JP7101799B2 - 監視システム、管理装置、監視方法、管理装置の制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、監視システム、管理装置、監視方法、管理装置の制御プログラムに関する。

従来、小型無人飛行装置（「ドローン」とも呼ばれる）の利用が提案されている。このようなドローンを利用して、映像情報を取得する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。

特開２００６－２７３３１号公報

ところで、ドローンが、侵入が禁止されている領域に侵入して撮影等を行う場合がある。これに対して、人間が目視によって侵入したドローン（以下、「侵入ドローン」という。）を発見すると、侵入ドローンを操作するための操縦電波を他の電波によって妨害し（「ジャミング」と呼ばれる）、操縦不能にする技術や、侵入ドローンを強制的に着陸させる技術が実施されている。しかし、侵入ドローンを目視によって発見できない場合がある。

本発明はかかる問題の解決を試みたものであり、侵入ドローンを目視によって発見できない場合であっても、侵入ドローンを発見し、監視を継続することができる監視システム、管理装置、監視方法、管理装置の制御プログラムの提供を目的とする。

第一の発明は、乖離して配置され、共通の領域を撮影可能な複数のカメラと、前記カメラが撮影して取得した画像を受信する管理装置と、前記管理装置と通信可能な無人飛行装置と、を有する監視システムであって、前記管理装置は、ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記カメラから受信した前記画像において、監視対象を認識する第一認識手段と、各前記カメラの位置と、各前記カメラの位置を基準とする前記監視対象の方向とに基づいて、前記監視対象の位置を算出する位置算出手段と、前記監視対象の位置を示す位置情報を前記無人飛行装置に送信する位置送信手段と、を有し、前記無人飛行装置は、前記管理装置から前記位置情報を受信すると、前記位置情報に示される前記位置に向かって飛行するための飛行手段と、外部を撮影して撮影画像を取得する撮影手段と、ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記撮影画像において、前記監視対象を認識する第二認識手段と、前記監視対象を認識した場合に、前記監視対象を継続的に撮影するロックオン手段と、を有する監視システムである。

第一の発明の構成によれば、管理装置は、第一認識手段を有するから、カメラが取得した画像中のオブジェクトについて、人間の判断を必要とすることなく監視対象か否かを判断することができる。そして、管理装置は、位置算出手段によって、三角測量の原理によって、監視対象の位置を算出することができる。無人飛行装置は、管理装置から位置情報を受信すると監視対象の位置に向かって飛行し、第二認識手段によって、撮影画像中の監視対象を認識し、ロックオン手段によって、継続的に監視対象を撮影することができる。これにより、侵入ドローンを目視によって発見できない場合であっても、侵入ドローンを発見し、監視を継続することができる。

第二の発明は、第一の発明の構成において、前記カメラは、光軸の方向を変化させて撮影することができるように構成されており、前記管理装置は、前記第一認識手段によって前記監視対象を認識した場合に、少なくとも２台の前記カメラの前記光軸の方向を継続的に前記監視対象の方向に向けるように前記カメラを制御する追尾手段を有し、前記位置算出手段によって、継続的に前記監視対象の位置を算出し、前記位置送信手段によって、前記無人飛行装置に所定の時間間隔において前記位置情報を送信するように構成されている、監視システムである。

第二の発明の構成によれば、管理装置は、追尾手段を有するから、カメラを制御して、カメラの光軸を継続的に監視対象の方向に向けることができる。そして、管理装置は、継続的に監視対象の位置を算出し、その位置を示す位置情報を無人飛行装置に送信することができる。これにより、監視対象の位置が変わっても、無人飛行装置は変更後の位置に向かって飛行することができる。

第三の発明は、第一の発明または第二の発明の構成において、前記管理装置は、乖離した時刻において前記位置算出手段によって算出した前記監視対象の複数の前記位置に基づいて、所定時間後の前記監視対象の位置である第一予測位置を算出する第一予測手段を有し、前記位置送信手段は、前記第一予測位置を示す前記位置情報を送信するように構成されている、監視システムである。

監視対象が移動している場合には、監視対象の過去の位置、あるいは、現在の位置は、未来の位置とは大きく乖離している可能性がある。これに対して、第三の発明の構成によれば、管理装置は、第一予測位置を算出することができるから、無人飛行装置は、監視対象の所定時間後の位置である第一予測位置に向かって飛行することができる。

第四の発明は、第一の発明乃至第三の発明のいずれかの構成において、前記無人飛行装置は、前記撮影画像における前記監視対象の移動態様と、前記無人飛行装置の位置に基づいて、所定時間後の前記監視対象の位置である第二予測位置を算出する第二予測手段を有し、前記飛行手段は、前記第二予測位置に向かって前記無人飛行装置を飛行させるように構成されている、監視システムである。

第四の発明の構成によれば、無人飛行装置は、監視対象が飛行している現場において、監視対象の所定時間後の位置である第二予測位置に向かって飛行することができる。

第五の発明は、第一の発明乃至第四の発明のいずれかの構成において、前記管理装置は、前記無人飛行装置から現在位置を受信する現在位置受信手段を有し、前記位置送信手段は、前記監視対象の位置と前記現在位置との間の距離が短くなるほど、前記位置情報の送信時間の間隔を短くするように構成されている、監視システムである。

監視対象と無人飛行装置の距離が相対的に長い場合には、監視対象の位置がわずかに変化しても、無人飛行装置が飛行する方向への影響は小さく、また、監視対象の位置のわずかな変化によって、飛行する方向を調整することは非効率である。この点、第五の発明の構成によれば、監視対象の位置と現在位置との間の距離が短くなるほど、位置情報の送信時間の間隔を短くするように構成されており、無人飛行装置は、監視対象との距離が相対的に長い場合には、相対的に長い時間間隔で位置情報を受信し、その距離が相対的に短い場合には、相対的に短い時間間隔で位置情報を受信することができるから、効率的に監視対象に向かうことができる。

第六の発明は、第一の発明乃至第五の発明のいずれかの構成において、前記無人飛行装置は、前記監視対象を認識した場合に、前記監視対象に接近する接近手段を有し、前記監視対象に対して、前記監視対象の制御装置の正常な作動を妨げるための電磁波を照射する電磁波照射手段、を有する監視システムである。

第六の発明の構成によれば、無人飛行装置は、監視対象に接近し、制御装置の正常な作動を妨げるための電磁波を照射することができる。

第七の発明は、第六の発明の構成において、前記第一認識手段及び／または前記第二認識手段は、前記画像及び／または前記撮影画像に含まれる監視対象の機種を判断するように構成されており、前記無人飛行装置は、前記監視対象の機種ごとに前記制御装置の正常な作動を妨げるのに効果的な周波数である脆弱周波数を示す脆弱周波数情報を有しており、前記電磁波照射手段は、前記脆弱周波数情報に基づいて、前記監視対象に対して前記脆弱周波数における前記電磁波を照射するように構成されている、監視システムである。

第七の発明の構成によれば、電磁波照射手段は、監視対象に対して脆弱周波数における電磁波を照射するように構成されているから、相対的に電界強度が弱い電磁波を照射することによって、監視対象の制御装置の正常な作動を妨げることができる。

第八の発明は、第六の発明の構成において、前記第一認識手段及び／または前記第二認識手段は、前記画像及び／または前記撮影画像に含まれる監視対象の機種を判断するように構成されており、前記無人飛行装置は、前記監視対象の機種ごとに前記制御装置に含まれる高度センサーの出力を実際の高度よりも高くなるように変更する周波数である特有周波数を示す特有周波数情報を有しており、前記電磁波照射手段は、前記特有周波数情報に基づいて、前記監視対象に対して前記特有周波数における前記電磁波を照射するように構成されている、監視システムである。

第八の発明の構成によれば、特有周波数における電磁波の照射を受けた監視対象は、実際の高度よりも高い高度を認識し、高度を下げる。これにより、監視対象を着陸に導くことができる。

第九の発明は、第六の発明の構成において、前記無人飛行装置の前記電磁波照射手段は、前記監視対象の周囲の空間に向けて前記電磁波を照射するように構成されており、前記無人飛行装置は、前記監視対象の実際の飛行方向に応じて前記電磁波の照射方向を変更する監視対象制御手段を有する、監視システムである。

第九の発明の構成によれば、監視対象の実際の飛行方向に応じて電磁波の照射方向を変更することにより、電磁波によって発生する磁界の方向を変更し、監視対象が進行方向の判断基準として依拠する電子コンパスにその磁界を作用させ、監視対象の進行方向を制御することができる。

第十の発明は、乖離して配置され、共通の領域を撮影する複数のカメラが撮影した画像を受信する受信手段を有する管理装置であって、ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記カメラから受信した前記画像において、監視対象を認識する第一認識手段と、各前記カメラの位置と、各前記カメラの位置を基準とする前記監視対象の方向とに基づいて、前記監視対象の位置を算出する位置算出手段と、前記管理装置から監視対象の位置を示す位置情報を受信すると、前記位置情報に示される位置に向かって飛行するための飛行手段と、外部を撮影して撮影画像を取得する画像取得手段と、ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記撮影画像において、前記監視対象を認識する認識手段と、前記監視対象を認識した場合に、前記監視対象を継続的に撮影するロックオン手段と、を有する無人飛行装置に対して、前記位置情報を送信する位置送信手段と、を有する管理装置である。

第十一の発明は、乖離して配置され、共通の領域を撮影する複数のカメラが撮影した画像を受信する受信手段を有する管理装置が、ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記カメラから受信した前記画像において、監視対象を認識する第一認識ステップと、各前記カメラの位置と、各前記カメラの位置を基準とする前記監視対象の方向とに基づいて、前記監視対象の位置を算出する位置算出ステップと、前記管理装置から監視対象の位置を示す位置情報を受信すると、前記位置情報に示される位置に向かって飛行するための飛行手段と、外部を撮影して撮影画像を取得する画像取得手段と、ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記撮影画像において、前記監視対象を認識する認識手段と、前記監視対象を認識した場合に、前記監視対象を継続的に撮影するロックオン手段と、を有する無人飛行装置に対して、前記位置情報を送信する位置送信ステップと、を実施する監視方法である。

第十二の発明は、乖離して配置され、共通の領域を撮影する複数のカメラが撮影した画像を受信する受信手段を有する管理装置を制御するコンピュータを、ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記カメラから受信した前記画像において、監視対象を認識する第一認識手段、各前記カメラの位置と、各前記カメラの位置を基準とする前記監視対象の方向とに基づいて、前記監視対象の位置を算出する位置算出手段、前記管理装置から監視対象の位置を示す位置情報を受信すると、前記位置情報に示される位置に向かって飛行するための飛行手段と、外部を撮影して撮影画像を取得する画像取得手段と、ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記撮影画像において、前記監視対象を認識する認識手段と、前記監視対象を認識した場合に、前記監視対象を継続的に撮影するロックオン手段と、を有する無人飛行装置に対して、前記位置情報を送信する位置送信手段、として機能させるためのコンピュータプログラムである。

以上のように、本発明によれば、侵入ドローンを目視によって発見できない場合であっても、侵入ドローンを発見し、監視を継続することができる。

本発明の第一の実施形態の概要を示す図である。 本発明の第一の実施形態の概要を示す図である。 本発明の第一の実施形態の概要を示す図である。 本発明の第一の実施形態の概要を示す図である。 本発明の第一の実施形態の概要を示す図である。 管理装置の機能ブロックを示す概略図である。 ニューラルネットワークを説明するための概念図である。 機械学習の工程の一例を示す概略フローチャートである。 ２台のカメラからの画像によって監視対象の位置を算出する方法を説明するための概念図である。 位置情報送信の時間間隔の一例を示す図である。 無人飛行装置の構成を示す概略図である。 無人飛行装置の構成を示す概略図である。 無人飛行装置の機能ブロックを示す概略図である。 監視対象のドローンにおける信号または電力が流れる主な構成の一例を示す図である。 監視システムの処理を示す概略フローチャートである。 監視システムの処理を示す概略フローチャートである。 本発明の第二の実施形態の概要を示す図である。 本発明の第二の実施形態の概要を示す図である。 本発明の第三の実施形態の脆弱周波数情報を示す概略図である。 監視システムの処理を示す概略フローチャートである。 本発明の第四の実施形態の特有周波数情報を示す概略図である。 監視システムの処理を示す概略フローチャートである。 本発明の第五の実施形態の概要を示す図である。 監視システムの処理を示す概略フローチャートである。

＜第一の実施形態＞
以下、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以下の説明においては、同様の構成には同じ符号を付し、その説明を省略又は簡略する。なお、当業者が適宜実施できる構成については説明を省略し、本発明の基本的な構成についてのみ説明する。

図１乃至図５を参照して、監視システム１００の概要を説明する。監視システム１００は、複数のカメラ、管理装置及び無人飛行体（以下、「無人機」という。）で構成される。具体的には、監視システム１００は、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂ、管理装置３００及び無人機１から構成される。監視システム１００は、建物１２０Ａ～１２０Ｃが存在する領域Ａ１の上空に侵入する不審物を監視するための監視システムである。このような不審物が監視対象である。本実施形態において、監視対象は、領域Ａ１に侵入が許されていない無人飛行体２０１（以下、「侵入ドローン２０１」という。）である。

カメラ１５０Ａ等は、複数であればよく、２台に限定されない。また、無人機１は、１台以上であればよく、１台に限定されない。さらに、管理装置３００は、１装置以上であればよく、１装置に限定されない。

カメラ１５０Ａと１５０Ｂは、互いに乖離して配置されている。カメラ１５０Ａと１５０Ｂは、水平方向において少なくとも５メートル（ｍｅｔｅｒ）以上離れた位置に配置されている。カメラ１５０Ａは建物１２０Ａの屋上に配置され、カメラ１５０Ｂは建物１２０Ｃの屋上に配置されている。そして、カメラ１５０Ａと１５０Ｂは、それぞれ、領域Ａ１の上空の全体を撮影可能に構成されている。また、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂは、それぞれの光軸ＬＡ１及びＬＢ１の方向の制御によって、共通の領域を撮影可能に構成されている。カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂは、領域Ａ１内に侵入ドローン２０１が侵入すると、双方のカメラ１５０Ａ等によって、同時に侵入ドローン２０１を撮影するように構成されている。後述のように、カメラ１５０Ａ等によって同時に撮影された侵入ドローン２０１の画像が、侵入ドローン２０１の位置の算出の基礎となる。

管理装置３００は、コンピュータを構成要素とし、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂと通信可能であり、カメラ１５０Ａ等が撮影して取得した画像を受信する。また、管理装置３００は、カメラ１５０Ａ等の位置を記憶しており、カメラ１５０Ａ等の光軸の方向を示す情報を受信する。管理装置３００は、カメラ１５０Ａ等の光軸の方向などの作動を制御する。

管理装置３００は、無人機１と通信可能であり、無人機１に侵入ドローン２０１の位置を示す位置情報を送信する。また、管理装置３００は、無人機１から無人機１の現在位置を示す現在位置情報を受信する。

無人機１は、プロペラの回転によって推力を得て、所定の経路を自律飛行する無人飛行体であり、無人飛行装置の一例である。無人機１は、管理装置３００の位置に待機しており、管理装置３００から侵入ドローン２０１の位置を示す位置情報を受信すると、位置情報に示される位置に向かって飛行し、侵入ドローン２０１に接近し、電磁波を照射して制御を妨げるように構成されている。なお、制御の妨げ方は、電磁波の照射に限定されず、例えば、侵入ドローン２０１に網をからめて飛行不能にするなどでもよい。

図１に示すように、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂは、それぞれ、光軸ＬＡ１及びＬＢ１を有し、所定の撮影範囲として、撮影範囲ＳＡ１及びＳＢ１が規定されている。カメラ１５０Ａ等は、相対的に高倍率で、画角（視野角）は狭く設定されている。例えば、カメラ１５０Ａ等は望遠レンズを使用しており、画角（視野角）は１０度乃至１５度である。これは、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂが外部を撮影する目的が、侵入ドローン２０１の発見のみならず、侵入ドローン２０１の位置を算出するための基礎となる画像を取得することだからである。相対的に画角が狭いことによって、画像中の侵入ドローン２０１の方向を精度よく判断することができる。すなわち、カメラ１５０Ａ等の光軸ＬＡ１等の方向と、撮影した画像中における侵入ドローン２０１の位置、すなわち、侵入ドローン２０１が投影されている画素の位置によって、カメラ１５０Ａ等の光軸ＬＡ１等と侵入ドローン２０１の方向の乖離を算出し、カメラ１５０Ａ等を基準とする侵入ドローン２０１の方向を算出できるのであるが、光軸ＬＡ１等と侵入ドローン２０１の方向の乖離が小さいほど、精度よく、画像中の侵入ドローン２０１の方向を判断することができる。

カメラ１５０Ａ等は、光軸ＬＡ１等を下方以外の全方向に制御可能であり、例えば、矢印ｘ１方向に示す水平方向の方位角及び矢印ｙ１に示す仰俯角を連続的に変更しつつ、領域Ａ１の上空を監視するように構成されている。ただし、管理装置３００が画像中に侵入ドローンが認識した場合には、管理装置３００からの制御によって、カメラ１５０Ａ等の光軸は侵入ドローン２０１の方向に固定される（ロックオンされる）。カメラ１５０Ａ等は、撮影して取得した画像を管理装置３００に送信する。

図２に示すように、侵入ドローン２０１が領域Ａ１の上空へ侵入し、例えば、カメラ１５０Ｂによって撮影されると、カメラ１５０Ｂから画像を受信した管理装置３００は画像中の侵入ドローン２０１を認識する。そして、図３に示すように、管理装置３００は、カメラ１５０Ｂの光軸ＬＢ１を侵入ドローン２０１の方向に固定し、また、他のカメラ１５０Ａの光軸ＬＡ１を制御して、カメラ１５０Ａでも侵入ドローン２０１を撮影するようにする。これにより、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂの双方で侵入ドローン２０１を撮影することになる。

管理装置３００は、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂを結ぶ線分と、カメラ１５０Ａの位置を基準とする侵入ドローン２０１の方向、及び、カメラ１５０Ｂの位置を基準とする侵入ドローン２０１の方向に基づいて、侵入ドローン２０１の位置Ｐｓを算出する。

管理装置３００は、算出した位置を示す位置情報を無人機１へ無線送信する。図４に示すように、位置情報を受信した無人機１は、侵入ドローン２０１の位置Ｐｓへ向かって飛行する。無人機１には、カメラが配置されており、カメラで撮影して取得した撮影画像中に侵入ドローン２０１を認識すると、図５に示すように、侵入ドローン２０１に接近し、電磁波Ｅを照射するように構成されている。電磁波Ｅによって、侵入ドローン２０１の制御装置の正常な作動を妨げる。

以下、管理装置３００の構成を説明する。図６に示すように、管理装置３００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０２、記憶部３０４、無線通信部３０６、及び、電源部３０８を有する。

管理装置３００は、無線通信部３０６によって、外部と通信可能になっている。管理装置３００は、無線通信部３０６によって、カメラ１５０Ａ等及び無人機１と通信する。

記憶部３０４には、コンピュータを作動させるための各種データ及びプログラム等が格納されている。記憶部３０４には、また、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂが配置されている位置が記憶されている。記憶部３０４には、さらに、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂの光軸ＬＡ１及びＬＢ１の方向が記憶されている。詳細には、管理装置３００は、カメラ１５０Ａ等から変化する光軸ＬＡ等の方向を示す情報を継続的に受信し、記憶部３０４に格納している。

記憶部３０４には、また、学習プログラム、第一認識プログラム、追尾プログラム、位置算出プログラム、位置送信プログラム、及び、現在位置受信プログラムが格納されている。ＣＰＵ３０２と学習プログラムは、学習手段の一例である。ＣＰＵ３０２と第一認識プログラムは、第一認識手段の一例である。ＣＰＵ３０２と追尾プログラムは、追尾手段の一例である。ＣＰＵ３０２と位置算出プログラムは、位置算出手段の一例である。ＣＰＵ３０２と位置送信プログラムは、位置送信手段の一例である。ＣＰＵ３０２と現在位置受信プログラムは、現在位置受信手段の一例である。

管理装置３００は、学習プログラムによって、ドローンを撮影した多数の画像を学習する。そして、画像中のオブジェクトがドローンであることを認識するためのニューラルネットワークを生成し、記憶部３０４に記憶する。

図７及び図８を参照して、学習方法（機械学習の工程）の概略を説明する。学習用データとして多数の画像データ（Ｉｍａｇｅ ｄａｔａ）をコンピュータのニューラルネットワークのモデル（図７参照）に入力すると（図８のステップＳ１）、ニューラルネットワークのアルゴリズムによって学習が実施される（ステップＳ２）。学習用データは、様々な種類の様々な態様のドローンが映ったデータであり、同一のドローンを近接した距離（例えば、３メートル（ｍ）の距離）から視た画像、遠く離れた距離（例えば、２００メートル（ｍ）の距離）など、様々な距離から視た画像、及び、ドローンの部品や一部の画像を含む。

ニューラルネットワークのモデルは、例えば、図７に概念的に示すニューラルネットワークである。なお、ニューラルネットワークやディープラーニングは周知なので、本明細書においては概説に留める。ニューラルネットワークは、入力層（Ｉｎｐｕｔ Ｌａｙｅｒ）、１階層以上の隠れ層（Ｈｉｄｄｅｎ ｌａｙｅｒ）、及び、出力層（Ｏｕｔｐｕｔ ｌａｙｅｒ）で構成される。図７には、隠れ層は１階層のみ示しているが、実際には、隠れ層は複数階層である。すなわち、本実施形態の学習は、多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）による機械学習（ディープラーニング）である。

ニューラルネットワークにおいて、隠れ層及び出力層に入力する入力値には、例えば、重みｗ１a等の重みが設定されている。また、隠れ層及び出力層において、バイアス（閾値）Ｂ１等が設定されている。機械学習において、隠れ層及び出力層に入力する入力値の重みｗ１ａ等と、隠れ層及び出力層におけるバイアス（閾値）Ｂ１等を調整することによって、出力層からの出力が正解に近づくようにしていく。学習の結果、学習結果データとして、重みとバイアスが調整されたニューラルネットワークが生成される（図８のステップＳ３）。この学習によって、画像中のオブジェクトがドローンである場合には、ドローンであることを精度よく認識するためのニューラルネットワークが生成される。このニューラルネットワークによって、画像中のオブジェクトがドローンの全体ではなく、ドローンの一部（例えば、ドローンのプロペラや通信用のアンテナ）であっても、ドローンであると認識することができる。

管理装置３００は、第一認識プログラムによって、カメラ１５０Ａ等から受信した画像において、侵入ドローン２０１を認識する。侵入ドローン２０１の認識は、上述のニューラルネットワークによって実施する。

管理装置３００は、第一認識プログラムによって、いずれかのカメラ１５０Ａ等から受信した画像において、侵入ドローン２０１を認識すると、追尾プログラムによって、複数のカメラ１５０Ａ等によって、侵入ドローン２０１を撮影するように構成されている。

本明細書において、最初に侵入ドローン２０１を撮影したカメラ１５０Ａ等を「第一カメラ」と呼ぶ。図２に示すように、カメラ１５０Ｂが最初に侵入ドローン２０１を撮影した場合には、管理装置３００は、第一認識プログラムによって、最初にカメラ１５０Ｂから受信した画像において、侵入ドローン２０１を認識する。この場合、カメラ１５０Ｂが第一カメラである。管理装置３００は、第一カメラであるカメラ１５０Ｂの光軸ＬＢ１の方向を侵入ドローン２０１の方向へ継続的に一致させる（以下、この制御を「ロックオン」という。）。

具体的には、管理装置３００は、カメラ１５０Ｂから受信した画像において、侵入ドローン２０１が画像の中心位置の画素から乖離すると、その乖離を相殺し、侵入ドローン２０１が撮影画像の中心位置に戻るようにカメラ１５０Ｂの光軸ＬＢ１の方向を制御する。

また、管理装置３００は、追尾プログラムによって、第一カメラ以外のカメラであるカメラ１５０Ａの光軸ＬＡ１の方向を侵入ドローン２０１の方向へ継続的に一致させる制御を実施する。管理装置３００は、カメラ１５０Ｂの光軸ＬＢ１の方向を示す情報を受信している。侵入ドローン２０１は、カメラ１５０Ｂの撮影範囲ＳＢ１（図１参照）内に位置する。管理装置３００は、カメラ１５０Ａの撮影範囲ＳＡ１（図１参照）を撮影範囲ＳＢ１と重複させた状態において、カメラ１５０Ａの光軸ＬＡ１を変化させる（以下、「重複走査」という。）。管理装置３００は、カメラ１５０Ａが撮影した画像中に侵入ドローン２０１を認識すると、カメラ１５０Ａについて、上述のロックオンを実施する。

なお、本実施形態のように、管理装置３００がカメラ１５０Ａ及び１５０Ｂの光軸ＬＡ１及びＬＢ１を直接的に制御してもよいし、本実施形態とは異なり、管理装置３００はロックオンを開始する指示をカメラ１５０Ａ及びカメラ１５０Ｂに送信し、カメラ１５０Ａ及びカメラ１５０Ｂがその記憶装置に記憶されたプログラムによって、それぞれ、光軸ＬＡ１及び光軸ＬＢ１を制御してロックオンを実施するように構成してもよい。また、管理装置３００は、第一カメラ以外のカメラに重複走査の指示を送信し、第一カメラ以外のカメラがその記憶装置に記憶されたプログラムによって、重複走査を実施するように構成してもよい。

カメラ１５０Ａとカメラ１５０Ｂによって、ロックオンが実施されると、双方のカメラ１５０Ａ等が撮影した画像に継続的に侵入ドローン２０１が投影される状態が達成される。

管理装置３００は、位置算出プログラムによって、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂの位置と、各カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂの位置を基準とする侵入ドローン２０１の方向に基づいて、侵入ドローン２０１の位置を算出する。

図９を参照して、侵入ドローン２０１の位置の算出方法を概説する。カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂは、それぞれ、基部１５０ａ及びカメラ本体部１５０ｂで構成される。カメラ本体部１５０ｂは、基部１５０ａに対して、下方以外の全方向に回転可能に構成されている。

上述のように、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂは、それぞれ、建物１２０Ａ及び１２０Ｃの屋上に固定されている。管理装置３００は、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂの位置を記憶部３０４に記憶している。したがって、管理装置３００はカメラ１５０Ａとカメラ１５０Ｂとの間の距離Ｌ１も記憶しているか、あるいは、算出可能である。距離Ｌ１は、三角測量のベースラインとなるから、「ベースラインＬ１」とも呼ぶ。侵入ドローン２０１の位置を位置Ｐｓとし、カメラ１５０Ａの光軸ＬＡ１がカメラ１５０Ａと位置Ｐｓとを結ぶ線分の方向と一致しており、カメラ１５０Ｂの光軸ＬＢ１がカメラ１５０Ｂと位置Ｐｓとを結ぶ線分の方向と一致しているものとする。ベースラインＬ１の両端の位置、カメラ１５０Ａの位置を基準とするベースラインＬ１に対する光軸ＬＡ１の角度θ１、及び、カメラ１５０Ｂの位置を基準とするベースラインＬ１に対する光軸ＬＢ１の角度θ２によって、三角測量の原理によって、位置Ｐｓの座標を算出することができる。三角測量の原理は周知であるから、その詳細な説明は省略する。管理装置３００は、継続的に位置Ｐｓを算出している。

管理装置３００は、位置送信プログラムによって、侵入ドローン２０１の位置Ｐｓを示す位置情報を無人機１へ送信する。管理装置３００は、所定の時間間隔において、位置情報を無人機１へ送信する。これにより、無人機１は、飛行中において、侵入ドローン２０１の位置が変化しても、変化後の位置を示す位置情報を受信することができる。位置情報を受信した無人機１は、その位置情報に示される位置に向かって飛行し、無人機１自体の現在位置の測位を行う。

管理装置３００は、現在位置受信プログラムによって、無人機１から無人機１の現在位置を示す現在位置情報を受信する。

管理装置３００は、無人機１から現在位置情報を受信すると、管理装置３００は、位置送信プログラムによって、侵入ドローン２０１の位置Ｐｓと無人機１の現在位置との間の距離を算出する。侵入ドローン２０１の位置Ｐｓを示す位置情報の送信のための時間間隔は、例えば、図１０に示すように、距離Ｄが１０００メートル（ｍｅｔｅｒ）以上のときには３０秒（ｓｅｃｏｎｄ）ごと、距離Ｄが７００メートル以上１０００メートル未満のときには２０秒ごと、というように、位置Ｐｓと無人機１の現在位置との間の距離Ｄが短くなるほど、位置Ｐｓを示す位置情報の送信時間の間隔を短くするように構成されている。これにより、無人機１は、侵入ドローン２０１との距離が相対的に長い場合には、侵入ドローン２０１の微細な方向転換に惑わされずに、侵入ドローン２０１に向かうことができ、侵入ドローン２０１との距離が相対的に短い場合には、侵入ドローン２０１の実際の動きに応じて確実に侵入ドローン２０１に向かうことができる。

以下、無人機１の構成を説明する。図１１に示すように、無人機１は、筐体２を有する。筐体２には、コンピュータで構成される自律飛行装置、無線通信装置、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）などの航法衛星システムからの測位用電波を利用する測位装置、及び、バッテリーが配置されている。自律飛行装置は、慣性センサー、電子コンパス、気圧センサーを含む。また、筐体２には、固定装置１２を介して、カメラ１４が配置されている。

無人機１は、カメラ１４によって、外部の画像を取得する。カメラ１４は、可視光カメラであるが、これに限定されず、マルチスペクトルカメラであってもよいし、夜間の撮影が可能な赤外線カメラであってもよい。固定装置１２は、カメラ１４による撮影画像のぶれを最小化し、かつ、カメラ１４の光軸を任意の方向に制御することができる３軸の固定装置（いわゆる、ジンバル）である。

筐体２には、丸棒状のアーム４が接続されている。各アーム４にはモーター６が接続されており、各モーター６にはプロペラ８が接続されている。各モーター６は、直流モーター（ブラシレスＤＣモーター）である。各モーター６は、モータードライバー（図示せず）によって回転速度が制御される。モータードライバーは、自律飛行装置によってそれぞれ独立して制御される。各モーター６がそれぞれ独立して制御され、無人機１を上下水平方向の移動や空中での停止（ホバリング）及び姿勢制御を自在に行うことができるようになっている。

図１２は、図１１の無人機１の筐体２、固定装置１２、カメラ１４及び電磁波照射装置１６を矢印Ｘ１方向から視た概略側面図である。図１１及び図１２に示すように、筐体２の上面部には、電磁波照射装置１６が配置されている。電磁波照射装置１６は、電磁波を外部に送信する送信アンテナである。電磁波照射装置１６は、指向性の高いアンテナであり、例えば、パラボラアンテナである。電磁波照射装置１６は、アンテナ本体１６ａと内面が放物曲面の放物面反射器１６ｂで構成される。

アーム４には保護枠１０が接続され、プロペラ８が外部の物体に直接接触することを防止している。アーム４及び保護枠１０は、例えば、炭素繊維強化プラスチックで形成されており、強度を保ちつつ、軽量に構成されている。

図１３は、無人機１の機能構成を示す図である。無人機１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５０、記憶部５２、無線通信部５４、衛星測位部５６、慣性センサー部５８、画像処理部６０、駆動制御部６２、電磁波照射部６４、及び、電源部６６を有する。

無人機１は、無線通信部５４によって、管理装置３００と通信可能になっている。無人機１は、無線通信部５４によって、管理装置３００から、侵入ドローン２０１の位置を示す位置情報を受信する。また、管理装置３００に無人機１の現在位置情報を送信する。

無人機１は、衛星測位部５６と慣性センサー部５８によって、無人機１自体の位置を測定することができる。衛星測位部５６は、基本的に、４つ以上の航法衛星からの測位用電波を受信して無人機１の位置を計測する。衛星測位部５６は、現在位置を測位する測位手段の一例である。慣性センサー部５８は、例えば、直近に測位した無人機１の位置を基準として、加速度センサー及びジャイロセンサーからの出力に基づいて無人機１の移動を積算して、無人機１の位置を計測する。無人機１自体の位置情報は、無人機１の移動経路の決定及び自律移動等のために使用する。

駆動制御部６２によって、無人機１は各モーター６（図１１参照）に接続されたプロペラ８（図１１参照）の回転を制御し、上下水平移動や空中停止、傾きなどの姿勢を制御するようになっている。

画像処理部６０によって、無人機１はカメラ１４（図１１参照）を作動させて外部の画像を取得し、取得した撮影データを処理する。

電磁波照射部６４は、電磁波照射装置１６を制御し、外部に電磁波を照射する。

電源部６６は、例えば、交換可能な可充電電池であり、無人機１の各部に電力を供給するようになっている。

記憶部５２には、出発点から目的位置まで自律移動するための移動計画を示すデータ等の自律移動に必要な各種データ及びプログラムのほか、以下のデータ及びプログラムが格納されている。

記憶部５２には、飛行プログラム、撮影プログラム、第二認識プログラム、ロックオンプログラム、接近プログラム、及び、電磁波照射プログラムが格納されている。ＣＰＵ５０と飛行プログラムは、飛行手段の一例である。ＣＰＵ５０と撮影プログラムは、撮影手段の一例である。ＣＰＵ５０と第二認識プログラムは、第二認識手段の一例である。ＣＰＵ５０とロックオンプログラムは、ロックオン手段の一例である。ＣＰＵ５０と接近プログラムは、接近手段の一例である。ＣＰＵ５０と電磁波照射プログラムは、電磁波照射手段の一例である。

無人機１は、管理装置３００から侵入ドローン２０１の位置Ｐｓを示す位置情報を受信すると、飛行プログラムによって、位置情報に示される位置に向かって飛行する。無人機１は、管理装置３００から受信する位置情報を飛行開始の指示としても処理する。

無人機１は、飛行を開始すると、撮影プログラムによって、カメラ１４を作動させ、外部を撮影して撮影画像を取得する。

無人機１は、第二認識プログラムによって、カメラ１４で取得した撮影画像に含まれる侵入ドローン２０１を認識する。第二認識プログラムの構成は、上述の管理装置３００の第一認識プログラムと同様であり、ニューラルネットワークによって構成されている。

無人機１は、撮影画像に含まれる侵入ドローン２０１を認識すると、ロックオンプログラムによって、カメラ１４の光軸の方向を監視対象の方向と継続的に一致させる。無人機１は、撮影画像中の侵入ドローン２０１の動きに応じてカメラ１４の光軸の方向を調整し、侵入ドローン２０１の方向と光軸の方向を一致させるように構成されている。すなわち、無人機１は、侵入ドローン２０１が撮影画像の中心位置の画素から乖離すると、その乖離を相殺し、侵入ドローン２０１が撮影画像の中心位置に戻るように調整する。

無人機１は、侵入ドローン２０１にロックオンすると、接近プログラムによって、ドローン２０１に接近する。

無人機１は、第二認識プロラムによって、画像中に投影される侵入ドローン２０１の態様によって、侵入ドローン２０１までの距離を判断することができる。無人機１は、侵入ドローン２０１が、学習済みの大きさのドローンでない場合や、距離が異なる場合であっても、距離による投影態様の変化の態様（距離が近くなるほど画像中のオブジェクトの形状は大きくなる）に基づいて、距離を判断することができるように構成されている。

なお、無人機１と侵入ドローン２０１との距離の判断方法として、本実施形態とは異なる方法を採用してもよい。例えば、無人機１は、管理装置３００から所定の時間間隔で侵入ドローン２０１の位置を示す位置情報を受信しており、また、無人機１自体の現在位置を測位しているから、侵入ドローン２０１の位置Ｐｓを示す位置情報と無人機１の現在位置から侵入ドローン２０１と無人機１との間の距離を算出するようにしてもよい。あるいは、管理装置３００は、侵入ドローン２０１と無人機１との間の距離を継続的に算出しているから、管理装置３００から距離情報を受信して利用してもよい。あるいは、無人機１自体による距離の算出と管理装置３００から受信した距離情報を併用するようにしてもよい。

無人機１は、侵入ドローン２０１に所定距離まで接近すると、電磁波照射プログラムによって、侵入ドローン２０１に向けて電磁波を照射する。所定距離は、例えば、３メートル（ｍｅｔｅｒ）である。無人機１は、電磁波によって、侵入ドローン２０１の制御装置の正常な作動を妨げる。

図１４を参照して、侵入ドローン２０１において、信号または電力が流れる主な構成を説明する。侵入ドローン２０１は、外部の操縦装置からの操縦電波を受信する受信機２０２、自律飛行装置２０４、モータードライバー２０６、モーター２０８、及び、バッテリー２１０を有する。自律飛行装置２０４はフライトコントローラー（Ｆｌｉｇｈｔ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）とも呼ばれ、モータードライバー２０６はＥＳＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｐｅｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）とも呼ばれる。なお、図１４に示す構成は、無人機１においても同様である。

無人機１が照射する電磁波によって正常な作動を妨げられる対象となる制御装置は、自律飛行装置２０４及び／またはモータードライバー２０６である。自律飛行装置２０４やモータードライバー２０６を構成する素子は線路で接続されており、線路に電磁波が作用すると誤作動を生じる場合がある。誤作動を生じさせることができる電磁波の電界強度は、様々な機種のドローンに対して様々な電解強度の電磁波を照射する実験によって、予め知ることができる。周波数は、例えば、１．５ＧＨｚ付近の周波数である。電界強度は、アンテナ本体１６ａの先端部から３メートル（ｍｅｔｅｒ）の距離において、例えば、４００Ｖ／ｍ（ボルト／メートル）である。無人機１は、侵入ドローン２０１に接近して電磁波を照射することによって、電界強度の高い電磁波を照射することができるから、高い確率で侵入ドローン２０１の制御装置に誤作動を生じさせる。その結果、侵入ドローン２０１を墜落に導くことができる。

以下、図１５及び図１６を参照して、監視システム１００の動作を説明する。管理装置３００は、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂが撮影した画像を取得すると（図１５のステップＳＴ１）、ニューラルネットワークによって画像認識を実施する（ステップＳＴ２）。管理装置３００は、画像中のオブジェクトが侵入ドローン２０１であると判断すると（ステップＳＴ３）、カメラ１５０Ａ及び１５０Ｂの双方で侵入ドローン２０１を撮影し、侵入ドローン２０１の位置を示す座標を算出し（ステップＳＴ５）、その座標を示す位置情報を無人機１に送信する（ステップＳＴ６）。

無人機１は、管理装置３００から侵入ドローン２０１の位置Ｐｓを示す位置情報を受信すると発進し（図１６のステップＳＴ７）、無人機１の現在位置の測位を行い（ステップＳＴ８）、現在位置を示す現在位置情報を管理装置３００に送信する（ステップＳＴ９）。そして、無人機１は、カメラ１４によって外部を撮影して撮影画像を取得し（ステップＳＴ１０）、撮影画像中のオブジェクトについてニューラルネットワークによる画像認識を行う（ステップＳＴ１１）。無人機１は、撮影画像中のオブジェクトが侵入ドローン２０１であると判断すると（ステップＳＴ１２）、侵入ドローン２０１にロックオンし、侵入ドローン２０１に接近する（ステップＳＴ１３）。無人機１は、侵入ドローン２０１に所定距離まで接近すると、侵入ドローン２０１に向けて電磁波を照射し（ステップＳＴ１４）、管理装置３００からの帰還指示の受信などによって、任務が終了したと判断すると（ステップＳＴ１５）、管理装置３００の位置に帰還する（ステップＳＴ１６）。

＜第二の実施形態＞
第二の実施形態について、第一の実施形態と異なる部分を中心に、説明する。第二の実施形態において、図１７に示すように、管理装置３００は、乖離した時刻において算出した侵入ドローン２０１の位置に基づいて、侵入ドローン２０１の所定時間後の予測位置Ｐｓｆ１を算出する。管理装置３００は、継続的に予測位置Ｐｓｆ１を算出する。そして、管理装置３００は、無人機１に対して、予測位置Ｐｓｆ１を示す位置情報を無人機１へ送信するように構成されている。また、無人機１も、侵入ドローン２０１の所定時間後の位置を予測し、予測位置に基づいて、侵入ドローン２０１へ接近するように構成されている。

管理装置３００は、記憶部３０４に第一予測プログラムを格納している。ＣＰＵ３０２と第一予測プログラムは、第一予測手段の一例である。管理装置３００は、カメラ１５０Ａ及びカメラ１５０Ｂで侵入ドローン２０１を撮影すると、所定の時間間隔だけ乖離した時刻において、侵入ドローン２０１の位置Ｐｓ１及び位置Ｐｓ２を算出し、位置Ｐｓ１及び位置Ｐｓ２の延長線上の位置として、所定時間後の予測位置Ｐｓｆ１を算出する。そして、管理装置３００は、位置送信プログラムによって、予測位置Ｐｓｆ１を無人機１へ送信する。例えば、上述の所定の時間間隔は１秒（ｓ）であり、所定時間後は１秒（ｓ）後である。

無人機１は、記憶部５２に第二予測プログラムを格納している。ＣＰＵ５０と第二予測プログラムは、第二予測手段の一例である。図１８に示すように、無人機１は、カメラ１４によって取得した撮影画像中に侵入ドローン２０１を認識すると、撮影画像の画素中の侵入ドローン２０１の投影態様の変化によって、所定時間後である、例えば、１秒後の侵入ドローン２０１の予測位置Ｐｓｆ２を算出し、飛行プログラムによって、予測位置Ｐｓｆ２に向かって飛行するように構成されている。無人機１は、継続的に予測位置Ｐｓｆ２を算出する。また、無人機１は、ロックオンプログラムによって、所定時間後の予測位置Ｐｓｆ２の方向とカメラ１４の光軸の方向を一致させるように構成されている。

侵入ドローン２０１の現在の位置は、管理装置３００や無人機１のコンピュータで高速で処理したとしても、実際には、わずかに過去の位置である。これに対して、予測位置Ｐｓｆ１及びＰｓｆ２は、侵入ドローン２０１の動きを合理的に予測して算出した所定時間後の位置であるから、所定時間後の真の現在位置に近い。このため、無人機１は、所定時間後の真の現在位置に近い予測位置Ｐｓｆ１及びＰｓｆ２に基づいて、侵入ドローン２０１に向かって飛行し、接近することができる。この場合、無人機１は、例えば、予測位置Ｐｓｆ１及び予測位置Ｐｓｆ２の平均位置に向かって飛行する、あるいは、予測位置Ｐｓｆ１及び予測位置Ｐｓｆ２のそれぞれに重みづけをしたうえで平均して算出した予測位置に向かって飛行し、侵入ドローン２０１に接近する。

また、無人機１は、接近プログラムによって、侵入ドローン２０１に接近するときにも、予測位置Ｐｓｆ２を使用する。

＜第三の実施形態＞
第三の実施形態について、第一の実施形態と異なる部分を中心に、説明する。第三の実施形態において、管理装置３００は、機械学習によって生成したニューラルネットワークによって、侵入ドローン２０１を認識するときに、その機種も認識することができるように構成されている。ニューラルネットワークを生成するための学習用データに、多数の機種のドローンの画像を含め、出力層から出力する正解として、機種を含める。これにより、ドローンの機種を認識可能なニューラルネットワークを生成することができる。

管理装置３００は、第一認識プログラムによって、カメラ１５０Ａ等の画像中の侵入ドローン２０１を認識し、また、侵入ドローン２０１の機種を認識する。そして、管理装置３００は、侵入ドローン２０１の機種を示す情報を無人機１に送信する。

なお、本実施形態とは異なり、無人機１が、第二認識プログラムによって、カメラ１４で取得した撮影画像中の侵入ドローン２０１の機種を認識するように構成してもよい。

図１９に示すように、無人機１は、ドローンの機種Ｄ１等ごとに脆弱周波数Ｗ１等を示す脆弱周波数情報を記憶部５２に記憶している。脆弱周波数Ｗ１等は、ドローンの機種ごとに制御装置の正常な作動を妨げるのに効果的な周波数である。例えば、機種Ｄ１のドローンにとって、脆弱周波数Ｗ１は、正常な作動が妨害され易い周波数であり、弱点とする周波数である。

脆弱周波数は、ドローンの機種ごとに異なる。ドローンの機種ごとに、様々な周波数の電磁波を照射し、制御装置の作動状態を調べる実験によって、ドローンの機種ごとの脆弱周波数を予め知ることができる。例えば、脆弱周波数Ｗ１は１．４ＧＨｚであり、脆弱周波数Ｗ２は１．５ＧＨｚであり、脆弱周波数Ｗ３は１．６ＧＨｚである。

無人機１は、侵入ドローン２０１に所定距離まで接近すると、電磁波照射プログラムによって、侵入ドローン２０１の機種に対応する脆弱周波数における電磁波を照射する。このとき照射する電磁波は、脆弱周波数における電磁波であり、侵入ドローン２０１の弱点とする周波数であるから、他の周波数を照射する場合に比べて、電界強度は小さくても侵入ドローン２０１の制御装置の正常な作動を妨げる効果を奏する。脆弱周波数の電磁波の電界強度は、アンテナ本体１６ａの先端部から３メートル（ｍｅｔｅｒ）の距離において、例えば、２００Ｖ／ｍ（ボルト／メートル）である。無人機１は、侵入ドローン２０１に向けて脆弱周波数の電磁波を照射することによって、侵入ドローン２０１を墜落に導くことができる。

以下、図２０を参照して、無人機１の動作を説明する。無人機１は、管理装置３００から侵入ドローン２０１の位置Ｐｓを示す位置情報を受信すると発進し（図２０のステップＳＴ７）、無人機１の現在位置の測位を行い（ステップＳＴ８）、現在位置を示す現在位置情報を管理装置３００に送信する（ステップＳＴ９）。ステップＳＴ７においては、侵入ドローン２０１の位置情報と共に、機種を示す情報も受信している。無人機１は、カメラ１４によって外部を撮影して撮影画像を取得し（ステップＳＴ１０）、撮影画像中のオブジェクトについてニューラルネットワークによる画像認識を行う（ステップＳＴ１１）。無人機１は、撮影画像中のオブジェクトが侵入ドローン２０１であると判断すると（ステップＳＴ１２）、侵入ドローン２０１にロックオンし、侵入ドローン２０１に接近する（ステップＳＴ１３）。無人機１は、侵入ドローン２０１に所定距離まで接近すると、侵入ドローン２０１に向けて脆弱周波数における電磁波を照射し（ステップＳＴ１４Ａ）、管理装置３００からの帰還指示の受信などによって、任務が終了したと判断すると（ステップＳＴ１５）、管理装置３００の位置に帰還する（ステップＳＴ１６）。

＜第四の実施形態＞
第四の実施形態について、第三の実施形態と異なる部分を中心に、説明する。第四の実施形態においては、無人機１は、侵入ドローン２０１を墜落させるのではなく、着陸するように導くように構成されている。

図２１に示すように、無人機１は、ドローンの機種Ｄ１等ごとに特有周波数ＷＥ１等を示す特有周波数情報を記憶部５２に記憶している。特有周波数ＷＥ１等による電磁波は、ドローンの高度センサー（気圧センサー）からの出力が実際の高度よりも高い高度を示すようにするための電磁波である。ドローンの自律飛行装置は、実際の高度よりも高い高度を示す信号に基づいて、高度を下げ、着陸に至る。

ドローンの機種ごとに、様々な周波数の電磁波を照射し、高度センサーからの出力を調べる実験によって、ドローンの機種ごとの特有周波数を予め知ることができる。

以下、図２２を参照して、無人機１の動作を説明する。無人機１は、管理装置３００から侵入ドローン２０１の位置Ｐｓを示す位置情報を受信すると発進し（図２２のステップＳＴ７）、無人機１の現在位置の測位を行い（ステップＳＴ８）、現在位置を示す現在位置情報を管理装置３００に送信する（ステップＳＴ９）。ステップＳＴ７においては、侵入ドローン２０１の位置情報と共に、機種を示す情報も受信している。無人機１は、カメラ１４によって外部を撮影して撮影画像を取得し（ステップＳＴ１０）、撮影画像中のオブジェクトについてニューラルネットワークによる画像認識を行う（ステップＳＴ１１）。無人機１は、撮影画像中のオブジェクトが侵入ドローン２０１であると判断すると（ステップＳＴ１２）、侵入ドローン２０１にロックオンし、侵入ドローン２０１に接近する（ステップＳＴ１３）。無人機１は、侵入ドローン２０１に所定距離まで接近すると、侵入ドローン２０１に向けて特有周波数における電磁波を照射し（ステップＳＴ１４Ｂ）、管理装置３００からの帰還指示の受信などによって、任務が終了したと判断すると（ステップＳＴ１５）、管理装置３００の位置に帰還する（ステップＳＴ１６）。

＜第五の実施形態＞
第五の実施形態について、第一の実施形態と異なる部分を中心に、説明する。第五の実施形態においては、無人機１は、侵入ドローン２０１の周囲の磁界を制御し、電子コンパスに本来の方向とは異なる方向を検知させ、侵入ドローン２０１の進行方向を制御し、さらには、着陸するように導くように構成されている。

図２３に示すように、無人機１は、侵入ドローン２０１に向けて電磁波Ｅを照射するのではなくて、侵入ドローン２０１の周囲の空間に向けて電磁波Ｅを照射する。電磁波Ｅの進行方向と直交する方向に磁界ＭＧが発生する。無人機１は、磁界ＭＧによって、侵入ドローン２０１の電子コンパスに地磁気の方向として、本来の方向とは異なる方向を検出させる。侵入ドローン２０１は、電子コンパスの出力によって進行方向を判断して飛行しているから、磁界ＭＧによって電子コンパスの出力を制御することによって、侵入ドローン２０１の進行方向を制御することができ、さらに、着陸に導くこともできる。例えば、侵入ドローン２０１の電子コンパスに、磁北として、本来の磁北とは異なる方向を検出させる。侵入ドローン２０１の自律飛行装置２０４が北方に向かって飛行するようにプログラムされている場合において、磁北として東の方向を検出させれば、東に向かって飛行させることができる。

無人機１の記憶部５２には、監視対象制御プログラムが格納されている。ＣＰＵ５０と監視対象制御プログラムは、監視対象制御手段の一例である。無人機１は、監視対象制御プログラムによって、侵入ドローン２０１に近接する空間に向けて電磁波Ｅを照射し、実際の侵入ドローン２０１の進行方向に応じて、電磁波Ｅを照射する方向を変更する。侵入ドローン２０１の周囲において、電磁波Ｅが通過する方向が変わると、磁界ＭＧの方向も変わり、侵入ドローン２０１の電子コンパスが出力する方向も変わるから、侵入ドローン２０１の進行方向を制御することができる。これにより、例えば、建物１２０Ｂの屋上に侵入ドローンを捕捉するための網などの捕捉装置を配置しておいて、その捕捉装置に、侵入ドローン２０１を導くことができる。

以下、図２４を参照して、無人機１の動作を説明する。無人機１は、管理装置３００から侵入ドローン２０１の位置Ｐｓを示す位置情報を受信すると発進し（図２４のステップＳＴ７）、無人機１の現在位置の測位を行い（ステップＳＴ８）、現在位置を示す現在位置情報を管理装置３００に送信する（ステップＳＴ９）。そして、無人機１は、カメラ１４によって外部を撮影して撮影画像を取得し（ステップＳＴ１０）、撮影画像中のオブジェクトについてニューラルネットワークによる画像認識を行う（ステップＳＴ１１）。無人機１は、撮影画像中のオブジェクトが侵入ドローン２０１であると判断すると（ステップＳＴ１２）、侵入ドローン２０１にロックオンし、侵入ドローン２０１に接近する（ステップＳＴ１３）。無人機１は、侵入ドローン２０１に所定距離まで接近すると、侵入ドローン２０１の周囲の空間に向けて、電磁波を照射し、侵入ドローン２０１の進行方向を制御し（ステップＳＴ１４Ｃ）、管理装置３００からの帰還指示の受信などによって、任務が終了したと判断すると（ステップＳＴ１５）、管理装置３００の位置に帰還する（ステップＳＴ１６）。

なお、本発明の無人飛行装置、迎撃方法及びプログラムは、上記実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えることができる。

１ 無人飛行装置（無人機）
１６ 電磁波照射装置
５０ ＣＰＵ
５２ 記憶部
５４ 無線通信部
５６ 衛星測位部
５８ 慣性センサー部
６０ 画像処理部
６２ 駆動制御部
６４ 電磁波照射部
６６ 電源部
１５０Ａ、１５０Ｂ カメラ
２０１ 侵入ドローン
３００ 管理装置

Claims (11)

1. 乖離して配置され、共通の領域を撮影可能な複数のカメラと、
   前記カメラが撮影して取得した画像を受信する管理装置と、
   前記管理装置と通信可能な無人飛行装置と、
   を有する監視システムであって、
   前記管理装置は、
   ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記カメラから受信した前記画像において、監視対象を認識する第一認識手段と、
   各前記カメラの位置と、各前記カメラの位置を基準とする前記監視対象の方向とに基づいて、前記監視対象の位置を算出する位置算出手段と、
   前記監視対象の位置を示す位置情報を前記無人飛行装置に送信する位置送信手段と、を有し、
   前記無人飛行装置は、
   前記管理装置から前記位置情報を受信すると、前記位置情報に示される前記位置に向かって飛行するための飛行手段と、
   外部を撮影して撮影画像を取得する撮影手段と、
   ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記撮影画像において、前記監視対象を認識する第二認識手段と、
   前記監視対象を認識した場合に、前記監視対象を継続的に撮影するロックオン手段と、
   を有し、
   前記無人飛行装置は、
   前記監視対象を認識した場合に、前記監視対象に接近する接近手段を有し、
   前記監視対象に対して、前記監視対象の制御装置の正常な作動を妨げるための電磁波を照射する電磁波照射手段を有する、
   監視システム。
2. 前記カメラは、光軸の方向を変化させて撮影することができるように構成されており、
   前記管理装置は、
   前記第一認識手段によって前記監視対象を認識した場合に、少なくとも２台の前記カメラの前記光軸の方向を継続的に前記監視対象の方向に向けるように前記カメラを制御する追尾手段を有し、
   前記位置算出手段によって、継続的に前記監視対象の位置を算出し、
   前記位置送信手段によって、前記無人飛行装置に所定の時間間隔において前記位置情報を送信するように構成されている、
   請求項１に記載の監視システム。
3. 前記管理装置は、
   乖離した時刻において前記位置算出手段によって算出した前記監視対象の複数の前記位置に基づいて、所定時間後の前記監視対象の位置である第一予測位置を算出する第一予測手段を有し、
   前記位置送信手段は、前記第一予測位置を示す前記位置情報を送信するように構成されている、
   請求項１または請求項２に記載の監視システム。
4. 前記無人飛行装置は、
   前記撮影画像における前記監視対象の移動態様と、前記無人飛行装置の位置に基づいて、所定時間後の前記監視対象の位置である第二予測位置を算出する第二予測手段を有し、
   前記飛行手段は、前記第二予測位置に向かって前記無人飛行装置を飛行させるように構成されている、
   請求項１または請求項２に記載の監視システム。
5. 前記管理装置は、
   前記無人飛行装置から現在位置を受信する現在位置受信手段を有し、
   前記監視対象の位置と前記現在位置との間の距離が短くなるほど、前記位置情報の送信時間の間隔を短くするように構成されている、
   請求項１または請求項２に記載の監視システム。
6. 前記第一認識手段及び／または前記第二認識手段は、前記画像及び／または前記撮影画像に含まれる監視対象の機種を判断するように構成されており
   前記無人飛行装置は、
   前記監視対象の機種ごとに前記制御装置の正常な作動を妨げるのに効果的な周波数である脆弱周波数を示す脆弱周波数情報を有しており、
   前記電磁波照射手段は、前記脆弱周波数情報に基づいて、前記監視対象に対して前記脆弱周波数における前記電磁波を照射するように構成されている、
   請求項１または請求項２に記載の監視システム。
7. 前記第一認識手段及び／または前記第二認識手段は、前記画像及び／または前記撮影画像に含まれる監視対象の機種を判断するように構成されており、
   前記無人飛行装置は、
   前記監視対象の機種ごとに前記制御装置に含まれる高度センサーの出力を実際の高度よりも高くなるように変更する周波数である特有周波数を示す特有周波数情報を有しており、
   前記電磁波照射手段は、前記特有周波数情報に基づいて、前記監視対象に対して前記特有周波数における前記電磁波を照射するように構成されている、
   請求項１または請求項２に記載の監視システム。
8. 前記無人飛行装置の前記電磁波照射手段は、前記監視対象の周囲の空間に向けて前記電磁波を照射するように構成されており、
   前記無人飛行装置は、
   前記監視対象の実際の飛行方向に応じて前記電磁波の照射方向を変更する監視対象制御手段を有する、
   請求項１または請求項２に記載の監視システム。
9. 乖離して配置され、共通の領域を撮影する複数のカメラが撮影した画像を受信する受信手段を有する管理装置であって、
   ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記カメラから受信した前記画像において、監視対象を認識する第一認識手段と、
   各前記カメラの位置と、各前記カメラの位置を基準とする前記監視対象の方向とに基づいて、前記監視対象の位置を算出する位置算出手段と、
   前記管理装置から監視対象の位置を示す位置情報を受信すると、前記位置情報に示される位置に向かって飛行するための飛行手段と、外部を撮影して撮影画像を取得する画像取得手段と、ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記撮影画像において、前記監視対象を認識する認識手段と、前記監視対象を認識した場合に、前記監視対象を継続的に撮影するロックオン手段と、前記監視対象を認識した場合に、前記監視対象に接近する接近手段と、前記監視対象に対して、前記監視対象の制御装置の正常な作動を妨げるための電磁波を照射する電磁波照射手段と、を有する無人飛行装置に対して、前記位置情報を送信する位置送信手段と、
   を有する管理装置。
10. 乖離して配置され、共通の領域を撮影する複数のカメラが撮影した画像を受信する受信手段を有する管理装置が、
    ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記カメラから受信した前記画像において、監視対象を認識する第一認識ステップと、
    各前記カメラの位置と、各前記カメラの位置を基準とする前記監視対象の方向とに基づいて、前記監視対象の位置を算出する位置算出ステップと、
    前記管理装置から監視対象の位置を示す位置情報を受信すると、前記位置情報に示される位置に向かって飛行するための飛行手段と、外部を撮影して撮影画像を取得する画像取得手段と、ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記撮影画像において、前記監視対象を認識する認識手段と、前記監視対象を認識した場合に、前記監視対象を継続的に撮影するロックオン手段と、前記監視対象を認識した場合に、前記監視対象に接近する接近手段と、前記監視対象に対して、前記監視対象の制御装置の正常な作動を妨げるための電磁波を照射する電磁波照射手段と、を有する無人飛行装置に対して、前記位置情報を送信する位置送信ステップと、を実施する監視方法。
11. 乖離して配置され、共通の領域を撮影する複数のカメラが撮影した画像を受信する受信手段を有する管理装置を制御するコンピュータを、
    ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記カメラから受信した前記画像において、監視対象を認識する第一認識手段、
    各前記カメラの位置と、各前記カメラの位置を基準とする前記監視対象の方向とに基づいて、前記監視対象の位置を算出する位置算出手段、
    前記管理装置から監視対象の位置を示す位置情報を受信すると、前記位置情報に示される位置に向かって飛行するための飛行手段と、外部を撮影して撮影画像を取得する画像取得手段と、ニューラルネットワークで構成される人工知能によって、前記撮影画像において、前記監視対象を認識する認識手段と、前記監視対象を認識した場合に、前記監視対象を継続的に撮影するロックオン手段と、前記監視対象を認識した場合に、前記監視対象に接近する接近手段と、前記監視対象に対して、前記監視対象の制御装置の正常な作動を妨げるための電磁波を照射する電磁波照射手段と、を有する無人飛行装置に対して、前記位置情報を送信する位置送信手段、
    として機能させるためのコンピュータプログラム。

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