Xinlei Shao 研究室

主宰者：Xinlei Shao
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、環境モニタリングにおける自動検出・定量化の課題に取り組んでいます。具体的には、サンゴ礁や淡水貝類、海底廃棄物、農作物など、多様な対象物を野外で効率的に調査することを目指しています。従来の目視調査や専門機器による監視は、労働負荷が大きく、コストが高く、調査範囲が限定的であるという問題がありました。これらの課題を解決するため、本研究室では低コスト観測機器と画像解析技術の組み合わせに着目しています。 研究の手法的な特徴は、複数の深層学習技術を組み合わせることにあります。まず、ドローンや水中カメラなどの消費者向け機器で取得した低解像度画像に対して、画像復元技術を適用し、より詳細な特徴を抽出できるようにします。次に、物体検出や領域分割などの画像認識モデルを用いて、目的の対象物を自動で認識し、その位置や大きさを正確に測定します。これらの技術は、実際のフィールド調査で検証され、サンゴの健全性評価、底生動物のモニタリング、漂流ゴミの分布把握など、様々な生態系調査や農業管理に応用されています。 このアプローチにより、技術的課題である低い視認性や小さい対象物の検出、複雑な環境背景との区別などが段階的に改善されています。研究室の成果は、生態保全やリソース管理、農業効率化など、実際の社会的課題への貢献を目指した応用研究として展開されています。

※ 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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