[3-1] 生態環境①：評価モデル

9:15 〜 9:30

[3-2] 深層学習を利用した農業水路におけるアユの跳躍数推定モデルの開発と跳躍行動の変動分析

*澤田 真優¹、長野 峻介²、藤原 洋一²、一恩 英二²、藤原 正幸³ (1. 五大開発株式会社、2. 石川県立大学生物資源環境学、3. 京都大学大学院農学研究)

キーワード：

アユ、遡上、物体検出モデル、深層学習、YOLO

石川県白山市の農業水路の起伏ゲート下流部で観察されたアユ（Plecoglossus altivelis altivelis）の跳躍行動について，深層学習による物体検出アルゴリズムYOLOを用いて跳躍数推定モデルを開発した．モデルから跳躍数を推定した結果，瞬間的な跳躍を高精度に検出した．跳躍数の変動分析から，日平均水温が約17℃となる6月上旬に最盛期を迎え，12時～14時頃にピークとなることが示された．