2019 年度研究成果報告書

近赤外線による深度画像を用いた害獣捕獲用インテリジェント起動信号生成手法

研究課題

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研究課題/領域番号	17K08034
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
研究分野	農業環境・情報工学
研究機関	近畿大学
研究代表者	竹田史章近畿大学, 工学部, 教授 (40320121)
研究期間 (年度)	2017-04-01 – 2020-03-31
キーワード	深度画像 / ドローン / オプティカルフロー / 画像認識 / 騒音
研究成果の概要	FuKinectを用いた画像による害獣捕獲の認識システムを構築してきた。一方、多方向撮像手法の有効性を確認する必要が明確となった。研究ではドローンによる空撮の確認とカメラで空撮する対象画像の取得と認識手法の性能確認を実施した。さらに、カメラ3種類により体育館内でドローンにて対象距離と対象抽出精度及びドローンの駆動音を測定し多方向撮像の基礎データを取得した。最終年度で広視野カメラを搭載し空撮画像からの害獣抽出の可能性を実験的に確認した。室内高15ｍの体育館での限定的環境で1ｍ毎の空撮画像からの対象の自動抽出実験では、トリミング、ノイズ除去などを行い空撮からの対象抽出は可能であることを示した。
自由記述の分野	ニューラルネットワーク
研究成果の学術的意義や社会的意義	近年ドローンは個人の利用のみならず多くのビジネスにも利用されつつあり、検査及び監視にもその用途を広めつつある。本研究ではこのような背景から、害獣の撮像手法の新たなアプローチとして広視野角センサカメラとドローンを用いて対象物の背景からの抽出可能性を仮想環境での実験により検討した。この空撮画像の種々の検討により、実環境での空撮による害獣捕獲システムの開発のさらなる展開の一助とでき、一次産業のイノベーション化を加速する社会的意義は大きいと思われる。特にその成果としてドローンの飛行制御に関して特許１件（登録）、研究発表５件（１件は2020.5）となっている。