2022 Fiscal Year Research-status Report
山林地帯における植物の生育を考慮した害獣モニタリングシステムの高性能化の研究
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21K11871
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
勝間 亮 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 講師 (80611409)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | カメラ位置の評価関数 / シカ画像 / 情報量の多い撮影画像 / 自律協調撮影 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，山林において詳細な動物の接近情報の取得のために，自律的なカメラ移動スケジューリングを目指し，高品質な動物の撮影画像を得られるようなカメラ位置の分析を行った．
本研究で提案するモニタリングシステムは，複数台のカメラで1体の害獣を撮影することができるため，1台のカメラで得られる画像よりもはるかに多くの情報を得ることが期待できる．しかし，ほとんど情報を得られない撮影角度や撮影距離が存在し，さらに他のカメラで既に明瞭に撮影されている箇所を撮影しても情報量は増えないことに注意する必要がある．複数台のカメラの自律協調撮影を実現するためには，カメラの撮影位置を入力すると，撮影画像がどの程度の情報量をもつかを出力する関数が求められる．
本年度では，農作物への食害を与える害獣の中でも，大きな被害額をもたらすシカに注目した．どのようなシカが接近してきたかの情報ができるだけ多く得られるように，2台のカメラを利用して様々な場所から撮影を行い，人間の受け取る情報量の変化をアンケート形式で収集した．それらの分析を行った結果，近距離からの撮影，前方からの撮影画像が含まれる，2台のカメラのなす角が直角に近いほど，人間が受け取る情報量が多くなる傾向があることが分かった．逆に，遠距離からの撮影，後方からの撮影画像が含まれる，2台のカメラの撮影角度が近いほど，人間が受け取る情報量が少ない傾向があることが分かった．
この結果から，アンケート結果が得られたカメラ位置で撮影された画像の情報量を数値化することができた．しかし，数値化できた部分は最も詳細な部分でも撮影距離が5m，撮影角度が30度の間隔であり，アンケート結果を得られていないようなカメラ位置での撮影画像の情報量を補間する必要がある．そこで，逆距離加重法を利用した補間法により，誤差14%よりも小さい補間を達成し，カメラ位置の評価関数を得ることに成功した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では，山林における害獣撮影を目標として，複数台のカメラによる自律協調撮影システムを目指している．そのため，できるだけ高品質な画像を得られるようなカメラ位置を計算によって求める必要があり，2022度は2台のカメラ位置を入力することで，その位置からのシカの撮影画像がどの程度の情報量をもつかを出力する評価関数の作成に成功した．
これにより，カメラの移動スケジューリングアルゴリズムの開発に取り掛かることができるようになり，2023年度からはそのテーマに挑戦する．
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度は，ある程度の正確性をもった評価関数を作成できたため，今後はカメラの移動スケジューリングアルゴリズムの開発を行っていく．
ただし，2022年度に作成した評価関数は，アンケート取得の粗さにより，誤差を含む評価関数となっている．その評価関数をもとにカメラの移動スケジューリングを決定すると，カメラ移動において評価関数の誤差の影響を受けることになる．そのため，評価関数をより高精度化しなければいけない．例えば，2022年度に作成した評価関数は身体の片側に特徴的な模様が存在する，あるいは怪我などをしている場合などの特殊ケースにおいては考慮されていない．それらを考慮する評価関数に改良していくことも考えている．
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