JP6739049B2 - 養殖魚の自動給餌方法並びに自動給餌システム - Google Patents
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Description
(a)その出荷日と出荷サイズから言わば逆算して、1日当りにどの程度の量を給餌するか、その給餌量を決定(算出)すること
(b)また、その日の水温や潮汐データなどから、何時どの程度の量を給餌するか、その給餌時間(タイミング)を自動的に決定(算出)すること
(c)しかし、予定通りに捕食(摂餌)しないことも考えられるため、その捕食時における養殖魚の活性が高い(餌を食べている)か低い(餌を食べていない)かを、上記ネットワークカメラ(3)がリアルタイムに撮影したライブ映像(動画)の解析により判定することとをすべて機械学習、好ましくは深層学習(ディープラーニング)する。
(2)・・制御装置
(3)・・ネットワークカメラ
(4)・・環境センサー
(5)・・通信ネットワーク(インターネット)
(6)・・クラウドサーバ
(7)・・ユーザー通信端末
(8)・・筏本体
(9)・・生簀
(M)・・餌料
(R)・・海面養殖筏
Claims (4)
- 稚魚から出荷日に応じた出荷サイズまで成長させる設定条件の給餌スケジュールが、予め入力されているクラウドサーバと、
その給餌スケジュールに従って養殖魚に給餌する自動給餌機と、
上記養殖魚の捕食状況を撮影するネットワークカメラと、
上記給餌スケジュールの出荷日と出荷サイズに基づいて、1日当りの給餌量とその日の最適な給餌時間を決定すべく、Boosted Decision Tree Regression(決定木)モデルにより機械学習していると共に、上記養殖魚における捕食時の活性判定を行うべく、Convolutional Neural Network(CNN)モデルにより深層学習している人工知能とを備え、
上記自動給餌機からの給餌時間中における養殖魚の活性が高いか否かを、上記CNNモデルで学習した学習機へ上記ネットワークカメラの撮影したライブ映像を入力することにより、上記人工知能が判定して、
その判定結果に基き上記自動給餌機からの給餌を調整制御することを特徴とする養殖魚の自動給餌方法。 - 自動給餌機からの給餌の調整が給餌の停止、給餌の継続、給餌頻度の変更、給餌量の増加並びに給餌量の減少のうちの少なくとも1つであることを特徴とする請求項1記載の養殖魚の自動給餌方法。
- 人工知能の判定結果に基く調整状況での給餌を実行して得たデータも、引続き人工知能が機械学習することとなるようにフィードバックすることを特徴とする請求項1又は2記載の養殖魚の自動給餌方法。
- 稚魚から出荷日に応じた出荷サイズまで成長させるため、予め設定された条件の給餌スケジュールに従って養殖魚に給餌すべく、海面養殖筏上に据付けられた自動給餌機と、
その養殖魚の捕食状況を撮影すべく、上記海面養殖筏上に架設されたネットワークカメラと、
上記自動給餌機を作動制御するための制御装置と、
その制御装置と通信ネットワークを介して接続されたクラウドサーバと、
上記給餌スケジュールの出荷日と出荷サイズに基づいて、1日当りの給餌量とその日の最適な給餌時間を決定すべく、Boosted Decision Tree Regression(決定木)モデルにより機械学習していると共に、上記養殖魚における捕食時の活性判定を行うべく、Convolutional Neural Network(CNN)モデルにより深層学習しており、上記クラウドサーバに内蔵された人工知能と、
上記クラウドサーバへ通信ネットワークを介して接続されたユーザー通信端末とから成り、
上記自動給餌機からの給餌時間中における養殖魚の活性が高いか否かを、上記CNNモデルで学習した学習機へ上記ネットワークカメラの撮影したライブ映像を入力することにより、上記クラウドサーバの人工知能が判定して、
その判定結果に基いて上記制御装置が自動給餌機からの給餌を調整することを特徴とする養殖魚の自動給餌システム。
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