人為動作と自然現象を識別する、 果樹園用防犯システム 成蹊大学 成蹊大学 成蹊大学 理工学部 情報科学科 教授 小口 喜美夫 理工学部 情報科学科 助教 塙 大 理工学部 情報科学科 山下 修司 平成23年新技術説明会, JSTホール, 7月15日, 2011 1 目次 研究背景 農業被害、従来対応とその問題点 新技術の基となる研究成果・技術 転倒検出：ウェアラブルセンサと判定アルゴリズム 提案のシステム構成 センサ、アドホックネットワーク、判定装置 模擬実験結果 実験環境、測定例、検出率 まとめ 評価(従来技術の比較)、想定される用途、業界 実用化に向けた課題､企業への期待 2 研究背景 農業被害の発生 台風や異常気象などによる自然災害 動物による農場荒らし 人間による盗難 人間による被害は転売目的など悪質 豪雪：昨冬の農業被害、過去最悪５８億 ２９００万円 「四八」を上回る ／秋田 （毎日新聞 2011年6月9日 地方版 ） サクランボの盗難防止へ 関係者が対策話し合う （山形新聞 2011年05月20日） 3 従来対応とその問題点 十分な防犯対策が行われていない現状 畑の出入り口には、簡単に入ることができない工夫 泥棒は人目を嫌う。知らない人に対しても挨拶などの声かけ 不審車両を見かけたら、車種やナンバーなど、メモ 盗難を見かけたら、すぐ110番 被害に遭ったら、警察に （http://www.city.yamanashi.yamanashi.jp/cit izen/guide/protect/crime/kajyutounan.html） 実際の果樹園 4 新技術の基となる研究成果・技術 これまでウェアラブルセンサ（加速度・角速度）を用いた 転倒検出法の考案とそのシステム化検討（昨年発表） 転倒を検出しNWにより家族、医療機関に連絡 ネットワーク 2. 送信 （転倒状況、 生体情報など） 医療機関 (病院、救急センター、 医療サービスプロバイダ等) 3. 対応(必要であれば 救急車などを要請) ：ウェアラブルセンサ 1. 転倒検出 家族等 5 新技術の基となる研究成果・技術2 転倒検出法 転倒、非転倒動作に大きな測定値差異 閾値での検出 3パラメタによる転倒検出 400 300 20 200 2 30 歩行 10 100 0 角速度[dps] 新規アルゴリズム： 3種すべて転倒と 判断した場合に転倒 と判断 転倒 40 加速度[mps ] 加速度 角速度 角度変化 0 -10 -100 進行方向加速度 ピッチング角速度 -20 -200 0 1 2 測定時間[s] 3 4 6 提案システム構成 本発明に係る防犯システムの構成 無線通信端末装置 センサ（振動検出部）：木の枝に配されて枝の振動量を検 知 通信部：互いにアドホックネットワークを構成するための中 継機能を有して検知信号を送受信 判定装置 演算部：受信した振動量を処理 判定部：加工された振動量とこの振動量に関する所定の 閾値との大小比較により、枝の振動発生原因が人為動作 または自然状態かを判定 7 提案システム構成のイメージ 果樹園：規模例、山梨県の平均65a(80x80 m) センサ＋ 通信部 アドホックネットワーク 判定装置 （演算部＋判定部）8 人為的変動検知のアルゴリズム概要 時系列データ ノルム算出 高速フーリエ変換 False パワースペクトルのしき い値を越えたか？ True 人為的変動 伝達 9 基本動作確認実験 果樹を模擬した環境構築 盗難動作（人為的動作）、風による木の枝に生じる加 速度変化の時系列データの収集 測定環境 模擬果樹：学内の桜 模擬果実：ソフトボール3号、テニスボール 使用センサ：日立製wireless-T 3軸加速度センサ サンプリング周波数：50Hz 10 実験環境 加速度センサを亜主枝に設置 日立製wireless-T 3軸加速度センサ 36.5(w)×39(H)×10(D) mm 複数の錘（ボール）を模擬果実と想定 ソフトボール３号（190ｇ±5ｇ） 野球ボール（141.7～147.6ｇ） 桃：200~300g（参考） センサ 11 模擬果実切り取り時における加速度変化測定例 明確な加速度増加 左図：1個切り取り、右図：3個切り取り ノルム値 切り取り 12 パワースペクトル算出例 3500 3500 3000 3000 3000 2500 2500 2500 2000 1500 パワースペクトル 3500 パワースペクトル パワースペクトル 加速度の時系列データからノルムを算出 算出したノルムからパワースペクトルを算出 2000 1500 2000 1500 1000 1000 1000 500 500 500 0 0 0 5 10 15 20 25 周波数（Ｈｚ） 風速5.8m/sの時の自然の揺れ 0 0 5 10 15 20 周波数（Ｈｚ） 模擬果実１個切り取り時 25 0 5 10 15 20 25 周波数（Ｈｚ） 模擬果実３個切り取り時 13 判別アルゴリズム 要求条件 高い検出率 低い誤差率 もぎ取り個数が少なくても検出可 判別 3Hz以降の周波数帯域に着目 適当なしきい値設定 自然の状態 重り切り取り時 1000 パワースペクトル[v＾2・s] パワースペクトル[v＾2・s] 1000 750 500 250 0 750 500 250 0 3 14 周波数[Hz] 25 風速5.8m/sの時の自然の揺れ 3 14 周波数[Ｈｚ] 模擬果実１個切り取り時 25 14 人為的動作の検出率 高い検出率確認 センサと模擬果実との距離依存性 適切なしきい値の設定の必要性 3Hz以上の周波数帯域 センサと模擬果 しきい値 実との距離 L (cm) 30 100% しきい値 H 80% 50 80% 80% 100 100% 80% 120 100% 80% 15 15 従来技術とその問題点 これまでの製品等で使用される機器 使用機器 光ファイバセン サ 可視カメラ 遠赤外線カメ ラ 利点 ・ 地震観測や 侵入者検知な ど幅広い用途 に対応 ・ 安価 ・ 夜間対応可 ・ 夜間対応 可 ・ 自動化アル ゴリズム ・ 死角 ・ 設置個所 ・ 夜間対応 ・ 自動化アル ゴリズム ・ 死角 ・ 設置箇所 ・ 価格 果樹園使用 ・ 取り付け方 での課題 法 ・ フェンスなど の設置場所 近赤外線カメ ラ ・ 自動化ア ルゴリズム ・ 死角 ・ 設置箇所 ・ 価格 16 新技術の特徴・従来技術との比較 従来技術の問題点の改善（特にカメラ使用の場合と 比較） 新技術の特徴 死角なし：葉が多い果樹園ではカメラの死角となる箇所が 多く存在→死角なし 夜間対応可：通常カメラでは夜間には確認できないため、 盗難行為に対して監視のもれ→24時間対応可 処理量の軽減：常時動作のカメラからの画像データ処理 が膨大→ 少ない処理量 17 想定される用途 果樹園における果実の防犯システム 野外にある無人施設の防犯システム 住居等の防犯システム 等、終日の遠隔監視防犯システムとして展開する ことが可能と思われる 18 想定される用途、業界 用途 農業用防犯システム（人為的、動物等） 家庭用防犯システム 野外施設防犯システム 業界、市場規模 日本の農業就業者 約202万人（平均年齢64.6歳）(2007年) 果実の栽培面積 約24.8万ha（2008年） （もし1件あたり平均65aとすると約38万ヶ所） 一人暮らしの高齢者 約465万人(2010年) のべ利用端末台数：30万台、導入費用：20,000円/端末と想定 （ただし判定装置は含まない） → 60億円の市場規模 19 実用化に向けた課題､企業への期待 実用化に向けた課題 アラーム通知方法（処理方法） サンプル数増大による精度評価 実際のフィールドにおける評価実験 企業への期待 システム化を目指すセンシング技術を持つ企業との 共同研究を希望 センサの開発 アラーム通知法のプログラム処理など 防犯分野への展開を考えている企業には本技術の導入 が有効 20 本技術に関する知的財産権 • 発明の名称 ：防犯システム及び 防犯プログラム • 出願番号 ：特願2011-040908 • 出願人 ：学校法人成蹊学園 • 発明者 ：小口喜美夫、山下修司、 塙大 21 お問い合わせ先 成蹊大学 理工学部 光通信網研究室 小口喜美夫 TEL ： 0422-37-3732 FAX ： 0422-37-3871 E-mail： [email protected] タマティーエルオー株式会社 産学連携事業部 田島 伸明 Tel : 042-570-7240 Fax ： 042-570-7241 E-mail ： [email protected] 22
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