(57)【要約】      （修正有）【課題】無人航空機（ドローン）を利用した最適な漁業支援システムを確立し、提供する。【解決手段】漁業支援システムは、漁船に搭載された漁船側制御装置１１と、漁船側無線送受信装置１２を搭載しており、無人航空機（ドローン）には航空機側制御装置２１と、漁船側無線送受信装置１１との間でデータの送受信を行う航空機側無線送受信装置２２と、無人航空機（ドローン）の位置を把握して航空機側制御装置２１に入力する航空機位置把握装置２７と、水面を撮影し得られた画像データを航空機側制御装置２１に入力する撮像装置２３、２４とを備えている。航空機側制御装置２１は、撮像装置２３，２４から得た画像データから魚群を検出し、検出した魚群と航空機位置把握装置２７から得られる時の無人航空機（ドローン）の位置とを関連させたデータを、航空機側無線送受信装置２２及び漁船側無線送受信装置１２を介して漁船側制御装置１１へ送るように構成する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
漁船に搭載された漁船側制御装置と、前記漁船に搭載された漁船側無線送受信装置と、無人航空機に搭載された航空機側制御装置と、前記無人航空機に搭載されており前記漁船側無線送受信装置との間でデータの送受信を行う航空機側無線送受信装置と、前記無人航空機に搭載されており該無人航空機の位置を把握して前記航空機側制御装置に入力する航空機位置把握装置と、前記無人航空機に搭載されており水面を撮影し得られた画像データを前記航空機側制御装置に入力する撮像装置とを備えており、前記航空機側制御装置は、前記撮像装置から得た画像データから魚群を検出し、該検出した魚群と前記航空機位置把握装置から得られるその時の前記無人航空機の位置とを関連させたデータを、前記航空機側無線送受信装置及び前記漁船側無線送受信装置を介して前記漁船側制御装置へ送るように構成されていることを特徴とする無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項２】
前記航空機側制御装置は、魚群高確率遭遇エリアを発見するように構成されており、該発見した魚群高確率遭遇エリア内において魚群の検出を行うように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項３】
前記航空機側制御装置は、前記無人航空機を静止した状態で前記撮像装置から得られる動画画像データから背景差分法により魚群を検出するように構成されていることを特徴とする請求項１又は２に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項４】
前記航空機側制御装置は、連続撮影された１つのフレームと次のフレームと間で色度に変化があったピクセルのクラスタが楕円近似であるか否かを判別して魚群を検出するように構成されていることを特徴とする請求項３に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項５】
前記航空機側制御装置は、前記楕円近似クラスタの長径の長さが所定値以上でありかつ複数の前記楕円近似クラスタが隣接しているか否かを判別して魚群を検出するように構成されていることを特徴とする請求項４に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項６】
前記航空機側制御装置は、前記楕円近似クラスタの群の外周を楕円近似しかつ該楕円近似したクラスタ群の面積を求めて魚群の規模を検出するように構成されていることを特徴とする請求項４又は５に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項７】
前記航空機側制御装置は、前記楕円近似クラスタの長径が所定範囲にあるか又は該楕円近似クラスタの短径と長径との比（短径／長径）が所定値以下であるか否かを判別して魚種の判定を行うように構成されていることを特徴とする請求項４から６のいずれか１項に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項８】
前記航空機側制御装置は、連続撮影期間の画像毎の魚群の中心点から求めた回帰直線の傾きから魚群の移動方向を求めるように構成されていることを特徴とする請求項３から７のいずれか１項に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項９】
前記航空機側制御装置は、連続撮影開始時の魚群の中心点及び連続撮影終了時の魚群の中心点間の直線距離と、連続撮影期間とから魚群の移動速度を求めるように構成されていることを特徴とする請求項３から８のいずれか１項に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項１０】
前記無人航空機は、海面温度を測定する温度センサと植物プランクトン濃度を測定する海色センサとを備えており、前記航空機側制御装置は、前記温度センサが測定した海面温度と前記海色センサが測定した植物プランクトン濃度とから魚群高確率遭遇エリアを発見するように構成されていることを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項１１】
前記航空機側制御装置は、前記温度センサが測定した海面温度と、前記海面温度に基づく海面温度勾配と、前記海色センサが測定した植物プランクトン濃度とから魚群高確率遭遇エリアを発見するように構成されていることを特徴とする請求項１０に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項１２】
前記漁船に搭載されており該漁船の位置を把握して前記漁船側制御装置に入力する漁船位置把握装置をさらに備えており、前記漁船側制御装置は、前記漁船位置把握装置から得られる前記漁船の位置と前記航空機位置把握装置から得られる前記無人航空機の位置とから前記漁船及び前記無人航空機間の距離を算出し、該算出した距離が所定地を超えた場合に前記無人航空機に前記漁船への帰巣を指示するように構成されていることを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項１３】
前記撮像装置は、明状態で使用される可視光カメラと暗状態で使用される赤外線カメラとを備えていることを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項１４】
前記航空機側制御装置は、前記無人航空機のバッテリの充電量が低下した場合は該無人航空機を前記漁船へ帰巣させるように構成されていることを特徴とする請求項１から１３のいずれか１項に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【請求項１５】
前記航空機側制御装置は、あらかじめ設定されたトランセクト航路に沿って前記無人飛行機を飛行させるように構成されていることを特徴とする請求項１から１４のいずれか１項に記載の無人航空機を用いた漁業支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無人航空機を用いて魚群の探索及び検出を行うことにより漁業を支援する、無人航空機を用いた漁業支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
漁船による漁業は、一般的に、「漁場移動」→「魚群探索」→「漁獲操業」→「水揚げ」なる手順を経て行われている。この手順において「魚群探索」は、漁師の経験則によって決めた位置において、魚群探知機を使用して魚群の存在、その魚種及び規模を判別して行われる。この魚群探知機による測定の結果、操業対象の魚群が存在しない場合は、漁場移動に戻り、再度魚群探知機による魚群探索を行うことが繰り返される。
【０００３】
このため、広範囲の漁場において魚群を確実に探索するためには、多数回の移動及び探索を行うか、多数の漁船による船団規模での操業が必要となり、費用面及び環境面の両面に対して無駄が多く問題となっている。今後、環境に配慮したブルーエコノミーを達成するためにも、漁業手順の省力化が急務である。
【０００４】
特にサンマ漁等の漁業においては、魚群の発見を効率化することが、漁獲高の増加に大きく関係し、このため、自船が操業している地点から、遠隔の魚群位置の変動を可視化すること、さらに魚群探知機による探索航走時に、それより広域において魚群探索を実施することで、操業候補地を複数地点把握することが、操業の効率化に直結すると期待される。
【０００５】
近年、カメラを搭載した無人航空機を魚群探索に利用可能であることが提案されている（例えば特許文献１〜３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特表２０１２−５２４６９５号公報
【特許文献２】特表２０１３−５３９７２９号公報
【特許文献３】特許第５２１４５９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
これら特許文献１〜３には、無人航空機の回収方法、無人航空機によるライン捕捉方法及び無人航空機の無線制御方法についての記載があるものの、無人航空機をどのように用いて魚群探索等の漁業支援を行うかについての具体的な構成については、何等開示がない。
【０００８】
従って本発明の目的は、無人航空機を利用した最適な漁業支援システムを確立することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明によれば、無人航空機を用いた漁業支援システムは、漁船に搭載された漁船側制御装置と、漁船に搭載された漁船側無線送受信装置と、無人航空機に搭載された航空機側制御装置と、無人航空機に搭載されており漁船側無線送受信装置との間でデータの送受信を行う航空機側無線送受信装置と、無人航空機に搭載されておりこの無人航空機の位置を把握して航空機側制御装置に入力する航空機位置把握装置と、無人航空機に搭載されており水面を撮影し得られた画像データを航空機側制御装置に入力する撮像装置とを備えている。航空機側制御装置は、撮像装置から得た画像データから魚群を検出し、検出した魚群と航空機位置把握装置から得られるその時の無人航空機の位置とを関連させたデータを、航空機側無線送受信装置及び漁船側無線送受信装置を介して漁船側制御装置へ送るように構成されている。
【００１０】
無人航空機に搭載の撮像装置により水面を撮像して画像データを取得し、その取得した画像データから魚群を検出し、検出した魚群とその時の無人航空機の位置とを関連させたデータを漁船へ送信するように構成されているため、漁船側はいくつかの指示を発するのみで遠隔の魚群を自動的に発見することが可能となる。自然界においては、海鳥が上空からの魚群の探索を行っており、本発明では、高機動性の小型の無人航空機（ドローン）を用いてこれに倣った漁業支援システムを構築しているため、漁業の省力化及び効率化が図ることができる。
【００１１】
航空機側制御装置は、魚群高確率遭遇エリアを発見するように構成されており、この発見した魚群高確率遭遇エリア内において魚群の検出を行うように構成されていることが好ましい。
【００１２】
航空機側制御装置は、無人航空機を静止した状態で撮像装置から得られる動画画像データから背景差分法により魚群を検出するように構成されていることが好ましい。
【００１３】
この場合、航空機側制御装置は、連続撮影された１つのフレームと次のフレームと間で色度に変化があったピクセルのクラスタが楕円近似であるか否かを判別して魚群を検出するように構成されていることがより好ましい。
【００１４】
航空機側制御装置は、楕円近似クラスタの長径の長さが所定値以上でありかつ複数の楕円近似クラスタが隣接しているか否かを判別して魚群を検出するように構成されていることもより好ましい。
【００１５】
航空機側制御装置は、楕円近似クラスタの群の外周を楕円近似しかつ該楕円近似したクラスタ群の面積を求めて魚群の規模を検出するように構成されていることも好ましい。
【００１６】
航空機側制御装置は、楕円近似クラスタの長径が所定範囲にあるか又は楕円近似クラスタの短径と長径との比（短径／長径）が所定値以下であるか否かを判別して魚種の判定を行うように構成されていることも好ましい。
【００１７】
連続撮影期間の画像毎の魚群の中心点から求めた回帰直線の傾きから魚群の移動方向を求めるように構成されていることも好ましい。
【００１８】
連続撮影開始時の魚群の中心点及び連続撮影終了時の魚群の中心点間の直線距離と、連続撮影期間とから魚群の移動速度を求めるように構成されていることも好ましい。
【００１９】
無人航空機は、海面温度を測定する温度センサと植物プランクトン濃度を測定する海色センサとを備えており、航空機側制御装置は、温度センサが測定した海面温度と前記海色センサが測定した植物プランクトン濃度とから魚群高確率遭遇エリアを発見するように構成されていることも好ましい。
【００２０】
航空機側制御装置は、温度センサが測定した海面温度と、海面温度に基づく海面温度勾配と、海色センサが測定した植物プランクトン濃度とから魚群高確率遭遇エリアを発見するように構成されていることも好ましい。
【００２１】
漁船に搭載されており漁船の位置を把握して漁船側制御装置に入力する漁船位置把握装置をさらに備えており、漁船側制御装置は、漁船位置把握装置から得られる漁船の位置と航空機位置把握装置から得られる無人航空機の位置とから漁船及び無人航空機間の距離を算出し、算出した距離が所定地を超えた場合に無人航空機に漁船への帰巣を指示するように構成されていることも好ましい。
【００２２】
撮像装置は、明状態で使用される可視光カメラと暗状態で使用される赤外線カメラとを備えていることも好ましい。
【００２３】
航空機側制御装置は、無人航空機のバッテリの充電量が低下した場合はこの無人航空機を漁船へ帰巣させるように構成されていることも好ましい。
【００２４】
航空機側制御装置は、あらかじめ設定されたトランセクト航路に沿って無人飛行機を飛行させるように構成されていることも好ましい。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、漁船側はいくつかの指示を発するのみで遠隔の魚群を自動的に発見することが可能となる。自然界においては、海鳥が上空からの魚群の探索を行っており、本発明では、高機動性の小型の無人航空機（ドローン）を用いてこれに倣った漁業支援システムを構築しているため、漁業の省力化及び効率化が図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の漁業支援システムの一実施形態における全体構成を概略的に示す図である。
【図２】図１の実施形態における漁船及びドローンの電気的構成を概略的に示すブロック図である。
【図３】図１の実施形態における漁船の制御動作の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図４ａ】図１の実施形態におけるドローンの制御動作の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図４ｂ】図１の実施形態におけるドローンの制御動作の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図４ｃ】図１の実施形態におけるドローンの制御動作の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図５】図４ａ及び４ｂに示す魚群高確率遭遇エリア探索処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図６】図４ｃに示す魚群及び魚種の判別処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図７】ライントランセクト法による航路を説明する図である。
【図８】海面水温について好適水温域及び好適水温勾配域の抽出処理を説明する図である。
【図９】植物プランクトン濃度について好適濃度域の抽出処理を説明する図である。
【図１０】好適水温域、好適水温勾配域及び好適濃度域から魚群高確率遭遇エリアを抽出する処理を説明する図である。
【図１１】漁船側制御装置のディスプレイ上に表示される画像の一例を示す図である。
【図１２】本発明の漁業支援システムの他の実施形態における魚群の移動方向及び移動速度の算出方法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
図１は本発明の漁業支援システムの一実施形態における全体構成を概略的に示しており、図２はこの漁業支援システムにおける漁船側及びドローン側の電気的構成を概略的に示している。
【００２８】
図１において、１０は例えばサンマ漁の漁船、２０はこの漁船１０を基地として発進する無線操縦式無人航空機であるドローンをそれぞれ示している。本実施形態におけるドローン２０は、空中静止可能な回転翼機である。
【００２９】
図２に示すように、漁船１０には、この漁業支援システムにおいて漁船側の制御を行う漁船側制御装置１１と、この漁船側制御装置１１に接続されており、ドローン側無線送受信装置２２との間で例えばＩＥＥＥ８０２．１６−２００４規格の無線ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）によるデータ通信を行うための漁船側無線送受信装置１２と、漁船１０の位置を取得するためのＧＰＳ（グローバルポジショニング）装置１３とが設けられている。漁船側制御装置１１は、デジタルコンピュータ１１ａ、例えば液晶等によるディスプレイ部１１ｂ及び操作部１１ｃを備えている。ディスプレイ部１１ｂ及び操作部１１ｃは互いに独立した構成で設けても良いし、タッチパネル式液晶ディスプレイを用いれば、一体化構成としても良い。漁船側無線送受信装置１２は、無線部１２ａ及びアンテナ１２ｂを備えている。漁船側制御装置１１は、ウェブ上のマップサービスから地図情報を取得できるように構成しても良い。例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）によりスマートフォンと接続しウェブ上のマップサービスから地図情報を取得してディスプレイ部１１ｂに表示するように構成しても良い。また、人工衛星ＮＯＡＡのデータベースから海水温分布等の海洋情報を取得するように構成しても良い。
【００３０】
ドローン２０には、この漁業支援システムにおいてドローン側の制御を行うドローン側制御装置２１と、このドローン側制御装置２１に接続されており、漁船側無線送受信装置１２との間で上述の無線ＬＡＮによるデータ通信を行うためのドローン側無線送受信装置２２と、明るい環境下で動画撮影を行うための高性能偏光フィルタ付きの超広角（例えば焦点距離０．０２ｍ程度）の可視光デジタルカメラ２３と、暗い環境下で動画撮影を行うための超広角の赤外線デジタルカメラ２４と、海面の温度を測定するための高分解能放射計２５と、海面の特定スペクトルを検出して植物プランクトン濃度を測定するための海色センサ２６と、ドローン２０の位置を取得するためのＧＰＳ装置２７とが設けられている。ドローン側制御装置２１は、デジタルコンピュータ２１ａを備えている。ドローン側無線送受信装置２２は、無線部２２ａ及びアンテナ２２ｂを備えている。
【００３１】
高分解能放射計２５は、海表面温度に応じて定まる、海水面からの反射光の赤外線成分を測定するものであり、その測定値から海面温度を推定することができる。海色センサ２６は、海水面からの反射光のスペクトル分析を行うことにより、植物プランクトンが含有している光合成色素でありクロロフィルａの濃度を検出するものであり、その測定値から海面の植物プランクトン濃度を推定することができる。
【００３２】
図３は本実施形態における漁船側の制御動作の流れを概略的に示しており、図４ａ〜４ｃ、図５及び図６は本実施形態におけるドローン側の制御動作の流れを概略的に示している。以下、これらの図を用いて本実施形態における漁船１０及びドローン２０の制御動作を詳細に説明する。
【００３３】
最初に、図３を用いて、漁船１０に搭載された漁船側制御装置１１の動作を説明する。システムが起動されると、まず、ドローン２０の動作の初期設定が行われる（ステップＳ１）。この場合の初期設定の内容は、ドローン２０によるライントランセクト法に基づいた航路の設定及びドローン２０の航行高度の設定を含んでいる。ライントランセクト法は、よく知られているように、調査対象域にラインを引き、そのライン上又はラインから一定の範囲内の生物について調査する手法であり、ここでは、図７に示すように、トランセクト航路７０、トランセクト開始点７１の位置情報、及びトランセクト終了点７２の位置情報がそれぞれ初期設定される。ドローン２０の航行高度を設定することにより、トランセクトラインのライン幅が決定される。即ち、ライン幅ａ（ｍｍ）は、ａ＝２ｆ／ｃｏｔ（α／４）で決定される。ただし、ｆは航行高度（ｍｍ）、αは画角（°）であり、この画角αはカメラのセンサの大きさを２４√１３（ｍｍ）とすると、α＝２ｔａｎ−１（２４√１３／ｆ）である。
【００３４】
なお、調査対象域、並びにトランセクト航路７０、トランセクト開始点７１の位置情報、及びトランセクト終了点７２の位置情報は、本システムの操作者が過去の実績や経験に基づいて決定しても良いし、人工衛星ＮＯＡＡから受信した海面水温分布に基づいた好適水温域から決定しても良いし、両者を併用しても良い。
【００３５】
次いで、この初期設定内容がドローン２０に送信され（ステップＳ２）、オペレータの操作により、ドローン２０へ離陸指示が送信される（ステップＳ３）。
【００３６】
漁船１０及びドローン２０は、ＧＰＳ装置１３及び２７によりそれぞれ位置情報を定期的に取得している。この取得したドローン２０の位置情報を受信し、これと取得した漁船１０の位置情報とから漁船１０及びドローン２０間の距離が算出される（ステップＳ４）。
【００３７】
次いで、この算出された距離が所定値、例えば漁船１０及びドローン２０間の通信限界である２．５ｋｍを超えたか否かを判別される（ステップＳ５）。超えていないと判別された場合（ＮＯの場合）は、ドローン２０に対する強制的な帰巣指示が出ているか否かが判別される（ステップＳ６）。帰巣指示が出ていないと判別された場合（ＮＯの場合）は、ステップＳ４に戻り、ステップＳ４〜Ｓ６の処理が繰り返される。帰巣指示が出ていると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、帰巣指示信号がドローン２０へ送信される（ステップＳ７）。これにより、ドローン２０は漁船１０への帰巣を開始する（図４ｂのステップＳ２５）。
【００３８】
ステップＳ５において、距離が所定値を超えていると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、ステップＳ７へ進み、帰巣指示信号がドローン２０へ送信される。これにより、ドローン２０は漁船１０への帰巣を開始する（図４ｂのステップＳ２５）。
【００３９】
次に、図４ａ〜４ｃ、図５及び図６を用いて、ドローン２０に搭載されたドローン側制御装置２１の動作を説明する。システムが起動されると、漁船１０から送信された初期設定の内容が受信され（図４ａのステップＳ１１）、デジタルコンピュータ２１ａ内のメモリに記憶される。
【００４０】
次いで、漁船１０側から離陸指示があったか否かが判別される（ステップＳ１２）。離陸指示有りと判別された場合（ＹＥＳの場合）のみ、離陸動作を行う（ステップＳ１３）。ドローン２０は、離陸後、トランセクト開始点７１に向かって飛行する。
【００４１】
次いで、強制的な帰巣指示が出ているか否かが判別される（ステップＳ１４）。帰巣指示が出ていないと判別された場合（ＮＯの場合）は、魚群に高確率で遭遇するエリアの探索処理が行われる（ステップＳ１５）。従って、この魚群高確率遭遇エリア探索処理は、ドローン２０が飛行を開始すると直ちに開始され、飛行中に継続して実施されることとなる。
【００４２】
ステップＳ１４において、帰巣指示が出ていると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、ドローン２０の帰巣が開始され（図４ｂのステップＳ２５）、漁船１０に着陸して（ステップＳ２６）、この漁業支援システムの処理が終了する。
【００４３】
ステップＳ１５における魚群高確率遭遇エリア探索処理が図５に示されている。
【００４４】
まず、ドローン２０に搭載されている高分解能放射計２５によって海面水温が測定される（ステップＳ１００）と共に、同じくドローン２０に搭載されている海色センサ２６によって海面の色度が検出されて植物プランクトン濃度が測定される（ステップＳ１０６）。具体的には、カメラの画角に合わせたアスペクト比（単なる一例であるが、例えばアスペクト比１６：９）とした領域全体をマトリクス状に並んだ複数のグリッド（例えば８０個のグリッド）に分割し、各グリッド内で高分解能放射計２５の測定値から推測された海面水温がヒストグラム化され、その最頻値がそのグリッドの水温として算出され、メモリに記憶される。図８（Ａ）は複数グリッドに分割された領域内の海面水温測定データを数値に応じた階調で表しており、図８（Ｂ）はグリッド水温を数値に応じた階調で表している。
【００４５】
海色センサ２６によって測定された植物プランクトン濃度についても同様にヒストグラム化され、その最頻値がそのグリッドの植物プランクトン濃度として算出され、メモリに記憶される。図９（Ａ）は複数グリッドに分割された領域内の植物プランクトン濃度測定データを数値に応じた階調で表しており、図９（Ｂ）はグリッド濃度を数値に応じた階調で表している。
【００４６】
次いで、このように算出されたグリッド水温が所定温度範囲内にあるか否かが判別される（ステップＳ１０１）。具体的には、グリッド水温が例えば１４．６〜１５．４℃の範囲内にあるか否かが判別される。
【００４７】
グリッド水温が所定温度範囲内にあると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、そのグリッドが好適水温域であると判断される（ステップＳ１０２）。グリッド水温が所定温度範囲内にないと判別された場合（ＮＯの場合）は、ステップＳ１００及びＳ１０６へ戻り、上述の処理が繰り返される。図８（Ｃ）はグリッド水温が所定温度範囲内にある好適水温域のグリッドを表している。
【００４８】
ステップＳ１０２の処理に続いて、隣接するグリッド間の水温差分値が算出される（ステップＳ１０３）。次いで、算出された水温差分値が所定温度範囲にあるか否かが判別される（ステップＳ１０４）。具体的には、水温差分値が例えば０．８〜２．０℃の範囲内にあるか否かが判別される。
【００４９】
水温差分値が所定温度範囲内にあると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、そのグリッド周辺が好適水温勾配域であると判断され（ステップＳ１０５）、ステップＳ１０９へ進む。水温差分値が所定温度範囲内にないと判別された場合（ＮＯの場合）は、ステップＳ１００及びＳ１０６へ戻り、上述の処理が繰り返される。図８（Ｃ）は水温差分値が所定温度範囲内にある好適水温勾配域のグリッドをも表している。
【００５０】
一方、前述したようにステップＳ１０６において算出されたそのグリッドの植物プランクトン濃度であるグリッド濃度が所定範囲内にあるか否かが判別される（ステップＳ１０７）。具体的には、グリッド濃度が例えば０．２３〜３．９６ｍｇ・ｍ３の範囲内にあるか否かが判別される。
【００５１】
グリッド濃度が所定範囲内にあると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、そのグリッドが好適濃度域であると判断される（ステップＳ１０８）。グリッド濃度が所定範囲内にないと判別された場合（ＮＯの場合）は、ステップＳ１００及びＳ１０６へ戻り、上述の処理が繰り返される。図９（Ｃ）はグリッド濃度が所定範囲内にある好適濃度域のグリッドを表している。
【００５２】
ステップＳ１０５又はステップＳ１０８の処理に続いて、全グリッドについて好適水温域、好適水温勾配域及び好適濃度域の探索が行われたか否かが判別される（ステップＳ１０９）。全グリッドについて探索が行われていないと判別された場合（ＮＯの場合）は、ステップＳ１００及びＳ１０６へ戻り、上述の処理が繰り返される。
【００５３】
全グリッドについて探索が行われたと判別された場合（ＹＥＳの場合）は、好適なグリッド水温、好適なグリッド間水温勾配及び好適なグリッド濃度の重複するグリッドを検索する（ステップＳ１１０）。具体的には、図１０（Ａ）に示す好適水温域のグリッドと、図１０（Ｂ）に示す好適水温勾配域のグリッドと、図１０（Ｃ）に示す好適濃度域のグリッドとを、図１０（Ｄ）に示すように重ね合わせ、図１０（Ｅ）に示すように重複する率の高さに応じた階調で表示して重複率の高いグリッドを検索する。
【００５４】
次いで、重複率の高いグリッドがあるか否かを判別する（ステップＳ１１１）。具体的には、好適なグリッド水温、好適なグリッド間水温勾配及び好適なグリッド濃度の重複するグリッドの全てが重複するグリッドがあるか否かを判別する。
【００５５】
重複率の高いグリッドがあると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、魚群高確率遭遇エリア発見と判断する（ステップＳ１１２）。一方、重複率の高いグリッドがないと判別された場合（ＮＯの場合）は、ステップＳ１００及びＳ１０６へ戻り、上述の処理が繰り返される。
【００５６】
次いで、図４ａのステップＳ１６の処理へ進む。このステップＳ１６では、魚群高確率遭遇エリアを発見したか否かが判別され、エリア発見と判別された場合（ＹＥＳの場合）は、図４ｃのステップＳ２７へ進み、魚群及び魚種の探索処理を行う。この探索処理については、後述する。
【００５７】
エリア発見なしと判別された場合（ＮＯの場合）は、ドローン２０の現在位置がトランセクト開始地点７１（図７）であるか否かが判別される（ステップＳ１７）。トランセクト開始地点でないと判別された場合（ＮＯの場合）は、ステップＳ１５へ戻り、上述した処理を繰り返す。トランセクト開始地点であると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、トランセクト航路７０（図７）に沿った飛行が開始される（ステップＳ１８）。
【００５８】
次いで、ステップＳ１５と同様の前述した魚群高確率遭遇エリア探索処理を行う（図４ｂのステップＳ１９）。その後、魚群高確率遭遇エリアを発見したか否かが判別される（ステップＳ２０）。エリア発見と判別された場合（ＹＥＳの場合）は、図４ｃのステップＳ２７へ進み、魚群及び魚種の探索処理を行う。この探索処理については、後述する。
【００５９】
エリア発見なしと判別された場合（ＮＯの場合）は、強制的な帰巣指示が出ているか否かが判別される（ステップＳ２１）。帰巣指示が出ていると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、ドローン２０の帰巣が開始され（図４ｂのステップＳ２５）、漁船１０に着陸して（ステップＳ２６）、この漁業支援システムの処理が終了する。ステップＳ２１において、帰巣指示が出ていないと判別された場合（ＮＯの場合）は、ドローン２０に搭載されているバッテリの充電量が閾値以下に低下しているか否かが判別される（ステップＳ２２）。
【００６０】
ステップＳ２２において、バッテリ充電量低下と判別された場合（ＹＥＳの場合）は、漁船側制御装置１１のディスプレイ部１１ｂに「バッテリ充電量低下」とする警告を表示させると共に、ドローン２０の帰巣が開始され（ステップＳ２５）、漁船１０に着陸して（ステップＳ２６）、この漁業支援システムの処理が終了する。実際には、そのときのバッテリ充電量を検出し、フル充電時の２０％以下となった場合に帰巣となる。また、バッテリ充電量がフル充電時の５０％以下となった場合に、その旨を漁船１０に通知するように構成しても良い。
【００６１】
ステップＳ２２において、バッテリ充電量低下なしと判別された場合（ＮＯの場合）は、ドローン２０の現在位置がトランセクト終了点７２（図７）であるか否かが判別される（ステップＳ２３）。トランセクト終了地点でないと判別された場合（ＮＯの場合）は、ステップＳ１９へ戻り、上述した処理を繰り返す。トランセクト終了地点であると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、トランセクト飛行を終了し（ステップＳ２４）、ドローン２０の帰巣が開始され（ステップＳ２５）、漁船１０に着陸して（ステップＳ２６）、この漁業支援システムの処理が終了する。
【００６２】
図４ａのステップＳ１６又は図４ｂのステップＳ２０において、魚群高確率遭遇エリアを発見したと判別された場合（ＹＥＳの場合）は、図４ｃの処理へ進む。まず、発見した魚群高確率遭遇エリアにおいてドローン２０が空中に静止（ホバリング）した状態で海面の連続撮影（動画撮影）が開始される（ステップＳ２７）。その際に、明るい環境下であるか否かが判別される（ステップＳ２８）。明状態であると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、高性能偏光フィルタ付きの可視光デジタルカメラ２３が使用され（ステップＳ２９）、明状態ではない（暗状態）と判別された場合（ＮＯの場合）は、超広角の赤外線デジタルカメラ２４が使用される（ステップＳ３０）。これにより、撮影環境状態による魚群判別能の低下を防ぐことができる。
【００６３】
次いで、撮影して得られた動画データから魚群及び魚種の判別処理が行われる（ステップＳ３１）。
【００６４】
このステップＳ３１の魚群及び魚種判別処理が図６に示されている。
【００６５】
まず、撮影した動画データの１フレームの１つのピクセル（画素）について、サンマ、サバ又はカタクチイワシ等の体表面の反射光が有しているとされている波長５３０ｎｍの光が含まれているか否かが判別される（ステップＳ２００）。含まれていないと判別された場合（ＮＯの場合）は、後述するステップＳ２０４へ進む。波長５３０ｎｍの光が含まれていると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、隣接するフレームの互いに対応するピクセル間で光の色度や明度に変化があったか否かを判別する（ステップＳ２０１）。即ち、背景差分法を用いた二値化処理を行い、背景であるのか否かの認識を行う。より詳しくは、連続撮影されたｎ枚目のフレームとｎ＋１枚目のフレームとの色度（ＲＧＢ比）を対応する１ピクセル毎に比較して変化があったかどうか判別する。
【００６６】
ステップＳ２０１において、変化があったと判別された場合（ＹＥＳの場合）は、そのピクセルの値を背景ではなく移動物体等であることを表す「１」とし（ステップＳ２０２）、変化がなかったと判別された場合（ＮＯの場合）は、そのピクセルの値を背景であることを表す「０」とする（ステップＳ２０３）。
【００６７】
次いで、フレームの全てのピクセルについて上述の比較を行ったか否かが判別される（ステップＳ２０４）。全ピクセルの比較がなされていないと判別された場合（ＮＯの場合）は、ステップＳ２００へ戻り、以後の処理を繰り返す。
【００６８】
ステップＳ２０４において全ピクセルの比較がなされたと判別された場合（ＹＥＳの場合）は、背景ではなく移動物体等である「１」のピクセルの総数が３２０万個以上であるか否かが判別される（ステップＳ２０５）。このステップＳ２０５はノイズ除去のために設けられている。
【００６９】
「１」ピクセルの総数が３２０万個以上ではないと判別された場合（ＮＯの場合）は、移動物体発見ではないと推測されるため、魚群発見なしと判断し（ステップＳ２０６）、この魚群及び魚種の判別のステップＳ３１の処理を終了して次の図４ｃのステップＳ３２へ進む。一方、「１」ピクセルの総数が３２０万個以上であると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、「１」ピクセルのクラスタが移動物体を構成していると判断し、そのクラスタが楕円近似クラスタであるか否かが判別される（ステップＳ２０７）。
【００７０】
楕円近似クラスタではないと判別された場合（ＮＯの場合）は、その移動物体が魚ではないと推測されるため、魚群発見なしと判断し（ステップＳ２０６）、図４ｃのステップＳ３２へ進む。一方、楕円近似クラスタであると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、そのクラスタの楕円の長径が１７ｃｍ以上であるか否かが判別される（ステップＳ２０８）。
【００７１】
１７ｃｍ以上ではないと判別された場合（ＮＯの場合）は、その移動物体が魚ではないと推測されるため、魚群発見なしと判断し（ステップＳ２０６）、図４ｃのステップＳ３２へ進む。一方、１７ｃｍ以上であると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、そのクラスタは魚であると判断できるが、そのクラスタの周囲のクラスタが魚群を構成しているかどうかの判断が必要となる。
【００７２】
このため、互いに隣接するクラスタとの距離が、そのクラスタの楕円の長径未満であるか否かがまず判別される（ステップＳ２０９）。クラスタ間距離がクラスタの長径未満ではない、以上であると判別された場合（ＮＯの場合）は、そのクラスタ群が魚群ではないと推測されるため、魚群発見なしと判断し（ステップＳ２０６）、図４ｃのステップＳ３２へ進む。一方、クラスタ間距離がそのクラスタの長径未満であると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、３つ以上のクラスタが互いに隣接しているか否かが判別される（ステップＳ２１０）。３クラスタ以上が互いに隣接していないと判別された場合（ＮＯの場合）は、そのクラスタ群が魚群ではないと推測されるため、魚群発見なしと判断し（ステップＳ２０６）、図４ｃのステップＳ３２へ進む。一方、３クラスタ以上が互いに隣接していると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、それらクラスタ群が魚群であると判断される（ステップＳ２１１）。即ち、魚体であると判別されたクラスタの楕円長径未満の距離で互いに隣接し、かつ３つ以上のクラスタが互いに隣接しているクラスタ群を魚群と判断している。
【００７３】
次いで、このクラスタ群の外周が楕円近似され（ステップＳ２１２）、その面積の算出、魚種の判定及び魚群の位置取得が行われ（ステップＳ２１３）、この魚群及び魚種の判別のステップＳ３１の処理を終了し、図４ｃのステップＳ３２へ進む。
【００７４】
魚群（クラスタ群）の面積は、近似された楕円の面積の公式から算出される。即ち、クラスタ群の楕円の長径をａ、短径をｂとすれば、魚群の面積Ｓは、Ｓ＝πａｂで近似的に求めることができる。
【００７５】
魚種の判定は、例えば、魚体に関する楕円近似クラスタの長径（魚体長）が１７〜３５ｃｍであるか、又は魚体に関する楕円近似クラスタの短径／長径比が０．１以下である場合はサンマであると判定する。また、魚群を表すクラスタ群の楕円近似面積と、そのクラスタ群内のクラスタの数との比であるクラスタ数／クラスタ群面積が３．５／１００（匹／ｍ２）以上である場合はその魚群がサンマ魚群であると判定する。
【００７６】
図４ｃのステップＳ３２においては、魚群が発見されたか否かが判別される。魚群が発見されなかったと判別された場合（ＮＯの場合）は、ステップＳ３６へ進み、フレームアウトであるか否かが判別される。
【００７７】
ステップＳ３２において、魚群が発見されたと判別された場合（ＹＥＳの場合）は、魚種が判定されたか否かが判別される（ステップＳ３３）。魚種も判定されたと判別された場合（ＹＥＳの場合）は、算出された魚群面積、ＧＰＳ装置２７によって取得された魚群の位置、及び判定された魚種の情報が漁船１０へ送信される（ステップＳ３４）。魚種判定なしと判別された場合（ＮＯの場合）は、算出された魚群面積及びＧＰＳ装置２７によって取得された魚群の位置のみの情報が漁船１０へ送信される（ステップＳ３５）。
【００７８】
その後、定点からの連続撮影しているフレームから魚群が外部へ出たか否かが判別される（ステップＳ３６）。このフレームアウトは、より詳細には、クラスタ群として楕円近似された魚群の中心点がカメラの画角であるフレームから外れた瞬間として定義される。フレームアウトしていないと判別された場合（ＮＯの場合）は、ステップＳ２８へ戻り、以降の処理が繰り返される。
【００７９】
フレームアウトしたと判別された場合（ＹＥＳの場合）は、定点における撮影が終了となり、ドローン２０の移動が再開される。その際、まず、トランセクト飛行が再開可能であるか否かが判別され（ステップＳ３７）、トランセクト飛行が再開可能ではないと判別された場合（ＮＯの場合）は、ドローン２０の帰巣が開始され（図４ｂのステップＳ２５）、漁船１０に着陸して（ステップＳ２６）、この漁業支援システムの処理が終了する。
【００８０】
トランセクト飛行が再開可能であると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、現在のドローン２０の位置がトランセクト範囲外であるか否かが判別される（ステップＳ３８）。ドローン２０の位置がトランセクト航路７０の範囲外であると判別された場合（ＹＥＳの場合）は、図４ａのステップＳ１７へ進んで上述した処理が繰り返され、トランセクト航路７０の範囲内であると判別された場合（ＮＯの場合）は、図４ｂのステップＳ１９へ進んで上述した処理が繰り返される。
【００８１】
次に本実施形態の漁業支援システムの操作について説明する。操作者が、本システムの起動、ドローン２０のライントランセクト法による航路の設定及びドローン２０の航行高度の初期設定、及びドローン２０の離陸指示を行うと、ドローン２０は自動的に漁船１０から離陸し、指示されたトランセクト開始点ヘ自動的に進み、トランセクト航路を飛行して魚群及び魚種を検出し、漁船１０に魚群の発見、魚群の規模、魚種及びその位置を報告する。魚群及び魚種の検出は、離陸直後から開始される。ドローンから得られたこれら情報は、漁船側制御装置１１のディスプレイ部１１ｂ上に表示される。
【００８２】
図１１はこの場合に漁船側制御装置１１のディスプレイ部１１ｂ上に表示される画像の一例を示している。ただし、ここでは、後述する他の実施形態において検出される魚群の移動方向及び移動速度も合わせて表示されている。同図において、１１０は漁船１０の位置、１１１はドローン２０の位置、１１２は設定されたトランセクト航路７０、１１３は設定されたトランセクト開始点７１、１１４は設定されたトランセクト終了点７２、１１５は人工衛星ＮＯＡＡから受信した海面水温分布表示エリア、１１６は発見された魚群高確率遭遇エリア、１１７は発見された魚群を表すアイコンである。この画面上でＮＯＡＡによる海面水温分布表示エリア１１５以外のエリアは、ＮＯＡＡデータが取得できなかった領域又は調査対象域外を示している。魚群のアイコン１１７は、その規模に応じた大きさを有している。この魚群に関する魚群規模、移動方向、移動速度及び発見時刻等の種々の情報は、画面上の魚群を選択することで、１１８に示すようにポップアップして表示される。また、飛行中のドローン情報、例えば飛行時間、漁船１０とドローン２０との距離、並びにバッテリ充電量、通信電波強度低下及び諸トラブルの発生等のドローン状態は漁船１０のアイコン１１０の下方の領域１１９に表示される。
【００８３】
なお、ドローン２０は、トランセクト航路の終点まで飛行して探索が終了すると漁船１０へ自動的に帰巣する。ただし、漁船側から強制的な帰巣指示が出された場合、漁船１０との距離が開きすぎた場合、及びバッテリの充電量が所定値より低下した場合に帰巣する。
【００８４】
以上詳細に説明したように、本実施形態によれば、ドローン２０に搭載した可視光デジタルカメラ２３又は赤外線デジタルカメラ２４によって海水面を動画撮影して動画画像データを取得し、その取得した動画画像データから背景差分法を用いて魚群を検出し、検出した魚群の位置とドローンの位置とを紐づけしたデータを漁船１０へ送信するように構成されているため、漁船１０側は初期設定や離陸指示等のいくつかの指示を発するのみで遠隔の魚群を自動的に発見することが可能となる。このように、海鳥が上空から魚群の探索を行うことに倣ってドローン２０を用いた漁業支援システムを構築することにより、漁業の省力化及び効率化が図ることができる。また、本実施形態では、高分解能放射計２５及び海色センサ２６を用いて好適水温域、好適水温勾配域及び植物プランクトンの好適濃度域を発見し、その魚群高確率遭遇エリアでドローン２０を静止させ定点連続撮影を行い魚群の検出を行っているので、効率よく魚群を発見することが可能となる。
【００８５】
次に、本発明の漁業支援システムの他の実施形態について説明する。本実施形態は、ドローンが魚群の移動方向及び移動速度をもさらに探索するものであり、本実施形態のその他の構成、動作及び作用効果は、図１〜図１１の実施形態の場合と全く同様である。
【００８６】
本実施形態においては、定点連続撮影における各画像の魚群の中心点の移動方向と移動速度とから魚群の移動方向及び移動速度を算出し、算出した移動方向及び移動速度を漁船側制御装置１１に送信している。
【００８７】
より詳細には、前述した実施形態の図４ｃのステップＳ３６において、フレームアウトしたと判別された際に定点連続撮影を終了して移動撮影しているが、本実施形態においては、定点連続撮影開始の画像とフレームアウトして定点連続撮影終了の画像との間で魚群の中心点間の直線距離を連続撮影時間で割ることにより、魚群の移動速度が算出される。即ち、魚群の移動速度Ｖは、
Ｖ＝√｛（Ｘ-ｎ＋ｉ−Ｘｎ）２＋（Ｙｎ＋ｉ−Ｙｎ）２｝／（Ｔｎ＋ｉ−Ｔｎ）
から算出される。ただし、Ｖは魚群の移動速度（ｍ／ｓｅｃ）、（Ｘｎ，Ｙｎ）は定点連続撮影開始時の魚群の位置座標、（Ｘｎ＋ｉ，Ｙｎ＋ｉ）は定点連続撮影終了時の魚群の位置座標、Ｔｎは定点連続撮影開始時の時刻、Ｔｎ＋ｉは定点連続撮影終了時の時刻である。
【００８８】
また、魚群の移動方向は、定点連続撮影期間の画像毎の魚群の中心点を直行平面座標にプロットし、最小二乗法によって回帰直線を取得して移動方向の角度θを算出する。即ち、図１２に示すように、移動方向の角度θは、
θ＝ｔａｎ−１｛（Ｙ０−Ｙ９ｂ／１６）／（Ｘａ−Ｘｂ）｝
から算出される。ただし、図１２（Ｂ）に示すように、θは回帰直線のｙ軸（画角下端）に対する角度（傾き）で表す移動方向、Ｐ（Ｘａ，Ｙ０）は回帰直線とｙ軸との交点座標、Ｑ（Ｘｂ，Ｙ９ｂ／１６）は回帰直線と画角右端との交点座標である。
【００８９】
本実施形態によれば、前述の実施形態の作用効果に加えて、漁船１０は、魚群の移動方向及び移動速度がドローン２０から報告されるので、発見した魚群をどの位置で遭遇できるかを容易に知ることは可能となるという効果をも得ることができる。
【００９０】
なお、上述した実施形態では、漁船１０及びドローン２０間の距離が所定値を超えたと判別した際にドローン２０の強制的な帰巣を行うように構成されているが、漁船１０がモニタするドローン２０からの無線信号強度が所定値未満、例えば−５０ｄＢｍ未満と判別した際にドローン２０の強制的な帰巣を行うように構成しても良い。
【００９１】
また、上述した実施形態において、漁船１０はサンマ漁を行う漁船であるとしたが、サンマ以外の魚、例えばカツオ、サバ、イワシ、その他の魚の漁を行う漁船であっても良い。
【００９２】
以上述べた実施形態は全て本発明を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本発明は他の種々の変形態様及び変更態様で実施することができる。従って本発明の範囲は特許請求の範囲及びその均等範囲によってのみ規定されるものである。
【符号の説明】
【００９３】
１０  漁船
１１  漁船側制御装置
１１ａ、２１ａ  デジタルコンピュータ
１１ｂ  ディスプレイ部
１１ｃ  操作部
１２  漁船側無線送受信装置
１２ａ、２２ａ  無線部
１２ｂ、２２ｂ  アンテナ
１３、２７  ＧＰＳ装置
２０  ドローン
２１  ドローン側制御装置
２２  ドローン側無線送受信装置
２３  可視光デジタルカメラ
２４  赤外線デジタルカメラ
２５  高分解能放射計
２６  海色センサ
７０  トランセクト航路
７１  トランセクト開始点
７２  トランセクト終了点
１１０  漁船の位置
１１１  ドローンの位置
１１２  設定されたトランセクト航路
１１３  設定されたトランセクト開始点
１１４  設定されたトランセクト終了点
１１５  ＮＯＡＡによる海面水温分布表示エリア
１１６  発見された魚群高確率遭遇エリア
１１７  発見された魚群
１１８  魚群に関する情報
１１９  飛行中のドローン情報
【図１】
2017104025.tif 000003
【図２】
2017104025.tif 000004
【図３】
2017104025.tif 000005
【図４ａ】
2017104025.tif 000006
【図４ｂ】
2017104025.tif 000007
【図４ｃ】
2017104025.tif 000008
【図５】
2017104025.tif 000009
【図６】
2017104025.tif 000010
【図７】
2017104025.tif 000011
【図８】
2017104025.tif 000012
【図９】
2017104025.tif 000013
【図１０】
2017104025.tif 000014
【図１１】
2017104025.tif 000015
【図１２】
2017104025.tif 000016