B-25畳み込みニューラルネットワークを用いた植物プランクトン画像の自動判別システムの構築試行

摘要

現在，国交省直轄のダム貯水池の管理において，定期的な動植物プランクトンのモニタリングが行われている.同定は，光学顕微鏡を用いて行われているが，熟練技術者の減少が懸念されており，精度，省力化，生産性向上の観点も踏まえ，対応方策が求められている.本研究では，動植物プランクトンの同定を，より効率的に行うことを目的に，機械学習による面像解析技術を用いたプランクトン自動判別システムの構築を目指している.今回は，インターネット上から収集した19種約2,500枚の画像を用い，機械学習による画像分類を試みた.収集した画像数は限定的であつたが，既往のニューラルネットワークのモデルで判別プログラムを試作した結果，全体として80%程度の正答率を得ることができた.また，形状が類似している植物プランクトン種の正答率は約60%と低く，教師画像数の不足が原因と推測された.今後は，画像数を増やした学習を検討している.