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技術情報：センサー感知式暗視カメラの進歩
鵬図商事株式会社

はじめに
センサー感知式暗視カメラは当社が2011年企画部

芝生

圭吾

知式暗視カメラがどのように進歩したかを紹介させて頂きます。に上市し、累計約1,700台以上販売させて頂いております。熊や鹿など野生動物の生態観察

センサー感知式暗視カメラの技術的進歩に使われていたトレイルカメラをネズミにもセンサー感知式暗視カメラは2011年の発売応用できると考え、上市しました。センサー

後、2017年、2022年の2回大きな技術的進歩を感知式暗視カメラの商品特徴は主に3点です。

遂げました。その内容としては①センサー・カメラの進歩②暗視機能の進歩が挙げられます。

特徴①【自動撮影】
赤外線センサーがネズミを感知し、自動で動画もしくは静止画の撮影が出来る。
特徴②【夜間でも鮮明】
赤色LEDで暗闇を照らすため、ネズミに気① センサー・カメラの進歩
・センサー反応速度
ネズミの素早い行動を逃さず撮影する為にはセンサーが感知してから撮影されるまでの反応速度が重要です。2011年モデルでは1.0秒、付かれにくく、鮮明に撮影できる。

2017年 モ デ ル は0.2秒、2022年 モ デ ル は0.2秒

特徴③【乾電池で約半年間作動】と、13年間で0.8秒も短縮しています。

普段は赤外線センサーのみが作動しており、・センサー感知距離センサー検知後に動画、静止画を撮影する為、2011年 モ デ ル は13.7m、2017年 モ デ ル は動作環境にもよりますが1回の電池交換で約半18.0m、2022年モデルは30.0mと13年間で2.2倍年間動作します。

も感知距離を伸ばす事ができました。
・カメラの画質

今号では発売から13年経過したセンサー感2011年モデルでは800万画素でしたが、2022年モデルでは2,400万画素と3倍に進歩し、より鮮明で綺麗な動画や写真が撮影できるようになりました。
・撮影範囲角度2011年モデルは45度でしたが2017年モデルは48度、2022年モデルは50度と1.1倍広角で撮影出来るようになりました。このようなセン
サー・カメラの進歩により取り逃がしが少なく、広範囲を撮影できるようになりました。
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技術情報：センサー感知式暗視カメラの進歩② 暗視機能の向上● 赤 色LED、赤外線LEDがネズミに見えにく

暗視機能はネズミに気付かれにくく、暗闇でも鮮明に撮影する為、特に大きな進歩を遂げました。

い理由
カリフォルニア大学神経科学研究所のジェラルド教授によるとマウスが見える紫2011年モデルは赤色LED（波長620 ～ 750nm）

外 線 波 長、 分 光 感 度 は 約360nmと501nmにの為、ネズミに刺激は少ないのですが人にはピーク感度を持ち、波長が高くなるにつれ見える可視光のLEDでした。2017年モデルでて感度が低下する（見えづらくなる）事が分は人には見えない不可視光となる赤外線LEDかっています。1）（波長700 ～ 1,500nm）に進歩し、2022年モデル
では更に光量を増加させた赤外線イルミネー

センサー感知式暗視カメラに携帯通信装置ター（波長700 ～ 1,500nm）に進歩しました。

（SIM）
＋人口知能
（AI）
搭載モデルが上市2023年にはセンサー感知式暗視カメラに携

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2024年7月号

Topics

帯通信装置（SIM）と人工知能（AI）を搭載した89％と高い精度でAIが判別していますが、実モデルも上市されました。こちらの暗視カメ

際の現場に設置し、撮影された動画からネズ

ラは赤外線センサーによる自動録画の機能はミの発見率の精度は検証されていないので、従来と同様なのですが、通信装置が内蔵され試験を実施しました。ているので、インターネットさえあれば現場にいかなくても撮影された動画を見る事が出● 全 撮影動画（324個）の中からネズミが撮影来ます。人工知能（AI）が自動でネズミを判別されていた回数し、ネズミと判定した時だけ、予め設定されネズミが撮影されていた動画は324個中194たメールアドレスに詳細が送られます。AIで個と59.9％でした。ネズミが写っていない原因

ネズミと判定した結果は表とグラフでも表示

としては、設置現場に振動がありセンサーがされます。

誤作動した事と、ネズミが素早く走り抜けてしまい写らなかった事が考えられます。全てAIの精度試験の動画を1回ずつ再生するには108分を要しまメーカーによるAIの精度検証結果では、ネしたので、撮影された動画からネズミの有無ズミをネズミと正しく判定している正解率はを確認するのは大変な労力を伴っています。

設置現場

東京都内ビル 2 階飲食店天井裏設置期間

2023 年 8 月 1 日～10 月 30 日（3 か月間）

設置機種

Pescle カメラタイプ（メーカー：株式会社 RYODEN）

設置台数

1台

検証方法

①カメラ本体に保存された 20 秒動画 324 個を目視確認し、ネズミ有無の判定と集計（反復 3 回）
②AI がネズミと判定した動画 61 個を目視確認し、ネズミ有無の判定と集計（反復 3 回）

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技術情報：センサー感知式暗視カメラの進歩● AIのネズミ発見率Topics● AI正解率の検証

目視で194個の動画でネズミを発見しました

ネズミをネズミと正しく判定できた回数はが、AIは60個でしたので、発見率は30.9％で60回（正解率98.4％）、正しく判定出来なかっした。目視とAIの発見率に約3倍の開きがある

た回数は1回（正解率1.6％）となりました。メー

事から、AIのネズミ発見率はまだ人に及ばな

カ ー 検 証 時 の 正 解 率 は89 ％ で し た の で メ ー

いと言えます。AI発見率向上の為、メーカー

カー検証よりも高い結果となりました。以上に今回の試験データを全て提供し、AIの学習の結果から、AIがネズミと判定した時の正解を増やすよう要望を出しました。

率は信頼できると言えます。

●A Iがネズミ生息有りと判定出来なかった原因● 結論

AIがネズミ生息有りと判定出来なかった動以上の試験結果から、センサー感知式暗視

画 の ネ ズ ミ 周 囲 の 明 る さ を 調 べ ま し た。AI

カメラに携帯通信装置（SIM）＋人口知能（AI）

判定成功時は周囲が「明るい73.3％」「薄暗い搭載モデルはネズミ発見率の精度に改善の余26.7 ％」「 暗 い0 ％」で し た。AI判 定 失 敗 時 は地はあるものの、動画の確認時間が大幅に短周囲が「明るい43.3％」「薄暗い36.6％」「暗い縮できるため、PCOの省力化に繋がる可能性20.1％」でした。中でも、画面端など暗い場所が高いと言えます。

での正解率が著しく低下する事が確認できました。以上の事から、AIがネズミ生息有りと引用・参考文献

判定出来なかった原因は、ネズミが遠方もし

1）G erald H. Jacobs, "Influence of cone

くはカメラ中心から離れた位置におりネズミ

pigment coexpression on spectralの姿が鮮明に映っていない事、ネズミが物陰

sensitivity and color vision in the mouse".にいる為、赤外線イルミネーターの光が届き

Vision Research.2004,Volume 44 1615-づらく暗い事が考えられます。

1622.

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