(57)【要約】      （修正有）【課題】レーザー光線でカラスやゴキブリなどの害獣や害虫を追い払う方法の提供。【解決手段】カメラ画像からのコンピュータによる画像の自動検出技術で害獣や害虫とその弱点位置を検出する。例えばhaar cascadeアルゴリズムやSIFTやSURF特徴ベクトルが弱点の特徴と最もマッチする場所を検出すればよい。検出された対象の位置に自動的にレーザー光線を当てる。レーザー光線の方向の自動制御でカメラ画像中のレーザー光線の光点と対象の弱点位置が一致するよう制御する。自動制御は強化学習の様な高度な手法と挟み撃ち法(Method of False Position)などの簡単な方法のどちらも使える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザー光線でカラスやゴキブリなどの害獣や害虫を追い払う方法
【請求項２】
請求項１の制御をカメラ画像からのコンピュータ自動画像検出で害獣や害虫を検出することで行う方法
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はカラスやゴキブリなどの害獣や害虫を追い払う方法としてレーザー光線を使うものである。
【背景技術】
【０００２】
カラスなどの害獣や害虫は、目などの弱点をレーザーポインターで狙うと、追い払うことができる。
従来、これは人手で行われていた。
しかし、目などの小さな弱点をレーザーポインターで狙う操作は人間が長時間行うことは困難である。
例えば農作物をカラスやイノシシから２４時間守るといった目的には自動化が必須であった。
【０００３】
２４時間、自動で人間を監視追跡する技術は近年大きく発展した。
例えば非特許文献３や非特許文献４の技術などがある。
具体的には、非特許文献２のような安価で誰でも使えるカメラのハードウェア技術と、
ソフトウェア技術としては、
非特許文献５のようにOpenCVライブラリなどに
パッケージ化されてまとめられたものがある。
これを人間ではなく動物や昆虫の弱点を追跡するように変更することで、
害獣や害虫を追い払うシステムにすることができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Q-learning による倒立振子制御  佐藤 直樹  法政大学  2004年度卒業研究
【０００５】
【非特許文献２】Wireless Webcam for OpenCV Projects  http://ryanmessina.wordpress.com/2013/04/30/wireless-webcam-for-opencv/
【０００６】
【非特許文献３】Paul Viola and Michael J. Jones: Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features. IEEE CVPR, 2001.
【０００７】
【非特許文献４】藤吉弘亘：Gradient ベースの特徴抽出-SIFT と HOG-，CVIM ，pp.211-224 (2007).
【０００８】
【非特許文献５】Tutorial: OpenCV haartraining (Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features) http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html
【０００９】
【非特許文献６】Face tracking with Arduino, Processing and OpenCV   http://letsmakerobots.com/node/35147
【００１０】
【非特許文献７】DIY Laser-pointer control with Arduino   http://www.freetronics.com/blogs/news/6894190-diy-laser-pointer-control-with-arduino#.UoWyJ0qCjZ4
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
解決しようとする問題点は、
従来は人手で行われていたレーザーポインターで害獣や害虫の目などの弱点を狙う操作を、コンピュータ制御で自動で行う事である。これにより害獣や害虫の追い払いを自動で行うことができるようになる。自動化により人間が監視を行っていた時には不可能だった24時間の害虫や害獣監視も可能となる。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
画像検出による人間の顔追跡技術を動物や昆虫に応用する。
例えばhaar cascadeアルゴリズムにおける学習画像を追い払いたい動物や昆虫に変更したり、SIFTやSURF特徴を動物や昆虫の特徴に変更するなどする。
この画像検出と画像認識技術により自動的に追い払いたい動物や昆虫の場所を特定し、コンピュータ制御されたレーザー光線で狙い撃ちする。
【発明の効果】
【００１３】
カラスなどの害獣や害虫の追い払いを自動的に出来るようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は本特許の実施方法を示した説明図である。（実施例１）
【発明を実施するための形態】
【００１５】
カメラとレーザーポインターで構成される。
【実施例１】
【００１６】
Pan&#8211;tilt機能のあるカメラを使って人間の顔を追跡する技術が非特許文献２では実装されている。
このPan&#8211;tilt機能のあるカメラに図１のようにレーザーポインタを瞬間接着剤などで固定する。
こうすることでカメラの方向が変わるとレーザーポインタもほぼ同じ方向を向くようにできる。
レーザーポインターが指している光点は、カメラ画像中で最も輝度の高い部分であり、
容易にカメラ画像中から発見できる。
【００１７】
レーザーポインターが指している光点を図１のようにカラスの目に合わせるには、画像検出でカラスの目を検出し、
その位置と光点が一致するようにカメラの向きを非特許文献１の手法で制御する。
なお害獣の追い払いのためには、高速な制御は必要はない。そのため疑ニュートン法や挟み撃ち法(Method of False Position)などの簡単な方法で光点と画像検出された点が一致するように制御してもよい。
【００１８】
カラスの目の検出には、非特許文献３のカラスの目の画像を学習データとして与える技術を使っても、
非特許文献４のSIFTやSURF特徴量のような特徴量でカラスの目を判別しても、どちらでもよい。
カラスを追い払うには高い精度の検出率は必要としないため、どちらの方法でも大きく変わりはないと思われる。
OpenCVライブラリにパッケージ化された（顔だけでない）任意のオブジェクトを追跡する機能を使うのが容易である。
【００１９】
レーザーポインターはUSBから給電されるものを使う。USBからの給電はELECOM U2H-SW4Sで電源のオンオフをコンピュータからプログラムで制御できる。これによりレーザーポインターのオンオフも制御できる。
【実施例２】
【００２０】
非特許文献６、非特許文献７のようにロボット作成とセンシングの工作キットを使用する。
こうすることでカメラとレーザーポインターの動きを別にすることができる。
実施例１と異なり、
カメラを静止したままレーザーポインターだけを動かすことができるため、
レーザーポインターの命中率を上げることができる。
制御するソフトウェアは実施例１と同様である。
この構成の場合は、カメラとしてmicrosoft kinectのような３次元計測が可能なものも利用可能である。
【産業上の利用可能性】
【００２１】
農業の自動化だけでなく、家庭内のゴキブリ退治等の害虫退治にも有効である
【図１】
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