本研究は，クルマエビ養殖池における水底環境を自動で観測・解析し，その空間分布を高精度に推定する新しい手法を提案したものです．自動航行ボートに水中カメラを搭載して水底映像を取得し，深層学習（CNN）により画像を分類することで，砂利，残餌ペレット，白色菌糸状物，ヘドロ様堆積物といった水底状態を自動識別しました．さらに，得られた分類結果を養殖池全体にマッピングすることで，有機物の堆積傾向や環境劣化箇所を空間的に特定しました．この成果により，養殖池における汚濁の局在化を可視化し，環境管理の効率化や作業優先箇所の抽出が可能となることを示しました．養殖現場への応用性と実用的価値が高く評価され，本発表は 産業応用工学会賞に選ばれました．なお，本研究は，有限会社岡崎・岡崎様，熊本高専 入江教授，葉山教授，九州大学大学院農学研究院 岡安教授との共同研究による成果です．
