(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一定の広い領域に分布された複数の海で養殖される海苔をまとめて撮影する広画角撮影手段と、
前記広画角撮影手段によって撮影された第１撮影画像に基づいて、前記一定の広い領域における一部の海苔の色が通常の海苔の色とは異なることを検知する異常検知手段と、
前記異常検知手段により、通常の海苔の色とは異なる海苔があることが検知された場合に、通常の海苔の色とは異なる海苔の周辺に絞って撮影する詳細撮影手段と、
を備える異常検知システム。
【請求項２】
前記詳細撮影手段によって撮影された第２撮影画像に基づいて、前記異常検知手段により通常の海苔の色とは異なる海苔があることが検知された海苔の状態を解析する異常解析手段をさらに備える、請求項１に記載の異常検知システム。
【請求項３】
空撮装置と、前記空撮装置と通信可能に接続されるコンピュータとを備え、
前記空撮装置は、
一定の広い領域に分布された複数の海で養殖される海苔をまとめて撮影する広画角撮影手段と、
前記広画角撮影手段が撮影できる範囲に比べて狭い範囲に絞って撮影する詳細撮影手段と、
を有し、
前記コンピュータは、
前記広画角撮影手段によって撮影された第１撮影画像に基づいて、前記一定の広い領域における一部の海苔の色が通常の海苔の色とは異なることを検知する異常検知手段と、
前記異常検知手段により、通常の海苔の色とは異なる海苔があることが検知された場合に、前記空撮装置に対し、前記広画角撮影手段による撮影から、前記詳細撮影手段による撮影に切り替え、通常の海苔の色とは異なる海苔の周辺に絞って撮影するよう指示する切替指示手段と、
を有する、異常検知システム。
【請求項４】
前記コンピュータは、前記詳細撮影手段によって撮影された第２撮影画像に基づいて、前記異常検知手段により異常と検知された分析対象の状態を解析する異常解析手段をさらに備える、請求項３に記載の異常検知システム。
【請求項５】
異常検知システムが実行する異常検知方法であって、
一定の広い領域に分布された複数の海で養殖される海苔をまとめて撮影するステップと、
前記撮影された第１撮影画像に基づいて、前記一定の広い領域における一部の海苔の色が通常の海苔の色とは異なることを検知するステップと、
通常の海苔の色とは異なる海苔があることが検知された場合に、通常の海苔の色とは異なる海苔の周辺に絞って撮影するステップと、
を備える異常検知方法。
【請求項６】
異常検知システムに、
一定の広い領域に分布された複数の海で養殖される海苔をまとめて撮影するステップ、
前記撮影された第１撮影画像に基づいて、前記一定の広い領域における一部の海苔の色が通常の海苔の色とは異なることを検知するステップ、
通常の海苔の色とは異なる海苔があることが検知された場合に、通常の海苔の色とは異なる海苔の周辺に絞って撮影するステップ、
を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常検知システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
これまで、海においては、海苔の養殖が広く行われている。海苔を養殖する際、海苔に細菌が寄生し、赤錆色の斑を生じ、海苔の葉状体が切れる赤腐れ病という病気が起こり得ることが知られている。海苔を養殖するにあたっては、赤腐れ病をはじめとした海苔の病害防除が大きな課題となる。【０００３】
海苔の病害防除の効率を高めるため、例えば、酸解離指数（ｐＫａ）４以上の有機酸の海水溶液を電気分解して得られる電気分解液を、シャワー又は散液ノズル等を用いて海苔網の下または上から散布することが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１５１９２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、海苔の病害防除を施していたとしても、海苔に病害が生じてしまった場合、病害が広がるのを防止するため、病害の箇所を迅速に把握し、病害が生じた箇所に対し、素早く適切な措置をとる必要がある。とはいうものの、図８に示すように、海苔の養殖の規模は、数万平方メートルと広大であり、病害の箇所を迅速かつ確実に把握するには、多大な労力を要する。【０００６】
労力を軽減するため、海苔の養殖場を上空から撮影し、撮影した画像から病害の有無を把握することが考えられる。しかしながら、病害の有無を正確に把握するには、海苔の養殖場を２〜３ｍという低空から撮影する必要がある。飛行体に備え付けられている電池の容量、制御装置の処理能力、記憶装置における画像の保存容量のいずれをとっても、海苔の養殖場全体を低空撮影することは、難しいか、あるいは非効率である。特に、搭載される電池の電力が消費され、不足すると、飛行体が墜落することになり、飛行体の損傷につながる。そこで、飛行体に備え付けられている電池の消費量、制御装置の処理量、記憶装置における画像の保存容量を抑えつつ、海苔の病害の有無を、海苔の養殖場の全体にわたって、素早く、かつ、正確に把握できる技術の提供が求められている。【０００７】
本発明は、このような要望に鑑みてなされたものであり、一定の広い領域に分布された多数の分析対象のうち、一部にでも異常がある場合には、それを素早く、かつ、正確に把握することの可能なシステ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】
【０００８】
本発明では、以下のような解決手段を提供する。【０００９】
第１の特徴に係る発明は、異常検知システムであって、
一定の広い領域に分布された複数の海で養殖される海苔をまとめて撮影する広画角撮影手段と、
前記広画角撮影手段によって撮影された第１撮影画像に基づいて、前記一定の広い領域における一部の海苔の色が通常の海苔の色とは異なることを検知する異常検知手段と、
前記異常検知手段により、通常の海苔の色とは異なる海苔があることが検知された場合に、通常の海苔の色とは異なる海苔の周辺に絞って撮影する詳細撮影手段と、
を備える、異常検知システムを提供する。
【００１０】
第１の特徴に係る発明によれば、まず、広画角撮影手段が、一定の広い領域に分布された複数の海で養殖される海苔をまとめて撮影する。そして、異常検知手段は、広画角撮影手段によって撮影された第１撮影画像に基づいて、広画角撮影手段によって撮影された一定の広い領域における一部の海苔の色が通常の海苔の色とは異なることを検知する。そして、詳細撮影手段は、異常検知手段により、通常の海苔の色とは異なる海苔があることが検知された場合に、通常の海苔の色とは異なる海苔の周辺に絞って撮影する。
【００１１】
これにより、まずは、広画角撮影手段により、分析対象の第１次のスクリーニングが行われるため、全ての分析対象に対して異常の有無を厳密に判別する場合に比べ、異常検知システムに備え付けられている電池の消費量、制御装置の処理量、記憶装置における画像の保存容量を抑えられる。そして、異常検知手段により異常が検知された箇所については、詳細撮影手段により、異常と検知された分析対象の周辺に絞って撮影される。そのため、分析対象の第２次のスクリーニングが可能であり、実際には異常でないにも関わらず、誤って異常であると判別されることを回避できる。
また、広画角撮影手段により、海の広い領域で養殖される海苔の第１次のスクリーニングが行われるため、広い領域で養殖される全ての海苔に対して色の違いを厳密に判別する場合に比べ、異常検知システムに備え付けられている電池の消費量、制御装置の処理量、記憶装置における画像の保存容量を抑えられる。そして、異常検知手段により、通常の海苔の色とは異なる海苔があることが検知された場合、詳細撮影手段により、通常の海苔の色とは異なる海苔の周辺に絞って撮影される。そのため、海苔の異常の第２次のスクリーニングが可能であり、実際には異常でないにも関わらず、誤って異常であると判別されることを回避できる。
【００１２】
したがって、第１の特徴に係る発明によれば、一定の広い領域に分布された多数の分析対象のうち、一部にでも異常がある場合には、異常検知システムに備え付けられている電池の消費量、制御装置の処理量、記憶装置における画像の保存容量を抑えつつ、異常の状態を素早く、かつ、正確に把握することの可能なシステムを提供できる。
また、一定の広い領域で養殖される多数の海苔のうち、通常の海苔の色とは異なる海苔が一部にでもある場合には、異常検知システムに備え付けられている電池の消費量、制御装置の処理量、記憶装置における画像の保存容量を抑えつつ、色の変化を素早く、かつ、正確に把握することの可能なシステムを提供できる。
【００１３】
第２の特徴に係る発明は、第１の特徴に係る発明であって、
前記詳細撮影手段によって撮影された第２撮影画像に基づいて、前記異常検知手段により通常の海苔の色とは異なる海苔があることが検知された海苔の状態を解析する異常解析手段をさらに備える、異常検知システムを提供する。
【００１４】
第２の特徴に係る発明によれば、異常解析手段による海苔の第２次のスクリーニングが行われるため、実際には異常でないにも関わらず、誤って異常であると判別されることを回避できる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、一定の広い領域に分布された多数の分析対象のうち、一部にでも異常がある場合には、それを素早く、かつ、正確に把握することの可能なシステムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、本実施形態における異常検知システム１のハードウェア構成とソフトウェア機能を示すブロック図である。
【図２】図２は、本実施形態における異常検知方法を示すフローチャートである。
【図３】図３は、広画角撮影条件をセットするために、コントローラ３の画像表示装置２５に表示させる画像の例である。
【図４】図４は、カメラ８０が撮影する画像の画素数を説明するための概略模式図である。
【図５】図５は、空撮装置２に備えられたカメラ８０を用いて空撮する際の撮影精度を説明するための概略模式図である。
【図６】図６は、広画角撮影条件を、コントローラ３の画像表示装置２５に表示させる画像の例である。
【図７】図７は、変形例における異常検知システム１’のハードウェア構成とソフトウェア機能を示すブロック図である。
【図８】図８は、海苔の養殖が大規模であることを示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明を実施するための形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
【００２１】
＜異常検知システム１の構成＞
図１は、本実施形態における異常検知システム１のハードウェア構成とソフトウェア機能を説明するためのブロック図である。
【００２２】
異常検知システム１は、一定の広い領域に分布された複数の分析対象を空から撮影可能な空撮装置２と、この空撮装置２と無線通信できるように接続され、空撮装置２を操縦するコントローラ３とを含んで構成される。
【００２３】
分析対象は、一定の広い領域に複数分布され、特定の地点で生じた異常の有無を画像で識別できるものであれば、特に限定されない。例えば、分析対象は、（１）海上の数万平方メートルにわたって養殖され、特定の地点で生じた赤腐れ病をはじめとした病害の有無を画像で識別できる養殖海苔のほか、（２）数ヘクタール以上の規模の田畑で栽培され、特定の地点で生じた病害、虫害の有無を画像で識別できる作物、（３）一定以上の面積規模で育てられ、特定の地点を感染源とする鳥インフルエンザ等の感染病の有無を画像で識別できる家畜、（４）一定以上の面積範囲のうち、特定の地点で生じた自動車事故等の物損の有無を画像で識別できる自動車等の物体等が挙げられる。以下では、便宜上、分析対象が養殖海苔であり、異常検知システム１が養殖海苔の赤腐れ病の有無を識別するためのシステムであるものとして説明する。
【００２４】
〔空撮装置２〕
空撮装置２は、一定の広い領域に分布された複数の分析対象を空から撮影可能な装置であれば、特に限定されない。例えば、空撮装置２は、ラジコン飛行機であってもよいし、ドローンと呼ばれる無人飛行体であってもよい。以下では、空撮装置２がドローンであるものとして説明する。
【００２５】
空撮装置２は、空撮装置２の電源として機能する電池１０と、電池１０から供給される電力で動作するモーター２０と、モーター２０の動作によって回転し、空撮装置２を浮上及び飛行させるローター３０とを備える。
【００２６】
また、空撮装置２は、空撮装置２の動作を制御する制御部４０と、制御部４０に空撮装置２の位置情報を伝える位置検出部５０と、制御部４０に天候、照度等の環境情報を伝える環境検出部６０と、制御部４０からの制御信号にしたがってモーター２０を駆動するドライバー回路７０と、制御部４０からの制御信号にしたがって分析対象を空撮するカメラ８０と、制御部４０のマイクロコンピューターで実行される制御プログラム等があらかじめ格納されるとともに、カメラ８０が撮影した画像を記憶する記憶部９０とを備える。
【００２７】
そして、空撮装置２は、コントローラ３との間で無線通信する無線通信部１００を備える。
【００２８】
これらの構成要素は、所定形状の本体構造体（フレーム等）に搭載されている。所定形状の本体構造体（フレーム等）については、既知のドローンと同様なものを採用すればよい。
【００２９】
［電池１０］
電池１０は、１次電池又は２次電池であり、空撮装置２内の各構成要素に電力を供給する。電池１０は、空撮装置２０に固定されていてもよいし、着脱可能としてもよい
【００３０】
［モーター２０、ローター３０］
モーター２０は、電池１０から供給される電力でローター３０を回転させるための駆動源として機能する。ローター３０が回転することで、空撮装置２を浮上及び飛行させることができる。
【００３１】
［制御部４０］
制御部４０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。
【００３２】
また、制御部４０は、所定のプログラムを読み込むことで、飛行モジュール４１と、撮影モジュール４２と、異常検知モジュール４３と、異常解析モジュール４４とを実現する。
【００３３】
制御部４０は、飛行モジュール４１にしたがってモーター２０を制御して空撮装置２の飛行制御（上昇、下降、水平移動などの制御）を行う。また、制御部４０は、空撮装置２に搭載されているジャイロ（図示省略）を使用して、モーター２０を制御して空撮装置２の姿勢制御を行う。
【００３４】
［位置検出部５０］
位置検出部５０は、空撮装置２の緯度、経度及び高度を検出できる装置であれば、特に限定されない。位置検出部５０として、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）が挙げられる。
【００３５】
［環境検出部６０］
環境検出部６０は、天候、照度等の環境情報のうち、分析対象の撮影に影響する環境情報を検出できる装置であれば、特に限定されない。例えば、雨天である場合は、晴天である場合に比べて空撮装置２を低い高度で飛行する必要がある。そのため、天気は、分析対象の撮影に影響する環境情報である。天気を検出するための装置として、湿度センサ等が挙げられる。あるいは、無線通信部１００を介し、天気情報を提供する所定のＷｅｂサイトにアクセスし、当該Ｗｅｂサイトから天気情報を取得してもよい。
【００３６】
また、朝や夕方等では、日中に比べて照度が低く、空撮装置２を低い高度で飛行する必要がある。そのため、照度は、分析対象の撮影に影響する環境情報である。照度を検出するための装置として、照度センサ等が挙げられる。
【００３７】
［ドライバー回路７０］
ドライバー回路７０は、制御部４０からの制御信号より指定された電圧をモーター２０に印加する機能を有する。これにより、ドライバー回路７０は、制御部４０からの制御信号にしたがってモーター２０を駆動させることができる。
【００３８】
［カメラ８０］
カメラ８０は、レンズにより取り込んだ光学像をＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子によって画像信号に変換（撮像）する機能を有する。カメラ８０の種類は、分析対象の異常を画像で判別するための手法によって定まる。例えば、養殖海苔の赤腐れ病を判別するのであれば、養殖海苔の赤腐れ病の有無を、分析対象の色（可視光の色）によって判別するため、カメラ７０の種類は、光学カメラが好適である。それに対し、分析対象が発する熱量から分析対象の異常を画像で判別するのであれば、カメラ８０の種類は、赤外線カメラが好適である。また、夜間における分析対象の異常を画像で判別するのであれば、カメラ８０の種類は、暗視カメラが好適である。
【００３９】
カメラ８０が撮影する画像は、静止画であってもよいし、動画であってもよいが、初心者であっても、複数の分析対象が分布する領域の全体（本実施形態では、海苔の養殖場の全体）をもれなく撮影できる点で、カメラ８０が撮影する画像は、動画であることが好ましい。
【００４０】
静止画は、動画に比べて、撮影データの容量が少ない点で好ましいともいえる。しかしながら、本実施形態では、空撮装置２の撮影高度をできるだけ高くし、撮影データの容量をできる限り低く抑えていることから、カメラ８０が撮影する画像が動画であっても、空撮装置２に備え付けられている電池の消費量、制御装置の処理量、記憶装置における画像の保存容量を低く抑えられる。その点で、本実施形態では、カメラ８０が撮影する画像が動画であっても、好適に利用できる。
【００４１】
本実施形態では、カメラ８０が撮影する画像が動画であるものとして説明する。
【００４２】
空撮装置２の高度をよりいっそう高く設定できるようにするため、カメラの視野角は、できるだけ大きい方が好ましい。本実施形態では、カメラ８０が汎用のカメラであり、説明の便宜上、カメラ８０の視野角が９０度であるものとして説明する。
【００４３】
また、空撮装置２の高度をよりいっそう高く設定できるようにするため、画像の解像度は、できるだけ大きい方が好ましい。例えば、２Ｋ画像であれば、横１９２０ピクセル×縦１０８０ピクセルである。４Ｋ画像であれば、横３８４０ピクセル×縦２１６０ピクセルである。８Ｋ画像であれば、横７６８０ピクセル×縦４３２０ピクセルである。本実施形態では、画像が４Ｋ画像であり、その解像度が横３８４０ピクセル×縦２１６０ピクセルであるものとして説明する。
【００４４】
［記憶部９０］
記憶部９０は、データやファイルを記憶する装置であって、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等による、データのストレージ部を備える。記憶部９０は、制御部４０のマイクロコンピューターで実行される制御プログラム等をあらかじめ格納するための制御プログラム格納領域９１と、カメラ８０によって撮影された画像データを、位置検出部５０で検出した位置データ（撮影した地点の緯度、経度及び高度のデータ）とともに記憶する画像データ格納領域９２と、色見本データをあらかじめ格納する色見本データ格納領域９３と、分析対象が異常である場合の一例を示す画像データをあらかじめ格納する異常参照データ格納領域９４と、比較的高い高度から撮影した画像から、異常と仮に判別された分析対象の情報を１次的に格納する１次スクリーニングデータ格納領域９５とを有する。
【００４５】
色見本データは、特に限定されないが、例えば、色毎（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ等）に、濃度を０％から１０％刻みで各々混合したときの階調データ等が挙げられる。
【００４６】
［無線通信部１００］
無線通信部１００は、コントローラ３と無線通信可能に構成され、コントローラ３から遠隔制御信号を受信する。
【００４７】
〔コントローラ３〕
コントローラ３は、空撮装置２を操縦する機能を有する。コントローラ３は、ユーザが空撮装置２を操縦するため等に使用する操作部３１と、コントローラ３の動作を制御する制御部３２と、制御部３２のマイクロコンピューターで実行される制御プログラム等があらかじめ格納される記憶部３３と、空撮装置２との間で無線通信する無線通信部３４と、ユーザに所定の画像を表示する画像表示部３５とを備える。
【００４８】
無線通信部３４は、空撮装置２と無線通信可能に構成され、空撮装置２に向けて遠隔制御信号を受信する。
【００４９】
また、無線通信部３４は、天気情報や地図情報を提供する所定のＷｅｂサイトにアクセス可能にするためのデバイス、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１に準拠したＷｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）対応デバイスを備えてもよい。
【００５０】
画像表示部３５は、空撮装置２を操縦する操縦装置と一体であってもよいし、操縦装置とは別体であってもよい。操縦装置と一体であれば、ユーザが使用する装置の数を少なくすることができ、利便性が高まる。操縦装置と別体である場合、画像表示部３５として、空撮装置２の無線通信部１００と無線接続可能な、スマートフォン、タブレット端末等の携帯端末装置が挙げられる。操縦装置と別体である場合、画像表示部３５を有しない既存の操縦装置であっても応用可能というメリットを有する。
【００５１】
［異常検知システム１を用いた異常検知方法を示すフローチャート］
図２は、異常検知システム１を用いた異常検知方法を示すフローチャートである。上述した各ハードウェアと、ソフトウェアモジュールが実行する処理について説明する。
【００５２】
〔ステップＳ１０：空撮装置２の広画角撮影条件のセット〕
必須ではないが、最初に、一定の広い領域に分布された複数の分析対象をまとめて撮影するための広画角撮影条件をセットすることが好ましい。
【００５３】
空撮装置２で上空から撮影を行うとき、撮影された海面の画像を画像解析して分析対象（撮影対象物）を認識できることを要する。認識できなければ、カメラ８０が一定の広い領域に分布された複数の分析対象（例えば、海上の数万平方メートルにわたって分布された多数の海苔の養殖場）をまとめて撮影しても、撮影した画像から、一定の広い領域における一部の分析対象の異常（例えば、一部の海苔の赤腐れ病）を検知できないためである。
【００５４】
他方、空撮装置２の高度が低すぎると、海苔の養殖場全体を低空撮影するのに要する画像の数が多過ぎ、飛行体に備え付けられている電池、制御装置、記憶装置に対する負荷が多大となる。
【００５５】
そこで、一定の広い領域に分布された複数の分析対象をまとめて撮影する際の空撮装置２の高度を、撮影された海面の画像を画像解析して分析対象（撮影対象物）を認識できる範囲内で、可能な限り高く設定することが好ましい。そして、その際の空撮装置２の高度を自動的に算出できることが好ましい。
【００５６】
広画角撮影条件をセットするため、コントローラ３の制御部３２は、広画角撮影条件セットモジュール（図示せず）を実行し、記憶部３３に記憶されている画像データのうち、広画角撮影条件をセットする際に、画像表示装置２５に表示させるための画像を表示するよう、画像表示装置２５に指示する。
【００５７】
図３は、そのときの画像表示装置２５における表示画面の一例を示す。表示画面の上段には、「撮影した画像から分析対象の異常を認識するために必要な画像精度を入力してください。」と記載されている。ユーザは、操作部３１を介し、撮影した画像から分析対象の異常（本実施形態では、養殖海苔の赤腐れ病）を認識するために必要な画像精度として、「５ｃｍ」と入力する。
【００５８】
制御部３２は、ユーザによって入力された情報を、無線通信部３４を介して空撮装置２に送信する。
【００５９】
図４は、カメラ８０が撮影する画像を説明するための概略模式図である。本実施形態では、画像が４Ｋ画像であり、その解像度が横３８４０ピクセル×縦２１６０ピクセルである。図３の表示画面において、画像精度（１ピクセルあたりの大きさ）を「５ｃｍ」と入力したことから、１つの画像で撮影可能な範囲は、横：５ｃｍ×３８４０ピクセル＝１９２ｍ、縦：５ｃｍ×２１６０ピクセル＝１０８ｍである。
【００６０】
図５は、高度ｈ（ｍ）の点Ａに位置する空撮装置２が空撮可能な空撮可能領域の範囲を示す模式図である。本実施形態では、カメラ８０の視野角が９０度であるため、三角形ＡＢＣと三角形ＤＡＢは、相似であり、その相似比は、２：１である。そうすると、理論空撮高度ｈ（ｍ）は、空撮可能領域（１つの画像で撮影可能な範囲の長辺）の長さａ（ｍ）の半分である。
【００６１】
空撮装置２の制御部４０は、飛行モジュール４１を実行し、コントローラ３から送信された画像精度ｉ（ｃｍ）×０．０１×３８４０ピクセル×０．５＝１９．２×ｉ（ｍ）を理論空撮高度としてセットする。本実施形態では、必要な画像精度を「５ｃｍ」とセットしたため、理論空撮高度は、９６ｍである。
【００６２】
ここで、空撮装置２の撮影高度は、天候、照度等の環境情報によっても影響する。例えば、雨天である場合は、晴天である場合に比べて空撮装置２を低い高度で飛行することが好ましい。また、朝や夕方等では、日中に比べて照度が低く、空撮装置２を低い高度で飛行することが好ましい。
【００６３】
そこで、制御部４０は、環境検出部６０の検出結果に基づいて、実際の空撮高度を調整することが好ましい。
【００６４】
調整された空撮高度は、無線通信部１００を介してコントローラ３に送信される。
【００６５】
コントローラ３の制御部３２は、空撮装置２から送信された調整後の空撮高度に基づいて、１枚の写真の撮影範囲を算出する。図５で説明したとおり、空撮可能領域（１つの画像で撮影可能な範囲の長辺）の長さａ（ｍ）は、空撮高度ｈ（ｍ）の２倍である。そして、１つの画像で撮影可能な範囲の短辺の長さは、長辺の長さの９／１６倍である。
【００６６】
そして、コントローラ３の制御部３２は、画像表示部３５に対し、調整後の空撮高度と、１枚の写真の撮影範囲とを表示するよう指令する。
【００６７】
図６は、画像表示部３５での表示画面の一例である。表示画面の上段には、「高度は９２ｍで飛行してください。」と記載されている。この記載から、一定の広い領域に分布された複数の分析対象をまとめて撮影するための条件として、空撮装置２の高度を９２ｍに調整すればよいことが分かる。
【００６８】
また、表示画面の下段には、「１枚の写真の撮影範囲は、横：１８４メートル、縦：１０４メートルです。」と記載されている。この記載から、１枚の写真から判別できる領域の大きさが、横：１８４メートル、縦：１０４メートルであることが分かる。
【００６９】
〔ステップＳ１１：空撮装置２の飛行〕
図２に戻る。続いて、ユーザは、図６で表示された指示にしたがって、コントローラ３の操作部３１を操作する。操作情報は、制御部３２から無線通信部３４を介して空撮装置２に送られる。
【００７０】
空撮装置２の制御部４０は、飛行モジュール４１を実行し、モーター２０を制御して空撮装置２の飛行制御（上昇、下降、水平移動などの制御）を行う。また、制御部４０は、空撮装置２に搭載されているジャイロ（図示省略）を使用して、モーター２０を制御して空撮装置２の姿勢制御を行う。
【００７１】
なお、必須ではないが、制御部４０は、環境検出部６０の検出結果の変化にしたがい、実際の空撮高度を再調整するための情報を、無線通信部１００を通じてコントローラ３に送信することが好ましい。
【００７２】
また、飛行高度が設定の高度よりも高い場合、制御部４０は、無線通信部１００を通じ、コントローラ３に、飛行高度が設定の高度よりも高いことを示す情報を送信することが好ましい。これにより、コントローラ３では、例えば、「現在、高度が９２ｍを超えてます。分析対象の異常を正確に認識できないおそれがあります。高度を下げてください。」等の表示を行うことができる。
【００７３】
〔ステップＳ１２：複数の分析対象を広画角撮影〕
続いて、空撮装置２の制御部４０は、撮影モジュール４２を実行し、カメラ８０に対して撮影を指令する。
【００７４】
空撮装置２は、図６で表示された指示にしたがって飛行する。そのため、カメラ８０が撮影する画像は、９２ｍの高度からの横：１８４メートル、縦：１０４メートルの広い領域に分布された複数の分析対象をまとめて撮影した画像に相当する。
【００７５】
撮影した画像は、カメラ８０が撮影する際に位置検出部５０で検出した位置データ（撮影した地点の緯度、経度及び高度のデータ）とともに、記憶部９０の画像データ格納領域９３に記憶される。
【００７６】
〔ステップＳ１３：少なくとも一部の分析対象の異常を検知〕
続いて、空撮装置２の制御部４０は、異常検知モジュール４３を実行し、ステップＳ１２の処理で撮影された第１撮影画像に基づいて、第１撮影画像で撮影された領域に存在する分析対象の異常を検知する。
【００７７】
異常を検知する手法は、特に限定されないが、一例として、次のような手法が挙げられる。
【００７８】
［予備設定］
まず、本実施形態に記載の異常検知方法を行う前の予備設定を行う。
【００７９】
制御部４０は、記憶部９０の異常参照データ格納領域９４に格納されている、分析対象が異常である場合の一例を示す画像データを読み出す。制御部４０は、色見本データ格納領域９３に格納されている色見本データを参照し、分析対象が異常である場合に相当する分析対象の色調を導出する。そして、制御部４０は、無線通信部１００を介して、分析対象が異常である場合に相当する分析対象の色調のデータをコントローラ３に送信する。
【００８０】
コントローラ３の制御部３２は、画像表示部３５に、分析対象が異常である場合に相当する分析対象の色調を表示する。ユーザは、この色調に基づいて、分析対象が異常であるか否かを識別するための閾値を設定する。
【００８１】
本実施形態では、広画角撮影での１次スクリーニングと、詳細撮影での２次スクリーニングを行う。ステップＳ１３での異常の検知は、１次スクリーニングに相当するため、閾値は、厳しめに、すなわち、実際に異常であるにもかかわらず、異常でないと識別されることを確実に防ぐよう、閾値を設定することが好ましい。
【００８２】
本実施形態では、養殖海苔の赤腐れ病を例にしている。この場合、赤腐れ病に相当する色よりもやや薄めであっても、赤色、紫色を含んでいれば、異常と検知されるよう、閾値を設定することが好ましい。
【００８３】
設定された閾値の情報は、コントローラ３から空撮装置２に送られ、異常参照データ格納領域９４にセットされる。
【００８４】
［異常の検知］
ステップＳ１３の処理に続いて、空撮装置２の制御部４０は、異常検知モジュール４３を実行する。
【００８５】
本実施形態において、撮影した画像は、４Ｋ画像であり、横３８４０ピクセル×縦２１６０ピクセルに分割可能である。これら８２９万個の領域は、それぞれ、三原色の各原色（赤、緑、青）で独立した輝度情報を有する。そこで、８２９万個の領域のそれぞれにおいて、予備設定で設定した異常を識別するための閾値と比較する。そして、閾値を超えるピクセル（領域）については、異常の可能性がある分析対象を含む領域とし、閾値を超えないピクセル（領域）については、異常の可能性がある分析対象を含まない領域とする。
【００８６】
そして、閾値を超えるピクセル（領域）の位置情報を、１次スクリーニングデータ格納領域９５にセットする。位置情報の種類は特に限定されないが、例えば、ステップＳ１２の処理で広画角撮影した画像のデータから導かれる座標情報等が挙げられる。
【００８７】
〔ステップＳ１４：空撮装置２の移動〕
続いて、空撮装置２の制御部４０は、飛行モジュール４１を実行し、空撮装置２の場所を移動する。
【００８８】
まず、空撮装置２の制御部４０は、１次スクリーニングデータ格納領域９５にセットされたピクセル（領域）の位置情報（ステップＳ１２の処理で広画角撮影した画像のデータから導かれる座標情報）を読み出す。
【００８９】
続いて、空撮装置２の制御部４０は、画像データ格納領域９２から、ステップＳ１２の処理で広画角撮影した画像のデータを読み出し、この画像データに含まれる、カメラ８０が撮影する際に位置検出部５０で検出した位置データ（撮影した地点の緯度、経度及び高度のデータ）から、１次スクリーニングデータ格納領域９５にセットされたピクセル（領域）の地理データ（緯度、経度の情報）を導出する。
【００９０】
そして、空撮装置２の制御部４０は、無線通信部１００を介して、その地理データ（緯度、経度の情報）をコントローラ３に送信する。コントローラ３では、受信した地理データ（緯度、経度の情報）の情報を画像表示部３５に表示する。
【００９１】
ユーザは、画像表示部３５での表示にしたがい、空撮装置２を所定の緯度、経度の位置に移動させるとともに、空撮装置２の高度を下げる。
【００９２】
本実施形態では、海苔の赤腐れ病の把握を例にしている。海苔の赤腐れ病の有無を正確に把握するには、海苔の養殖場を２〜３ｍという低空から撮影する必要がある。そこで、本実施形態の場合には、空撮装置２の高度を２〜３ｍにまで下げる。
【００９３】
〔ステップＳ１５：異常と検知された分析対象の周辺に絞って詳細撮影〕
続いて、空撮装置２の制御部４０は、撮影モジュール４２を実行し、カメラ８０に対して撮影を指令する。
【００９４】
空撮装置２は、ステップＳ１４の処理によって移動した位置を飛行する。そのため、カメラ８０が撮影する画像は、異常と検知された分析対象の周辺に絞って撮影された画像に相当する。
【００９５】
撮影した画像は、カメラ８０が撮影する際に位置検出部５０で検出した位置データ（撮影した地点の緯度、経度及び高度のデータ）とともに、記憶部９０の画像データ格納領域９３に記憶される。
【００９６】
〔ステップＳ１６：詳細撮影した画像の解析〕
続いて、空撮装置２の制御部４０は、異常解析モジュール４４を実行し、ステップＳ１５の処理で撮影された第２撮影画像に基づいて、ステップＳ１３の処理で異常と検知された分析対象の状態を解析する。
【００９７】
解析の手法は、特に限定されない。例えば、既存の認識システムを使用し、ステップＳ１５の処理で撮影された第２撮影画像のデータと、異常参照データ格納領域９４に格納される分析対象が異常である場合の一例を示す画像データとを読み出し、双方のデータの一致の程度を判別してもよい。また、空撮装置２の制御部４０が、無線通信部１００を介して、ステップＳ１５の処理で撮影された第２撮影画像のデータをコントローラ３に送信し、コントローラ３の画像表示部３５にて、ユーザが目視で判別してもよい。あるいは、これらの判別を併用してもよい。
【００９８】
＜発明の作用・効果＞
本実施形態に記載の発明によると、まず、空撮装置２の制御部４０は、撮影モジュール４２を実行し、一定の広い領域に分布された複数の分析対象をまとめて撮影する。そして、制御部４０は、異常検知モジュール４３を実行し、撮影モジュール４２の実行によって広い領域にわたって撮影された第１撮影画像に基づいて、一定の広い領域における一部の分析対象の異常を検知する。そして、異常検知手段により異常が検知された場合、制御部４０は、再び撮影モジュール４２を実行し、異常と検知された分析対象の周辺に絞って撮影する。
【００９９】
これにより、まずは、分析対象の第１次のスクリーニングが行われるため、全ての分析対象に対して異常の有無を厳密に判別する場合に比べ、空撮装置２に備え付けられている電池１０の消費量、制御部４０の処理量、記憶部９０における画像の保存容量を抑えられる。そして、異常検知モジュール４３の動作によって異常が検知された箇所については、再度の撮影モジュール４２の実行により、異常と検知された分析対象の周辺に絞って撮影される。そのため、分析対象の第２次のスクリーニングが可能であり、実際には異常でないにも関わらず、誤って異常であると判別されることを回避できる。
【０１００】
したがって、本実施形態に記載の発明によれば、一定の広い領域に分布された多数の分析対象のうち、一部にでも異常がある場合には、空撮装置２に備え付けられている電池１０の消費量、制御部４０の処理量、記憶部９０における画像の保存容量を抑えつつ、異常の状態を素早く、かつ、正確に把握することの可能な異常検知システム１を提供できる。
【０１０１】
また、本実施形態に記載の発明によると、制御部４０は、異常解析モジュール４４を実行し、２回目の撮影モジュール４２の実行により撮影された第２撮影画像に基づいて、異常検知モジュール４３の実行により異常と検知された分析対象の状態を解析する。
【０１０２】
この発明によれば、分析対象の第２次のスクリーニングが行われるため、実際には異常でないにも関わらず、誤って異常であると判別されることを回避できる。
【０１０３】
＜変形例＞
図７は、本実施形態で説明した異常検知システム１の変形例に係る異常検知システム１’の概略構成図である。
【０１０４】
図１と同じ符号を使用している箇所については、本実施形態で説明した異常検知システム１の構成と同じである。
【０１０５】
本変形例の異常検知システム１’は、異常検知システム１の構成に加え、コンピュータ１１０をさらに備え、空撮装置２の制御部４０が実行していた異常検知モジュール４３及び異常解析モジュール４４の機能をコンピュータ１１０に分配させた点で相違する。これにより、コンピュータ１１０があたかもクラウド装置であるかのように機能させることができ、空撮装置２に備え付けられている電池１０の消費量、制御部４０の処理量、記憶部９０における画像の保存容量をよりいっそう抑えることができる。
【０１０６】
コンピュータ１１０の構成要素の表現は、本実施形態の異常検知システム１の表現と同じにしている。表現が同じ構成要素の機能は、本実施形態の異常検知システム１において説明した機能と同じである。
【０１０７】
上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭなど）、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭなど）等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置又は外部記憶装置に転送し記憶して実行する。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。
【０１０８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【符号の説明】
【０１０９】
１    異常検知システム
１０  電池
２０  モーター
３０  ローター
４０  制御部
４１  飛行モジュール
４２  撮影モジュール
４３  異常検知モジュール
４４  異常解析モジュール
５０  位置検出部
６０  環境検出部
７０  ドライバー回路
８０  カメラ
９０  記憶部
９１  制御プログラム格納領域
９２  画像データ格納領域
９３  色見本データ格納領域
９４  異常参照データ格納領域
９５  １次スクリーニングデータ格納領域
１００  無線通信部
【要約】
【課題】一定の広い領域に分布された多数の分析対象のうち、一部にでも異常がある場合には、それを素早く、かつ、正確に把握することの可能なシステムを提供する。
【解決手段】本発明の異常検知システム１は、空撮装置２と、コントローラ３とを備える。空撮装置２の制御部４０は、撮影モジュール４２を実行し、一定の広い領域に分布された複数の分析対象をまとめて空撮する。続いて、制御部４０は、異常検知モジュール４３を実行し、撮影モジュール４２の実行によって広い領域にわたって空撮された第１撮影画像に基づいて、一定の広い領域における一部の分析対象の異常を検知する。そして、異常検知手段により異常が検知された場合、制御部４０は、再び撮影モジュール４２を実行し、異常と検知された分析対象の周辺に絞って空撮する。
【選択図】図１【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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