今月はじめに、ドローンで空撮したトモエガモの写真をAIを使って自動カウントする記事を書きました。このAIはオープンソースのYoloというソフトウエアで、ドローンの写真だけでなく、普通のカメラで岸から撮影した写真に写っているカモもカウントできます。今回使用したYoloに付属の鳥の学習モデルでは種別の認識まではできないのですが、これから独自の学習モデルを作って、ガンカモAIを育てていこうと思います。（学習モデルというのは、AIに特定の物体を覚えさせた、認識用の脳ミソのようなものです）
１枚目は公園の池にいるカモをAIに認識させた写真。クリックで拡大します。すこし誤認識がありますが、60羽をカウントしました。でもこのくらいなら、その場で数えられますね。なお、パノラマ写真の合成はマイクロソフトのImage Compoisit Editorというフリーウエアを使っています。以前に検証したことがあるのですが、カモが動いてなければ、パノラマ合成した写真と実際との羽数のずれはほとんどありません。
２枚目は、もう少しカモが多い溜池の写真です。この写真もクリックで拡大します。この溜池には写真に見える範囲の５倍以上のカモがいたので、このくらいになるとAIカウントが便利です。ヨシ原の手前あたりは遠いので小さく、ピンボケ気味のためAIがカモを認識できませんでしたが、それも独自モデルを作れば認識するようになると思います。
３枚目は大群。2025年11月10日に千葉県の印旛沼で撮影したトモエガモです。体が重なっているのでYolo付属の鳥認識モデルではうまく数えられませんでしたが、Yoloの利用を支援してくれている会員の北島直紀さんがトモエガモの顔を認識する学習モデルを作ってくれました。それを使ってパノラマ写真全体を認識させたところ、この日のトモエガモの総数は約13,000羽とカウントできました。
今回も北島直紀さんの協力でYoloを利用しました。Yoloは無料で利用できるソフトウエアで、使い方は難しくありません。北島さんがガンカモのカウントでYoloを使いやすくするためのツールを開発してくださっているので、もう少し準備が整ったら、オンラインで使い方の講習会を開きたいなと考えています。またお知らせいたします。（神山和夫）
