【SIGNATEコンペティション】漁業×AIチャレンジ: 魚群検知アルゴリズムの作成 ~ドローン空撮画像を利用した魚群自動検知モデルの構築にチャレンジ!!~

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【SIGNATEコンペティション】漁業×AIチャレンジ: 魚群検知アルゴリズムの作成 ~ドローン空撮画像を利用した魚群自動検知モデルの構築にチャレンジ!!~

漁業×AIチャレンジ: 魚群検知アルゴリズムの作成 ~ドローン空撮画像を利用した魚群自動検知モデルの構築にチャレンジ!!~

コンペティション期間:2020/12/23-2021/02/10
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背景・目的

近年、水産分野では漁業の生産性向上や漁獲物の高付加価値化を目的に、ICTを活用した様々な取り組みが始まっています。特に、日本国内の漁業就業者が減少して行く中で、操業の効率化や省力化、あるいは外国漁船と競合する漁場における競争力確保が課題となっており、これらを解決するための手段としてIoTやAIといった先端技術の応用にも注目が集まっています。 このような背景のもと、今回テーマとして取り上げるのは、海外まき網漁業(カツオやマグロ漁)における「魚群探索の効率化」です。海外まき網漁業は、鰹節の原料を年間20万トン(原料の7割)供給する重要な漁業です。

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その工程では、まず目視や鳥レーダー等を使用して魚群を探索し、発見した魚群を囲むように投網・揚網が行われます。最初の工程となる魚群探索では、非常に多くの時間と労力がかかるため、海外では4000トンクラスの大型漁船に有人ヘリコプターを搭載し、魚群を効率的に探索するような操業が行われていますが、日本漁船の多くは500~1000トン程度であり、ヘリコプターを搭載するスペースがないため、現在も乗組員による目視の魚群探索が主体となっています。 そこで水産研究・教育機構では、船体サイズが制限される日本船でも効率的に魚群を探索できるように、「無人航空機(ドローン)」による魚群探索技術の開発に取り組んでいます。今回のコンペティションでは、その無人航空機の空撮画像を利用し、魚群を自動検知するAIアルゴリズムの作成にチャレンジしていただきます。我々の食生活にも直結する重要産業に技術で貢献できる希少な機会ですので、皆様からの多数のご応募をお待ちしております。

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懸賞

1位:¥600,000+鰹節, 2位:¥300,000+鰹節, 3位:¥200,000+鰹節

タスク説明

ドローンから海面を空撮した画像に対して、魚群の矩形領域を bounding box = (x1, y1, x2, y2) として割り当て、かつ魚群の種別を表すラベル("Jumper School"または"Breezer School")を1つ付与していただきます。 bounding boxは、画像の左上を原点 (0, 0)とし、予測領域の左上の座標 (x1, y1)、右下の座標 (x2, y2) の4つを指定することで表現されます。

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予測対象となる魚群のラベルは、
・Jumper School(「白湧き群」魚が海面上へ跳ねることで生じる飛沫が白く見える状態)
・Breezer School(「水持ち群」海面直下にいる魚の動きが風波を打ち消してできる海面の凪)
の2種類です。
Jumper SchoolとBreezer Schoolは完全に別々のものではなく、同じ魚群の見え方が状態によって相互に変化するものです(※参考動画をご参照下さい)。
また、画像には魚群以外のラベルとして、Dolphin(イルカ群)、Bird(鳥群)、Object(漂流物)、Cloud(雲影)、Ripple(さざ波)、Smooth Surface(油凪)、Wake(航跡)が含まれる場合がございますが、これらのラベルは予測の対象外とします。

このほかのタスク説明は、コンペティションページよりご確認ください。 詳しくはこちら

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2021
02/12(金)
19:3021:00

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