2184-4321, 957-967.

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図1. 個体ごとに異なるザトウクジラの尾びれ腹側の形状や白黒模様の特徴の一例

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図2. ザトウクジラの尾びれ自動識別システムの仕組み概略図

ザトウクジラ調査応援ページ

https://app.dandon.jp/dandon/user/events/139155e6aa6e52e203e6c8272df304db5da2a4b7f2121fc370add9ba6ce6b76c

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