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魚の健康状態監視とは？課題と対策・製品を解説
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物体検出・追跡における魚の健康状態監視とは？
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『MinVID WiFi5MP』は、ほとんどの顕微鏡に取り付けることができ、WiFiで画像を送信することができるWiFiビデオカメラです。
（別売りの接眼筒アダプターを使用することにより、接眼レンズにも装着可能）
無償の”UCamPlus"アプリをAppストアもしくはGoogle playストアからダウンロードすることで、ほとんどのiOSデバイス（iPhone/iPad）またはAndroid携帯/タブレットに接続でき、動画や静止画を見ることが可能なほか、一般的なパソコン用ソフトウェアが付属しています。
【特長】
■顕微鏡画像をパソコンやタブレット、スマホに取り込める
■高解像度と高速フレームレートを両立
■同時に複数のデバイスにストリームライブ映像を提供 など
※詳しくはPDFダウンロード、またはお問い合わせください。
WiFiビデオカメラ『MinVID WiFi5MP』
『コスモス』は、ライブラリー社製の画像解析（動画・静止画）
パッケージソフトウエアです。
当製品は、ビデオカメラで撮影された画像データからオフラインで
2次元の動作や行動を計測する「Move-tr/2D」をはじめ、
魚や線虫、蛇、紐状物体などの体幹の曲がり具合や向き、進行方向を計測する
「Wriggle Tracker」などがパッケージされたWindows対応の製品です。
【パッケージ内容】
■2次元動画計測ソフトウェア「Move-tr/2D」
■2次元歪み計測ソフトウェア「Strain-mp」
■紐状物体計測ソフトウェア「Wriggle Tracker」
■3次元動画計測ソフトウェア「Move-tr/3D」
■流体計測ソフトウェア(PIV)「Flow-vec」
■統合型流体計測ソフトウェア(PIV/PTV)「Image-Flow」
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
画像解析パッケージソフトウエア『コスモス』
当社が取り扱う、『顕微鏡用カメラ』をご紹介します。
「TrueChrome II Plus」は、お持ちの顕微鏡にCマウントで接続するだけで
簡単に使用可能。CCDカメラから直接HDMIケーブルでモニターに画像を
表示する事ができ、フルHD 30fpsだから高解像度でもリアルタイム画像に
もたつきがありません。
この他にも、「Michrome CMOSカメラ＆ Mosaic Software」と
「CMOSカメラ＆ToupView Software」をラインアップしています。
【TrueChrome II Plus 特長】
■PC不要で直接モニターを見ながらマウスで操作が可能
■蛍光撮影に強い
■お持ちの顕微鏡にCマウントで接続するだけで簡単に使用できる
■CCDカメラから直接HDMIケーブルでモニターに画像を表示
■フルHD 30fpsだから高解像度でもリアルタイム画像にもたつきがない
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
顕微鏡用カメラ
『全種類正面・側面レンズ水中カメラの仕様作成書』は、工業用内視鏡・
ボアスコープ・カスタマイズスコープの製造・販売を行っている近藤研究所の仕様作成書です。
φ6mm正面レンズ水中カメラやIPφ16mmワイド正面レンズ水中カメラなどの仕様作成書をはじめ、水中カメラの基本レイアウト図やレンズスコープの固定方法などを掲載しています。
【掲載内容】
■全種類正面・側面レ ンズ水中カメラの仕様作成書
■正面・側面レンズ水中カメラの基本レイアウト図
■φ6mm正面レンズ水中カメラの仕様作成書
■IPφ16mmワイド正面レンズ水中カメラの仕様作成書
■IPφ16mm正面レンズ水中カメラの仕様作成書
※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
全種類正面・側面レンズ水中カメラの仕様作成書
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物体検出・追跡における魚の健康状態監視
物体検出・追跡における魚の健康状態監視とは？
画像処理技術を活用し、水槽内の魚を自動で検出し、その動きや外見の変化を継続的に追跡することで、魚の健康状態を早期に把握し、異常の兆候を検知する技術です。これにより、病気の予防や早期発見、養殖効率の向上を目指します。
課題
個体識別と追跡の困難さ
多数の魚が密集する環境下で、個々の魚を正確に識別し、その動きを継続的に追跡することは技術的に難しい。
外見変化の微細さ
魚の健康状態の変化は、色合いの変化や傷、鱗の剥がれなど、微細な外見上の特徴として現れるため、人間の目では見逃しやすい。
環境要因の影響
水質、照明、水槽内の障害物などが、画像認識の精度に影響を与え、正確な健康状態の評価を妨げる可能性がある。
データ量の膨大さと解析負荷
長期間にわたる監視には大量の画像データが必要となり、その解析には高い計算リソースと専門知識が求められる。
対策
高精度な物体検出アルゴリズム
ディープラーニングを用いた最新の物体検出アルゴリズムを導入し、密集した魚群や複雑な環境下でも個体を高精度に検出する。
特徴量抽出と異常検知
魚体の色、形状、動きのパターンなどの特徴量を抽出し、正常な状態からの逸脱を検知する異常検知モデルを構築する。
環境補正技術の適用
画像の前処理として、照明の変動やノイズを除去する技術を適用し、環境要因による認識精度の低下を抑制する。
効率的なデータ管理と分析システム
クラウドベースのシステムやGPUを活用し、大量のデータを効率的に保存・処理・分析できる環境を構築する。
対策に役立つ製品例
画像認識モジュール
魚体の検出、識別、および特徴量抽出を自動で行うためのソフトウェアモジュール。様々な監視システムに組み込み可能。
リアルタイム監視システム
カメラ映像をリアルタイムで取り込み、AIによる分析結果を可視化・通知する統合システム。異常発生時のアラート機能も搭載。
行動パターン分析ツール
検出された魚の動きの軌跡や頻度を分析し、異常な行動パターンを特定することで、ストレスや病気の兆候を早期に発見する。
データ蓄積・分析サービス
長期間の監視データを安全に蓄積し、機械学習による高度な分析を行うことで、魚群全体の健康状態の傾向や改善策の提案を行うクラウドサービス。
