(57)【要約】【課題】特定の空間領域に存在する鳥獣のうち羽ばたいている状態の鳥獣を識別することのできる鳥獣識別装置、鳥獣識別方法及びプログラムを提供すること。【解決手段】特定の空間領域を撮影することにより取得したｎ枚の画像Ｐｔについて、画像Ｐｔと前記画像Ｐｔより前に撮影した画像Ｐｔ−ｒのうちの少なくとも一枚の画像Ｐｔ−ｒそれぞれとの差分処理を行い、フレーム間差分画像を取得するフレーム間差分処理部と、前記フレーム間差分画像をｍ個の領域に分割して、ｍ個の領域Ｒｓを取得する第１分割領域取得部と、前記領域Ｒｓを鳥獣の胴体として仮定する胴体領域と鳥獣の翼部として仮定する翼領域とに分割し、前記胴体領域と前記翼領域それぞれの、前記差分処理により得られた画素数の大きさに基づいて、前記領域Ｒｓが１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であるか否かを判定する飛翔鳥獣識別部と、を備える鳥獣識別装置、鳥獣識別方法及びプログラム。【選択図】図３
2014092842.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の空間領域を撮影することにより取得したｎ枚の画像Ｐｔ（ｔは１〜ｎの整数を示す。）について、画像Ｐｔと前記画像Ｐｔより前に撮影した画像Ｐｔ−ｒ（ｒは１〜ｔ−１の整数を示す。）のうちの少なくとも一枚の画像Ｐｔ−ｒそれぞれとの差分処理を行い、フレーム間差分画像を取得するフレーム間差分処理部と、
前記フレーム間差分画像をｍ個の領域に分割して、ｍ個の領域Ｒｓ（ｓは１〜ｍの整数を示す。）を取得する第１分割領域取得部と、
前記領域Ｒｓを鳥獣の胴体として仮定する胴体領域と鳥獣の翼部として仮定する翼領域とに分割し、前記胴体領域と前記翼領域それぞれの、前記差分処理により得られた画素数の大きさに基づいて、前記領域Ｒｓが１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であるか否かを判定する飛翔鳥獣識別部と、
を備える鳥獣識別装置。
【請求項２】
前記飛翔鳥獣識別部は、前記領域Ｒｓを水平方向に隣接する３つの領域に分割し、そのうちの中央の領域を前記胴体領域、その両側の領域を前記翼領域として、前記胴体領域の画素数が予め設定した値より小さく、かつ、前記翼領域の少なくとも一方の画素数が予め設定した値より大きいとき、前記領域Ｒｓを１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域と判定する請求項１に記載の鳥獣識別装置。
【請求項３】
前記画像Ｐｔと前記特定の空間領域について予め撮影しておいた背景画像との差分処理を行い、背景差分画像を取得する背景差分処理部と、
前記背景差分画像をｘ個の領域に分割して、ｘ個の領域Ｒｙ（ｙは１〜ｘの整数を示す。）を取得する第２分割領域取得部と、
前記領域Ｒｙが１羽の停留中又は歩行中の鳥獣が存在する第２鳥獣存在領域であるか否かを判定する停留歩行鳥獣識別部と、
を備える請求項１又は２に記載の鳥獣識別装置。
【請求項４】
前記飛翔鳥獣識別部及び／又は前記停留歩行鳥獣識別部における前記画像Ｐｔ−ｒの判定結果を用いて、前記領域Ｒｓ及び前記領域Ｒｙのそれぞれが、前記第１鳥獣存在領域であるか、前記第２鳥獣存在領域であるか、又はいずれも存在しない鳥獣不存在領域であるかを判定する鳥獣識別補正部を備える請求項３に記載の鳥獣識別装置。
【請求項５】
前記第１鳥獣存在領域の数を羽ばたいている状態の鳥獣数としてカウントする飛翔鳥獣計数部と、
前記第２鳥獣存在領域の数を停留中又は歩行中の鳥獣数としてカウントする停留歩行鳥獣計数部と、
羽ばたいている状態の鳥獣数と停留中又は歩行中の鳥獣数との総計である総鳥獣数を取得する総鳥獣計数部と、
前記第１鳥獣存在領域と前記第２鳥獣存在領域とで重複する領域が存在する場合には、ダブルカウントしているとみなして、前記総鳥獣数と前記羽ばたいている状態の鳥獣数又は前記停留中又は歩行中の鳥獣数とからカウント数を減じて、前記羽ばたいている状態の鳥獣数、前記停留中又は歩行中の鳥獣数、及び前記総鳥獣数を取得する鳥獣計数補正部と、
を備える請求項１〜４のいずれか一項に記載の鳥獣識別装置。
【請求項６】
特定の空間領域を撮影することにより取得したｎ枚の画像Ｐｔ（ｔは１〜ｎの整数を示す。）について、画像Ｐｔと前記画像Ｐｔより前に撮影した画像Ｐｔ−ｒ（ｒは１〜ｔ−１の整数を示す。）のうちの少なくとも一枚の画像Ｐｔ−ｒそれぞれとの差分処理を行い、フレーム間差分画像を取得するステップと、
前記フレーム間差分画像をｍ個の領域に分割して、ｍ個の領域Ｒｓ（ｓは１〜ｍの整数を示す。）を取得するステップと、
前記領域Ｒｓを鳥獣の胴体として仮定する胴体領域と鳥獣の翼部として仮定する翼領域とに分割し、前記胴体領域と前記翼領域それぞれの、前記差分処理により得られた画素数の大きさに基づいて、前記領域Ｒｓが１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であるか否かを判定するステップと、
を有する鳥獣識別方法。
【請求項７】
特定の空間領域を撮影することにより取得したｎ枚の画像Ｐｔ（ｔは１〜ｎの整数を示す。）について、画像Ｐｔと前記画像Ｐｔより前に撮影した画像Ｐｔ−ｒ（ｒは１〜ｔ−１の整数を示す。）のうちの少なくとも一枚の画像Ｐｔ−ｒそれぞれとの差分処理を行い、フレーム間差分画像を取得するステップと、
前記フレーム間差分画像をｍ個の領域に分割して、ｍ個の領域Ｒｓ（ｓは１〜ｍの整数を示す。）を取得するステップと、
前記領域Ｒｓを鳥獣の胴体として仮定する胴体領域と鳥獣の翼部として仮定する翼領域とに分割し、前記胴体領域と前記翼領域それぞれの、前記差分処理により得られた画素数の大きさに基づいて、前記領域Ｒｓが１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であるか否かを判定するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は鳥獣識別装置、鳥獣識別方法、及びプログラムに関し、更に詳しくは、羽ばたいている状態の鳥獣を識別することのできる鳥獣識別装置、鳥獣識別方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、市街地や住宅地で鳩やカラス等の鳥の数が増加し、糞害、騒音被害、病原菌の媒介等の鳥害が問題となっている。このような鳥害を防止するためには、まず鳥の存在を検知することが必要である。
【０００３】
特許文献１には「電線に止まっている又は電線付近にいる鳥の鳴き声を捉えるマイクロフォンと、・・・前記マイクロフォンで捉えた音の中から追い払うべき鳥の鳴き声を認識する鳴き声認識装置・・・」（特許文献１の請求項１参照。）が記載されている。
【０００４】
特許文献２には、「停留状態の有害鳥類を所定時間撮影して得た映像データに、動いている物を消去する消去処理を施して対象データとし、予め作成された停留状態の有害鳥類の態様を特定した基準データと前記対象データとを照合し、前記対象データ中における前記基準データと同一若しくは近似の態様の有無を確知することで前記停留状態の有害鳥類の数及び停留位置を確定することを特徴とする有害鳥類の数及び停留位置の確定方法。」（特許文献２の請求項１参照。）が記載されている。
【０００５】
特許文献３には、動画データから人物の顔を識別し認識する「個人認証装置」が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−２０７４３８号公報
【特許文献２】特開２０１１−１３８３１０号公報
【特許文献３】特開２０１２−１２３６７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１は、認識対象とする鳥類の鳴き声を用いて認識する鳴き声認識装置についての発明であり、認識対象とする鳥獣が鳴き声を発していない場合や悪天候等により音声の取得が困難な場合には認識が不可能である。
【０００８】
また、特許文献２は、所謂テンプレートマッチングを用いて電線等に停留中の鳥獣のみを認識可能な方法であり、飛行中の鳥獣については認識不可能である。このため、鳥獣が停止するまで認識が不可能であり、鳥獣の識別にリアルタイム性が要求される場合や飛行中及び歩行中の鳥獣の認識が必要とされる場合などには、利用できない。
【０００９】
特許文献３等に例示される顔識別を行う装置では、人物の顔認証向けであるため、鳥獣の認識には不適切である。また、鳥獣用のデータを用いて、鳥獣の顔認識を行った場合でも、画面上で鳥獣が顔を正面に向けている状態であるとは限らず、その場合には認識が不可能である。
【００１０】
鳥害を防止するためには、人間が不在の場合であっても鳥の存在を識別し、適切に鳥除け及び鳥の侵入防止といった処置をするのが効果的である。さらに、電線、屋根及び地面に停まっている鳥を識別するよりも、着地直前の羽ばたいている鳥を識別することができると、素早く鳥除け等の処置を、鳥が着地する前に又は着地した後直ちに実行することができるので、より効果的である。
【００１１】
この発明が解決しようとする課題は、特定の空間領域に存在する鳥獣のうち羽ばたいている状態の鳥獣を識別することのできる鳥獣識別装置、鳥獣識別方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
前記課題を解決するための手段は、
（１）  特定の空間領域を撮影することにより取得したｎ枚の画像Ｐｔ（ｔは１〜ｎの整数を示す。）について、画像Ｐｔと前記画像Ｐｔより前に撮影した画像Ｐｔ−ｒ（ｒは１〜ｔ−１の整数を示す。）のうちの少なくとも一枚の画像Ｐｔ−ｒそれぞれとの差分処理を行い、フレーム間差分画像を取得するフレーム間差分処理部と、
前記フレーム間差分画像をｍ個の領域に分割して、ｍ個の領域Ｒｓ（ｓは１〜ｍの整数を示す。）を取得する第１分割領域取得部と、
前記領域Ｒｓを鳥獣の胴体として仮定する胴体領域と鳥獣の翼部として仮定する翼領域とに分割し、前記胴体領域と前記翼領域それぞれの、前記差分処理により得られた画素数の大きさに基づいて、前記領域Ｒｓが１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であるか否かを判定する飛翔鳥獣識別部と、
を備える鳥獣識別装置である。
前記（１）の好ましい態様は、
（２）前記飛翔鳥獣識別部は、前記領域Ｒｓを水平方向に隣接する３つの領域に分割し、そのうちの中央の領域を前記胴体領域、その両側の領域を前記翼領域として、前記胴体領域の画素数が予め設定した値より小さく、かつ、前記翼領域の少なくとも一方の画素数が予め設定した値より大きいとき、前記領域Ｒｓを１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域と判定する。
（３）前記（１）又は前記（２）の鳥獣識別装置において、前記画像Ｐｔと前記特定の空間領域について予め撮影しておいた背景画像との差分処理を行い、背景差分画像を取得する背景差分処理部と、
前記背景差分画像をｘ個の領域に分割して、ｘ個の領域Ｒｙ（ｙは１〜ｘの整数を示す。）を取得する第２分割領域取得部と、
前記領域Ｒｙが１羽の停留中又は歩行中の鳥獣が存在する第２鳥獣存在領域であるか否かを判定する停留歩行鳥獣識別部と、
を備える。
（４）前記（３）の鳥獣識別装置において、前記飛翔鳥獣識別部及び／又は前記停留歩行鳥獣識別部における画像Ｐｔ−ｒの判定結果を用いて、前記領域Ｒｓ及び前記領域Ｒｙのそれぞれが、前記第１鳥獣存在領域であるか、前記第２鳥獣存在領域であるか、又はいずれも存在しない鳥獣不存在領域であるかを判定する鳥獣識別補正部を備える。
（５）前記（１）〜前記（４）のいずれか一つに記載の鳥獣識別装置において、前記第１鳥獣存在領域の数を羽ばたいている状態の鳥獣数としてカウントする飛翔鳥獣計数部と、
前記第２鳥獣存在領域の数を停留中又は歩行中の鳥獣数としてカウントする停留歩行鳥獣計数部と、
羽ばたいている状態の鳥獣数と停留中又は歩行中の鳥獣数との総計である総鳥獣数を取得する総鳥獣計数部と、
前記第１鳥獣存在領域と前記第２鳥獣存在領域とで重複する領域が存在する場合には、ダブルカウントしているとみなして、前記総鳥獣数と前記羽ばたいている状態の鳥獣数又は前記停留中又は歩行中の鳥獣数とからカウント数を減じて、前記羽ばたいている状態の鳥獣数、前記停留中又は歩行中の鳥獣数、及び前記総鳥獣数を取得する鳥獣計数補正部と、を備える。
【００１３】
別の前記課題を解決するための手段は、
（６）特定の空間領域を撮影することにより取得したｎ枚の画像Ｐｔ（ｔは１〜ｎの整数を示す。）について、画像Ｐｔと前記画像Ｐｔより前に撮影した画像Ｐｔ−ｒ（ｒは１〜ｔ−１の整数を示す。）のうちの少なくとも一枚の画像Ｐｔ−ｒそれぞれとの差分処理を行い、フレーム間差分画像を取得するステップと、
前記フレーム間差分画像をｍ個の領域に分割して、ｍ個の領域Ｒｓ（ｓは１〜ｍの整数を示す。）を取得するステップと、
前記領域Ｒｓを鳥獣の胴体として仮定する胴体領域と鳥獣の翼部として仮定する翼領域とに分割し、前記胴体領域と前記翼領域それぞれの、前記差分処理により得られた画素数の大きさに基づいて、前記領域Ｒｓが１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であるか否かを判定するステップと、
を有する鳥獣識別方法。
【００１４】
さらに別の前記課題を解決するための手段は、
特定の空間領域を撮影することにより取得したｎ枚の画像Ｐｔ（ｔは１〜ｎの整数を示す。）について、画像Ｐｔと前記画像Ｐｔより前に撮影した画像Ｐｔ−ｒ（ｒは１〜ｔ−１の整数を示す。）のうちの少なくとも一枚の画像Ｐｔ−ｒそれぞれとの差分処理を行い、フレーム間差分画像を取得するステップと、
前記フレーム間差分画像をｍ個の領域に分割して、ｍ個の領域Ｒｓ（ｓは１〜ｍの整数を示す。）を取得するステップと、
前記領域Ｒｓを鳥獣の胴体として仮定する胴体領域と鳥獣の翼部として仮定する翼領域とに分割し、前記胴体領域と前記翼領域それぞれの、前記差分処理により得られた画素数の大きさに基づいて、前記領域Ｒｓが１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であるか否かを判定するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の効果】
【００１５】
この発明によると、羽ばたいている状態の鳥獣を識別することのできる鳥獣識別装置、鳥獣識別方法及びプログラムを提供することができる。鳥獣による被害を防止するためには、近づいてきた鳥獣を素早く検知することができるとよい。この発明によると、ある画像について羽ばたいている鳥獣の存在の有無を判定する際には、その画像より過去に撮影された画像を用い、その画像より後に撮影された画像を用いることはないので、カメラ等で撮影しながら前記判定をするための処理を行うことができ、リアルタイムに判定結果を取得することができる。また、電線、屋根、及び地面等に停留中の鳥獣を識別するよりも、着地直前の羽ばたいている状態の鳥獣を識別することができると、その鳥獣を威嚇して追い払う等の処置を、鳥獣が着地する前に又は着地した後直ちに実行することができるので、例えば人間に被害を与える鳥獣を確実に追い払うことができる。また、この発明によると、羽ばたいている状態の鳥獣を識別しているので、例えば、識別対象である鳥獣を撮影している空間領域に、飛行機や滑空中の鳥類等の動いている物体が侵入してきた場合に、それを識別対象の鳥獣であると誤認識する可能性を抑え、識別対象とする鳥獣を確実に識別することができる。
【００１６】
この発明によると、羽ばたいている状態の鳥獣と停留中又は歩行中の鳥獣とを別個に識別することのできる鳥獣識別装置を提供することができる。
【００１７】
この発明によると、さらに鳥獣識別補正部を備えるので、羽ばたいている状態の鳥獣と停留中又は歩行中の鳥獣とを精度よく識別することのできる鳥獣識別装置を提供することができる。
【００１８】
この発明によると、さらに鳥獣計数部を備えるので、羽ばたいている状態の鳥獣数と停留中又は歩行中の鳥獣数とこれらの総計である総鳥獣数とを取得することのできる鳥獣識別装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、この発明の鳥獣識別装置の一実施態様である鳥獣識別装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１に示す鳥獣識別装置と撮像部との接続状態を示す図である。
【図３】図３は、図１におけるＣＰＵでプログラムが実行されることにより実現される処理部を示すブロック図である。
【図４】図４は、この発明の鳥獣識別方法の一実施態様を示すフローチャートである。
【図５】図５は、差分処理により取得したフレーム間差分画像の一実施態様を示す図である。図５（ａ）は、差分処理の対象である画像Ｐｔであり、図５（ｂ）は差分処理の対象である画像Ｐｔの１フレーム前の画像Ｐｔ−１であり、図５（ｃ）は、画像Ｐｔと画像Ｐｔ−１について差分処理を行った後のフレーム間差分画像である。
【図６】図６（ａ）、図５（ｃ）に示すフレーム間差分画像を分割した状態を説明するための概念図である。図６（ｂ）は、図５（ｃ）に示すフレーム間差分画像から第１検査領域を選択する方法の一例を説明するための概念図である。
【図７】図７は、第１検査領域を３つの領域に分割したときの状態を説明するための説明図である。
【図８】図８は、差分処理により取得した背景差分画像の一実施態様を示す図である。図８（ａ）は、背景画像であり、図８（ｂ）は、差分処理の対象である画像Ｐｔであり、図８（ｃ）は、差分処理後の背景差分画像である。
【図９】図９は、差分処理の対象とする差分識別領域を示すための説明図である。
【図１０】図１０は、停留中の鳩について作成した基準の色ヒストグラムである。
【図１１】図１１は、テンプレート画像と第２検査領域とを２値画像化して、テンプレートマッチングを行う処理の概略を示す説明図である。
【図１２】図１２は、遷移状態確率を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
この発明に係る鳥獣識別装置の一実施態様を、添付の図面を参照しつつ以下に説明する。
【００２１】
図１は、この発明の鳥獣識別装置の一実施態様である鳥獣識別装置の概略構成を示すブロック図である。鳥獣識別装置１は、コンピュータを内蔵しており、各種プログラムを実行して演算及び処理を実行する。コンピュータとしては、例えばパーソナルコンピュータが使用される。
【００２２】
コンピュータは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３と、ＲＯＭ（Read Only Memory）４と、ＲＡＭ（RandomAccess Memory）５とを備え、これらはバスやコントローラチップを介して互いに接続されている。さらに、ＣＰＵ３、ＲＯＭ４、及びＲＡＭ５はバス、コントロールチップ、インタフェースなどを介して記憶装置６、入力装置７、及び表示装置８に接続されている。
【００２３】
ＲＯＭ４は、プログラムおよびデータを予め記憶した不揮発性のメモリである。ＲＡＭ５は、プログラムを実行する際にそのプログラムおよびデータを一時的に記憶するメモリである。ＣＰＵ３は、プログラムに記述された処理を実行する演算処理装置である。ＣＰＵ３は、ＲＯＭ４又は記憶装置６に格納されているプログラムをＲＡＭ５にロードして実行する。これによりプログラムに記述された処理を実行する処理部が実現される。
【００２４】
記憶装置６は、図示せぬオペレーティングシステム、各種プログラム６１、及び後述する撮像部２が撮影した画像等の各種データ６２を格納する記録媒体を有する装置である。記憶装置６としては、複数枚の画像を記憶することができるのが好ましく、不揮発性のメモリ、ハードディスク駆動装置、ディスクアレイ装置などが使用される。なお、前記プログラム６１は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどの可搬性のある記録媒体に記録し、その記録媒体から鳥獣識別装置１にインストールするようにしてもよい。
【００２５】
表示装置８は、操作画面などを表示する装置である。表示装置８としては、例えば液晶ディスプレイが使用される。入力装置７は、操作画面に対する操作を入力するための装置である。入力装置７としては、例えばキーボードやマウスが使用される。
【００２６】
この実施態様の鳥獣識別装置１は、図２に示すように、有線又は無線で撮像部２に接続されている。撮像部２が鳥獣識別装置１に接続されていると、カメラ等の撮像部２から得られた画像をＲＡＭ５又は記憶手段６に保存して、後述の処理をリアルタイムに行うことができる。撮像部２は鳥獣識別装置１に接続されていなくてもよく、その場合には、撮像部２で撮影された画像は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の可搬性のある記録媒体に記録して、この記録媒体を鳥獣識別装置１に接続して、記録媒体から画像を読み出すことにより後述する鳥獣識別処理を行ってもよい。
【００２７】
撮像部２は、撮像部２の設置領域に侵入した鳥獣を撮影することができればよく、具体的には、静止画及び／又は動画を撮影可能なカメラを採用することができる。なお、撮像部２の撮像態様としては、撮像状態を常時維持する態様、定期的に撮像する態様、及び撮像部２に動感センサ（図示せず）等を付設して動く物体を動感センサが感知したときに撮像部２が撮像を開始する態様等を挙げることができる。記憶する画像はカラー画像及び白黒画像のいずれであっても良い。
【００２８】
鳥獣識別装置１によりその存在の有無を識別可能な鳥獣としては、羽を有する生物であって、飛行中に羽ばたきをする生物を挙げることができ、例えば、鳩、カラス、スズメ、ムクドリ、コウモリ等を挙げることができる。これらの中でも、人間の管理下にない鳥獣であって、糞害又は病原菌の媒介等、人間に害を与えるおそれのある有害鳥類等として鳩及びカラスを好適な例をして挙げることができる。また、鳥獣識別装置１により識別可能な生物としては、鳥獣に特に限定されず、撮像部２による撮像領域を識別対象とする生物の大きさ等に応じて適宜設定することにより、羽を有する昆虫等も識別対象とすることができる。
【００２９】
鳥獣識別装置１における撮像部２の設置場所としては、例えば人間が管理する必要のある領域であって、人間が不在となる時間帯のある領域を挙げることができ、具体的には、マンションのベランダ、屋外の食物保管場所周辺、食物の貯蔵庫周辺、ゴミ捨て場周辺、田畑及びビルの倉庫周辺等を挙げることができる。また、この発明の鳥獣識別装置は、着地直前の羽ばたいている状態の鳥獣を識別することができるので、鳥獣が着地する可能性のある場所を撮影することができるように設置されるのが好ましい。
【００３０】
図３は、図１におけるＣＰＵでプログラムが実行されることにより実現される処理部を示すブロック図である。処理部９は、（１）飛翔中の鳥獣を識別するための飛翔鳥獣処理部１１である、フレーム間差分処理部１２、第１分割領域取得部１３、及び飛翔鳥獣識別処理部１４と、（２）停留中又は歩行中の鳥獣を識別するための停留歩行鳥獣処理部２１である、背景差分処理部２２、第２分割領域取得部２３、及び停留歩行鳥獣識別部２４と、（３）飛翔中の鳥獣を識別した判定結果及び／又は停留中又は歩行中の鳥獣を識別した判定結果について処理を行う判定結果処理部３１である、鳥獣識別補正部３２、鳥獣計数部３３とを有する。
【００３１】
この発明の鳥獣識別装置は、少なくとも前記（１）に示す飛翔鳥獣処理部１１を有していればよく、前記（１）に示す飛翔鳥獣処理部１１を有することにより、着地直前の羽ばたいている状態の鳥獣を識別することができる。前記（２）に示す停留歩行鳥獣処理部２１は必須ではないが、この処理部を有することにより、羽ばたいている状態の鳥獣だけでなく、画面上に存在するすべての鳥獣を識別することができる。また、前記（３）に示す判定結果処理部３１もまた必須ではないが、この処理部を有することにより、羽ばたいている状態の鳥獣及び／又は停留中又は歩行中の鳥獣の識別精度を向上させたり、鳥獣数を表示したり、判定結果を保存及び他の装置に送信する等、要求に応じて前記（１）及び／又は前記（２）による判定結果を加工することができる。
【００３２】
この発明の鳥獣識別装置は、前記（１）に示す処理部のみを有する態様、前記（１）及び前記（２）に示す処理部を有する態様、前記（１）及び前記（３）に示す処理部を有する態様、前記（１）〜前記（３）に示す処理部を有する態様を挙げることができる。
【００３３】
次に、前記（１）〜前記（３）に示す処理部それぞれについて、以下に詳しく説明する。
【００３４】
フレーム間差分処理部１２は、特定の空間領域をカメラ等で撮影することにより取得したｎ枚の画像Ｐｔ（ｔは１〜ｎの整数を示す。）について、画像Ｐｔと画像Ｐｔ−１との差分処理を行い、フレーム間差分画像を取得する。ここでは、１回の連続撮影でｎ枚の画像Ｐｔ（ｔは１〜ｎの整数を示す。）が存在するとして、それぞれの画像を撮影時間の順に画像Ｐ１、Ｐ２、・・・Ｐｔ・・・Ｐｎと称する。なお、画像Ｐｔと画像Ｐｔ−１との時間間隔は、識別対象である鳥獣の所定時間あたりの羽ばたき回数及びデータ処理速度等に応じて適宜設定され、例えば、鳩を識別対象とする場合には、１５〜６０枚／秒の間隔で画像を取得し、後述する処理を行うと、鳩の存在の有無を精度よく識別することができる。画像Ｐｔは、動画からフレームとして所定の時間間隔で切り取ってもよいし、連続撮影した静止画の中から連続して又は所定間隔で選択してもよい。
【００３５】
前記差分処理により得られたフレーム間差分画像は、画像Ｐｔと画像Ｐｔ−１との間で変化のある領域が抽出される。例えば、画像Ｐｔ及び画像Ｐｔ−１が画素毎にＲＧＢ値で表されており、対応する画素毎のＲＧＢ値の差分値が予め設定した閾値以上であるとき、その画素の座標が変化のある領域として保存される。図５（ａ）は、差分処理の対象である画像Ｐｔであり、図５（ｂ）は差分処理の対象である画像Ｐｔの１フレーム前の画像Ｐｔ−１であり、図５（ｃ）は、画像Ｐｔと画像Ｐｔ−１について差分処理を行った後のフレーム間差分画像である。例えば、図５（ａ）及び（ｂ）に示すように、画像Ｐｔに写っている鳩について、画像Ｐｔ−１から画像Ｐｔの間でその鳩の位置及び姿勢等に動きがあった場合には、その鳩が抽出され、図５（ｃ）において白色部分として示されている。動きのない背景は抽出されず、図５（ｃ）において黒色部分として示されている。
【００３６】
また、フレーム間差分処理部１２において、前記差分処理を行った後に次のような後処理を行ってもよい。後処理は、フレーム差分画像において、メディアンフィルタ等のノイズ除去フィルタを用いて孤立する点等のノイズを取り除くノイズ除去処理である。鳥獣の大きさとして想定される面積より小さい孤立した点は、鳥獣である可能性が低いので、フレーム間差分画像において、このような孤立した点を除去することにより、これ以降のデータ処理速度を上げることができると共に、鳥獣の存在の有無を精度よく識別することができる。
【００３７】
第１分割領域取得部１３は、前記フレーム間差分画像をｍ個の領域に分割し、ｍ個の領域Ｒｓ（ｓは１〜ｍの整数を示す。）を取得する。図６（ａ）は、図５（ｃ）に示すフレーム間差分画像を分割した状態を説明するための概念図である。図６に示すフレーム間差分画像では、フレーム間差分画像を縦５列及び横５行に分割し、全部で２５個の長方形の領域に分割している。このとき、前記領域Ｒｓの大きさ及び形状は、特に限定されないが、羽ばたいている状態の鳥獣を含む大きさ及び形状に予め設定しておくと、鳩の存在の有無を精度よく識別することができる。
【００３８】
第１分割領域取得部１３においては、前記領域Ｒｓそれぞれについて、差分処理により得られた画素値が予め設定した閾値以上である画素の数が予め設定した閾値以上の値を有する場合に、後述する飛翔鳥獣識別部１４で処理を行う第１検査領域Ｒｓｙとして選択する第１検査領域選択処理を行うのが好ましい。領域Ｒｓにおける画素数が予め設定した閾値以上の場合は、羽ばたいている状態の鳥獣が存在する可能性があるので、第１検査領域Ｒｓｙとして選択する。領域Ｒｓにおける画素数が予め設定した閾値未満の場合は、その領域Ｒｓには動いている鳥獣が存在する可能性が低いので、これを非検査領域Ｒｓｎとして、ここで処理を終える。第１検査領域選択処理は、必須ではないが、この処理を行うことにより、鳥獣の存在する可能性の低い領域を除くことができるので、これ以降のデータ処理速度を上げることができる。
【００３９】
前記第１検査領域選択処理の方法としては、画素数の大きさにより羽ばたいている状態の鳥獣の存在しない可能性の高い領域を除く前記方法に限定されず、例えば、前記方法に加えて又は代えて、後述する停留歩行鳥獣処理部で例示する色ヒストグラム又はテンプレートマッチングを用いた処理により、領域Ｒｓそれぞれについて羽ばたいている鳥獣の翼部の有無を判定し、羽ばたいている状態の鳥獣が存在すると判定されたときにのみ、次の処理に進むようにしてもよい。
【００４０】
第１分割領域取得部１３において第１検査領域Ｒｓｙを取得する方法は、前述した方法に限定されず、図６（ｂ）に示すように、所定の大きさの領域をフレーム間差分画像上で走査していき、フレーム間差分画像上に配置可能なすべての組み合わせを試し、それぞれの領域において差分処理により得られた画素値が予め設定した閾値以上である画素の数を調べていき、その画素数が予め設定した閾値以上である領域Ｒｓを羽ばたいている鳥獣が存在する可能性があると判定して、第１検査領域Ｒｓｙとして選択してもよい。
【００４１】
飛翔鳥獣識別部１４は、前記領域Ｒｓ又は前記第１検査領域Ｒｓｙ（以下においては、第１検査領域Ｒｓｙについて説明する。）を鳥獣の胴体として仮定する胴体領域と鳥獣の翼部として仮定する翼領域とに分割し、前記胴体領域と前記翼領域それぞれの、前記差分処理により得られた画素数の予め設定した閾値との大小関係を比較することにより、前記第１検査領域Ｒｓｙが１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であるか否かを判定する。画素数が小さいときは変化の乏しい領域であることを示し、その領域は鳥獣の胴体である可能性がある。画素数が大きいときは変化の激しい領域であることを示し、その領域は鳥獣の翼部である可能性がある。前記胴体領域が変化の乏しい領域であり、かつ、前記翼領域が変化の激しい領域である場合には、第１検査領域Ｒｓｙは１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であると判定する。
【００４２】
前記第１検査領域Ｒｓｙの分割方法としては、鳥獣の胴体と翼部とに分割することができる限り、種々の方法を採用することができ、例えば、前記第１検査領域Ｒｓｙを水平方向に隣接する３つの領域に分割する方法を挙げることができる。図７は、第１検査領域を３つの領域に分割したときの状態を説明するための説明図である。なお、図７に示す第１検査領域は、理解し易くするために、撮影した鳩の写っている画像を前記差分処理を行うことなくそのままｍ個に分割して得られた画像であり、差分処理後の画像ではない。この方法では、３つの領域のうちの中央の領域Ｒｓｙｂを胴体領域、その両側の領域Ｒｓｙａ、Ｒｓｙｃを翼領域として仮定する。中央の領域Ｒｓｙｂの画素数が予め設定した閾値より小さく、かつ、その両側の領域Ｒｓｙａ及びＲｓｙｃの少なくとも一方の画素数が予め設定した閾値より大きいとき、中央の領域Ｒｓｙｂを胴体領域、その両側の領域Ｒｓｙａ、Ｒｓｙｃを翼領域とする仮定が正しいとして、前記第１検査領域Ｒｓｙは１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であると判定する。中央の領域Ｒｓｂの画素数が予め設定した閾値以上であるか、或いは、その両側の領域Ｒｓａ及びＲｓｃの画素数が予め設定した閾値以下であるとき、前記仮定は否定されて、この第１検査領域Ｒｓｙには１羽の羽ばたいている鳥獣が存在しないと判定する。なお、中央の領域Ｒｓｙｂ及びその両側の領域Ｒｓｙａ、Ｒｓｙｃにおける画素数についての閾値は同じであっても、異なっていてもよい。
【００４３】
第１検査領域Ｒｓｙの別の分割方法として、予め識別対象とする鳥獣の画像を取得しておき、この鳥獣の略円形の胴体をテンプレート画像とし、このテンプレート画像を用いて第１検査領域Ｒｓｙの全領域についてテンプレートマッチングを行い、テンプレート画像とマッチする略円形の領域が存在する場合には、その略円形の領域とそれ以外の領域との２つの領域に分割する方法を挙げることができる。この方法では、略円形の領域を胴体領域、それ以外の領域を翼領域として仮定する。略円形の領域の画素数が予め設定した閾値より小さく、かつ、それ以外の領域の画素数が予め設定した閾値より大きいとき、略円形の領域を胴体領域、それ以外の領域を翼領域とする仮定が正しいとして、前記第１検査領域Ｒｓｙは１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であると判定する。略円形の領域の画素数が予め設定した閾値以上であるか、或いは、それ以外の領域の画素数が予め設定した閾値以下であるとき、前記仮定は否定されて、この第１検査領域Ｒｓｙには１羽の羽ばたいている鳥獣が存在しないと判定する。なお、テンプレート画像とマッチする略円形の領域が存在しない場合には、第１検査領域Ｒｓｙを胴体領域と翼領域に分割することができず、また、この第１検査領域Ｒｓｙには１羽の羽ばたいている鳥獣が存在しない可能性が高いので、この第１検査領域Ｒｓｙには１羽の羽ばたいている鳥獣が存在しないと判定する。
【００４４】
第１検査領域Ｒｓｙのさらに別の分割方法として、次の方法を挙げることができる。まず、画像Ｐｔと画像Ｐｔより前に撮影した複数枚のフレームの画像Ｐｔ−１、Ｐｔ−２・・・Ｐｔ−ｒ（ｒは１〜ｔ−１の整数を示す。）それぞれとの差分処理によりフレーム差分画像Ｑｔ−１、Ｑｔ−２、・・・Ｑｔ−ｒを作成する。それぞれのフレーム間差分画像Ｑｔ−ｒにおいて、所定の大きさの領域をフレーム間差分画像Ｑｔ−ｒ上で走査していき、走査した領域毎に差分処理により得られた画素値が予め設定した閾値以上である画素の数を調べ、その画素数が予め定めた所定の範囲にある領域を推定胴体領域として選択する。フレーム差分画像Ｑｔ−１〜Ｑｔ−ｒにおける特定の領域について、前記推定胴体領域として選択された領域が少なくとも１枚存在する場合には、その領域について、画素数を画像Ｑｔ−１〜Ｑｔ−ｒのｒ枚分加算して総画素数を算出する。この総画素数が予め定めた所定の範囲にある領域を胴体領域、それ以外の領域を翼領域と仮定して、前記第１検査領域Ｒｓｙをこの２つの領域に分割する。まず、前記胴体領域が存在しない場合には、この第１検査領域Ｒｓｙには１羽の羽ばたいている鳥獣が存在しないと判定する。第１検査領域Ｒｓｙに前記胴体領域が存在する場合には、前記胴体領域における画像Ｐｔと画像Ｐｔ−１との差分処理により得られた画素数が予め設定した閾値より小さく、かつ、それ以外の領域における画像Ｐｔと画像Ｐｔ−１との差分処理により得られた画素数が予め設定した閾値より大きいとき、前記推定胴体領域に基づいて得られた領域を胴体領域、それ以外の領域を翼領域とした仮定が正しいとして、前記第１検査領域Ｒｓｙを１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域と判定する。胴体領域の画素数が予め設定した閾値以上であるか、或いは、それ以外の領域の画素数が予め設定した閾値以下であるとき、前記仮定は否定されて、この領域Ｒｓｙには１羽の羽ばたいている鳥獣が存在しないと判定する。
【００４５】
前記第１検査領域Ｒｓｙにおいて、胴体領域と翼領域とを仮定し、この仮定が正しいか否かを判定する方法として、前述したように、差分処理により得られた画素数の大きさにより判定する方法に限定されず、次のようにして判定してもよい。まず、識別対象とする鳥獣の羽ばたいている状態の複数の画像を予め取得しておき、その翼部のＲＧＢ濃度の平均値を算出しておく。第１検査領域Ｒｓｙにおいて、例えば前述したいずれかの分割方法により、ある領域を翼領域と仮定し、翼領域として仮定した領域について、画像Ｐ１、Ｐ２・・・Ｐｔそれぞれの色空間において、予め取得しておいたＲＧＢ濃度の平均値との距離が予め設定した所定の値以下である領域を抽出する。これを抽出領域とし、前記抽出領域とそれ以外の領域とを区別するように２値化処理を行い、翼領域として仮定した領域における２値化処理画像を作成する。次に、この２値化処理画像について画像Ｐ２と画像Ｐ１、画像Ｐ３と画像Ｐ２・・・画像Ｐｔと画像Ｐｔ−１のように順に直前の画像との差分処理を行い、フレーム差分画像Ｔ２、Ｔ３・・・Ｔｔを取得する。それぞれのフレーム差分画像Ｔｔに存在する画素数の総数を算出し、その画素数の総数が予め設定した閾値以上であった場合には、ある領域を翼領域とした仮定が正しいとして、第１検査領域Ｒｓｙを１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域と判定する。翼領域として仮定した領域における画素数の総数が予め設定した閾値未満であった場合には、前記仮定は否定されて、この領域Ｒｓｙには１羽の羽ばたいている鳥獣が存在しないと判定する。
【００４６】
前述したように、飛翔鳥獣識別部１４において第１検査領域Ｒｓｙが１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であると判定した後に、後述する色ヒストグラムを用いる処理、及びテンプレートマッチングを用いる処理、又はこれらを組み合わせた処理等の検証処理を行うことにより、第１検査領域Ｒｓｙを第１鳥獣存在領域と判定した判定結果の検証を行ってもよい。この検証処理の結果、第１検査領域Ｒｓｙに１羽の羽ばたいている鳥獣が存在しないという結果が得られた場合には、第１検査領域Ｒｓｙを第１鳥獣存在領域と判定した判定結果を変更し、第１検査領域Ｒｓｙには１羽の羽ばたいている鳥獣が存在しないと判定する。
【００４７】
背景差分処理部２２は、特定の空間領域をカメラ等で撮影することにより取得したｎ枚の画像Ｐｔ（ｔは１〜ｎの整数を示す。）と、前記特定の空間領域について予め撮影して取得しておいた基準となる背景画像との差分処理を行い、背景差分画像を取得する。画像Ｐｔの取得方法については、前述したフレーム間差分処理部１２と同様である。背景差分画像は、画像Ｐｔと背景画像との間で異なる領域が抽出される。例えば、画像Ｐｔ及び背景画像が画素毎にＲＧＢ値で表されており、対応する画素毎のＲＧＢ値の差分値が予め設定した閾値以上であるとき、その画素の座標が画像Ｐと背景画像との間で異なる領域として保存される。図８（ａ）は、背景画像であり、図８（ｂ）は、差分処理の対象である画像Ｐｔであり、図８（ｃ）は、差分処理後の背景差分画像である。図８（ｃ）に示すように、差分処理後には屋根に停留中又は歩行中の鳩が抽出され、それが白色部分として示されている。背景画像と同じである領域は抽出されず、図８（ｃ）において黒色部分として示されている。
【００４８】
背景差分処理部２２において、前記差分処理を行う前に次のような前処理を行ってもよい。前記前処理は、背景画像において、鳥獣の停留又は歩行する可能性のある領域を予め設定し、この領域を差分処理の対象として差分識別領域とする処理である。鳥獣の停留又は歩行する可能性のある領域としては、例えば、屋根、地上、及び電線の周囲等を挙げることができる。例えば、図９に示すように、図８（ａ）に示す背景画像における屋根に停留中又は歩行中の鳥獣が含まれる領域を差分識別領域とすることができる。なお、図９においては、差分識別領域を白色で示している。差分識別領域を設定することにより、飛行中の鳥獣を誤って抽出することを防止することができ、停留中又は歩行中の鳥獣の存在の有無を精度良く識別することができる。また、停留中又は歩行中の鳥獣の存在しない領域を予め除くことができるので、これ以降のデータ処理速度を上げることができる。
【００４９】
また、背景差分処理部２２において、前記差分処理を行った後に次のような後処理を行ってもよい。後処理は、背景差分画像において、メディアンフィルタ等のノイズ除去フィルタを用いて孤立する点等のノイズを取り除くノイズ除去処理である。鳥獣の大きさとして想定される面積より小さい孤立した点は、鳥獣である可能性が低いので、背景差分画像において、このような孤立した点を除去することにより、これ以降のデータ処理速度を上げることができると共に、鳥獣の存在の有無を精度よく識別することができる。
【００５０】
第２分割領域取得部２３は、前記背景差分画像をｘ個の領域に分割して、ｘ個の領域Ｒｙ（ｙは１〜ｘの整数を示す。）を取得する。このとき、前記領域Ｒｙの大きさ及び形状は、特に限定されないが、停留中の鳥獣を含む大きさ及び形状に予め設定しておくと、鳩の存在の有無を精度よく識別することができる。ｘはフレーム間差分画像を分割した数ｍと同じであってもよい。
【００５１】
第２分割領域取得部２３においては、前記領域Ｒｙそれぞれについて、差分処理により得られた画素値が予め設定した閾値以上である画素の数が予め設定した閾値以上の値を有する場合に、後述する停留歩行鳥獣識別部２４で処理を行う第２検査領域Ｒｙｙとして選択する第２検査領域選択処理を行うのが好ましい。領域Ｒｙにおける画素数が予め設定した閾値以上の場合は、停留中又は歩行中の鳥獣が存在する可能性があるので、第２検査領域Ｒｙｙとして選択する。領域Ｒｙにおける画素数が予め設定した閾値未満の場合は、その領域Ｒｙには鳥獣が存在する可能性が低いので、これを非検査領域Ｒｙｎとして、ここで処理を終える。第２検査領域選択処理は、必須ではないが、この処理を行うことにより、鳥獣の存在する可能性の低い領域を除くことができるので、これ以降のデータ処理速度を上げることができる。
【００５２】
第２分割領域取得部２３における第２検査領域Ｒｙｙを取得する方法は、前記方法に限定されず、所定の大きさの領域を背景差分画像上で走査していき、背景差分画像上に配置可能なすべての組み合わせを試し、それぞれの領域において差分処理により得られた画素値が予め設定した閾値以上である画素の数を調べていき、その画素数が予め設定した閾値以上である領域Ｒｙを停留中又は歩行中の鳥獣が存在する可能性があると判定して、第２検査領域Ｒｙｙとして選択してもよい。
【００５３】
停留歩行鳥獣識別部２４は、前記領域Ｒｙ又は前記第２検査領域Ｒｙｙ（以下においては、第２検査領域Ｒｙｙについて示す。）について、停留中又は歩行中の鳥獣の存在の有無を識別することのできる公知の処理方法により、第２検査領域Ｒｙｙが１羽の停留中又は歩行中の鳥獣が存在する第２鳥獣存在領域であるか否かを判定する。停留中又は歩行中の鳥獣を識別する処理方法としては、例えば、色ヒストグラムを用いる処理、及びテンプレートマッチングを用いる処理、又はこれらを組み合わせた処理を挙げることができる。
【００５４】
色ヒストグラムを用いる処理は、まず、予め識別対象とする鳥獣について、種々の姿勢で停留中の画像データを複数枚取得する。取得した画像データそれぞれに対し、ＲＧＢ値を所定の数値範囲毎に区分した複数の区分のうち、特定の区分に含まれる頻度を１画素毎に計数することにより複数の画像から色ヒストグラムを作成し、正規化を行い、これを基準の色ヒストグラムとする。一例として図１０に、停留中の鳩について作成した基準の色ヒストグラムを示す。第２検査領域Ｒｙｙについても、同様にして色ヒストグラムの作成、正規化を行い、これを第２検査領域の色ヒストグラムとする。この第２検査領域の色ヒストグラムの基準の色ヒストグラムに対する類似度を、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙａ距離等のヒストグラム間の距離を表す値を用いて計算する。基準の色ヒストグラムに対する類似度が所定の値以下であるとき、第２検査領域Ｒｙｙは停留中又は歩行中の鳥獣が存在する第２鳥獣存在領域であると判定する。
【００５５】
テンプレートマッチングを用いる処理は、まず、予め識別対象とする停留中の鳥獣の画像データを複数枚取得しておき、これらをテンプレート画像とする。第２検査領域Ｒｙｙ上を走査して、第２検査領域Ｒｙｙにおけるそれぞれの画素毎にテンプレート画像との画素値の差を取り、この差が所定の値以下である画素の総数を記録する。記録した画素の総数が所定の値以上である場合は、第２検査領域Ｒｙｙと比較したテンプレート画像とは近い画像であるとして、第２検査領域Ｒｙｙは停留中又は歩行中の鳥獣が存在する第２鳥獣存在領域であると判定する。記録した画素の総数が所定の値より小さく、第２検査領域Ｒｙｙに停留中又は歩行中の鳥獣が存在しないと判定された場合には、別のテンプレート画像を用いて同様の処理を行う。前述した処理を繰り返し、複数のテンプレート画像のうちの少なくとも一枚が第２検査領域Ｒｙｙと近い画像であると判定された場合には、第２検査領域Ｒｙｙは停留中又は歩行中の鳥獣が存在する第２鳥獣存在領域であると判定する。
【００５６】
テンプレートマッチングを用いる処理においては、テンプレート画像及び第２検査領域Ｒｙｙを、予めカラー画像からグレー画像化又は２値画像化しておいてもよい。このような処理を行うことで、これ以降のデータ処理速度を上げることができる。図１１は、テンプレート画像と第２検査領域とを２値画像化して、テンプレートマッチングを行う処理の概略を示す説明図である。図１１における左上に示された領域がテンプレート画像である。テンプレート画像における鳥獣が存在する領域は白色、それ以外の領域は黒色に２値画像化されている。第２検査領域Ｒｙｙは、前記差分処理により抽出された領域が白色、それ以外の領域が黒色に２値画像化されている。第２検査領域Ｒｙｙ上をテンプレート画像で走査し、第２検査領域Ｒｙｙにおいてテンプレート画像における白色の領域と重なる領域の面積が、第２検査領域Ｒｙｙの白色の面積に対して所定の割合以上である場合、第２検査領域Ｒｙｙには１羽の停留中又は歩行中の鳥獣が存在する第２鳥獣存在領域であると判定する。
【００５７】
色ヒストグラムとテンプレートマッチングとの両方を用いる処理は、例えば、まず、上述したように色ヒストグラムによる判定を行い、第２鳥獣存在領域であると判定された領域について、さらに上述したようにテンプレートマッチングを行い、この処理によっても第２鳥獣存在領域であると判定された場合に、最終的に１羽の停留中又は歩行中の鳥獣が存在する第２鳥獣存在領域であると判定する。
【００５８】
前記鳥獣識別補正部３２は、飛翔鳥獣識別処理により得られた判定結果と停留歩行鳥獣識別処理により得られた判定結果とを用いて、前記領域Ｒｓｙ及び前記領域Ｒｙｙのそれぞれが、前記第１鳥獣存在領域であるか、前記第２鳥獣存在領域であるか、又はいずれも存在しない鳥獣不存在領域であるかを判定する再判定処理を行う。鳥獣識別補正部３２は、必須ではないが、鳥獣識別補正部３２を有することにより鳥獣をより一層精度よく識別することができる。
【００５９】
前記鳥獣識別補正部３２では、例えば、以下に説明する確率・統計的モデル（ＨＭＭ：隠れマルコフモデル）を用いる再判定処理を採用することができる。
例えば、画像上における鳥獣の状態を状態Ｓとして、画像Ｐｔ−１における鳥獣の状態を状態Ｓｉ（ｔ−１）、画像Ｐｔにおける鳥獣の状態を状態Ｓｊ（ｔ）とし、状態Ｓｉから状態Ｓｊに遷移する確率を状態遷移確率ａｉｊとする。
ここでは、特定の領域における鳥獣の状態として、次の３つの状態が存在するとする。
状態Ｓ０：鳥獣がいない状態
状態Ｓ１：停留中又は歩行中の鳥獣が存在する状態
状態Ｓ２：羽ばたいている鳥獣が存在する状態
このとき、状態を示す記号「Ｓ」の下付き文字である、ｉ、ｊは０、１、又は２である。
まず、各状態Ｓｉから各状態Ｓｊに遷移するすべての組み合わせの状態遷移確率ａｉｊを、事前にデータを取得すること等により設定しておく。例えば、図１２に示すように状態遷移確率ａｉｊが設定される。図１２では、例えば、状態Ｓ０から状態Ｓ１に遷移する状態遷移確率ａ０１は、ａ０１＝０．０２２５と設定されている。
【００６０】
次に、画像Ｐｔ−１から画像Ｐｔに遷移する場合に、特定の領域において以下に示すシンボルのうちただ一つのシンボルＯｍ（ｔ）が発生しているとする。すなわち、上述した飛翔鳥獣識別部１４及び停留歩行鳥獣識別部２４において出力される判定結果を、以下に示すシンボルで示す。
シンボルＯ０（ｔ）：領域Ｒｓｔに、羽ばたいている鳥獣及び停留又は歩行中の鳥獣の両方が存在しないとき
シンボルＯ１（ｔ）：領域Ｒｓｔに、羽ばたいている鳥獣が存在せずに、停留又は歩行中の鳥獣が存在するとき
シンボルＯ２（ｔ）：領域Ｒｓｔに、羽ばたいている鳥獣が存在し、停留又は歩行中の鳥獣が存在しないとき
シンボルＯ３（ｔ）：領域Ｒｓｔに、羽ばたいている鳥獣及び停留又は歩行中の鳥獣の両方が存在するとき
【００６１】
ここで、各状態Ｓｉから各状態Ｓｊに遷移する際に、各状態の遷移の組合せごとにシンボルＯｍの出力確率が異なっていると考え、それぞれのシンボルＯｍの出力確率ｂｉｊ（Ｏｍ）を、事前にデータを取得すること等により設定しておく。なお、シンボルを示す記号「Ｏ」の下付き文字である、ｍは０、１、２、又は３である。
【００６２】
例えば、事前に取得したデータにより、状態Ｓ０から状態Ｓ０に遷移する際のシンボルＯ０の出力確率をｂ００（Ｏ０）＝０．９８、出力確率ｂ００（Ｏ１）＝０．０１、出力確率ｂ００（Ｏ２）＝０．０１、出力確率ｂ００（Ｏ３）＝０、出力確率ｂ０１（Ｏ０）＝０．４、出力確率ｂ０１（Ｏ１）＝０．５・・・等と設定することができる。
【００６３】
以上のように、予め設定した状態遷移確率ａｉｊとシンボルの出力確率ｂｉｊ（Ｏｍ）と、例えば画像Ｐ１から画像Ｐｔまでに実際に得られた判定結果、すなわちシンボルＯｍの系列を用いて、現在の状態として、最も確からしい状態の推定（最尤推定）を行う。状態の最尤推定の方法としては、例えば、ビダビ（Ｖｉｔｅｒｂｉ）アルゴリズムの考え方を用いて、最終状態のみを計算する以下の方法を採用することができる。
【００６４】
【数１】
2014092842.tif 000003
【００６５】
【数２】
2014092842.tif 000004
【００６６】
ここで、ｑは途中画像の番号、ｔは最尤推定を行う最終画像の番号、Ｕは状態を示す数値の最大値を表し、この例においてＵは２である。
具体的には、画像Ｐｔにおける領域Ｒｓ及び領域Ｒｙに対して、ｑ＝１のときに判定結果としてシンボルＯｍ（１）が出力されたときの状態遷移確率ａｉｊ、出力確率ｂｉｊ（Ｏｍ（１））のすべての組合せについて上記（式１）及び（式２）を計算する。次いで、計算により得られた結果である状態Ｓ（１）とｑ＝２のときに判定結果としてシンボルＯｍ（２）が出力されたときの状態遷移確率ａｉｊ、出力確率ｂｉｊ（Ｏｍ（２））すべての組合せについて上記(式１)及び（式２）を計算する。このような計算をｑ＝１からｔまでｑを一つずつ進めて計算を行い、最終状態であるＳ（ｔ）の値を求め、このときの状態Ｓ（ｔ）を画像Ｐｔにおける各領域Ｒｓ及び領域Ｒｙの再判定処理の結果とする。
【００６７】
なお、初期のδｉ（０）は、δｉ（０）＝πｉとする。ここで、πｉは初期の状態ｉのとる確率である。πｉについては、過去のデータから経験的に定めてもよいし、例えば、図８（ａ）に示すように、鳥獣の存在しない状態から始まると仮定して特に問題がない場合には、π０＝１、πｊ＝０（ｊ≠０）とする。
【００６８】
また、上記例では、簡単のために状態の数がＳ０〜Ｓ２の３つの例について説明したが、画像Ｐｔにおける特定の領域で鳥獣が存在すると判定された場合に、状態の数を増やし、前記特定の領域の状態とその特定の領域に隣接する領域の状態との組合せを新たな状態として加えて、同様の処理を行ってもよい。
【００６９】
また、上記例では、簡単のために１種類の鳥獣のみを判定する場合について説明したが、多種類の鳥獣の判定を行う場合には、状態の数等を増やして同様の処理を行ってもよい。また、画像Ｐｔより前に撮影された画像Ｐｔ−ｒの判定結果であるシンボルＯｍ（ｔ−ｒ）は、例えば、現在から少なくとも過去３０フレーム程度まで遡って最尤推定に利用すれば、鳥獣の識別精度を向上させることができる。
【００７０】
鳥獣識別補正部３２における再判定処理は、前述した確率・統計的モデル（ＨＭＭ）による処理に限定されず、次のような再判定処理により、鳥獣の検出率を向上させる方法を採用してもよい。例えば、前記飛翔鳥獣識別部１４において、画像Ｐｔにおける領域Ｒｓを第１鳥獣存在領域として判定しなかった鳥獣不存在領域について、画像Ｐ１〜画像Ｐｔ−１における領域Ｒｓにおいて、１つでも第１鳥獣存在領域として判定されていた場合には、この領域Ｒｓに鳥獣が存在している可能性が高く、第１鳥獣存在領域である可能性が高い。したがって、例えば、現在の画像Ｐｔから６０フレーム前まで遡って、画像Ｐｔ−６０〜画像Ｐｔ−１における領域Ｒｓに、第１鳥獣存在領域が少なくとも１つ存在している場合には、第１鳥獣不存在領域と判定していた領域Ｒｓを第１鳥獣存在領域であると判定する。また、画像Ｐｔ−６０〜画像Ｐｔ−１における領域Ｒｓの間に、第１鳥獣存在領域が全く存在していない場合には、第１鳥獣不存在領域と判定していた領域Ｒｓを正しいと判定して、第１鳥獣不存在領域と判定する。なお、遡るフレーム数は特に限定されず、識別精度及びデータ処理速度等を考慮して、適宜設定することができる。また、第１鳥獣不存在領域と判定していた領域Ｒｓを第１鳥獣存在領域であると再判定するときの判定基準は、前記基準に特に限定されず、識別精度等を考慮して、適宜設定することができる。
【００７１】
また、前記確率・統計的モデル（ＨＭＭ）による再判定処理の後に、後処理として、前述した鳥獣の検出率を向上させる方法による再判定処理を行ってもよく、これによって鳥獣の検出力を高めて、フェイルセーフ性を確保することができる。
【００７２】
鳥獣計数部３３は、前記第１鳥獣存在領域の数を羽ばたいている状態の鳥獣数としてカウントする飛翔鳥獣計数部と、前記第２鳥獣存在領域の数を停留中又は歩行中の鳥獣数としてカウントする停留歩行鳥獣計数部と、羽ばたいている状態の鳥獣数と停留中又は歩行中の鳥獣数との総計である総鳥獣数を取得する総鳥獣計数部と、前記第１鳥獣存在領域と前記第２鳥獣存在領域とで重複する領域が存在する場合には、ダブルカウントしているとみなして、前記総鳥獣数と前記羽ばたいている状態の鳥獣数又は前記停留中又は歩行中の鳥獣数とからカウント数を減じて、前記羽ばたいている状態の鳥獣数、前記停留中又は歩行中の鳥獣数、及び前記総鳥獣数を取得する鳥獣計数補正部と、を備える。
【００７３】
鳥獣計数部３３で取得された、羽ばたいている状態の鳥獣数、停留中又は歩行中の鳥獣数、及び総鳥獣数は、表示装置８に表示してもよいし、ＲＡＭ５又は記憶装置６に記憶してもよい。
【００７４】
また、鳥獣が存在すると判定された、第１鳥獣存在領域及び第２鳥獣存在領域を表示装置８上において、枠線で囲う等の強調処理を行ってもよいし、これらの領域を繋げて、動画を作成し、これを保存、表示及び他の装置に送信してもよい。
【００７５】
次に、上述した鳥獣識別装置による鳥獣識別方法について主に図３及び図４を参照しつつ説明する。図４は、この発明の鳥獣識別方法の一実施態様を示すフローチャートである。
【００７６】
まず、カメラ等の撮像部２を所定の場所に設置し、例えば鳩が着地する可能性のある屋根を含む空間領域を撮影して動画として取得するか、或いは所定の時間間隔で撮影して静止画として取得する（ステップＳ０１）。撮影された画像データは鳥獣識別装置１に送信され、ＲＡＭ５又は記憶装置６に保存される。画像データについては、鳥獣識別装置１に送信される前又は送信された後であって、後述する処理を行う前に、必要に応じて、縦横サイズの縮小処理及び／又はコーデック等による圧縮処理を行うと、データ量を小さくすることができ、この後のデータ処理速度を上げることができる。また、動画については、連続撮影した画像を全て保存してもよいし、所定の時間間隔で静止画としてフレームを切り取り、これを保存してもよい。
【００７７】
次に、処理対象とする１枚の画像Ｐｔを定め、着地前の羽ばたいている状態の鳥獣を検知するための飛翔鳥獣処理と屋根及び地面等に停留中又は歩行中の鳥獣を検知するための停留歩行鳥獣処理とを個別に行う。なお、この発明の鳥獣識別装置は少なくとも着地前の羽ばたいている状態の鳥獣を検知することができればよいので、必要に応じて停留歩行鳥獣処理を行えばよい。まず、飛翔鳥獣処理について説明する。
【００７８】
フレーム間差分処理部１２において、画像Ｐｔと画像Ｐｔ−１とを読み出して、画像Ｐｔ−１と画像Ｐｔとの差分処理を行い、フレーム間差分画像を作成し、ＲＡＭ５又は記憶手段６に一時的に保存する（ステップＳ０２）。以下の処理では特に説明しないが、必要に応じて、処理後のデータはＲＡＭ５又は記憶装置６に一時的に保存される。前記フレーム間差分画像は、画像Ｐｔと画像Ｐｔ−１との間で変化のある領域が抽出される。例えば、画像Ｐｔ及び画像Ｐｔ−１が画素毎にＲＧＢ値で表されており、対応する画素毎のＲＧＢ値の差分値が予め設定した閾値以上であるとき、その画素の座標が変化のある領域として保存される。図５（ａ）及び（ｂ）に示すように、画像Ｐｔに移っている鳩について画像Ｐｔ−１から画像Ｐｔの間でその鳩の位置及び姿勢等に動きがあった場合には、その鳩が抽出され、図５（ｃ）に示すフレーム間差分画像おいて白色部分として示されている。動きのない背景は抽出されず、図５（ｃ）に示すフレーム間差分画像において黒色部分として示されている。
【００７９】
次いで、第１分割領域取得部１３において、前記差分処理によって得られたフレーム間差分画像を、ｍ個の領域に分割する分割処理を行い、ｍ個の領域Ｒｓ（ｓは１〜ｍの整数を示す。）を取得する（ステップＳ０３）。例えば、図６に示すフレーム間差分画像では、フレーム間差分画像を縦５列及び横５列に分割し、全部で２５個の長方形の領域に分割している。
【００８０】
次いで、必要に応じて、ｍ個の領域Ｒｓそれぞれについて、画素数が予め設定した閾値以上の値を有する場合には、次の飛翔鳥獣識別処理に進む第１検査領域Ｒｓｙとして選択する第１検査領域選択処理を行う（ステップＳ０４）。画素数が予め設定した閾値以上である領域Ｒｓについては、羽ばたいている鳥獣が存在する可能性があるので、これを第１検査領域Ｒｓｙとして次の飛翔鳥獣識別処理に進む。画素数が予め設定した閾値未満である領域Ｒｓについては、鳥獣が存在する可能性が低いので、これを非検査領域Ｒｓｎとして、ここで処理を終える。このような第１検査領域選択処理を行うことにより、ｍ個の領域Ｒｓを鳥獣の存在する可能性のある第１検査領域Ｒｓｙに絞ることができるので、これ以降のデータ処理速度を上げることができる。
【００８１】
次いで、飛翔鳥獣識別部１４において、前記領域Ｒｓ又は前記第１検査領域Ｒｓｙ（以下においては、第１検査領域Ｒｓｙについて示す。）を、鳥獣の胴体として仮定する胴体領域と鳥獣の翼部として仮定する翼領域とに分割する（ステップＳ０５）。前述したように、第１検査領域Ｒｓｙの分割方法としては、鳥獣の胴体と翼部とに分割することができる限り、種々の方法を採用することができる。ここでは、第１検査領域Ｒｓｙを水平方向に隣接する３つの領域に分割する方法について説明する。図７に示すように、第１検査領域Ｒｓｙを水平方向に隣接する３つの領域に分割し、そのうちの中央の領域Ｒｓｙｂを胴体領域、その両側の領域Ｒｓｙａ、Ｒｓｙｃを翼領域として仮定する。
【００８２】
次いで、前記胴体領域及び前記翼領域それぞれについて、前記差分処理により得られた画素数の予め設定した閾値との大小関係を比較することにより、前記第１検査領域Ｒｓｙが１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であるか否かを判定する飛翔鳥獣識別処理を行う（ステップＳ０６）。前記画素数の小さい領域は変化の乏しい領域であることを示し、その領域は鳥獣の胴体である可能性がある。画素数が大きい領域は変化の激しい領域であることを示し、その領域は鳥獣の翼部である可能性がある。中央の領域Ｒｓｙｂの画素数が予め設定した閾値より小さく、かつ、その両側の領域Ｒｓｙａ、Ｒｓｙｃの少なくとも一方の画素数が予め設定した閾値より大きいとき、中央の領域Ｒｓｙｂを胴体領域、その両側の領域Ｒｓｙａ、Ｒｓｙｃを翼領域とした仮定が正しいとして、前記第１検査領域Ｒｓｙは１羽の羽ばたいている鳥獣が存在する第１鳥獣存在領域であると判定する。中央の領域Ｒｓｙｂの画素数が予め設定した閾値以上であるか、或いは、その両側の領域Ｒｓｙａ、Ｒｓｙｃの画素数が予め設定した閾値以下であるとき、前記仮定は否定されて、第１検査領域Ｒｓｙには１羽の羽ばたいている鳥獣が存在しないと判定する。
【００８３】
この発明の鳥獣識別装置によると、ここまでの処理により着地前の羽ばたいている状態の鳥獣を検知することができるが、停留中又は歩行中の鳥獣も併せて検知する場合には、停留歩行鳥獣処理を別に行う。以下に停留歩行鳥獣処理について説明する。
【００８４】
背景差分処理部２２において、前述した飛翔鳥獣処理の際に読み出したのと同じ画像Ｐｔと、予めこれと同じ空間領域を撮影して保存しておいた基準となる背景画像とを読み出し、画像Ｐｔと背景画像との差分処理を行い、背景差分画像を作成する（ステップＳ１２）。背景差分画像は、画像Ｐｔと背景画像との間で異なる領域が抽出される。例えば、画像Ｐｔ及び背景画像が画素毎にＲＧＢ値で表されており、対応する画素毎のＲＧＢ値の差分値が予め設定した閾値以上であるとき、その画素の座標が画像Ｐｔと背景画像との間で異なる領域として保存される。例えば、図８に示すように、図８（ａ）に示す背景画像と図８（ｂ）に示す差分処理の対象である画像Ｐｔとの差分処理をした結果、屋根に停留中又は歩行中の鳩が抽出され、図８（ｃ）に示す背景差分画像おいて、それが白色部分として示されている。背景画像と同じである領域は抽出されず、図８（ｃ）に示す背景差分画像おいて黒色部分として示されている。
【００８５】
次いで、第２分割領域取得部２３において、前記差分処理によって得られた背景差分画像を、ｘ個の領域に分割する分割処理を行い、ｘ個の領域Ｒｙ（ｙは１〜ｘの整数を示す。）を取得する（ステップＳ１３）。ｘはフレーム間差分画像を分割した数ｍと同じであってもよい。
【００８６】
次いで、必要に応じて、ｘ個の領域Ｒｙそれぞれについて、画素数が予め設定した閾値以上の値を有する場合には、次の停留歩行鳥獣識別処理に進む第２検査領域Ｒｙｙとして選択する第２検査領域選択処理を行う（ステップＳ１４）。画素数が予め設定した閾値以上である領域Ｒｙについては、停留中又は歩行中の鳥獣が存在する可能性があるので、これを第２検査領域Ｒｙｙとして次の停留歩行鳥獣識別処理に進む。画素数が予め設定した閾値未満である領域Ｒｙについては、鳥獣が存在する可能性が低いので、これを非検査領域Ｒｓｎとして、これで処理を終える。このような第２検査領域選択処理を行うことにより、ｘ個の領域Ｒｙを鳥獣の存在する可能性のある第２検査領域Ｒｙｙに絞ることができるので、これ以降のデータ処理速度を上げることができる。
【００８７】
次いで、停留歩行鳥獣識別部２４において、前記領域Ｒｙ又は前記第２検査領域Ｒｙｙ（以下においては、第２検査領域Ｒｙｙについて示す。）について、停留中又は歩行中の鳥獣の存在の有無を識別することのできる公知の処理方法により、第２検査領域Ｒｙｙが１羽の停留中又は歩行中の鳥獣が存在する第２鳥獣存在領域であるか否かを判定する停留歩行鳥獣識別処理を行う（ステップＳ１５）。停留中又は歩行中の鳥獣を識別する処理方法としては、例えば、色ヒストグラムを用いる処理、及びテンプレートマッチングを用いる処理、又はこれらを組み合わせた処理を挙げることができる。
【００８８】
以下においては、色ヒストグラムを用いる処理について説明する。予め識別対象とする停留中の鳥獣の画像データを複数枚撮影して、前述したように複数の画像から色ヒストグラムを作成し、正規化を行い、これを基準の色ヒストグラムとして保存しておく。第２検査領域Ｒｙｙについても、同様にして、色ヒストグラムの作成及び正規化を行い、これを第２検査領域の色ヒストグラムとして一時的に保存する。基準の色ヒストグラムと第２検査領域の色ヒストグラムとを読み出し、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙａ距離等のヒストグラム間の距離を表す値を用いて計算して、第２検査領域の色ヒストグラムの基準の色ヒストグラムに対する類似度を評価する。算出された値が所定の値以下であるとき、第２検査領域Ｒｙｙは停留中又は歩行中の鳥獣が存在する第２鳥獣存在領域であると判定する。算出された値が所定の値より大きいとき、第２検査領域Ｒｙｙは停留中又は歩行中の鳥獣が存在しないと判定する。
【００８９】
この発明の鳥獣識別装置によると、ここまでの処理により着地前の羽ばたいている状態の鳥獣と停留中又は歩行中の鳥獣とを個別に検知することができるが、さらに鳥獣の識別精度を向上させる場合には、続いて鳥獣識別補正部３２において再判定処理を行う。
【００９０】
鳥獣識別補正部３２において、飛翔鳥獣識別処理により得られた判定結果と停留歩行鳥獣識別処理により得られた判定結果とを用いて、前述までの判定結果を補正して前記領域Ｒｓｙ及び前記領域Ｒｙｙのそれぞれが、前記第１鳥獣存在領域であるか、前記第２鳥獣存在領域であるか、又はいずれも存在しない鳥獣不存在領域であるかを判定する再判定処理を行う（ステップＳ２１）。この再判定処理を行うことにより、より一層精度良く鳥獣の存在の有無を識別することができる。
【００９１】
以下においては、確率・統計的モデル（ＨＭＭ）を用いて再判定処理を行う場合について説明する。まず、上述したように、各状態Ｓｉから各状態Ｓｊに遷移するすべての組み合わせの状態遷移確率ａｉｊを、事前にデータを取得すること等により設定し、保存しておく。また、各状態Ｓｉから各状態Ｓｊに遷移する際のシンボルＯｍの出力確率ｂｉｊ（Ｏｍ）を、事前にデータを取得すること等により設定し、保存しておく。
【００９２】
鳥獣識別補正部３２において、前記状態遷移確率ａｉｊ、出力確率ｂｉｊ（Ｏｍ）を読み出して、これらと、例えば、画像Ｐ１から画像Ｐｔまでに領域Ｒｓｙ及び領域Ｒｙｙで得られた判定結果、すなわちシンボルＯｍの系列を用いて、現在の状態として、最も確からしい状態の推定を行う。状態の最尤推定の方法としては、例えば、ビダビ（Ｖｉｔｅｒｂｉ）アルゴリズムの考え方を用いることができる。状態の最尤推定の方法の一例として、上述したように、遷移状態確率ａｉｊ、出力確率ｂｉｊ（Ｏｍ）、画像Ｐ１から画像Ｐｔまでに領域Ｒｓｙ及び領域Ｒｙｙで得られたシンボルＯｍの系列、上述した（式１）及び（式２）を用いて、Ｓ（ｔ）の値を求め、これを画像Ｐｔにおける各領域Ｒｓ及び領域Ｒｙの再判定処理の結果とする。
【００９３】
次いで、必要に応じて、鳥獣計数部３３において、第１鳥獣存在領域の数を羽ばたいている状態の鳥獣数としてカウントする飛翔鳥獣計数処理と、前記第２鳥獣存在領域の数を停留中又は歩行中の鳥獣数としてカウントする停留歩行鳥獣計数処理と、羽ばたいている状態の鳥獣数と停留中又は歩行中の鳥獣数との総計である総鳥獣数を取得する総鳥獣計数処理とを行い、前記第１鳥獣存在領域と前記第２鳥獣存在領域とで重複する領域が存在する場合には、ダブルカウントしているとみなして、前記総鳥獣数と前記羽ばたいている状態の鳥獣数又は前記停留中又は歩行中の鳥獣数からカウント数を減じて、前記羽ばたいている状態の鳥獣数、前記停留中又は歩行中の鳥獣数、及び前記総鳥獣数を取得する鳥獣計数処理を行う（ステップＳ２２）。
【００９４】
次いで、必要に応じて、鳥獣計数部３３で取得された、前記羽ばたいている状態の鳥獣数、前記停留中又は歩行中の鳥獣数、及び前記総鳥獣数を、表示装置８に表示する（ステップＳ２３）。
【００９５】
このようにして、画像Ｐｔについての鳥獣識別処理を終了する。次のフレームについても鳥獣識別処理を行う場合には、次の画像Ｐｔ＋１について画像Ｐｔと同様の処理を行う。
【００９６】
この発明の鳥獣識別装置、その方法及びプログラムは、例えば、鳩やカラス等の鳥害を防止するために使用される。この場合、鳩やカラス等の侵入の防止及び忌避する必要のある場所にカメラ等の撮影部が設置され、撮影部で撮影された画像データが鳥獣識別装置に送信され、又は可搬性のある記録媒体により画像データが鳥獣識別装置に取り込まれ、その画像に鳥獣が存在することが識別された場合には、例えば信号が鳥獣忌避装置に送信されて、その鳥獣忌避装置により鳩やカラス等の侵入が防止され、又は追い払われる。
【００９７】
鳥獣忌避装置は、鳥獣の侵入を防止及び忌避するための公知の装置を使用することができ、例えば、鳥獣に光を照射する装置、鳥獣に電気ショックを与える装置、鳥獣に薬液を散布する装置、鳥獣が忌避する臭いを発生する装置、鳥獣に対して音を発生する装置等を挙げることができる。
【００９８】
この発明の鳥獣識別装置は、撮像部及び鳥獣忌避装置に近接するように必ずしも設置される必要はなく、鳥獣識別装置と撮像部及び鳥獣忌避装置とがインターネット等を介して接続され、遠隔操作できるように設置されていてもよい。
【００９９】
以上のようにして、この実施態様の鳥獣識別装置、その方法及びプログラムによると、羽ばたいている状態の鳥獣及び停留中又は歩行中の鳥獣を別個に識別することができ、またそれらの数を表示装置に表示することができる。特に、屋根に着地する直前の羽ばたいている状態の鳥獣をリアルタイムに識別することができるので、鳥獣が着地する前に又は着地した後直ちに、鳥獣を追い払う等の処置をすることができる。また、この実施態様の鳥獣識別装置、その方法及びプログラムは、羽ばたいている状態の鳥獣を識別しているので、飛行機や滑空中の鳥等の動いている物体が撮影している空間領域に侵入してきた場合に、それを鳥獣であると誤認識する可能性を抑え、識別対象とする鳥獣を確実に識別することができる。さらに、この実施態様の鳥獣識別装置、その方法及びプログラムは、過去の判定結果を用いて再判定する鳥獣識別補正部を有しているので、鳥獣をより一層精度よく識別することができる。
【０１００】
この発明は、上述した実施態様の鳥獣識別装置、その方法及びプログラムに特に限定されず、この発明の課題を達成できる範囲において、種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【０１０１】
１      鳥獣識別装置
２      撮像部
３      ＣＰＵ
４      ＲＯＭ
５      ＲＡＭ
６      記憶装置
６１    プログラム
６２    データ
７      入力装置
８      表示装置
９      処理部
１１      飛翔鳥獣処理部
１２      フレーム間差分処理部
１３      第１分割領域取得部
１４      飛翔鳥獣識別部
２１      停留歩行鳥獣処理部
２２      背景差分処理部
２３      第２分割領域取得部
２４      停留歩行識別部
３１      判定結果処理部
３２      鳥獣識別補正部
３３      鳥獣計数部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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