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、低可視条件の水中・海底環境における生物や物質の効率的な認識と監視を主な課題としています。濁った水や暗い環境では光学センサーの性能が大きく低下するため、音響センサー（ソナーなど）を活用した非接触・非破壊の調査手法を開発しています。特に、高周波超音波や前方探査ソナーから得られた画像データに対して、深層学習を用いた画像処理技術を適用し、海底のゴミ、貝類、カニの巣穴、サンゴ礁など多様な対象の自動検出・分類を実現しています。
研究の技術的な柱となるのは、低解像度画像の品質向上と物体検出の改善です。超解像技術により圧縮された音響画像や低品質な映像を高解像度化し、続いてYOLOシリーズなどの物体検出モデルを適用して対象物の位置や個体数を抽出しています。さらに、単一センサーからの音響反射・影・運動情報を統合することで、二次元画像から三次元的な位置や形状を推定する手法も並行して開発しており、水中環境の立体的な理解に貢献しています。
これらの技術は、海洋プラスチック汚染の監視、淡水生物の個体群動態調査、海底生物の生態評価など、環境保全と資源管理に向けた実践的な応用を目指しています。消費者レベルのドローンやポータブルセンサーシステムの組み合わせにより、低コストで広範囲の調査を実現することで、従来の労働集約的な調査手法の代替を進めています。
※ 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（34 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2025.118550
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2025.103324
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.marenvres.2025.107313
- DOI: https://doi.org/10.1109/oceans58557.2025.11104405
- DOI: https://doi.org/10.1093/gji/ggaf152
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- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0038380
- DOI: https://doi.org/10.1109/ut61067.2025.10947410
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2025.117710
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2025.3602538
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2024.117030
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- DOI: https://doi.org/10.1109/oceans55160.2024.10754245
- DOI: https://doi.org/10.1109/oceans55160.2024.10753899
- DOI: https://doi.org/10.1109/oceans55160.2024.10754293
- DOI: https://doi.org/10.1109/joe.2024.3423868
- DOI: https://doi.org/10.1098/rsos.240042
- DOI: https://doi.org/10.1109/ut49729.2023.10103432
- DOI: https://doi.org/10.3397/in_2022_0853
- DOI: https://doi.org/10.3397/in_2023_0603
- DOI: https://doi.org/10.1002/aqc.4040
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-16356-3
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- DOI: https://doi.org/10.1111/2041-210x.13744
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