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公開番号2024175603
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-18
出願番号2023093527
出願日2023-06-06
発明の名称画像解析装置、画像解析方法及びプログラム
出願人国立大学法人広島大学
代理人個人
主分類G06V 10/62 20220101AFI20241211BHJP(計算;計数)
要約【課題】広範囲で飛翔する飛翔体の種類を精度よく判別することができる画像解析装置、画像解析方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】画像解析装置1は、対象領域全体の広域画像を撮影する広域カメラ10と、広域画像から判別対象を検出する検出部312と、対象領域の一部のズーム画像を、広域カメラ10より精細に撮影するズームカメラ20と、ズームカメラ20の撮影位置を制御するズームカメラ制御部313と、ズーム画像から判別対象の種類を判別する判別部314と、を備える。検出部312は、時系列の広域画像から振動源定位を行って判別対象を検出し、判別対象の現在位置をズームカメラ制御部313へ送信する。ズームカメラ制御部313は、ズームカメラ20を制御して判別対象の現在位置のズーム画像を撮影し、判別部314は、撮影された時系列のズーム画像に基づいて、判別対象の重心変位の周波数特性を解析して判別対象の種類を判別する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
対象領域全体を撮影する広域カメラと、
前記広域カメラで撮影された広域画像から飛翔体である判別対象を検出する検出部と、
前記対象領域の一部を、前記広域カメラより精細に撮影するズームカメラと、
前記ズームカメラの撮影位置を制御するズームカメラ制御部と、
前記ズームカメラで撮影されたズーム画像から前記判別対象の種類を判別する判別部と、を備え、
前記検出部は、時系列の広域画像から、画像解析により振動源定位を行って前記判別対象を検出し、検出された前記判別対象の現在位置をズームカメラ制御部へ送信し、
ズームカメラ制御部は、前記検出部から受信した前記判別対象の現在位置の前記ズーム画像を撮影するように前記ズームカメラを制御し、
前記判別部は、
撮影された時系列の前記ズーム画像に基づいて、前記判別対象の重心変位の周波数特性を解析して前記判別対象の種類を判別する、
ことを特徴とする画像解析装置。
続きを表示（約 990 文字）【請求項２】
前記ズームカメラのフレームレートは、前記広域カメラのフレームレートより高い、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
【請求項３】
前記ズームカメラは、
イメージセンサとレンズとの間に複数のミラーを有し、前記複数のミラーの反射角度を変化させることにより、前記イメージセンサと前記レンズとの間の光路長を調整してフォーカスを調整するフォーカス調整部を備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
【請求項４】
前記ズームカメラは、
撮影位置を調整する光偏向器を備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
【請求項５】
前記振動源定位は、フレーム間差分法によって算出された前記判別対象の変位、又は画素レベル高速フーリエ変換によって算出された輝度値の時間変化を振動解析することによって行われる、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
【請求項６】
対象領域全体を撮影する広域カメラで撮影された時系列の広域画像から、画像解析により振動源定位を行って飛翔体である判別対象を検出し、
前記対象領域の一部を前記広域カメラより精細に撮影するズームカメラで、検出された前記判別対象の現在位置を撮影し、
前記ズームカメラで撮影された時系列のズーム画像に基づいて、前記判別対象の重心変位の周波数特性を解析して前記判別対象の種類を判別する、
ことを特徴とする画像解析方法。
【請求項７】
コンピュータを、
対象領域全体を撮影する広域カメラで撮影された時系列の広域画像から、画像解析により振動源定位を行って飛翔体である判別対象を検出し、検出された前記判別対象の現在位置をズームカメラ制御部へ送信する検出部、
前記検出部から受信した前記判別対象の現在位置のズーム画像を撮影するように、前記対象領域の一部を前記広域カメラより精細に撮影するズームカメラの撮影位置を制御するズームカメラ制御部、
前記ズームカメラで撮影された時系列の前記ズーム画像に基づいて、前記判別対象の重心変位の周波数特性を解析して前記判別対象の種類を判別する判別部、
として機能させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像解析装置、画像解析方法及びプログラムに関し、より詳細には鳥、昆虫等の飛翔体の種類を判別する画像解析装置、画像解析方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
鳥獣被害は、多くの経済的損失につながるため、農業従事者にとって重要な課題とされている。例えば、野菜や果実を生産する農家においては、鳥の被害によって、収穫高の減少による損失が生じている。こうした鳥獣被害への対応を行う場合、鳥の数量、種類によって有効な対応が異なるので、飛来する鳥の数量の把握、種類の判別が重要となる。また、害虫対策のための昆虫の飛来状況、養蜂における蜜蜂の飛来状況等を把握したいというニーズもある。
【０００３】
例えば、特許文献１では、撮影された連続画像から鳥類の翼の軌跡を得て、軌跡に基づいた羽ばたきの深さ、ピッチ、単位時間あたりの羽ばたきの回数等に基づいて、撮影された鳥が大型猛禽類であるか否か判定することとしている。
【０００４】
また、特許文献２では、ドローンを用いて収集した画像及び音データから得られた鳥獣類の大きさ、体形、色、鳴き声、動作等に基づいて鳥獣類を推定することとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２１－６０６９４号公報
特開２０２１－４０５１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１のように、撮影された画像に基づいて飛翔する鳥を判別する場合、飛翔する鳥の動きを常に捉える高解像度画像を取得することは難しい。したがって、大型猛禽類であるか否かといった特定の種類の飛翔体の判定のみならず、飛翔体の種類を精度よく識別することは難しい。
【０００７】
また、特許文献２のようにドローンを用いて画像及び音データを収集する場合、長時間、連続してデータを収集することは難しい。また、マイクの空間指向性は低いので、離れた場所から広範囲について鳥獣類の正確な位置を特定することは難しい。したがって、音声ノイズが大きい場合、対象となる範囲に複数の鳥獣類が存在する場合等においては、鳥獣類の推定を行うことは難しい。
【０００８】
本発明は、上述の事情に鑑みてなされたものであり、広範囲で飛翔する飛翔体の種類を精度よく判別することができる画像解析装置、画像解析方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、この発明の第１の観点に係る画像解析装置は、
対象領域全体を撮影する広域カメラと、
前記広域カメラで撮影された広域画像から飛翔体である判別対象を検出する検出部と、
前記対象領域の一部を、前記広域カメラより精細に撮影するズームカメラと、
前記ズームカメラの撮影位置を制御するズームカメラ制御部と、
前記ズームカメラで撮影されたズーム画像から前記判別対象の種類を判別する判別部と、を備え、
前記検出部は、時系列の広域画像から、画像解析により振動源定位を行って前記判別対象を検出し、検出された前記判別対象の現在位置をズームカメラ制御部へ送信し、
ズームカメラ制御部は、前記検出部から受信した前記判別対象の現在位置の前記ズーム画像を撮影するように前記ズームカメラを制御し、
前記判別部は、
撮影された時系列の前記ズーム画像に基づいて、前記判別対象の重心変位の周波数特性を解析して前記判別対象の種類を判別する。
【００１０】
また、前記ズームカメラのフレームレートは、前記広域カメラのフレームレートより高い、
こととしてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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