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宮本 隆典 (ミヤモト リュウスケ) MIYAMOTO Ryusuke
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論文 【 表示 / 非表示 】
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Non-contact 3D morphometrics and weight estimation of frozen skipjack tuna using time-of-flight point clouds on a conveyor belt
Ryusuke Miyamoto, Eisuke Nakata, Yusuke Suzuki, Naoto Ienaga, Hisashi Ishida, Keiichi Zempo , 2026年08月
Fisheries Research , 200 , 107820
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Simulation and experimental study of multiple defect detection in billet from time-of-flight profile by transmission method with linear scanning
Ryusuke Miyamoto, Koichi Mizutani, Naoto Wakatsuki, Tadashi Ebihara , 2026年03月
Acoustical Science and Technology , 47 (2) , 163 - 172
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On-Site Integrated Multi-View Imaging Measurement Systemfor Frozen Skipjack Tuna for Quality Assessment and Fisheries Digitalization
Eisuke Nakata, Yuki Fujita, Takuya Aoki, Koki Okutomi, Ryusuke Miyamoto, Naoto Ienaga, Hisashi Ishida, Keiichi Zempo , 2025年09月
2025 IEEE Industrial Electronics and Applications Conference(IEACon 2025)
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A Numerical Hydrodynamic Analysis on Loads and Deformation of a Floating Closed Flexible Fish Cage
Shuchuang Dong, Zhiyue Duan, Daisuke Shiode, Ryusuke Miyamoto, Daisuke Kitazawa , 2025年08月
The 44th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering OMAE 2025
科研費(文科省・学振)獲得実績 【 表示 / 非表示 】
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研究期間: 2024年04月 - 2027年03月 代表者: 秋山 清二
基盤研究(C) 研究分担者 24K09049
近年、魚類の行動を研究する手法として、魚体にデータロガーやピンガー等の計測機器を装着して魚体及び周辺環境の計測を行うバイオロギングやバイオテレメトリーが活用されている。これらの手法により自然環境下における魚類の行動計測が可能となったが、計測機器の装着による魚類の行動への影響は十分に明らかになっていない。そこで本研究では、重量や形状を様々に変化させた計測機器を装着した魚類の遊泳行動実験を実施し、深層学習技術を活用して詳細な解析を行うことにより、計測機器のどの要素がいかに魚類の遊泳行動に影響を与えるかを明らかにする。
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チャノコカクモンハマキの定位飛翔を阻害する視覚刺激としてのLEDの効果
研究期間: 2024年04月 - 2027年03月 代表者: 戒能 洋一
基盤研究(C) 研究分担者 24K08929
オス蛾がメスの性フェロモンに誘引されて飛ぶ時の定位飛翔速度は、床面のパターンの移動によって変化することが知られている。そこで、我々は空調室内の風洞装置を用いて、チャの害虫チャノコカクモンハマキの飛翔行動に及ぼす視覚刺激の影響を調べてきた。その結果、オス蛾の定位飛翔は明らかに床面パターンの影響を受けて飛翔速度が変化した。そこで本研究では、PC制御によりLEDの点滅を繰り返すことで出来る光の連続した流れが、オス蛾の飛翔に与える影響を行動解析する。本研究を進めることにより、オス蛾の飛翔行動に最も影響を及ぼす視覚条件が得られ、新たな害虫行動制御技術の開発につながる。
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画像処理・変化検知・機械学習による海中魚群行動ビッグデータ解析基盤構築
研究期間: 2023年04月 - 2026年03月 代表者: 宮本 隆典
若手研究 研究代表者 23K14005
海中の魚群行動の把握は、海洋生物の保護、効率的かつ環境に優しい漁業の実現のために重要であるが、海中において長期間収録したデータの解析にはいまだ困難な点が多い。そこで本研究では、画像処理・変化検知・機械学習を用いた魚群行動ビッグデータの解析基盤構築を行う。海中における魚群の出現頻度に着目し、画像処理・変化検知技術を用いた大規模収録データ中における魚群出現候補区間の絞り込み手法を構築する。絞り込みにより学習のためのラベル作成効率を大幅に向上させ、大量の正解ラベルの効率的な作成を実現する。この手法により作成した大量のラベルにより機械学習モデルを構築することで、高精度な海中魚群行動解析を実現する。
授業科目 【 表示 / 非表示 】
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担当授業(学部)
フレッシュマンセミナー
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情報リテラシー
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漁業科学実習
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漁業科学実験
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漁業科学演習
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魚群行動学
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担当授業(大学院)
海洋科学技術特別セミナーⅠ
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海洋科学技術特別セミナーⅡ
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魚群制御学