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講演抄録/キーワード
講演名 2021-06-21 15:25
ドップラーセンサとサーモカメラの連動による有害鳥獣状態検知システムの開発と評価
内山敬吾山本 寛立命館大)・宇都宮栄二吉原貴仁KDDI総合研究所IA2021-6 ICSS2021-6
抄録 (和) 近年、日本各地で有害鳥獣による農作物への被害や人間への傷害事件が増えている。
そのため、人間と野生動物の共存を支援するために、野生動物の生態を観測する技術や、有害鳥獣の田畑への接近を検知する技術に注目が集まっている。
我々は先行研究として、電波ビーコンの送受信機をフィールド上に設置し、それらの間で送受信される電波の受信強度を計測・解析することで、送受信機への動物の接近を検知するだけでなく、その種別も推定する方法を提案している。
しかし、この方法では、動物の姿勢まで推定することができない。
有害鳥獣の姿勢を推定することができれば、例えば、摂食行動がとられた地点を特定することで、有害鳥獣による被害の状況をより詳細に把握できる可能性がある。
そこで本研究では、昼夜問わずに生物の体温を測定できるサーモカメラを用いて撮影した温度画像を機械学習の技術により解析することで、野生動物の存在だけでなく、その種類・数・姿勢まで推定できる有害鳥獣状態検知システムの研究開発を行う。
この提案システムは、電力供給が困難な山間部への設置をした場合でも長期稼働するように、移動物体を検知する消費電力の小さいドップラーセンサに反応があった場合に限り、消費電力の大きいサーモカメラが起動する構成とすることで、システムの総合的な省電力化を実現する。 
(英) In recent years, damage to crops and injuries to humans by harmful birds and beasts have increased in various parts of Japan.
In order to support the coexistence of humans and wildlife, technologies for observing the ecology of wildlife and detecting harmful birds and animals are attracting attention.
In a previous study, a method of detecting animals by measuring the reception strength of radio waves transmitted between radio beacon devices and by analyzing them using a machine learning technology has been proposed.
However, the existing method of analyzing the radio wave strength cannot estimate the posture of the animal.
The posture can be utilized to identify the detailed behavior of the animals (e.g., the point where feeding behavior was taken) and to understand the situation of damage caused by them in more detail.
Therefore, in this study, we propose a new harmful animal detection system that detects the presence of wild animals by analyzing images taken by the thermo camera that can measure the body temperature of the organism day and night.
In addition, in order to save power consumption of the entire system that is assumed to be installed in mountain areas where power supply is difficult, the thermo camera is activated for taking and analyzing the images only when the doppler sensor with low power consumption can detects the moving objects.
After that, by analyzing the captured images using a machine learning technology, the system attempts to estimate not only the type and the number but also the posture of the animals.
キーワード (和) IoT / 獣害対策 / 機械学習 / ドップラーセンサ / サーモカメラ / / /  
(英) IoT / Wild Animals Damage Prevention / Machine Learning / Doppler sensor / Thermal camera / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 68, IA2021-6, pp. 33-38, 2021年6月.
資料番号 IA2021-6 
発行日 2021-06-14 (IA, ICSS) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IA2021-6 ICSS2021-6

研究会情報
研究会 IA ICSS  
開催期間 2021-06-21 - 2021-06-22 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) インターネットセキュリティ、一般 
テーマ(英) Internet Security, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IA 
会議コード 2021-06-IA-ICSS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ドップラーセンサとサーモカメラの連動による有害鳥獣状態検知システムの開発と評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Development and evaluation of condition detection system of harmful animals by interlocking a doppler sensor and a thermal camera 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) IoT / IoT  
キーワード(2)(和/英) 獣害対策 / Wild Animals Damage Prevention  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(4)(和/英) ドップラーセンサ / Doppler sensor  
キーワード(5)(和/英) サーモカメラ / Thermal camera  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 内山 敬吾 / Uchiyama Keigo / ウチヤマ ケイゴ
第1著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山本 寛 / Yamamoto Hiroshi / ヤマモト ヒロシ
第2著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 宇都宮 栄二 / Utsunomiya Eiji / ウツノミヤ エイジ
第3著者 所属(和/英) 株式会社KDDI総合研究所 (略称: KDDI総合研究所)
KDDI Research, Inc. (略称: KDDI Research)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉原 貴仁 / Yoshihara Kiyohito / ヨシハラ キヨヒト
第4著者 所属(和/英) 株式会社KDDI総合研究所 (略称: KDDI総合研究所)
KDDI Research, Inc. (略称: KDDI Research)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-06-21 15:25:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IA 
資料番号 IA2021-6, ICSS2021-6 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.68(IA), no.69(ICSS) 
ページ範囲 pp.33-38 
ページ数
発行日 2021-06-14 (IA, ICSS) 


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