1.は こ 内に 対策 の普 ら鹿 終的 応用 研究 を用 捕獲 由と の開 グレ るた そ 像処 捕 獲
2.シ 認識 度画 領域 ーを 信を 信号
3.検 入 像を 行 との した
はじめに これまで鹿, 猪 においても害獣 策の強化では対 普及が検討され 鹿, 猪などの繁 的に山岳部の崩 用した無人の 究推進の具体的 用いて害獣の認 獲装置を考察す とし、広域にお 開発を目指す.
レースケール画 ため, 昼夜を問 そこで, 本論文 処理による動
獲 装 置 の ミ ニ
図1. Kin システム構成
図 2 に害獣捕 識部, 通信部, 画像を 0.3 秒 域)を設定し, を使った画像処 を行い, 検査領 号を送り, 捕獲
図3. シス 検知アルゴリズ
入力画像には深 を取得後, 認識 う. 処理後, 検 の差分のあった た数値以上のも
認識部 通信部
猪などの害獣 獣対策課など 対応不可能と判 れている. 本研 繁殖増加で山岳 崩壊に至るこ
自動捕獲装置 的施策として 認識を行い, 複 する. さらにそ おける設置を前 . 今回, Kinec 画像(以後, 深 問わず検知精度 文では, 初期実 物の動き検知 ニ チ ュ ア を 使
nectセンサ 捕獲装置の概観
捕獲装置の 4 毎に撮像する 検査領域内の 処理によって行 領域内で動き検 獲装置の複数の
ステム概観 ズム
深度画像のみ 識の精度を向上 検査領域のみを
た孤立領域に対 ものであれば, 部
捕獲装置 Kinect
Kine
による被害に を設置し, 狩猟 判断しており, 研究はこのよ 岳部の樹林の表 とを防止する 置を開発するこ
は, Kinectセン 複数の捕獲ユ その捕獲通報 前提としたこれ ctを用いる利 深度画像, 図 2
度の向上に繋 実験として, K 知及び識別が行
使 い , 基 本 性
図2 観を示す. 本シ 4 つから構成さ
. 認識部は検査 の動き検知をオ 行う. 通信部は 検知された場合 の捕獲ネットを
図4. 捕獲
を用いる. Kine 上させるため, を画像処理にて
対して, 総面積 , 輪郭抽出を行 ユニット単体
ect を用いた
おいては, 高 猟・塀などの , 高機能捕獲 うな社会的背 表皮が剥がさ ために人工知 ことを目的とす
ンサ(以後, Kin ニット構成に 手段を衛星電 れまでにない 点として, 赤 2 参照)が撮像 がると考察し
Kinectを用い
行えるかを確認 性 能 を 確 認 す
2. 深度画像 システムは, Ki
される. Kinect 査範囲(以後, オプティカル は認識用 PC
合のみ捕獲装 を作動させる.
獲装置の展開
ectから, 深度
背景差分処理 て切り出し, 背
積を算出し, 指 行う. 抽出され 体
た害獣捕獲
知県 従来 装置 景か れ最 能を する.
nect) よる 話経 装置 外線 でき た.
た画 認し, す る .
inect, は深 検査 フロ と通 置に
度画 理を 背景
指定 れた
情報 で動 検知 (縦/
比率 つの 仕組 4.実
実 使用 種類 実証 検知 成功 行う 夜間 由と 果は 間の 認識 実験
5.実 実
6.お 本研 の検 画像 が1 いた 参考 (1)中 によ 表講
獲装置の開
人
報を使い, その 動き検知を行う 知したとする.
/横)から, どの
率が縦横それぞ の処理が両方共 組みとした.
実証実験 実験には, 動物 用し, Kinectは 類行う. 実験条 証実験を行う. 知成功率を調べ 功率を調べ, 3 う. これらの実
間(表 2)は, それ
として, 日中で は得られるが, の認識が非常に 識では, それら 験回数を増やし
図5. 認識結果 実験結果
実験結果を以下
おわりに
研究では, Kin
検知実験の確認 像を用いることで
00%という良結 た画像処理を応 考文献
中山佳紀, 竹田 よる動物の動き検 講演会論文集, p
開発
人工知能研究
の物体の動きに う. 指定した閾 その後, 輪郭 のような物体か
ぞれ0.7~1.3の
共, 成立した場
物と想定したゼ は, 三脚台に固 条件を昼と夜で
まず, 1種類 べ, 2種類目は,
種類目は検査 実験を, 日中に
れぞれ 20 回ず
であれば, Kine
夜間になると に難しくなるた らが安定して検
している.
果 図 下に記載する.
表1. 日中の
表2. 夜間の
nect を用いた画 認を行った. その で安定した認識 結果を得ることが 応用した害獣捕獲
田史章 ”可視画 検知システム”,
pp227-228,201
究室
に対しオプティ 閾値以上動きが 郭抽出した物体
かを識別する.
幅で設定して 場合のみ, 捕獲
ゼンマイで動作 定し実験を行 で変化させて行
目は, X方向の , Y方向の動き 査領域内を斜め
(表1), それぞ
ずつ行う. 夜間 ect を使用しな と可視画像は真
ため, 深度画像 検査できること
図6. 捕獲装置
の実験結果
の実験結果
画像処理による の結果, Kinect 識を行うのが難し ができた.そのこ
獲装置は有効 画像を用いたオ
システム制御 12
中山 佳紀
ィカルフロー処 があれば, 動き 体のアスペクト 現在の設定で ている. これら 獲装置が作動す
作するおもちゃ 行う. 実証実験は
行うため計6つ の動きに対して きに対しての検 めに横切る検査 ぞれ10回ずつ行 間の回数が多い なくても良好な 真っ暗となり, 像を使った夜間 とを確認するた
置作動前後
る物体の認識と動 の特徴である深 しい夜間の認識 とから, Kinectを であると考察し オプティカルフロ 御情報学会 研究 紀
処理 を 比 では , 2 する
ゃを は3 つの ての 検知 査を 行い, い理 な結 , 夜 間の ため
動き 深度 識率 を用 した.
ロー 究発
