Katsunori Mizuno 研究室
主宰者：Katsunori Mizuno
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、海洋生態系の監視と保全を主な課題として取り組んでいます。気候変動や人間活動による脅威にさらされているサンゴ礁やその周辺の海洋環境を対象に、効率的かつ低コストで調査する方法を開発しています。従来の目視による調査法に代わり、無人航空機（ドローン）やカメラ、音響探査機器を用いた自動化されたモニタリングシステムの構築を進めており、これにより広大な海域を迅速に観察できるようになります。
手法としては、機械学習やコンピュータビジョン技術を活用しており、撮影した画像から対象物を自動的に認識・分類するシステムを開発しています。低視界環境での画像品質の向上、深層学習による物体検出、そして人工データの生成による精度改善など、複数の技術を組み合わせて運用しています。
これらの研究を通じて、サンゴの健全性評価、生物資源の分布把握、海洋ゴミなどの汚染源の検出といった具体的な保全課題に対応するツールを提供することを目指しており、限られた予算と人員で生態系全体の状態を継続的に監視する基盤を整備しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（27 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.marenvres.2025.107510
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2025.119072
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.97412
- DOI: https://doi.org/10.1503/cmaj.250359-f
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.97412
- DOI: https://doi.org/10.1503/cmaj.250359-f
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.marenvres.2025.107510
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2025.118655
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.89858
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- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.86265
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2025.118655
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.89858
- DOI: https://doi.org/10.1503/cmaj.250359
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.86265
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11119-025-10252-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11119-025-10252-2
- DOI: https://doi.org/10.1109/ut61067.2025.10947416
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apor.2024.104110
- [2024] Basic Study of Deep Learning Based Efficient Hermit Crabs Detection from Drone-Captured ImagesDOI: https://doi.org/10.1109/oceans51537.2024.10706264
- DOI: https://doi.org/10.1109/oceans55160.2024.10753747
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apor.2024.104110
- [2024] Basic Study of Deep Learning Based Efficient Hermit Crabs Detection from Drone-Captured ImagesDOI: https://doi.org/10.1109/oceans51537.2024.10706264
- DOI: https://doi.org/10.1109/icrera55966.2022.9922886
- DOI: https://doi.org/10.1109/icsmartgrid55722.2022.9848599
- DOI: https://doi.org/10.1109/icrera55966.2022.9922886
- DOI: https://doi.org/10.1109/icsmartgrid55722.2022.9848599
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