特許 7462265 自動プランクトン検出方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-03-28

(45)【発行日】2024-04-05

(54)【発明の名称】自動プランクトン検出方法

(51)【国際特許分類】

   A01K 61/17 20170101AFI20240329BHJP

   G01N 21/17 20060101ALI20240329BHJP

【ＦＩ】

A01K61/17

G01N21/17 A

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2020064380

(22)【出願日】2020-03-31

(65)【公開番号】P2021158995

(43)【公開日】2021-10-11

【審査請求日】2023-01-16

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 令和元年１０月１５日～１８日開催のシーテック２０１９にて、口頭発表および展示場にて公開

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成３１年度、広島県ＡＩ／ＩｏＴ実証プラットフォーム事業実施業務（スマートかき養殖ＩｏＴプラットフォーム事業）、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(73)【特許権者】

【識別番号】000211307

【氏名又は名称】中国電力株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】507030863

【氏名又は名称】株式会社セシルリサーチ

(74)【代理人】

【識別番号】110000176

【氏名又は名称】弁理士法人一色国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】柳川 敏治

(72)【発明者】

【氏名】中村 昭史

(72)【発明者】

【氏名】林 儀一郎

(72)【発明者】

【氏名】吉田 和広

(72)【発明者】

【氏名】林 義雄

(72)【発明者】

【氏名】神谷 享子

(72)【発明者】

【氏名】山下 桂司

【審査官】大澤 元成

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１５／１３３１８７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開平０８－２７１４４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２００５／０１２６５０５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特表２０１６－５０６７２６（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１５／０３５６７２５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】中国特許出願公開第１１０５０１２７８（ＣＮ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１９／１７６０４８（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ０１Ｋ ６１／００－６１／６５

Ａ０１Ｋ ６１／８０－６３／１０

Ｇ０１Ｎ ２１／１７

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータが、
bounding boxを中心にした第１の所定のサイズの四角形の画像を学習データとして、一般物体検出アルゴリズムに学習させる第１の工程と、
容器内のプランクトンを撮像した画像を、第２の所定のサイズの四角形に分割する第２の工程と、
分割して得られた各の前記第２の所定のサイズの四角形内に前記プランクトンが存在するか、前記一般物体検出アルゴリズムに判断させる第３の工程と、
を行い、
前記第２の工程において、隣り合う前記四角形の重なりの幅が、前記プランクトンの最大幅に基づいて定められ、
前記四角形の重なりの前記幅が、前記プランクトンの前記最大幅の０．８倍以上１．２倍以下である、容器中の特定のプランクトンを検出する方法。

【請求項2】

前記プランクトンが、固着生物の浮遊幼生または付着期幼生である、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記プランクトンが、カキの付着期幼生である、請求項１または２に記載の方法。

【請求項4】

一般物体検出アルゴリズムがＲ－ＣＮＮ系モデル、ＳＳＤ、またはＹＯＬＯ系モデルである、請求項１～３のいずれか１項に記載の方法。

【請求項5】

前記四角形の重なりの前記幅が、前記プランクトンの前記最大幅の０．９倍以上１．１倍以下である、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。

【請求項6】

前記四角形の重なりの前記幅が、前記プランクトンの前記最大幅の０．９５倍以上１．０５倍以下である、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。

【請求項7】

コンピュータに、請求項１～６のいずれか１項に記載の方法を実行させるプログラム。

【請求項8】

請求項７に記載のプログラムを、コンピュータによって読み取り可能に格納した記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、自動プランクトン検出方法に関する。

【背景技術】

【0002】

現在の牡蠣の養殖方法では、牡蠣の付着期幼生が浮遊し始める夏の初め頃に、ホタテの貝殻等の付着基盤を海中に吊るし，幼生を基盤に付着させることにより種苗を確保している。従って、牡蠣の幼生が豊富な場所が特定できれば、効率よく牡蠣の種苗を確保し，養殖を開始することが可能になる。しかし、実際には、自治体の担当者や漁業者自身が、顕微鏡の拡大観察により計数しているのが現状であり、この方法では検出サンプル点数に限界がある。特に自然条件により付着期幼生の発生量が少ない採苗不良の年においては，検出サンプル点数を増やすことが課題であり，付着期幼生検出手法の効率化が求められている。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0003】

本発明は、一般物体検出アルゴリズムを用いた新規な自動プランクトン検出方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0004】

本発明の一実施態様は、コンピュータが、bounding boxを中心にした第１の所定のサイズの四角形の画像を学習データとして、一般物体検出アルゴリズムに学習させる第１の工程と、前記容器内の前記プランクトンを撮像した画像を、第２の所定のサイズの四角形に分割する第２の工程と、分割して得られた各の前記第２の所定のサイズの四角形内に前記プランクトンが存在するか、前記一般物体検出アルゴリズムに判断させる第３の工程と、を実行し、前記第２の工程において、隣り合う前記四角形の重なりの幅が、前記プランクトンの最大幅に基づいて定められている、容器中の特定のプランクトンを検出する方法である。前記プランクトンが、固着生物の浮遊幼生または付着期幼生であってもよい。前記プランクトンが、カキの眼点を有する付着期幼生であってもよい。一般物体検出アルゴリズムがＲ－ＣＮＮ系モデル、ＳＳＤ、またはＹＯＬＯ系モデルであってもよい。前記四角形の重なりの前記幅が、前記プランクトンの前記最大幅の０．８倍以上１．２倍以下、０．９倍以上１．１倍以下、または０．９５倍以上１．０５倍以下であってもよい。

【0005】

本発明の他の実施態様は、コンピュータに、上記いずれかの方法を実行させるプログラムである。このプログラムを、コンピュータによって読み取り可能に格納した記憶媒体も本発明の一実施態様である。

【発明の効果】

【0006】

本発明によって、一般物体検出アルゴリズムを用いた新規な自動プランクトン検出方法を提供することができるようになった。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】本発明の一実施形態にかかるプランクトンの分布情報を管理するためのシステムの模式図である。

【図2】本発明の一実施形態にかかるユーザアプリのインターフェイスである。

【図3】本発明の一実施形態にかかるユーザアプリの、第１の端末におけるインターフェイスである。

【図4】本発明の一実施形態にかかるユーザアプリの、第２の端末におけるインターフェイス（エリアモード）である。

【図5】本発明の一実施形態にかかるユーザアプリの、第２の端末におけるインターフェイス（ポイントモード）である。

【図6】実施例で用いた画像の一例を示す。

【図7】実施例で用いた画像に対し、目視でマガキ幼生を同定した時の画像を示す。

【発明を実施するための形態】

【0008】

本発明の目的、特徴、利点、及びそのアイデアは、本明細書の記載により、当業者には明らかであり、本明細書の記載から、当業者であれば、容易に本発明を再現できる。以下に記載された発明の実施の形態及び具体的な実施例などは、本発明の好ましい実施態様を示すものであり、例示又は説明のために示されているのであって、本発明をそれらに限定するものではない。本明細書で開示されている本発明の意図並びに範囲内で、本明細書の記載に基づき、様々な改変並びに修飾ができることは、当業者にとって明らかである。

【0009】

＝＝プランクトンの分布情報を管理するためのサーバ＝＝
本開示のサーバ１１は、第１のユーザ端末２１と、第２のユーザ端末３１と、に通信可能に接続している、１または複数種類のプランクトンの分布情報を管理するためのサーバ１１であって、第１のユーザ端末２１から、プランクトンの画像を受信するための第１の受信手段１２と、画像からプランクトンを検出し、その数を解析するための解析手段１４と、解析した結果を、その結果を示すＩＤに結び付けて記憶するための記憶手段１６と、解析した結果を、ＩＤとともに第２の端末に送信するための送信手段１３と、を備えるサーバ１１である。ＩＤは、第１のユーザ端末２１からプランクトンの画像とともに受信してもよく、第１のユーザ端末２１からプランクトンの画像を受信後、サーバ１１がその画像に付与してもよい。

【0010】

プランクトンの種類は特に限定されず、動物プランクトンであっても、植物プランクトンであってもよいが、付着期幼生であることが好ましく、例えば、カキ、フジツボ、イガイ、カメノテ、ヒドラなどが例示できるが、これらに限定されない。種類数も、１種類であっても複数種類であってもよい。

【0011】

このサーバ１１は、第１のユーザ端末２１と通信可能に接続しており、第１のユーザ端末２１から、プランクトンの画像を受信するための受信手段１２を備える。プランクトンの画像とともに、プランクトンが採取された時間情報やプランクトンが採取された位置の位置情報を受信してもよい。サーバ１１は、複数の第１のユーザ端末２１と接続していてもよく、第１のユーザ端末２１が様々な場所からデータを送ることによって、さまざまな地点のプランクトンの生息数を知ることができるようになる。

【0012】

プランクトンの画像を受信したサーバ１１は、解析手段１４によって、その画像を解析し、視野にプランクトンが何個体いるかを計算する。この解析のためのプログラムは特に限定されないが、後述するプログラムを用いるのが好ましい。

【0013】

得られたプランクトン数は、画像に付与されたＩＤと結び付けて、記憶手段１６に記憶する。記憶手段１６は特に限定されないが、不揮発性記憶装置が好ましく、ROM、フラッシュメモリ、磁気記憶装置（ハードディスクドライブ、フロッピーディスク、磁気テープなど）、光ディスクなどが例示できる。

【0014】

このサーバ１１は、第２のユーザ端末３１と通信可能に接続しており、第２のユーザ端末３１に対して、解析した結果をＩＤと結び付けて送信するための送信手段１３を備える。解析した結果と同時に、第１のユーザ端末２１から送信されたプランクトンの画像、プランクトンが採取された時間情報、および／またはプランクトンが採取された位置の位置情報などを送信してもよい。このサーバ１１は、受信手段１２によって第２のユーザ端末３１から解析結果の要求を受信し、それに従って、解析した結果を第２の端末３１に送信してもよい。その際、位置情報や時間情報は、それらに対する要求を受信してそれに従って送信してもよく、自動的に、ＩＤに紐づけられた位置情報や時間情報を送信してもよい。

【0015】

第１のユーザ端末２１から受信する時間情報の内容は特に限定されず、日だけであっても、日時であってもよい。

【0016】

第１のユーザ端末２１から受信する位置情報の内容は特に限定されず、緯度と経度のような数字であっても、地図上の位置であってもよい。地図上の位置の場合、第１のユーザ端末２１とサーバ１１が同じ地図情報を共有しており、その中の位置を特定した情報であってもよく、位置情報に、地図とその中の位置を示す情報が含まれていてもよい。

【0017】

第２のユーザ端末３１に送信する時間情報の内容は特に限定されず、日だけであっても、日時であってもよい。

【0018】

第２のユーザ端末３１に送信する位置情報の内容は特に限定されず、緯度と経度のような数字であっても、地図上の位置であってもよい。地図上の位置の場合、第２のユーザ端末３１とサーバ１１が同じ地図情報を共有しており、その中の位置を特定した情報であってもよく、位置情報に、地図とその中の位置を示す情報が含まれていてもよい。

【0019】

第１のユーザ端末２１から受信する位置情報と第２のユーザ端末３１に送信する位置情報とは、同じデータであっても異なるデータであってもよいが、例えば、第１のユーザ端末２１から緯度と経度を受信して、第２のユーザ端末３１に地図上の位置で送信する場合など、受信する位置情報と送信する位置情報に含まれるデータが異なる場合、サーバ１１は、受信する位置情報を送信する位置情報に変換する変換手段１５（例えば、コンバータなど）を有する。

【0020】

本開示のサーバは、クラウドサーバであってもよい。

【0021】

＝＝第１のユーザ端末２１＝＝
第１のユーザ端末２１は、上述したサーバ１１と通信可能に接続しており、プランクトンの画像を撮像するための撮像装置２２と、プランクトンの画像を前記サーバ１１に送信するための送信手段２３と、を備える。送信手段２３は、プランクトンの画像とともに、プランクトンが採取された時間情報やプランクトンが採取された位置の位置情報を送信してもよい。時間情報や位置情報の詳細は、上述したとおりである。

【0022】

撮像装置２２は、カメラやビデオであってもよい。撮像装置２２は、サーバ１１が、プランクトンを特定できるレベルの解像度を持つ必要がある。レンズ口径が小さい場合など、ズーム機能を有することが好ましい。ズーム機能の機構は特に限定されないが、デジタルズームより光学ズームであるほうが好ましい。

【0023】

第１のユーザ端末２１は、コンピュータでもよいが、野外での使用を考えると、携帯電話機能を有するタブレットやスマートフォンが好ましく、携帯電話でもよい。

【0024】

第１のユーザ端末２１がサーバ１１に送信する位置情報は、ユーザが入力しても、第１のユーザ端末２１がGPS機能やWi-Fi受信手段などの位置特定手段を有し、自動でユーザ端末の現在地を特定してもよい。ユーザが入力したり、位置特定手段が特定したりして生じるオリジナルの位置情報と、第１のユーザ端末２１は、オリジナルの位置情報をサーバ１１に送る位置情報に変換する変換手段（例えば、コンバータなど）を有し、サーバ１１に送る位置情報を、オリジナルの位置情報と異なるデータにしてもよい。

【0025】

なお、サーバ１１に送信した画像、時間情報、位置情報は、関連付けて、第１のユーザ端末２１が有する記憶装置２４に保存してもよい、
＝＝第２のユーザ端末３１＝＝
第２のユーザ端末３１は、サーバ１１がプランクトンの画像を解析して得られた結果をＩＤとともに受信するための受信手段３２と、解析した結果をＩＤとともに表示するための表示装置３３と、を備える。受信手段３２は、プランクトンの画像を解析して得られた結果とともに、プランクトンの画像、プランクトンが採取された時間情報、および／またはプランクトンが採取された位置の位置情報などを前記ＩＤとともに受信してもよい。時間情報や位置情報の詳細は、上述したとおりである。

【0026】

第２のユーザ端末３１は、携帯電話でもよいが、表示の際、さまざまな表示方法を行うことを考えると、コンピュータ機能を有するタブレットやスマートフォンが好ましいが、ＰＣでもよい。第２のユーザ端末３１は第１のユーザ端末２１と同一の機器であっても異なる機器であってもよい。

【0027】

第２のユーザ端末３１がサーバ１１から受信する位置情報は、第１のユーザ端末２１がサーバ１１に送信した第１の位置情報であっても、サーバ１１が第１の位置情報から変換した第２の位置情報であってもかまわない。第２のユーザ端末３１が第１の位置情報を受信するとき、表示手段３３で第１の位置情報を表示してもよく、変換装置３５（コンバータなど）で第１の位置情報を第２の位置情報に変換して、表示手段３３で第１の位置情報を表示してもよい。第２のユーザ端末３１が第２の位置情報を受信するとき、表示手段３３で第２の位置情報を表示してもよく、変換装置３５で第２の位置情報を第３の位置情報に変換して、表示手段３３で第３の位置情報を表示してもよい。

【0028】

例えば、第２のユーザ端末３１がサーバ１１から緯度と経度の情報を得て、表示手段３３で、ＩＤとともに解析した結果と緯度と経度の数値を表示してもよい。また、緯度と経度の数値を地図上の位置に変換し、表示手段３３で、解析した結果と地図上の位置を表示してもよい。あるいは、緯度と経度の数値を地図上の位置に変換し、表示手段３３で、解析した結果と緯度と経度の数値を表示し、緯度と経度の数値をクリックすると、地図上の位置が現れるようにしてもよい。逆に、まずプランクトンを採取した位置が地図上で示され、地図上での位置をクリックすると、その緯度と経度が現れるようにしてもよい。表示手段３３における表示方法は特に限定されず、ＩＤ、解析結果、プランクトンを採取した時刻、プランクトンを採取した位置の緯度と経路などを表にして表してもよい。

【0029】

なお、第２のユーザ端末３１がサーバ１１から受信したプランクトンの画像、解析結果、時間情報、および／または位置情報は、関連付けて、第２のユーザ端末３１が有する記憶装置３４に保存してもよい。

【0030】

＝＝プランクトンの分布情報を管理するためのシステム＝＝
本実施形態にかかるシステムは、プランクトンの分布情報を管理するためのシステムであって、サーバと、第１のユーザ端末と、第２のユーザ端末を含む。サーバと、第１のユーザ端末と、第２のユーザ端末の個々の詳細は、上述したとおりである。

【0031】

このシステムは、複数の第１のユーザ端末と複数の第２のユーザ端末とが、サーバに通信可能に接続していてもよい。それによって、複数の第１のユーザ端末からアップロードされた、複数の地点におけるプランクトンの分布情報を一度に管理することができるようになり、複数の第２のユーザ端末の条件を満たせば、どこからでもプランクトンの分布情報をダウンロードできるようになる。

【0032】

＝＝プランクトンの分布情報の利用＝＝
プランクトンの分布情報を利用するための方法の一例として、図１のＢのシステムを用いた方法を以下に詳細に解説する。なお、本実施形態では、第１のユーザ端末２１の機能と第２のユーザ端末３１の機能とは、一つのユーザアプリで実行されるものとする。そのインターフェイスは、例えば、図２に示すようなもので、情報提供と情報取得を選択できるようになっている。

【0033】

まず、プランクトンの分布情報を提供するユーザは、第１のユーザ端末２１を用い、撮像装置２２で、プランクトンの画像を撮像する。そして、ユーザアプリを用いて、「採取地点データ取得クラウドへのデータ送信」ボタンを押し、情報提供操作を行う。図３にユーザアプリの次画面を示す。画面上で、「採取地点データ取得」ボタンを押すと、ＧＰＳ機能によって、採取地点の緯度及び経度を測定され、自動で座標が入力される。同時に、時計機能によって、操作時の日時が入力される。「画像登録」ボタンを押して、「参照」ボタンを押して、画像を選択し、「登録」ボタンを押して、画像を登録する。最後に、「登録済」の地点IDの左にあるチェックボックスにチェックを入れ，画面下の「クラウドへ送信」ボタンを押して、サーバにこれらの情報をアップロードする。

【0034】

サーバが、第１のユーザ端末２１から、プランクトンの画像を受信すると、画像からプランクトン検出プログラムを用い、プランクトンを検出し、その数を測定する。その数と、第１のユーザ端末２１から受信した時間情報と位置情報を、送信されたＩＤに紐づけて、記憶手段１６に記憶する。

【0035】

プランクトンの分布情報を求めるユーザは、第２のユーザ端末３１で、ユーザアプリを用いて、図２の「検出結果表示」ボタンを押し、情報要求操作を行う。ユーザアプリは、サーバに記憶されたプランクトンの数と時間情報と位置情報を得て、データを解析し、以下に説明するような表示でデータを提供する。次画面でプランクトンの分布情報を得たい地域を選択し、その中で特定のエリアの情報を得たい場合、エリアモードボタンを押し、情報を得たい日時のボタンを押す（図４Ａ）と、情報の存在する地点が、点で表示され、選択できるエリアが表示される（図４Ｂ）。情報を得たいエリアをクリックすると、そのエリアで入力された情報がリストとして表示される（図４Ｃ）。過去の積算情報を得たい場合、「１週間前まで積算」ボタンを押すと、１週間前までのデータを重ねてみることができる（図４Ｄ）。特定の場所の情報が得たければ、ポイントモードボタンを押し（図５Ａ）、情報のある点をクリックする（図５Ｂ）。すると、その位置で入力された情報が得られる（図５Ｃ）。過去の積算情報を得たい場合、「１週間前まで積算」ボタンを押すと、１週間前までのデータを重ねてみることができる（図５Ｄ）。

【0036】

＝＝プランクトン検出方法＝＝
本実施形態にかかるプランクトン検出方法は、コンピュータが、物体の位置を表すbounding box (bbox)を中心にした第１の所定のサイズの四角形を切り取った画像を学習データとして、一般物体検出アルゴリズムに学習させる第１の工程と、容器内のプランクトンを撮像した画像を、第２の所定のサイズの四角形に分割する第２の工程と、分割して得られた各の第２の所定のサイズの四角形内にプランクトンが存在するか判断させる第３の工程と、を行う方法であって、第２の工程において、隣り合う四角形の重なりの幅が、プランクトンの最大幅とほぼ同じである、容器中の特定のプランクトンを検出する方法である。

【0037】

第１の工程において、物体の位置を表すbounding box (bbox)を中心にした第１の所定のサイズの四角形を切り取った画像を作製する。ここで、プランクトンを正確に検出するため、所定のサイズは、プランクトン全体が入る大きさ以上であって，一般物体検出アルゴリズムが処理できる大きさ以下であればよい。第１の所定のサイズの四角形は、好ましくはプランクトンの最大幅の１．３倍より大きい正方形、より好ましくは、１．５倍より大きい正方形、さらに好ましくは２．０倍より大きい正方形であり、好ましくはプランクトンの最大幅の６．０倍より小さい正方形、より好ましくは、４．５倍より小さい正方形、さらに好ましくは４．０倍より小さい正方形である。あるいは、短辺がプランクトンの最大幅の１．０倍より大きい長方形、好ましくは、１．３倍より大きい長方形、より好ましくは、１．５倍より大きい長方形、さらに好ましくは２．０倍より大きい長方形であり、好ましくは長辺がプランクトンの最大幅の６．０倍より小さい長方形、より好ましくは、４．５倍より小さい長方形、さらに好ましくは４．０倍より小さい長方形である。本明細書で、プランクトンの最大幅というのは、画像上でプランクトンを横切る直線をひいたときに、プランクトンともっとも重なりが長くなる場合の、プランクトンと直線が重なっている部分の線分の長さを言う。また、プランクトンの最大高さというのは、プランクトンの最大幅となる線分に垂直な直線のうち、プランクトンともっとも重なりが長くなる場合の、重なっている部分の線分の長さを言う。

【0038】

検出対象とするプランクトンの学習に使用するbounding box (bbox)の数は特に限定されないが、１０００～２０００個が好ましく、２０００～３０００個がより好ましく、３０００個～４０００個がさらに好ましい。画像には、プランクトンの向きがランダムに映っているのが好ましい。

【0039】

プランクトンの種類は特に限定されず、動物プランクトンであっても、植物プランクトンであってもよいが、固着生物の浮遊幼生または付着期幼生であることが好ましく、例えば、カキ、フジツボ、イガイ、カメノテ、ヒドラなどが例示できるが、これらに限定されない。種類数も、１種類であっても複数種類であってもよい。ただし、眼点があるほうが、一般物体検出アルゴリズムによる検出力が高まるので好ましい。

【0040】

用いる一般物体検出アルゴリズムは特に限定されないが、Ｒ－ＣＮＮ系モデル（例えば、Ｆａｓｔ Ｒ－ＣＮＮ、Ｆａｓｔｅｒ Ｒ－ＣＮＮ、Ｍａｓｋ Ｒ－ＣＮＮ）、ＳＳＤ、またはＹＯＬＯ系モデル（例えば、ＹＯＬＯ ｖ１～ｖ３）が好ましい。

【0041】

第２の工程において、測定する容器内のプランクトンを撮像した画像を、第２の所定のサイズの四角形に分割する。四角形の形状は特に限定されないが、対辺が平行であればよく、平行四辺形やひし形でもよいが、長方形がより好ましく、正方形がさらに好ましい。各辺の長さは、プランクトンの最大幅の１．０倍より大きいのが好ましく、１．５倍より大きいのがより好ましく、２．０倍より大きいのがさらに好ましく、最大幅の１２．０倍より小さいのが好ましく、９．０倍より小さいのがより好ましく、６．０倍より小さいのがさらに好ましい。そして、四角形を平行な辺にそってずらして並べることが好ましく、４辺のいずれにおいても、隣り合う四角形の重なりの幅が、プランクトンの最大幅に基づいて定められ、最大幅とほぼ同じであるのが好ましい。それによって、すべてのプランクトンについてプランクトン全体がどこかの四角形に入るようになる。隣り合う四角形の重なりの幅が、プランクトンの最大幅より小さいと、どの四角形にも全体が入らないプランクトンが増え、プランクトンの最大幅より大きいと、複数の四角形に入るプランクトンが増える。ここで、隣り合う四角形の重なりの幅とは、四角形を平行な辺にそってずらしたときの、ずらした長さのことを言うものとする。具体的には、この隣り合う四角形の重なりの幅がプランクトンの最大幅の０．８～１．２倍であることが好ましく、０．９～１．１倍であることがより好ましく、０．９５～１．０５倍であることがさらに好ましい。

【0042】

第３の工程において、分割して得られた各の第２の所定のサイズの四角形内にプランクトンが存在するか、先に学習させた一般物体検出アルゴリズムに判断させる。こうして、プランクトンの数をコンピュータに測定させることができるようになる。複数種類のプランクトンが存在するときは、各々のプランクトンの数を測定できる。

【実施例】

【0043】

江田島周辺海域で、プランクトンネットで採取し、水道水を加えて活動を停止させ、沈降する順に分画を回収した。マガキ幼生は他のプランクトンに比べると重いため、早く沈降した分画のプランクトンを回収することによって、ほぼマガキ幼生だけを採取した。シャーレに入れて、デジタルカメラを用い、眼点が目で認識できる程度に光学ズームで拡大して写真撮影を行った。図６にその一例を示す。

【0044】

２９９２×２９９２ｐｘ（７．６×７．６ｍｍ）の大きさの１６０画像について、図７に示すように、（０）最大幅が２７０μｍ以上で眼点のあるマガキ幼生（１）最大幅が２７０μｍ以上で眼点なし（２）最大幅が２１０～２７０μｍ以上、の３つのグループで目視で確認したところ、（０）１５６１個体（１）１４３２個体（２）２５３６個体特定できた。この画像ファイルを１５°ずつずらし、さらに反転することによって、画像数を７６８０画像とし、各画像ファイルから、ｂｂｏｘを基点に３００×３００ｐｘの画像を切り取ることによって、２６４６４０枚の画像ファイルを作製した。ＳＳＤ３００に対し、これを学習データとして、３２枚ずつ２４０００回入力するのを１サイクルとし、３サイクル入力して学習させた。学習時間は、ＧＰＵを用いて、約６．６日であった。

【0045】

学習に使用していない同じ大きさの画像に対し、３００×３００ｐｘの正方形を１５０ｐｘずつずらして切り取り、１画像につき、３６１枚の画像にして各画像ごとに最大幅が２７０μｍ以上で眼点のあるマガキ幼生を検出させた（閾値はConfidence:0.6，non_maximum_suppression:0.4）ところ、 precisionは０．９７、recallは０．９６となった。なお、precision およびrecallは、両方とも物体検出の評価指標であって、precisionは、最大幅が２７０μｍ以上で眼点のあるマガキ幼生と検出した幼生のうち、正しかったものの割合のことであり、recallは、画像に写る２７０μｍ以上で眼点のあるマガキ幼生のうち，正しく検出されるものの割合のことである。

【0046】

このように、本開示の方法によって、十分な精度を保って目的のプランクトンの数を測定できる。

【符号の説明】

【0047】

１１ サーバ
１２ 受信手段
１３ 送信手段
１４ 解析手段
１５ 変換手段
１６ 記憶手段
２１ 第１のユーザ端末
２２ 撮像手段
２３ 送信手段
２４ 記憶手段
３１ 第２のユーザ端末
３２ 受信手段
３３ 表示手段
３４ 記６手段
３５ 変換手段

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】