JP6806968B2 - Monitoring device and monitoring method - Google Patents
Monitoring device and monitoring method Download PDFInfo
- Publication number
- JP6806968B2 JP6806968B2 JP2016190872A JP2016190872A JP6806968B2 JP 6806968 B2 JP6806968 B2 JP 6806968B2 JP 2016190872 A JP2016190872 A JP 2016190872A JP 2016190872 A JP2016190872 A JP 2016190872A JP 6806968 B2 JP6806968 B2 JP 6806968B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- acceleration
- trap
- average value
- monitoring device
- captured
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 title claims description 83
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 23
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims description 5
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 110
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 12
- 241000282994 Cervidae Species 0.000 claims description 10
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 8
- 241000282898 Sus scrofa Species 0.000 claims description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 30
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007103 stamina Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Catching Or Destruction (AREA)
Description
本発明は、監視装置等に関する。 The present invention relates to a monitoring device and the like.
農作物や山林の環境にとって有害な鳥獣を捕獲するために、ハンターは、箱罠、くくり罠等を設置し、各罠を巡回している。以下の説明では、箱罠、くくり罠をまとめて、適宜、罠と表記する。罠は様々な場所に設置されるため、ハンターが直接、各罠を巡回する場合には、ハンターにかかる負担が大きくなる。 In order to capture birds and beasts that are harmful to the environment of crops and forests, hunters set up box traps, kukuri traps, etc. and patrol each trap. In the following explanation, the box trap and the kukuri trap are collectively referred to as a trap as appropriate. Since the traps are installed in various places, the burden on the hunter increases when the hunter goes around each trap directly.
このため、遠隔地から各箱罠に鳥獣が捕獲されたことを自動的に通知する仕組みが求められている。また、単に箱罠に何かが捕獲されたことを通知することのみでは十分ではない。例えば、罠に猪が捕獲された場合と、鹿が捕獲された場合とでは、鹿が猪よりも弱る速度が速いため、優先的に、鹿を捕獲した罠に向かい保護する必要がある。 For this reason, there is a need for a mechanism that automatically notifies each box trap that birds and beasts have been captured from a remote location. Also, simply notifying the box trap that something has been captured is not enough. For example, when a wild boar is captured in a trap and when a deer is captured, the deer weakens faster than the wild boar, so it is necessary to give priority to the trap that captured the deer and protect it.
上記課題を解消するため、箱罠に、内部の画像を撮影するカメラを設置し、センサを用いて鳥獣が捕獲されたことを検出すると、３Ｇ（Generation）回線等を利用して、カメラの撮影画像の情報を管理装置にメール送信するという従来技術がある。 In order to solve the above problem, a camera that takes an image of the inside is installed in the box trap, and when it is detected that a bird or beast has been captured using a sensor, the camera takes a picture using a 3G (Generation) line or the like. There is a conventional technique of sending image information to a management device by e-mail.
しかしながら、上述した従来技術では、罠に捕獲された鳥獣の種別に関する情報を取得することができないという問題がある。 However, the above-mentioned conventional technique has a problem that it is not possible to obtain information on the types of birds and beasts captured in the trap.
上述した従来技術は、各箱罠に設置された無線通信装置が３Ｇ回線に接続することが前提となる技術である。しかし、現実的には、箱罠は３Ｇ回線を利用できないエリアに設置される場合が多く、このような場合には通信性能の低い他の無線通信回線を利用せざるを得なくなる。鳥獣の種別を通知するべく、通信性能の低い無線通信回線を用いると、カメラの撮影画像の情報量が多いため、送信できない場合がある。 The above-mentioned conventional technology is a technology on the premise that the wireless communication device installed in each box trap is connected to the 3G line. However, in reality, the box trap is often installed in an area where a 3G line cannot be used, and in such a case, another wireless communication line having low communication performance must be used. If a wireless communication line with low communication performance is used to notify the type of bird or beast, it may not be possible to transmit because the amount of information captured by the camera is large.
１つの側面では、本発明は、罠に捕獲された鳥獣の種別に関する情報を通知することができる監視装置および監視方法を提供することを目的とする。 In one aspect, it is an object of the present invention to provide a monitoring device and a monitoring method capable of notifying information on the types of birds and beasts captured in a trap.
第１の案では、監視装置は、センサと、判定部と、送信部とを有する。センサは、罠の加速度情報を計測する。判定部は、センサにより計測された加速度情報を基にして、罠に鳥獣が捕獲されたか否かを判定し、罠に鳥獣が捕獲された場合に、加速度情報の特徴を基にして、鳥獣の種別を判定する。送信部は、判定部の判定結果を送信する。 In the first plan, the monitoring device includes a sensor, a determination unit, and a transmission unit. The sensor measures the acceleration information of the trap. The determination unit determines whether or not the birds and beasts have been captured in the trap based on the acceleration information measured by the sensor, and when the birds and beasts are captured in the trap, based on the characteristics of the acceleration information, the birds and beasts Determine the type. The transmission unit transmits the determination result of the determination unit.
罠に捕獲された鳥獣の種別に関する情報を通知することができる。 Information on the types of birds and beasts captured in the trap can be notified.
以下に、本願の開示する監視装置および監視方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。 Hereinafter, examples of the monitoring device and the monitoring method disclosed in the present application will be described in detail with reference to the drawings. The present invention is not limited to this embodiment.
図１は、本実施例に係るシステムの構成を示す図である。図１に示すように、このシステムは、監視装置１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ，１００ｅ，１００ｆと、管理サーバ２００とを有する。
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a system according to this embodiment. As shown in FIG. 1, this system has monitoring
監視装置１００ｄ〜１００ｆ、管理サーバ２００は、３Ｇ圏内エリア１５に含まれ、監視装置１００ａ〜１００ｃは、３Ｇ圏内エリア１５に含まれない。監視装置１００ｄ〜１００ｆと、管理サーバ２００は、３Ｇ回線を用いてデータ通信を行う。監視装置１００ａ〜１００ｃは、監視装置１００ｄと無線通信可能な距離に配置され、監視装置１００ｄを介して、管理サーバ２００とデータ通信を行う。
The monitoring devices 100d to 100f and the
監視装置１００ａ〜１００ｆは、鳥獣を捕獲するためのくくり罠にそれぞれ設置された加速度センサに接続される。監視装置１００ａは、くくり罠１ａ〜１ｃに設置された加速度センサに接続される。監視装置１００ｂは、くくり罠２ａ〜２ｃに設置された加速度センサに接続される。監視装置１００ｃは、くくり罠３ａ〜３ｃに設置された加速度センサに接続される。監視装置１００ｄは、くくり罠４ａ〜４ｃに設置された加速度センサに接続される。監視装置１００ｅは、くくり罠５ａ〜５ｃに設置された加速度センサに接続される。監視装置１００ｆは、くくり罠６ａ〜６ｃに設置された加速度センサに接続される。以下の説明では、監視装置１００ａ〜１００ｆをまとめて適宜、監視装置１００と表記する。
The
監視装置１００は、くくり罠に鳥獣が捕獲されたことを検知した場合に、鳥獣の種別を判定し、判定結果となる「鳥獣捕獲情報」を、管理サーバ２００に送信する装置である。例えば、３Ｇ圏内エリア１５に含まれる監視装置１００ｄ〜１００ｆは、３Ｇ回線を用いて、鳥獣捕獲情報を、管理サーバ２００に送信する。３Ｇ圏内エリア１５に含まれない監視装置１００ａ〜１００ｃは、監視装置１００ｄを介して、鳥獣捕獲情報を、管理サーバ２００に送信する。
The monitoring device 100 is a device that determines the type of birds and beasts when it detects that the birds and beasts have been captured in the trap, and transmits the "birds and beasts capture information" that is the determination result to the
続いて、監視装置１００の構成について説明する。ここでは一例として、監視装置１００ａの構成について説明する。なお、監視装置１００ｂ〜１００ｆの構成は、監視装置１００ａの構成に対応する。
Subsequently, the configuration of the monitoring device 100 will be described. Here, the configuration of the
図２は、監視装置の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、この監視装置１００ａは、通信部１１０と、加速度センサ１２０ａ，１２０ｂ，１２０ｃと、記憶部１３０と、制御部１４０とを有する。
FIG. 2 is a functional block diagram showing the configuration of the monitoring device. As shown in FIG. 2, the
通信部１１０は、管理サーバ２００との間でデータ通信を実行する処理部である。通信部１１０は、通信装置に対応する。例えば、図１に示したように、監視装置１００ａが、３Ｇ圏内エリア１５に含まれていない場合には、通信部１１０は、親機となる監視装置１００ｄを介して、管理サーバ２００とデータ通信を実行する。監視装置１００ａが、３Ｇ圏内エリア１５に含まれている場合には、通信部１１０は、３Ｇ回線を用いて、管理サーバ２００とデータ通信を実行する。後述する制御部１４０は、通信部１１０を介して、管理サーバ２００とデータをやり取りする。
The
加速度センサ１２０ａ〜１２０ｃは、くくり罠１ａ〜１ｃにそれぞれ設置される加速度センサである。以下の説明では、適宜、加速度センサ１２０ａ〜１２０ｃをまとめて、加速度センサ１２０と表記する。くくり罠１ａ〜１ｃをまとめて、くくり罠１と表記する。加速度センサ１２０は、設置されたくくり罠１の加速度を計測する。くくり罠１に鳥獣が捕獲されると、くくり罠１が各方向に引っ張られるため、くくり罠１の加速度を検出することができる。くくり罠１の加速度の情報を、加速度データと表記する。加速度データは、異なる３軸方向それぞれにおける時刻と加速度の大きさとの関係を有する。例えば、異なる３軸方向を、直交座標系のＸ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向とし、ｚ軸方向を、垂直方向とする。
The
記憶部１３０は、加速度テーブル１３１、加速度平均テーブル１３２、種別判定テーブル１３３を有する。記憶部１３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置に対応する。
The
加速度テーブル１３１は、加速度センサ１２０に計測された加速度データを保持するテーブルである。図３は、加速度テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、この加速度テーブル１３１は、罠ＩＤと、加速度データとを対応付ける。罠ＩＤは、くくり罠１を一意に識別する情報である。例えば、くくり罠１ａの罠ＩＤを「kuku-1a」とし、くくり罠１ｂの罠ＩＤを「kuku-1b」とし、くくり罠１ｃの罠ＩＤを「kuku-1c」とする。加速度データは、くくり罠１に設置された加速度センサ１２０により計測された加速度データである。例えば、罠ＩＤ「kuku-1a」に対応する加速度データは、加速度センサ１２０ａに計測された加速度データとなる。
The acceleration table 131 is a table that holds the acceleration data measured by the acceleration sensor 120. FIG. 3 is a diagram showing an example of the data structure of the acceleration table. As shown in FIG. 3, the acceleration table 131 associates the trap ID with the acceleration data. The trap ID is information that uniquely identifies the trap 1. For example, the trap ID of the
加速度テーブル１３１に格納された加速度データのデータ構造の一例について説明する。図４は、加速度データのデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、加速度データは、時刻と、各軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）の加速度の値とを対応付ける。なお、加速度の値の単位を「mGal」とする。 An example of the data structure of the acceleration data stored in the acceleration table 131 will be described. FIG. 4 is a diagram showing an example of a data structure of acceleration data. As shown in FIG. 4, the acceleration data associates the time with the acceleration value of each axis (X-axis, Y-axis, Z-axis). The unit of the acceleration value is "mGal".
加速度平均テーブル１３２は、所定時間毎の加速度データの平均値を保持するテーブルである。図５は、加速度平均テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、この加速度平均テーブル１３２は、罠ＩＤと、平均値情報とを対応付ける。罠ＩＤは、くくり罠１を一意に識別する情報である。平均値情報は、所定時間毎の加速度データの平均値情報である。 The acceleration average table 132 is a table that holds an average value of acceleration data for each predetermined time. FIG. 5 is a diagram showing an example of the data structure of the acceleration average table. As shown in FIG. 5, the acceleration average table 132 associates the trap ID with the average value information. The trap ID is information that uniquely identifies the trap 1. The average value information is the average value information of the acceleration data for each predetermined time.
加速度平均テーブル１３２に格納された平均値情報のデータ構造の一例について説明する。図６は、平均値情報のデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、平均値情報は、軸種別と、時間間隔毎の各軸の加速度の平均値とを対応付ける。軸種別は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸を識別する情報である。例えば、時間帯「１５：００〜１５：０４」における、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度の平均値は「０００，０００，０００」となる。時間帯「１５：０４〜１５：０８」における、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度の平均値は「３３３，３３，３３」となる。 An example of the data structure of the average value information stored in the acceleration average table 132 will be described. FIG. 6 is a diagram showing an example of a data structure of average value information. As shown in FIG. 6, the average value information associates the axis type with the average value of the acceleration of each axis for each time interval. The axis type is information for identifying the X-axis, Y-axis, and Z-axis. For example, the average value of the accelerations on the X-axis, Y-axis, and Z-axis in the time zone "15:00 to 15:04" is ",000,000,000,000". The average value of the accelerations of the X-axis, Y-axis, and Z-axis in the time zone "15:04 to 15:08" is "333, 33, 33".
種別判定テーブル１３３は、鳥獣の種別を判定する場合の条件の情報を保持するテーブルである。図７は、種別判定テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、この種別判定テーブルは、条件と、鳥獣種別とを対応付ける。 The type determination table 133 is a table that holds information on conditions for determining the type of birds and beasts. FIG. 7 is a diagram showing an example of the data structure of the type determination table. As shown in FIG. 7, this type determination table associates a condition with a bird / beast type.
条件は、くくり罠１が鳥獣を捕獲した場合の加速度センサ１２０の特徴を示すものであり、係る条件に合致する場合には、対応付けられた鳥獣が捕獲されていることを示す。鳥獣種別は、鳥獣の種別を示すものである。 The condition indicates the characteristics of the acceleration sensor 120 when the Kukuri Trap 1 captures the birds and beasts, and when the conditions are met, it indicates that the associated birds and beasts are captured. The bird and beast type indicates the type of bird and beast.
例えば、下記の条件ａ１、ａ２、ａ３を全て満たす場合には、くくり罠１に捕獲された鳥獣種別が「猪」であると判定する。猪はくくり罠１に捕獲されると、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向に繰り返し移動する習性がある。第１時間幅は、ユーザが予め設定しておく時間幅であり、例えば６０分とする。
条件ａ１：第１時間幅において、Ｘ軸方向またはＹ軸方向の一方の加速度の平均値が２００（ｍＧａｌ）以上である。
条件ａ２：第１時間幅において、Ｘ軸方向またはＹ軸方向のもう一方の加速度の平均値が１００（ｍＧａｌ）以上である。
条件ａ３：第１時間幅において、Ｚ軸方向の加速度の平均値が２００（ｍＧａｌ）未満である。
For example, when all of the following conditions a1, a2, and a3 are satisfied, it is determined that the type of bird or beast captured in the trap 1 is "wild boar". When a wild boar is captured by Kukuri Trap 1, it has a habit of repeatedly moving in the X-axis direction and the Y-axis direction. The first time width is a time width preset by the user, for example, 60 minutes.
Condition a1: In the first time width, the average value of acceleration in either the X-axis direction or the Y-axis direction is 200 (mGal) or more.
Condition a2: In the first time width, the average value of the other accelerations in the X-axis direction or the Y-axis direction is 100 (mGal) or more.
Condition a3: In the first time width, the average value of acceleration in the Z-axis direction is less than 200 (mGal).
下記の条件ｂ１、ｂ２、ｂ３を全て満たす場合には、くくり罠１に捕獲された鳥獣種別が「鹿」で有ると判定する。鹿はくくり罠１に捕獲されると、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向と比較して、Ｚ軸方向（垂直方向）に繰り返し飛び跳ねる習性があり、また、スタミナが少ないため、しばらくすると余り動かなくなる。第１時間幅および第２時間幅は、ユーザが予め設定しておく時間幅である。ただし、第１時間幅＜第２時間幅とする。
条件ｂ１：第１時間幅において、Ｘ軸方向およびＹ軸方向の加速度の平均値が２００（ｍＧａｌ）未満である。
条件ｂ２：第１時間幅において、Ｚ軸方向の加速度の平均値が２００（ｍＧａｌ）以上である。
条件ｂ３：第２時間幅において、Ｚ軸方向の加速度の平均値が２００（ｍＧａｌ）未満である。
When all of the following conditions b1, b2, and b3 are satisfied, it is determined that the type of bird or beast captured in Kukuri Trap 1 is "deer". When a deer is captured by Kukuri Trap 1, it has a habit of repeatedly jumping in the Z-axis direction (vertical direction) compared to the X-axis direction and the Y-axis direction, and because it has less stamina, it does not move much after a while. The first time width and the second time width are time widths preset by the user. However, the first time width <the second time width.
Condition b1: In the first time width, the average value of acceleration in the X-axis direction and the Y-axis direction is less than 200 (mGal).
Condition b2: In the first time width, the average value of acceleration in the Z-axis direction is 200 (mGal) or more.
Condition b3: In the second time width, the average value of the acceleration in the Z-axis direction is less than 200 (mGal).
なお、上記の条件ａ１〜ａ３の組、条件ｂ１〜ｂ３の組に該当しない場合には、「猪」、「鹿」以外の鳥獣が捕獲されたと判定する。 If the set of conditions a1 to a3 and the set of conditions b1 to b3 are not met, it is determined that birds and beasts other than "boar" and "deer" have been captured.
図２の説明に戻る。制御部１４０は、登録部１４１と、判定部１４２と、送信部１４３と、更新部１４４とを有する。制御部１４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって実現できる。また、制御部１４０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。
Returning to the description of FIG. The
登録部１４１は、加速度センサ１２０から取得した加速度データを、加速度テーブル１３１に登録する処理部である。登録部１４１は、罠ＩＤと、該当する罠ＩＤの加速度センサ１２０から取得した加速度データとを対応付けて登録する。
The
登録部１４１は、加速度テーブル１３１を基にして、所定時間間隔毎にＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度の平均値情報をそれぞれ算出し、加速度平均テーブル１３２に登録する。登録部１４１は、加速度センサ１２０毎に、平均値情報を算出する。図６で説明した例では、登録部１４１は、４分間隔で、各軸の平均値情報を算出する。
The
判定部１４２は、加速度平均テーブル１３２を基にして、くくり罠１に鳥獣が捕獲されたか否かを判定する。判定部１４２は、くくり罠１に鳥獣が捕獲されたと判定すると、加速度テーブル１３１と、種別判定テーブル１３３とを基にして、捕獲された鳥獣の種別を判定する。判定部１４２は、判定結果を、送信部１４３に出力する。
The
判定部１４２が、加速度平均テーブル１３２を基にして、くくり罠１に鳥獣が捕獲されたか否かを判定する処理の一例について説明する。判定部１４２は、加速度平均テーブル１３２の所定時間幅の平均値情報を参照し、いずれかの軸の平均値情報が、閾値以上となる場合に、平均値情報が閾値以上となる最初の時間帯に、該当する罠ＩＤのくくり罠１に、鳥獣が捕獲されたと判定する。判定部１４２は、最初の時間帯の先頭時刻を、鳥獣の捕獲時刻として特定する。
An example of a process in which the
例えば、図６において、閾値を「１００」とすると、時間帯「１５：０４〜１５：０８」、「１５：０８〜１５：１２」において、Ｘ軸の平均値情報が、閾値以上となる。また、図６の平均値情報を、図５の罠ＩＤ「kuku-1a」に対応する平均値情報とする。この場合には、判定部１４２は、初めの時間帯「１５：０４〜１５：０８」において、鳥獣がくくり罠１ａに捕獲されたと判定し、捕獲時刻を「１５：０４」とする。
For example, in FIG. 6, when the threshold value is set to "100", the average value information on the X-axis becomes equal to or higher than the threshold value in the time zones "15:04 to 15:08" and "15:08 to 15:12". Further, the average value information in FIG. 6 is used as the average value information corresponding to the trap ID “kuku-1a” in FIG. In this case, the
判定部１４２が、鳥獣を捕獲したと判定した後に、種別判定テーブル１３３を基にして、捕獲された鳥獣の種別を判定する処理の一例について説明する。ここでは一例として、くくり罠１ａに鳥獣が捕獲されたものとして説明を行う。
An example of a process of determining the type of the captured bird / beast based on the type determination table 133 after the
判定部１４２は、罠ＩＤ「kuku-1a」に対応する加速度データを加速度テーブル１３１から取得し、捕獲時刻を始点とした第１時間幅におけるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度の平均値を算出する。また、判定部１４２は、捕獲時刻を始点とした第２時間幅におけるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度の平均値を算出する。
The
判定部１４２は、第１時間幅におけるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度の平均値と、第２時間幅におけるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度の平均値と、種別判定テーブル１３３の条件とを比較して、該当する鳥獣種別を判定する。判定部１４２は、判定結果を送信部１４３に出力する。判定結果には、鳥獣を捕獲したくくり罠１の罠ＩＤ、捕獲時刻、捕獲した鳥獣の種別の情報が含まれる。
The
送信部１４３は、判定部１４２により、鳥獣が捕獲されたと判定された場合に、鳥獣捕獲情報を生成し、鳥獣捕獲情報を、管理サーバ２００に送信する処理部である。鳥獣捕獲情報には、上記の判定結果の情報と、監視装置１００ａを一意に識別する情報が含まれる。例えば、送信部１４３は、監視装置１００ａが、３Ｇ圏内エリア１５に含まれる場合には、３Ｇ回線を用いて、鳥獣捕獲情報を、管理サーバ２００に送信する。送信部１４３は、監視装置１００ａが、３Ｇ圏内エリア１５に含まれていない場合には、親機となる監視装置１００を介して、鳥獣捕獲情報を、管理サーバ２００に送信する。
The
送信部１４３は、管理サーバ２００に送信する場合の鳥獣捕獲情報のデータ容量を極力抑えるために、鳥獣捕獲情報を、テキストデータで生成してもよい。例えば、送信部１４３は、鳥獣捕獲情報の内容をテキストで記載したテキストデータを、管理サーバ２００に送信する。
The
更新部１４４は、鳥獣捕獲情報に対する評価結果を、管理サーバ２００から受信した場合に、種別判定テーブル１３３の条件の数値を補正することで、種別判定テーブル１３３を更新する処理部である。以下では、更新部１４４の更新ポリシーの一例を示すが、適宜変更してもよい。
The
例えば、更新部１４４は、判定部１４２が判定した鳥獣の種別を予め取得しておく。更新部１４４は、判定部１４２が判定した鳥獣の種別を「猪」とし、管理サーバ２００から判定結果が誤っている旨の評価結果を受け付けたものとする。この場合には、例えば、更新部１４４は、条件ａ１、条件ａ２の数値に所定値を加算することで、更新を行う。
For example, the
更新部１４４は、判定部１４２が判定した鳥獣の種別を「鹿」とし、管理サーバ２００から判定結果が誤っている旨の評価結果を受け付けたものとする。この場合には、例えば、更新部１４４は、条件ｂ１、条件ｂ２の数値に所定値を加算することで、更新を行う。
It is assumed that the
なお、更新部１４４は、管理サーバ２００から、種別判定テーブル１３３に登録する新たなレコードを受信した場合には、受信したレコードを、種別判定テーブル１３３に登録する。
When the
次に、図１に示した管理サーバ２００の構成について説明する。図８は、本実施例に係る管理サーバの構成を示す機能ブロック図である。図８に示すように、この管理サーバ２００は、通信部２１０と、入力部２２０と、表示部２３０と、記憶部２４０と、制御部２５０とを有する。
Next, the configuration of the
通信部２１０は、監視装置１００とデータ通信を実行する処理部である。通信部２１０は、通信装置に対応する。通信部２１０は、通信相手となる監視装置１００が、３Ｇ圏内エリア１５に含まれている場合には、３Ｇ回線を介して、データ通信を行う。通信部２１０は、通信相手となる監視装置１００が、３Ｇ圏内エリア１５に含まれていない場合には、親機を中継して、監視装置１００とデータ通信を行う。後述する制御部２５０は、通信部２１０を介して、監視装置１００とデータをやり取りする。
The
入力部２２０は、管理サーバ２００に各種の情報を入力する入力装置である。入力部２２０は、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。
The
表示部２３０は、制御部２５０からの各種の情報を表示する表示装置である。表示部２３０は、液晶モニタ、タッチパネル等に対応する。
The
記憶部２４０は、管理テーブル２４１を有する。記憶部２４０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子や、ＨＤＤなどの記憶装置に対応する。
The
管理テーブル２４１は、各監視装置１００から受信する鳥獣捕獲情報を保持するテーブルである。図９は、管理テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図９に示すように、この管理テーブル２４１は、監視装置ＩＤと、設置場所情報と、鳥獣捕獲情報とを対応付ける。監視装置ＩＤは、監視装置１００を一意に識別する情報である。設置場所情報は、監視装置１００が設置される場所を示す情報である。鳥獣捕獲情報は、監視装置１００から受信する鳥獣捕獲情報であり、くくり罠で捕獲した鳥獣の種別等が含まれる。 The management table 241 is a table that holds bird and beast capture information received from each monitoring device 100. FIG. 9 is a diagram showing an example of the data structure of the management table. As shown in FIG. 9, the management table 241 associates the monitoring device ID, the installation location information, and the bird / beast capture information. The monitoring device ID is information that uniquely identifies the monitoring device 100. The installation location information is information indicating a location where the monitoring device 100 is installed. The bird / beast capture information is the bird / beast capture information received from the monitoring device 100, and includes the types of birds and beasts captured in the kukuri trap.
制御部２５０は、受付部２５１と、表示制御部２５２と、通知部２５３とを有する。制御部２５０は、ＣＰＵやＭＰＵなどによって実現できる。また、制御部２５０は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどのハードワイヤードロジックによっても実現できる。
The
受付部２５１は、監視装置１００から、鳥獣捕獲情報を受け付ける処理部である。受付部２５１は、受け付けた鳥獣捕獲情報を、該当する監視装置ＩＤに対応付けて、管理テーブル２４１に登録する。
The
表示制御部２５２は、管理テーブルに格納された情報を表示部２３０に表示する処理部である。例えば、表示制御部２５２は、管理テーブル２４１に鳥獣捕獲情報が登録された場合に、登録された鳥獣捕獲情報と、この鳥獣捕獲情報に対応する監視装置ＩＤ、設置場所情報とを対応付けて、表示部２３０に表示させる。また、表示制御部２５０は、入力部２２０から表示要求を受け付けた場合に、管理テーブル２４１の情報を、表示部２３０に表示させても良い。ユーザは、表示部２３０に示された情報を基にして、監視装置１００の設置された場所に向かい、各種の保護活動を行う。
The
通知部２５３は、鳥獣捕獲情報に関する評価結果を、監視装置１００に通知する処理部である。例えば、表示制御部２５２によって、鳥獣捕獲情報が、表示部２３０に表示されると、通知部２５３は、かかる鳥獣捕獲情報に示される鳥獣種別が正しいのか誤っているのかの情報を、入力部２２０から受け付ける。通知部２５３は、受け付けた評価結果の情報を、鳥獣捕獲情報の送信元となる監視装置１００に送信する。
The
次に、本実施例に係る監視装置１００ａの処理手順の一例について説明する。なお、監視装置１００ｂ〜１００ｆに対する処理手順は、監視装置１００ａの処理手順に対応する。図１０は、本実施例に係る監視装置の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、監視装置１００ａの登録部１４１は、くくり罠１の加速度センサ１２０から加速度データを取得したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。登録部１４１は、加速度データを取得していない場合には（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、ステップＳ１０６に移行する。
Next, an example of the processing procedure of the
一方、登録部１４１は、加速度データを取得した場合には（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、加速度データを加速度テーブル１３１に登録する（ステップＳ１０２）。監視装置１００ａの判定部１４２は、鳥獣を捕獲したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。判定部１４２は、鳥獣を捕獲していない場合には（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、ステップＳ１０６に移行する。
On the other hand, when the
判定部１４２は、鳥獣を捕獲した場合には（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、鳥獣種別判定処理を実行する（ステップＳ１０４）。監視装置１００ａの送信部１４３は、鳥獣捕獲情報を、管理サーバ２００に送信する（ステップＳ１０５）。
When the bird / beast is captured (step S103, Yes), the
監視装置１００ａは、処理を継続する場合には（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０１に移行する。監視装置１００ａは、処理を継続しない場合には（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、処理を終了する。
When the
次に、本実施例に係る監視装置１００の効果について説明する。監視装置１００は、鳥獣を捕獲した罠の加速度センサ１２０の加速度情報の特徴を基にして、鳥獣の種別を判定し、判定結果を管理サーバ２００に通知する。これによって、通信状態の悪いエリアに位置する各罠に捕獲された鳥獣の種別情報をデータ量の少ないテキスト情報のみで取得することができる。又、罠ごとにカメラ装置を設置する必要がないので安価に捕獲情報取得の仕組みを実現できる。
Next, the effect of the monitoring device 100 according to this embodiment will be described. The monitoring device 100 determines the type of birds and beasts based on the characteristics of the acceleration information of the acceleration sensor 120 of the trap that captured the birds and beasts, and notifies the
監視装置１００は、３軸方向の加速度の平均値を基にして、罠に鳥獣が捕獲されたか否かを判定する。このため、例えば、くくり罠に捕獲された鳥獣が、猪であるのか、鹿であるのか、他の鳥獣であるのかを判定して通知することができる。 The monitoring device 100 determines whether or not birds and beasts have been captured in the trap based on the average value of accelerations in the three axial directions. Therefore, for example, it is possible to determine and notify whether the bird or beast captured in the kukuri trap is a wild boar, a deer, or another bird or beast.
監視装置１００は、判定結果に対する評価結果を受信した場合に、評価結果を基にして、種別判定テーブル１３３の条件を更新する。このため、鳥獣の種別判定の精度を向上することができる。 When the monitoring device 100 receives the evaluation result for the determination result, the monitoring device 100 updates the conditions of the type determination table 133 based on the evaluation result. Therefore, the accuracy of determining the type of birds and beasts can be improved.
ところで、本実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部あるいは一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。 By the way, among the processes described in this embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed may be manually performed, or the processes described as being manually performed may be performed. All or part of it can be done automatically by a known method. In addition, the processing procedure, control procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
例えば、上記の実施例では一例として、監視装置１００が、鳥獣の種別を判定する場合について説明したがこれに限定されるものではない。例えば、管理サーバ２００の制御部２５０に、監視装置１００の登録部１４１、判定部１４２に対応する処理部を設け、鳥獣の種別を判定しても良い。この場合には、管理サーバ２００は、監視装置１００から、加速度データを受信し、受信した加速度データを基にして、上記処理と同様に、鳥獣の種別を判定する。
For example, in the above embodiment, as an example, the case where the monitoring device 100 determines the type of birds and beasts has been described, but the present invention is not limited to this. For example, the
なお、各装置にて行われる各処理機能は、その全部または任意の一部がＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。 It should be noted that each processing function performed by each device may be realized by a CPU and a program in which all or any part thereof is analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.
１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ，１００ｅ，１００ｆ 監視装置
２００ 管理サーバ
100a, 100b, 100c, 100d, 100e,
Claims (6)
前記センサにより計測された前記加速度情報を基にして、前記罠に鳥獣が捕獲されたか否かを判定し、前記罠に鳥獣が捕獲された場合に、前記直交座標系の３軸方向の内、垂直方向の軸と異なる第１軸方向の加速度の平均値と、前記垂直方向の軸と異なる第２軸方向の加速度の平均値と、前記垂直方向の加速度の平均値とを基にして、前記罠に捕獲された鳥獣が猪であるか、他の鳥獣であるかを判定する判定部と、
前記判定部の判定結果を送信する送信部と
を有することを特徴とする監視装置。 A sensor that measures the acceleration information of the trap, which indicates the relationship between the time and the magnitude of the acceleration in each of the three axial directions of the Cartesian coordinate system .
Based on the acceleration information measured by the sensor, it is determined whether or not the birds and beasts have been captured in the trap, and when the birds and beasts are captured in the trap, among the three axial directions of the Cartesian coordinate system, Based on the average value of the acceleration in the first axis direction different from the vertical axis, the average value of the acceleration in the second axis direction different from the vertical axis, and the average value of the acceleration in the vertical direction, the said A judgment unit that determines whether the birds and beasts captured in the trap are ino or other birds and beasts ,
A monitoring device including a transmission unit that transmits a determination result of the determination unit.
罠の加速度情報であって、直交座標系の３軸方向それぞれにおける時刻と加速度の大きさとの関係を示す前記加速度情報を計測するセンサにより計測された前記加速度情報を基にして、前記罠に鳥獣が捕獲されたか否かを判定し、前記罠に鳥獣が捕獲された場合に、前記直交座標系の３軸方向の内、垂直方向の軸と異なる第１軸方向の加速度の平均値と、前記垂直方向の軸と異なる第２軸方向の加速度の平均値と、前記垂直方向の加速度の平均値とを基にして、前記罠に捕獲された鳥獣が猪であるか、他の鳥獣であるかを判定し、
判定結果を送信する
処理を実行することを特徴とする監視方法。 A monitoring method performed by a computer
Birds and beasts in the trap based on the acceleration information measured by the sensor that measures the acceleration information that shows the relationship between the time and the magnitude of the acceleration in each of the three axial directions of the Cartesian coordinate system, which is the acceleration information of the trap. When a bird or beast is captured in the trap, the average value of the acceleration in the first axial direction different from the vertical axis in the three axial directions of the Cartesian coordinate system and the said Whether the bird or beast captured in the trap is a boar or another bird or beast based on the average value of the acceleration in the second axis direction different from the vertical axis and the average value of the acceleration in the vertical direction. Judging,
A monitoring method characterized by executing a process of transmitting a judgment result.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016190872A JP6806968B2 (en) | 2016-09-29 | 2016-09-29 | Monitoring device and monitoring method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016190872A JP6806968B2 (en) | 2016-09-29 | 2016-09-29 | Monitoring device and monitoring method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2018050540A JP2018050540A (en) | 2018-04-05 |
| JP6806968B2 true JP6806968B2 (en) | 2021-01-06 |
Family
ID=61833800
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2016190872A Active JP6806968B2 (en) | 2016-09-29 | 2016-09-29 | Monitoring device and monitoring method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6806968B2 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110430755B (en) * | 2017-01-06 | 2022-01-11 | 拜尔农作物科学有限合伙人公司 | Sensor for wireless animal trap detection system |
| JP2020150833A (en) * | 2019-03-19 | 2020-09-24 | 公立大学法人公立諏訪東京理科大学 | Trapping notification system, trapping notification method and reporting device of tying trap |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2657052B2 (en) * | 1995-08-29 | 1997-09-24 | イカリ消毒株式会社 | Sanitary environment maintenance system |
| JP3977121B2 (en) * | 2002-03-28 | 2007-09-19 | イカリ消毒株式会社 | Mouse capture monitoring system and capture monitoring method |
| US20040020100A1 (en) * | 2002-08-05 | 2004-02-05 | O'brien Denis Michael | Apparatus for a wireless animal trap detection system |
| JP6313070B2 (en) * | 2014-02-26 | 2018-04-18 | 富士通株式会社 | Capture notification method, capture detector, capture device and capture notification system |
-
2016
- 2016-09-29 JP JP2016190872A patent/JP6806968B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2018050540A (en) | 2018-04-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110121876B (en) | System and method for detecting malicious devices by using behavioral analysis | |
| CN110834327B (en) | Robot control method and device | |
| US20210150868A1 (en) | Monitoring camera and detection method | |
| JP6313070B2 (en) | Capture notification method, capture detector, capture device and capture notification system | |
| TWI554909B (en) | Privacy zone | |
| KR101574593B1 (en) | Smart Terminal Liaison type Real Time Medical Examination Method | |
| JP6806968B2 (en) | Monitoring device and monitoring method | |
| JP6758236B2 (en) | Reinforcing bar counting device, counting method, program | |
| TW201537529A (en) | Security system access detection | |
| JP2020135816A (en) | Fraud communication detection device, and fraud communication detection program | |
| JP2009159448A (en) | Object detecting apparatus, and object detecting method | |
| JP2007080171A (en) | Apparatus and method for managing device, program, and recording medium | |
| JP6396519B2 (en) | System for detecting intrusion into communication environment, and intrusion detection method | |
| JP7127525B2 (en) | DETECTION DEVICE, DETECTION METHOD, AND DETECTION PROGRAM | |
| JP6655940B2 (en) | Mobile terminals for environmental monitoring | |
| JP6920151B2 (en) | Forecasting device, forecasting method and forecasting program | |
| CN109756666B (en) | Monitoring system | |
| JP6994885B2 (en) | Monitoring device and monitoring method | |
| JP6725445B2 (en) | Management device and control method | |
| JP2019514315A (en) | Graph-Based Joining of Heterogeneous Alerts | |
| EP3499477A1 (en) | Watch-over system, watch-over device, watch-over method, and watch-over program | |
| EP4078359B1 (en) | A method and a communication device for updating software | |
| US20200313964A1 (en) | Method and system of detecting device rearrangement in manufacturing field | |
| JP6806967B2 (en) | Control device and control method | |
| JP2009245321A (en) | Context device and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190529 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20200603 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200623 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200821 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200923 |
|
| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20201020 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20201021 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20201020 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6806968 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |