JP7109969B2 - Judgment system, judgment method and unmanned aerial vehicle - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、判定システム、判定方法及び無人航空機に関する。 Embodiments of the present invention relate to determination systems, determination methods, and unmanned aerial vehicles .

浄水場等の機場では、採水地の異常を検出するために定期的に採水地に赴いたり、採水地で採水された原水を顕微鏡等で分析したりすることで水質事故を予防していた。しかし、遠方にある採水地も多く、原水の採水から分析までに長い時間がかかる場合も多くあった。このような状況下では、浄水場等の機場のオペレータは、水質の異常に対して適切な処置を決定するために十分な時間を確保することができず、水質事故の予防が難しい場合があった。 At water treatment plants and other pumping stations, water quality accidents are prevented by periodically visiting water sampling sites to detect abnormalities and analyzing raw water sampled at water sampling sites with a microscope. Was. However, many of the water sampling sites are located far away, and it often takes a long time from the sampling of raw water to analysis. Under such circumstances, operators of pump stations such as water treatment plants cannot secure sufficient time to decide on appropriate measures to deal with abnormal water quality, and it is sometimes difficult to prevent water quality accidents. rice field.

特開平１０－３３７１４６号公報JP-A-10-337146 特開２０１６－２０９８０１号公報JP 2016-209801 A

本発明が解決しようとする課題は、より短い時間で水質の異常を検出することができる判定システム、判定方法及び無人航空機を提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide a determination system, a determination method, and an unmanned aerial vehicle that can detect water quality anomalies in a shorter period of time.

実施形態の判定システムは、無人航空機と、判定装置とを持つ。無人航空機は撮像部と、無線通信部とを持つ。撮像部は、水を含む対象物を撮像して画像データを生成する。無線通信部は、前記画像データを予め定められた外部機器に送信する。判定装置は、画像取得部と、画像判定部とを持つ。画像取得部は、前記無人航空機によって送信された前記画像データを取得する。画像判定部は、前記画像データに含まれる水の色を示す特徴量が予め定められた条件を満たす場合、水質の異常と判定する。 A determination system of an embodiment has an unmanned aerial vehicle and a determination device. The unmanned aerial vehicle has an imaging unit and a wireless communication unit. The imaging unit images an object including water and generates image data. The wireless communication unit transmits the image data to a predetermined external device. The determination device has an image acquisition section and an image determination section. The image acquisition unit acquires the image data transmitted by the unmanned aerial vehicle. The image determination unit determines that the water quality is abnormal when the feature quantity indicating the color of the water included in the image data satisfies a predetermined condition.

第１の実施形態の監視制御システム１のシステム構成を表すシステム構成図。1 is a system configuration diagram showing the system configuration of a monitoring control system 1 according to a first embodiment; FIG. 第１の実施形態の無人航空機１００の断面図の一例を示す図。1 is a diagram showing an example of a cross-sectional view of an unmanned aerial vehicle 100 according to a first embodiment; FIG. 第１の実施形態の無人航空機１００の平面図の一例を示す図。1 is a diagram showing an example of a plan view of an unmanned aerial vehicle 100 according to a first embodiment; FIG. 第１の実施形態の無人航空機１００の機能構成を表す機能ブロック図。2 is a functional block diagram showing the functional configuration of the unmanned aerial vehicle 100 of the first embodiment; FIG. 第１の実施形態のスケジュールテーブルの具体例を示す図。4 is a diagram showing a specific example of a schedule table according to the first embodiment; FIG. 第１の実施形態の判定装置２００の機能構成を表す機能ブロック図。FIG. 2 is a functional block diagram showing the functional configuration of the determination device 200 of the first embodiment; FIG. 第１の実施形態の監視制御装置３００の機能構成を表す機能ブロック図。FIG. 2 is a functional block diagram showing the functional configuration of a monitoring control device 300 according to the first embodiment; FIG. 第１の実施形態の画像判定の処理の流れを示すシーケンスチャート。4 is a sequence chart showing the flow of image determination processing according to the first embodiment; 第１の実施形態の画像判定の処理の流れを示すシーケンスチャート。4 is a sequence chart showing the flow of image determination processing according to the first embodiment; 第２の実施形態の画像判定の処理の流れを示すシーケンスチャート。FIG. 11 is a sequence chart showing the flow of image determination processing according to the second embodiment; FIG. 第２の実施形態の画像判定の処理の流れを示すシーケンスチャート。FIG. 11 is a sequence chart showing the flow of image determination processing according to the second embodiment; FIG.

以下、実施形態の判定システム、判定方法及び無人航空機を、図面を参照して説明する。 A determination system, a determination method, and an unmanned aerial vehicle according to embodiments will be described below with reference to the drawings.

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の監視制御システム１のシステム構成を表すシステム構成図である。監視制御システム１は、無人航空機１００によって撮像された画像データに基づいて、所定の処理を行う。所定の処理は、例えば、画像データと学習結果データとに基づいて、画像データに藻類、油又は魚類等を示すスペクトルの値が含まれるか否かを判断してもよいし、監視制御装置３００に警報を発報させてもよい。機場は、例えば、浄水場であってもよいし、下水処理場であってもよい。機場は、液体が処理される施設であればどのような施設であってもよい。本実施形態では、液体は水であるとして説明する。監視制御システム１は、ネットワーク２０を介して互いに通信可能に接続される無人航空機１００、判定装置２００及び監視制御装置３００を備える。判定装置２００及び監視制御装置３００は、機場１０に構築される。ネットワーク２０は、どのようなネットワークで構築されてもよい。例えば、ネットワーク２０は、インターネットで構成されてもよいし、専用線等の閉域網で構成されてもよいし、携帯電話通信網で構成されてもよい。なお、判定装置２００及び監視制御装置３００は、クラウドコンピューティングシステムで構成されてもよい。この場合、判定装置２００及び監視制御装置３００は、機場１０の外部に構築されてもよい。監視制御システム１は、判定システムの一態様である。判定システムは、が無人航空機１００によって生成された画像データが、所定の条件を満たすか否か判定するシステムである。 (First embodiment)
FIG. 1 is a system configuration diagram showing the system configuration of a monitoring control system 1 according to the first embodiment. The monitoring control system 1 performs predetermined processing based on image data captured by the unmanned aerial vehicle 100 . The predetermined process may be, for example, based on the image data and the learning result data, determining whether or not the image data includes spectral values indicating algae, oil, fish, or the like. may issue an alarm. The pumping station may be, for example, a water purification plant or a sewage treatment plant. A pump station can be any facility where liquids are processed. In this embodiment, it is assumed that the liquid is water. The supervisory control system 1 includes an unmanned aerial vehicle 100 , a determination device 200 and a supervisory control device 300 that are communicably connected to each other via a network 20 . The determination device 200 and the supervisory control device 300 are built in the airport 10 . Network 20 may be constructed by any network. For example, the network 20 may be configured by the Internet, may be configured by a closed network such as a dedicated line, or may be configured by a mobile phone communication network. Note that the determination device 200 and the monitoring control device 300 may be configured by a cloud computing system. In this case, the determination device 200 and the monitoring control device 300 may be constructed outside the station 10 . The supervisory control system 1 is one aspect of the determination system. The determination system is a system that determines whether image data generated by the unmanned aerial vehicle 100 satisfies a predetermined condition.

無人航空機１００は、ドローン又はラジコンヘリコプター等の飛翔体である。無人航空機１００は、予め指定された日時になると、所定の場所に移動する。無人航空機１００は、ネットワーク２０を介して判定装置２００と通信を行う。 The unmanned aerial vehicle 100 is a flying object such as a drone or a radio-controlled helicopter. The unmanned aerial vehicle 100 moves to a predetermined location at a predetermined date and time. Unmanned aerial vehicle 100 communicates with determination device 200 via network 20 .

判定装置２００は、パーソナルコンピュータ、サーバ等の情報処理装置である。判定装置２００は、ネットワーク２０を介して無人航空機１００と通信を行う。判定装置２００は、無人航空機１００と所定の情報を送受信したりする。所定の情報は、例えば、無人航空機１００によって撮像された画像データであってもよいし、画像データに対する所定の判定結果であってもよい。 The determination device 200 is an information processing device such as a personal computer or a server. The determination device 200 communicates with the unmanned aerial vehicle 100 via the network 20 . The determination device 200 transmits and receives predetermined information to and from the unmanned aerial vehicle 100 . The predetermined information may be, for example, image data captured by the unmanned aerial vehicle 100, or predetermined determination results for the image data.

監視制御装置３００は、パーソナルコンピュータ又はサーバ等の情報処理装置である。監視制御装置３００は、判定装置２００と通信可能に接続される。監視制御装置３００は、判定装置２００に記録された情報に基づいて、所定の画面データを生成する。所定の画面データは、例えばトレンドグラフであってもよいし、無人航空機１００によって撮像された画像データであってもよい。監視制御装置３００は、所定の指示を判定装置２００に送信する。 The monitoring control device 300 is an information processing device such as a personal computer or a server. The monitoring control device 300 is communicably connected to the determination device 200 . The monitoring control device 300 generates predetermined screen data based on the information recorded in the determination device 200 . The predetermined screen data may be, for example, a trend graph or image data captured by the unmanned aerial vehicle 100 . The monitor control device 300 transmits a predetermined instruction to the determination device 200 .

図２は、第１の実施形態の無人航空機１００の断面図の一例を示す図である。無人航空機１００は、空中を飛行することで移動する。無人航空機１００は、プロペラ部１０１、浮揚部１０２、撮像部１０３及び容器１０４を備える。 FIG. 2 is a diagram showing an example of a cross-sectional view of the unmanned aerial vehicle 100 of the first embodiment. The unmanned aerial vehicle 100 moves by flying in the air. The unmanned aerial vehicle 100 includes a propeller section 101 , a flotation section 102 , an imaging section 103 and a container 104 .

プロペラ部１０１は、複数のプロペラを備える。プロペラ部１０１は、プロペラを回転させることで、無人航空機１００の高度調整又は移動を行う。浮揚部１０２は、水よりも軽い物質で構成される。浮揚部１０２は、発泡スチロール、エチレン酢酸ビニル又は空気等の無人航空機１００は、浮揚部１０２の浮力によって、無人航空機１００を浮かせる。浮揚部１０２によって、無人航空機１００は、水源の採水地に着水しても水中に沈まない。 Propeller section 101 includes a plurality of propellers. The propeller unit 101 adjusts the altitude or moves the unmanned aerial vehicle 100 by rotating the propeller. Floating portion 102 is composed of a material lighter than water. The floating portion 102 is made of polystyrene foam, ethylene vinyl acetate, air, or the like. The flotation part 102 prevents the unmanned aerial vehicle 100 from sinking in the water even when it lands on the water source.

撮像部１０３は、マルチスペクトルカメラ等の既存の撮像装置である。撮像部１０３は、撮像装置を無人航空機１００に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、撮像部１０３は、撮像装置において撮像された撮像信号から画像データを生成し、無人航空機１００に入力する。撮像部１０３は、容器１０４内部を撮像してもよいし、無人航空機１００直下を撮像してもよい。 The imaging unit 103 is an existing imaging device such as a multispectral camera. The imaging unit 103 may be an interface for connecting an imaging device to the unmanned aerial vehicle 100 . In this case, the imaging unit 103 generates image data from the imaging signal captured by the imaging device, and inputs the image data to the unmanned aerial vehicle 100 . The imaging unit 103 may capture an image of the inside of the container 104 or may capture an image of the unmanned aerial vehicle 100 directly below.

容器１０４は、タンク等の液体容器である。容器１０４には、採水地から採水された水が入れられてもよい。容器１０４の底部は突起１０５を備える。突起１０５の先端は、容器１０４の内部に通じる穴がある。容器１０４は、内部にピストン１０６を備える。ピストン１０６は、直動モータによって上方向又は下方向に駆動する。ピストン１０６は、下方向に動作した場合、容器１０４内の水等の液体を突起１０５を通じて、容器１０４外に押し出す。ピストン１０６は、上方向に動作した場合、容器１０４内に突起１０５を通じて、水等の液体を容器１０４内に取り込む。容器１０４は、アクリル等の無色透明な素材で構成される。容器１０４は、貯水された水等を撮像部１０３で撮像可能である。 The container 104 is a liquid container such as a tank. The container 104 may contain water sampled from a water sampling site. The bottom of container 104 is provided with protrusions 105 . The tip of the projection 105 has a hole leading to the inside of the container 104 . The container 104 has a piston 106 inside. The piston 106 is driven upward or downward by a linear motion motor. When the piston 106 moves downward, it pushes liquid such as water in the container 104 out of the container 104 through the protrusion 105 . When the piston 106 moves upward, it takes liquid such as water into the container 104 through the projection 105 into the container 104 . The container 104 is made of a colorless and transparent material such as acrylic. The container 104 can capture an image of water or the like stored in the container 104 with the imaging unit 103 .

図３は、第１の実施形態の無人航空機１００の平面図の一例を示す図である。無人航空機１００は、プロペラ部１０１、浮揚部１０２、撮像部１０３及び容器１０４を備える。 FIG. 3 is a diagram showing an example of a plan view of the unmanned aerial vehicle 100 of the first embodiment. The unmanned aerial vehicle 100 includes a propeller section 101 , a flotation section 102 , an imaging section 103 and a container 104 .

図３では、プロペラ部１０１が備えるプロペラは４本を例としているが、実施形態としては、４本に限定されない。プロペラは、何本備えられてもよい。例えば、プロペラ部１０１は、プロペラを５本備えていてもよいし、６本備えていてもよい。 In FIG. 3, the propeller unit 101 has four propellers as an example, but the number of propellers is not limited to four in the embodiment. Any number of propellers may be provided. For example, the propeller section 101 may have five propellers or six propellers.

図３では、浮揚部１０２は、円状に設置されるが、これに限定されない。浮揚部１０２は、例えば、多角形状に設置されてもよいし、複数カ所に分散されて設置されてもよい。浮揚部１０２は、無人航空機１００が水中に沈まなければどのような形状であってもよい。 In FIG. 3, the floating part 102 is installed in a circular shape, but is not limited to this. For example, the floating part 102 may be installed in a polygonal shape, or may be installed dispersedly at a plurality of locations. Flotation portion 102 may be of any shape so long as unmanned aerial vehicle 100 is not submerged in water.

図３では、無人航空機１００に備えられる容器１０４は、４個を例としているが、実施形態としては、４個に限定されない。容器１０４は、何個備えられてもよい。例えば、容器１０４は、５個備えられていてもよいし、６個備えられていてもよい。 In FIG. 3, four containers 104 are provided in the unmanned aerial vehicle 100, but the embodiment is not limited to four. Any number of containers 104 may be provided. For example, five or six containers 104 may be provided.

図４は、第１の実施形態の無人航空機１００の機能構成を表す機能ブロック図である。無人航空機１００は、水質検査プログラムを実行することによってプロペラ部１０１、浮揚部１０２、撮像部１０３、容器１０４、無線通信部１０７、スケジュール記憶部１０８、画像データ記憶部１０９及び制御部１１０を備える装置として機能する。なお、既に説明されたプロペラ部１０１、浮揚部１０２、撮像部１０３及び容器１０４は説明を省略する。 FIG. 4 is a functional block diagram showing the functional configuration of the unmanned aerial vehicle 100 of the first embodiment. Unmanned aerial vehicle 100 is a device comprising propeller unit 101, levitation unit 102, imaging unit 103, container 104, wireless communication unit 107, schedule storage unit 108, image data storage unit 109, and control unit 110 by executing a water quality inspection program. function as Description of the propeller unit 101, the levitation unit 102, the imaging unit 103, and the container 104, which have already been described, will be omitted.

無線通信部１０７は、無線ネットワークインタフェースである。無線通信部１０７は、無線通信方式を用いて、予め定められた外部機器と通信する。無線通信部１０７は、例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＬＴＥ（Long Term Evolution）（登録商標）等の通信方式で通信してもよい。外部機器は例えば、判定装置２００であってもよいし、判定装置２００と通信可能に接続された情報処理装置であってもよい。 A wireless communication unit 107 is a wireless network interface. Wireless communication unit 107 communicates with a predetermined external device using a wireless communication method. The wireless communication unit 107 may communicate using a communication method such as a wireless LAN (Local Area Network), Bluetooth (registered trademark), or LTE (Long Term Evolution) (registered trademark). The external device may be, for example, the determination device 200 or an information processing device communicably connected to the determination device 200 .

スケジュール記憶部１０８は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。スケジュール記憶部１０８は、スケジュールテーブルを記憶する。スケジュールテーブルは、無人航空機１００の動作スケジュールを保持する。 The schedule storage unit 108 is configured using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The schedule storage unit 108 stores a schedule table. The schedule table holds the operation schedule of unmanned aerial vehicle 100 .

図５は、第１の実施形態のスケジュールテーブルの具体例を示す図である。スケジュールテーブルは、スケジュールレコードを有する。スケジュールレコードは、日時、第１経路、第２経路、第Ｎ経路、第１動作、第２動作、第３動作及び動作の各値を有する。日時は、無人航空機１００に動作スケジュールが実行される日時を表す。第１経路は、無人航空機１００が最初に移動する場所を表す。第２経路は、無人航空機１００が第１経路に移動した後、次に移動する場所を表す。第Ｎ経路は、無人航空機１００が経路Ｎ－１に移動した後、次に移動する場所を表す。第１動作は、無人航空機１００が最初に実行する動作を表す。第２動作は、無人航空機１００が第１動作を実行した後に実行する動作を表す。第３動作は、無人航空機１００が第２動作を実行した後に実行する動作を表す。第Ｎ動作は、無人航空機１００が動作Ｎ－１を実行した後に実行する動作を表す。なお、Ｎは自然数を表す。 FIG. 5 is a diagram showing a specific example of a schedule table according to the first embodiment. The schedule table has schedule records. The schedule record has values for date and time, 1st route, 2nd route, Nth route, 1st action, 2nd action, 3rd action, and action. The date and time represents the date and time when the unmanned aerial vehicle 100 executes the operation schedule. The first path represents where unmanned aerial vehicle 100 initially travels. The second route represents the location to which the unmanned aerial vehicle 100 moves next after moving to the first route. The N-th route represents the location to which the unmanned aerial vehicle 100 moves next after moving to the route N-1. The first action represents the action that unmanned aerial vehicle 100 initially performs. The second action represents an action that unmanned aerial vehicle 100 performs after performing the first action. The third action represents an action that unmanned aerial vehicle 100 performs after performing the second action. The Nth action represents an action that unmanned aerial vehicle 100 performs after performing action N-1. Note that N represents a natural number.

図５に示される例では、スケジュールテーブルの最上段のスケジュールレコードは、日時の値が“２０１８．１．１５ １０：００”、第１経路の値が“３５度３９分２秒１５Ｎ，１３８度２２分３５秒４２Ｅ”、第２経路の値が、“３５度３９分２秒１６Ｎ，１３８度２２分３５秒４３Ｅ”、経路Ｎの値が“－”、第１動作の値が“採水”、第２動作の値が“撮像（容器）”、第３動作の値が“排水”、動作Ｎの値が“－”である。従って、スケジュールテーブルの最上段のスケジュールレコードによると、日時が、２０１８年１月１５日１０時００分になると、無人航空機１００は、まず北緯３５度３９分２秒１５、東経１３８度２２分３５秒４２Ｅに移動し、次に、北緯３５度３９分２秒１６、東経１３８度２２分３５秒４３に移動する。移動した無人航空機１００は、まず採水を行い、次に、無人航空機１００は、容器の中の採水された水を撮像し、排水することがわかる。なお、図５に示されるスケジュールテーブルは一具体例に過ぎない。そのため、図５とは異なる態様でスケジュールテーブルが構成されてもよいし、第Ｎ経路又は第Ｎ動作等が選択される条件が定義されていてもよい。 In the example shown in FIG. 5, the schedule record at the top of the schedule table has a date and time value of "2018.1.15 10:00" and a first route value of "35 degrees 39 minutes 2 seconds 15N, 138 degrees 22 minutes 35 seconds 42E", the value of the second path is "35 degrees 39 minutes 2 seconds 16N, 138 degrees 22 minutes 35 seconds 43E", the value of the path N is "-", the value of the first operation is "water sampling ”, the value of the second operation is “imaging (container)”, the value of the third operation is “drainage”, and the value of the operation N is “−”. Therefore, according to the schedule record at the top of the schedule table, when the date and time reaches 10:00 on January 15, 2018, the unmanned aerial vehicle 100 first lands at 35 degrees 39 minutes 2 seconds 15 north latitude and 138 degrees 22 minutes 35 east longitude. It moves to second 42E and then moves to 35°39'2'16 N, 138°22'35'43 E. It can be seen that the unmanned aerial vehicle 100 that has moved first performs water sampling, and then the unmanned aerial vehicle 100 images and drains the sampled water in the container. Note that the schedule table shown in FIG. 5 is merely a specific example. Therefore, the schedule table may be configured in a manner different from that in FIG. 5, and conditions for selecting the Nth route or the Nth operation may be defined.

図４に戻って、無人航空機１００の説明を続ける。画像データ記憶部１０９は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。画像データ記憶部１０９は、画像データを記憶する。画像データは、無人航空機１００の撮像部１０３によって撮像される。 Returning to FIG. 4, the description of unmanned aerial vehicle 100 continues. The image data storage unit 109 is configured using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The image data storage unit 109 stores image data. Image data is captured by the imaging unit 103 of the unmanned aerial vehicle 100 .

制御部１１０は、無人航空機１００の各部の動作を制御する。制御部１１０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備えた装置により実行される。制御部１１０は、画像判定プログラムを実行することによって、日時情報取得部１１１、移動制御部１１２、位置情報取得部１１３、採水制御部１１４及び画像取得部１１５として機能する。 The control unit 110 controls operations of each unit of the unmanned aerial vehicle 100 . The control unit 110 is executed by a device including a processor such as a CPU (Central Processing Unit) and a RAM (Random Access Memory). The control unit 110 functions as a date/time information acquisition unit 111, a movement control unit 112, a position information acquisition unit 113, a water sampling control unit 114, and an image acquisition unit 115 by executing an image determination program.

日時情報取得部１１１は、日時情報を取得する。日時情報は、取得された時点の年月日時分秒を識別可能な情報である。日時情報は、無人航空機１００に内蔵された時計から取得されてもよいし、ＮＴＰ（Network Time Protocol）サーバから取得されてもよい。また、日時情報は、ＵＮＩＸ（登録商標）時間であってもよい。日時情報は、日時情報に対してハッシュ関数やデジタル署名等によって処理された情報が用いられてもよい。 The date and time information acquisition unit 111 acquires date and time information. The date and time information is information that can identify the year, month, day, hour, minute, and second at the time of acquisition. The date and time information may be obtained from a clock built into the unmanned aerial vehicle 100, or may be obtained from an NTP (Network Time Protocol) server. Also, the date and time information may be UNIX (registered trademark) time. As the date/time information, information obtained by processing the date/time information using a hash function, a digital signature, or the like may be used.

移動制御部１１２は、無人航空機１００に記録されたスケジュールテーブルに応じて、プロペラを回転させる。移動制御部１１２は、プロペラを回転させることで、無人航空機１００の高度調整又は移動を行う。移動制御部１１２は、例えば、取得された日時情報が、スケジュールレコードに記録された日時と一致していた場合、スケジュールレコードに記録された経路に無人航空機１００を移動させるように回転させてもよい。なお、日時情報とスケジュールテーブルに記録された日時は完全一致している必要はなく、予め指定された所定の時間の誤差が含まれていてもよい。移動制御部１１２は、無人航空機１００がスケジュールテーブルに記録された経路に到達すると、記録された動作に応じて無人航空機１００の高度が制御してもよい。例えば、移動制御部１１２は、高度が上がるようにプロペラを回転させてもよい。移動制御部１１２は、高度が下がるようにプロペラを回転させてもよい。また、移動制御部１１２は、判定装置２００から受信した判定結果に応じて、経路が決定されてもよい。 The movement control unit 112 rotates the propeller according to the schedule table recorded in the unmanned aerial vehicle 100 . The movement control unit 112 adjusts the altitude or moves the unmanned aerial vehicle 100 by rotating the propeller. For example, if the acquired date and time information matches the date and time recorded in the schedule record, the movement control unit 112 may rotate the unmanned aerial vehicle 100 to move along the route recorded in the schedule record. . It should be noted that the date and time information and the date and time recorded in the schedule table do not have to match completely, and may include an error of a predetermined time specified in advance. The movement control unit 112 may control the altitude of the unmanned aerial vehicle 100 according to the recorded actions when the unmanned aerial vehicle 100 reaches the route recorded in the schedule table. For example, the movement control unit 112 may rotate the propellers to increase altitude. The movement control unit 112 may rotate the propellers so that the altitude decreases. Further, the movement control unit 112 may determine the route according to the determination result received from the determination device 200 .

位置情報取得部１１３は、位置情報を取得する。位置情報は、無人航空機１００の位置を示す情報である。位置情報取得部１１３は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の衛星測位システムによって位置情報を取得してもよい。位置情報は、例えば、経緯度情報であってもよい。位置情報は、例えば、経緯度の情報に加えて、高度又は速度等の情報が含まれていてもよい。位置情報は、衛星測位システムからの電波が届きにくい場所（例えば、山間部やトンネル）では、無人航空機１００の速度の情報や加速度の情報を用いて補正されてもよい。 The position information acquisition unit 113 acquires position information. The position information is information indicating the position of the unmanned aerial vehicle 100 . The position information acquisition unit 113 may acquire position information by a satellite positioning system such as GPS (Global Positioning System), for example. The position information may be, for example, latitude and longitude information. The position information may include, for example, altitude or speed information in addition to latitude and longitude information. The position information may be corrected using the speed information and acceleration information of the unmanned aerial vehicle 100 in places where it is difficult for radio waves from the satellite positioning system to reach (for example, mountainous areas and tunnels).

採水制御部１１４は、無人航空機１００に記録されたスケジュールテーブルに応じて、直動モータを駆動させる。直動モータが駆動することで、容器１０４内に設置されたピストン１０６は上下に駆動する。採水制御部１１４は、例えば、スケジュールテーブルの動作の値に“採水”が含まれる場合、ピストン１０６が上方向に駆動するように直動モータを駆動させてもよい。採水制御部１１４は、ピストン１０６が上方向に向かって移動する距離に応じて、容器１０４に採水される水の量を制御する。採水制御部１１４は、例えば、スケジュールテーブルの動作の値に“排水”が含まれる場合、ピストン１０６が下方向に駆動するように直動モータを駆動させてもよい。 The water sampling control unit 114 drives the linear motor according to the schedule table recorded in the unmanned aerial vehicle 100 . By driving the direct-acting motor, the piston 106 installed in the container 104 is driven up and down. For example, when "water sampling" is included in the operation value of the schedule table, the water sampling control unit 114 may drive the direct-acting motor so that the piston 106 is driven upward. The water sampling control unit 114 controls the amount of water to be sampled into the container 104 according to the distance that the piston 106 moves upward. For example, when the action value in the schedule table includes "drainage", the water sampling control unit 114 may drive the direct-acting motor so that the piston 106 is driven downward.

画像取得部１１５は、撮像部１０３によって生成された画像データを取得する。画像取得部１１５は、取得された画像データを画像データ記憶部１０９に記録する。画像取得部１１５は、取得された画像データを判定装置２００に送信する。 The image acquisition unit 115 acquires image data generated by the imaging unit 103 . The image acquisition unit 115 records the acquired image data in the image data storage unit 109 . The image acquisition unit 115 transmits the acquired image data to the determination device 200 .

図６は、第１の実施形態の判定装置２００の機能構成を表す機能ブロック図である。判定装置２００は、画像判定プログラムを実行することによって第１通信部２０１、第２通信部２０２、入力部２０３、表示部２０４、画像データ記憶部２０５、学習結果データ記憶部２０６及び制御部２０７を備える装置として機能する。 FIG. 6 is a functional block diagram showing the functional configuration of the determination device 200 of the first embodiment. The determination device 200 operates the first communication unit 201, the second communication unit 202, the input unit 203, the display unit 204, the image data storage unit 205, the learning result data storage unit 206, and the control unit 207 by executing the image determination program. It functions as a device with

第１通信部２０１は、無線ネットワークインタフェースである。第１通信部２０１は、無線通信方式を用いて、無人航空機１００と通信する。第１通信部２０１は、例えば無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ又はＬＴＥ等の通信方式で通信してもよい。 The first communication unit 201 is a wireless network interface. The first communication unit 201 communicates with the unmanned aerial vehicle 100 using a wireless communication method. The first communication unit 201 may communicate using a communication method such as wireless LAN, Bluetooth, or LTE, for example.

第２通信部２０２は、ネットワークインタフェースである。第２通信部２０２は監視制御装置３００と通信可能に接続される。第２通信部２０２は、例えば無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＰＳＴＮ（Public Switched Telephone Network）、ＬｏｎＷｏｒｋｓ、専用線又はＬＴＥ等の通信方式で通信してもよい。 A second communication unit 202 is a network interface. The second communication unit 202 is communicably connected to the monitor control device 300 . The second communication unit 202 may communicate using a communication method such as wireless LAN, wired LAN, Bluetooth, PSTN (Public Switched Telephone Network), LonWorks, dedicated line, or LTE, for example.

入力部２０３は、タッチパネル、マウス及びキーボード等の入力装置を用いて構成される。入力部２０３は、入力装置を判定装置２００に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、入力部２０３は、入力装置において入力された入力信号から入力データ（例えば、判定装置２００に対する指示を示す指示情報）を生成し、判定装置２００に入力する。 The input unit 203 is configured using an input device such as a touch panel, mouse, and keyboard. The input unit 203 may be an interface for connecting an input device to the determination device 200 . In this case, the input unit 203 generates input data (for example, instruction information indicating an instruction to the determination device 200 ) from an input signal input from the input device, and inputs the input data to the determination device 200 .

表示部２０４は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の出力装置である。表示部２０４は、出力装置を判定装置２００に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、表示部２０４は、映像データから映像信号を生成し自身に接続されている映像出力装置に映像信号を出力する。 A display unit 204 is an output device such as a CRT (Cathode Ray Tube) display, a liquid crystal display, an organic EL (Electro Luminescence) display, or the like. The display unit 204 may be an interface for connecting an output device to the determination device 200 . In this case, the display unit 204 generates a video signal from the video data and outputs the video signal to the video output device connected thereto.

画像データ記憶部２０５は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。画像データ記憶部２０５は、画像データを記憶する。画像データは、無人航空機１００から送信される。 The image data storage unit 205 is configured using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The image data storage unit 205 stores image data. Image data is transmitted from unmanned aerial vehicle 100 .

学習結果データ記憶部２０６は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。学習結果データ記憶部２０６は、学習結果データを記憶する。学習結果データは、単一の藍藻類、油又は魚類等の動植物が撮像された画像データを教師データとして、所定の機械学習を行うことで生成される。学習結果データは、画像データに所定の特徴量が含まれているか否かを判定するために用いられる。所定の特徴量は、例えば、動植物又は油を表すスペクトルの波長の強度を示す値であってもよいし、画像の形状であってもよい。動植物の画像は、同じ場所で撮像された画像に限定されない。例えば、同じ動植物であれば、異なる場所で撮像された画像であってもよい。学習結果データは、予め記録される。学習結果データは、比較画像データの一態様である。 The learning result data storage unit 206 is configured using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The learning result data storage unit 206 stores learning result data. The learning result data is generated by performing predetermined machine learning using image data obtained by imaging a single cyanobacteria, oil, fish, or other animals and plants as teacher data. The learning result data is used to determine whether or not the image data contains a predetermined feature amount. The predetermined feature amount may be, for example, a value indicating the intensity of the wavelength of the spectrum representing the animal, plant, or oil, or may be the shape of the image. Images of animals and plants are not limited to images captured at the same location. For example, images of the same animal or plant may be images captured at different locations. Learning result data is recorded in advance. Learning result data is one aspect of comparison image data.

制御部２０７は、判定装置２００の各部の動作を制御する。制御部２０７は、例えばＣＰＵ等のプロセッサ及びＲＡＭを備えた装置により実行される。制御部２０７は、画像判定プログラムを実行することによって、画像取得部２０８、画像判定部２０９及び警報指示部２１０として機能する。 The control unit 207 controls the operation of each unit of the determination device 200 . The control unit 207 is executed by a device including a processor such as a CPU and a RAM, for example. The control unit 207 functions as an image acquisition unit 208, an image determination unit 209, and an alarm instruction unit 210 by executing an image determination program.

画像取得部２０８は、無人航空機１００から画像データを取得する。画像取得部２０８は、取得された画像データを画像データ記憶部２０５に記録する。画像取得部２０８は、取得された画像データを画像判定部２０９に出力する。 The image acquisition unit 208 acquires image data from the unmanned aerial vehicle 100 . The image acquisition unit 208 records the acquired image data in the image data storage unit 205 . The image acquisition unit 208 outputs the acquired image data to the image determination unit 209 .

画像判定部２０９は、画像データ及び学習結果データが所定の条件を満たすか否かを判定する。画像判定部２０９は、画像データ及び学習結果データが所定の条件を満たす場合、警報発報を示す情報を警報指示部２１０に出力する。画像判定部２０９は、無人航空機１００に対して、判定結果を送信する。所定の条件とは、例えば、画像データに含まれる水の色の特徴量が予め定められた閾値以内であるか否かであってもよい。予め定められた閾値は、例えば、学習結果データに含まれる藍藻類のスペクトルの波長の強度の値に基づいて決定された値であってもよい。所定の条件とは、例えば、画像判定部２０９は、画像データと学習結果データとの波長の強度の値の差分が閾値以内であることであってもよい。 The image determination unit 209 determines whether or not the image data and learning result data satisfy a predetermined condition. When the image data and the learning result data satisfy a predetermined condition, the image determination unit 209 outputs information indicating the issuance of an alarm to the alarm instruction unit 210 . The image determination unit 209 transmits determination results to the unmanned aerial vehicle 100 . The predetermined condition may be, for example, whether or not the water color feature amount included in the image data is within a predetermined threshold value. The predetermined threshold value may be, for example, a value determined based on the intensity value of the wavelength of the blue-green algae spectrum included in the learning result data. The predetermined condition may be, for example, that the image determination unit 209 determines that the difference in wavelength intensity value between the image data and the learning result data is within a threshold.

警報指示部２１０は、警報発報を示す情報を受付けると、警報発報指示を監視制御装置３００に送信する。警報発報指示は、例えば、水源の水質の異常を示す音声又は文字列を発する警報であってもよいし、水源の水質改善を行うための処置を発する警報であってもよい。警報指示部２１０は、学習結果データと所定の条件を満たした画像データを監視制御装置３００に送信する。 Upon receiving the information indicating the issuance of an alarm, the alarm instruction unit 210 transmits an instruction to issue an alarm to the monitoring control device 300 . The warning issuing instruction may be, for example, an alarm that emits a voice or character string indicating an abnormality in the water quality of the water source, or an alarm that issues measures to improve the water quality of the water source. The warning instruction unit 210 transmits the learning result data and the image data that satisfies a predetermined condition to the monitor control device 300 .

図７は、第１の実施形態の監視制御装置３００の機能構成を表す機能ブロック図である。監視制御装置３００は、水質検査プログラムを実行することによって通信部３０１、入力部３０２、表示部３０３、警報部３０４、画像データ記憶部３０５及び制御部３０６を備える装置として機能する。 FIG. 7 is a functional block diagram showing the functional configuration of the monitoring control device 300 of the first embodiment. The monitoring control device 300 functions as a device having a communication section 301, an input section 302, a display section 303, an alarm section 304, an image data storage section 305 and a control section 306 by executing a water quality inspection program.

通信部３０１は、ネットワークインタフェースである。通信部３０１は判定装置２００と通信可能に接続される。通信部３０１は、例えば無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＰＳＴＮ、ＬｏｎＷｏｒｋｓ、専用線又はＬＴＥ等の通信方式で通信してもよい。 A communication unit 301 is a network interface. The communication unit 301 is communicably connected to the determination device 200 . The communication unit 301 may communicate using a communication method such as wireless LAN, wired LAN, Bluetooth, PSTN, LonWorks, a dedicated line, or LTE, for example.

入力部３０２は、タッチパネル、マウス及びキーボード等の入力装置を用いて構成される。入力部３０２は、入力装置を監視制御装置３００に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、入力部３０２は、入力装置において入力された入力信号から入力データ（例えば、監視制御装置３００に対する指示を示す指示情報）を生成し、監視制御装置３００に入力する。 The input unit 302 is configured using an input device such as a touch panel, mouse, and keyboard. The input unit 302 may be an interface for connecting an input device to the monitor control device 300 . In this case, the input unit 302 generates input data (for example, instruction information indicating an instruction to the supervisory control device 300 ) from an input signal input from the input device, and inputs the data to the supervisory control device 300 .

表示部３０３は、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等の出力装置である。表示部３０３は、出力装置を監視制御装置３００に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、表示部３０３は、映像データから映像信号を生成し自身に接続されている映像出力装置に映像信号を出力する。 A display unit 303 is an output device such as a CRT display, liquid crystal display, or organic EL display. The display unit 303 may be an interface for connecting an output device to the monitor control device 300 . In this case, the display unit 303 generates a video signal from the video data and outputs the video signal to the video output device connected thereto.

警報部３０４は、サイレン、回転灯、表示板及びスピーカー等の警報機器である。警報部３０４は、警報制御部３０７から出力された警報発報指示に基づいて、警報を発報する。例えば、警報部３０４は、警報制御部３０７から警報発報指示を受け付けた場合、警告音を発報してもよい。 The alarm unit 304 is alarm equipment such as a siren, a revolving light, a display board, and a speaker. The alarm unit 304 issues an alarm based on the alarm issuing instruction output from the alarm control unit 307 . For example, the alarm unit 304 may issue an alarm sound when receiving an alarm issuing instruction from the alarm control unit 307 .

画像データ記憶部３０５は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。画像データ記憶部２０５は、画像データを記憶する。画像データは、判定装置２００から送信される。 The image data storage unit 305 is configured using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The image data storage unit 205 stores image data. Image data is transmitted from the determination device 200 .

制御部３０６は、監視制御装置３００の各部の動作を制御する。制御部３０６は、例えばＣＰＵ等のプロセッサ及びＲＡＭを備えた装置により実行される。制御部３０６は、画像判定プログラムを実行することによって、警報制御部３０７及び画面データ生成部３０８として機能する。 A control unit 306 controls the operation of each unit of the monitoring control device 300 . The control unit 306 is executed by a device having a processor such as a CPU and a RAM, for example. The control unit 306 functions as an alarm control unit 307 and a screen data generation unit 308 by executing an image determination program.

警報制御部３０７は、警報発報を示す情報と画像データとを受付けると、警報発報指示を警報部３０４に出力する。警報発報指示は、例えば、画像データの特徴量が予め定められた閾値以内であることを示す音声又は文言を出力する警報であってもよいし、水源の水質改善の手順を示す情報を表示されたことを表す警報であってもよい。警報制御部３０７は、画像データを画像データ記憶部３０５に記録する。警報制御部３０７は、画面データ生成部３０８に画面データ生成指示を出力する。 Alarm control unit 307 outputs an instruction to issue an alarm to alarm unit 304 upon receiving the information indicating the issuance of an alarm and the image data. The warning issuance instruction may be, for example, an alarm outputting a voice or text indicating that the feature value of the image data is within a predetermined threshold, or displaying information indicating a procedure for improving the water quality of the water source. It may be an alarm indicating that the The alarm control section 307 records the image data in the image data storage section 305 . The alarm control unit 307 outputs a screen data generation instruction to the screen data generation unit 308 .

画面データ生成部３０８は、画面データを生成する。まず、画面データ生成部３０８は、画面データの生成指示を受け付けると、画像データ記憶部３０５から画像データを取得する。画面データ生成部３０８は、取得した画像データに基づいて、画面データを生成する。画面データは、例えば、そのまま画像データが表示されていてもよいし、画像データの特徴量が予め定められた閾値以内であることを示す文言が付与されていてもよいし、警報が発報されたことを示す画面であってもよい。画面データ生成部３０８は、生成された画面データを表示部３０３に表示させる。 The screen data generation unit 308 generates screen data. First, the screen data generation unit 308 acquires image data from the image data storage unit 305 upon receiving a screen data generation instruction. A screen data generation unit 308 generates screen data based on the acquired image data. The screen data may be, for example, the image data displayed as it is, or may be given a wording indicating that the feature amount of the image data is within a predetermined threshold value, or an alarm may be issued. It may be a screen indicating that The screen data generation unit 308 causes the display unit 303 to display the generated screen data.

図８及び図９は、第１の実施形態の画像判定の処理の流れを示すシーケンスチャートである。無人航空機１００の日時情報取得部１１１は、日時情報を取得する。無人航空機１００の移動制御部１１２は、取得された日時情報がスケジュールレコードに記録された日時と一致していた場合、スケジュールレコードに記録された経路に移動する（ステップＳ１０１）。無人航空機１００の位置情報取得部１１３は、位置情報を取得する（ステップＳ１０２）。位置情報取得部１１３は、取得された位置情報とスケジュールレコードに記録された経路とが一致するか否かを判定する（ステップＳ１０３）。スケジュールレコードに記録された経路と取得した位置情報とが一致しない場合（ステップＳ１０３：ＮＯ）、ステップＳ１０１に遷移する。 8 and 9 are sequence charts showing the flow of image determination processing according to the first embodiment. The date and time information acquisition unit 111 of the unmanned aerial vehicle 100 acquires date and time information. If the acquired date and time information matches the date and time recorded in the schedule record, the movement control unit 112 of the unmanned aerial vehicle 100 moves to the route recorded in the schedule record (step S101). The position information acquisition unit 113 of the unmanned aerial vehicle 100 acquires position information (step S102). The position information acquisition unit 113 determines whether the acquired position information matches the route recorded in the schedule record (step S103). If the route recorded in the schedule record does not match the acquired position information (step S103: NO), the process proceeds to step S101.

スケジュールレコードに記録された経路と取得した位置情報とが一致する場合（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、無人航空機１００の採水制御部１１４は、スケジュールレコードに記録された第１動作を実行する（ステップＳ１０４）。例えば、第１動作が、“採水”である場合、無人航空機１００は、採水を行う。なお、この場合、無人航空機１００は、採水地に着水して採水を行ってもよい。採水地に着水した無人航空機１００は、浮揚部１０２によって浮遊する。 If the route recorded in the schedule record matches the acquired position information (step S103: YES), the water sampling control unit 114 of the unmanned aerial vehicle 100 executes the first action recorded in the schedule record (step S104 ). For example, when the first action is "sampling water", the unmanned aerial vehicle 100 samples water. Note that in this case, the unmanned aerial vehicle 100 may land on the water sampling site to sample the water. The unmanned aerial vehicle 100 that has landed on the water sampling site is floated by the flotation unit 102 .

無人航空機１００の画像取得部１１５は、画像データを取得する（ステップＳ１０５）。具体的には、無人航空機１００の撮像部１０３は、容器１０４の内部を撮像し、画像データを生成する。画像取得部１１５は、撮像部１０３によって生成された画像データを取得する。画像取得部１１５は、画像データ記憶部１０９に取得した画像データを記録する（ステップＳ１０６）。画像取得部１１５は、判定装置２００に画像データを送信する（ステップＳ１０７）。 The image acquisition unit 115 of the unmanned aerial vehicle 100 acquires image data (step S105). Specifically, the imaging unit 103 of the unmanned aerial vehicle 100 images the inside of the container 104 and generates image data. The image acquisition unit 115 acquires image data generated by the imaging unit 103 . The image acquisition unit 115 records the acquired image data in the image data storage unit 109 (step S106). The image acquisition unit 115 transmits the image data to the determination device 200 (step S107).

判定装置２００の画像取得部２０８は、無人航空機１００から画像でデータを取得する。画像取得部２０８は、取得した画像データを画像データ記憶部２０５に記録する（ステップＳ１０８）。判定装置２００の画像判定部２０９は、学習結果データ記憶部２０６から学習結果データを取得する。画像判定部２０９は、画像データ及び学習結果データが所定の条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０９）。所定の条件とは、例えば、画像データの特徴量が予め定められた閾値以内であるか否かであってもよい。画像判定部２０９は、所定の条件を満たす場合、画像データに藍藻類の画像が含まれると判定する（ステップＳ１１０）。画像判定部２０９は、所定の条件を満たさない場合、画像データに藍藻類の画像が含まれないと判定する。 The image acquisition unit 208 of the determination device 200 acquires image data from the unmanned aerial vehicle 100 . The image acquisition unit 208 records the acquired image data in the image data storage unit 205 (step S108). The image determination unit 209 of the determination device 200 acquires learning result data from the learning result data storage unit 206 . The image determination unit 209 determines whether or not the image data and the learning result data satisfy a predetermined condition (step S109). The predetermined condition may be, for example, whether or not the feature amount of the image data is within a predetermined threshold. The image determination unit 209 determines that the image data includes an image of cyanobacteria when a predetermined condition is satisfied (step S110). The image determination unit 209 determines that the image data does not include an image of cyanobacteria if the predetermined condition is not satisfied.

画像判定部２０９は、画像データに藍藻類の画像が含まれると判定した場合（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、画像判定部２０９は、警報発報を示す情報を警報指示部２１０に出力する。警報指示部２１０は、警報発報指示を監視制御装置３００に送信する（ステップＳ１１１）。警報指示部２１０は、画像データを監視制御装置３００に送信する（ステップＳ１１２）。画像判定部２０９は、判定結果を無人航空機１００に送信する（ステップＳ１１３）。 When the image determination unit 209 determines that the image data includes an image of cyanobacteria (step S110: YES), the image determination unit 209 outputs information indicating an alarm to be issued to the alarm instruction unit 210 . The alarm instruction unit 210 transmits an alarm issuing instruction to the monitoring control device 300 (step S111). The warning instruction unit 210 transmits the image data to the monitor control device 300 (step S112). The image determination unit 209 transmits the determination result to the unmanned aerial vehicle 100 (step S113).

監視制御装置３００の警報制御部３０７は、警報発報指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１１４）。警報指示を受け付けた場合（ステップＳ１１４：ＹＥＳ）、警報制御部３０７は、受け付けた画像データを画像データ記憶部３０５に記録する（ステップＳ１１５）。警報制御部３０７は、警報発報指示を警報部３０４に出力する。警報部３０４は、警報を発報する（ステップＳ１１６）。画面データ生成部３０８は、画面データを生成する。画面データ生成部３０８は、生成した画面データを表示部３０３に表示させる（ステップＳ１１７）。画面データは、例えば、警報が発報されたことを示す画面である。警報指示を受け付けていない場合（ステップＳ１１４：ＮＯ）、ステップＳ１１８に遷移する。 The alarm control unit 307 of the monitoring control device 300 determines whether or not an instruction to issue an alarm has been received (step S114). If the warning instruction is received (step S114: YES), the warning control unit 307 records the received image data in the image data storage unit 305 (step S115). The alarm control unit 307 outputs an alarm issuing instruction to the alarm unit 304 . The alarm unit 304 issues an alarm (step S116). The screen data generation unit 308 generates screen data. The screen data generation unit 308 displays the generated screen data on the display unit 303 (step S117). The screen data is, for example, a screen indicating that an alarm has been issued. If no warning instruction has been received (step S114: NO), the process proceeds to step S118.

無人航空機１００の移動制御部１１２は、判定結果に応じて、スケジュールレコードの経路を決定する。移動制御部１１２は、受信した判定結果が藍藻類の画像が含まれると判定されたものであるか否かを判定する（ステップＳ１１８）。受信した判定結果が藍藻類の画像が含まれると判定されたものでない場合（ステップＳ１１８：ＮＯ）、採水制御部１１４は、スケジュールレコードの動作に応じて、容器１０４内の水を排水し、ステップＳ１２４に遷移する（ステップＳ１１９）。 The movement control unit 112 of the unmanned aerial vehicle 100 determines the route of the schedule record according to the determination result. The movement control unit 112 determines whether or not the received determination result indicates that an image of cyanobacteria is included (step S118). If it is determined that the received determination result does not include an image of cyanobacteria (step S118: NO), the water sampling control unit 114 drains the water in the container 104 according to the operation of the schedule record, The process transitions to step S124 (step S119).

移動制御部１１２は、受信した判定結果が藍藻類の画像が含まれると判定されたものである場合（ステップＳ１１８：ＹＥＳ）、移動制御部１１２は、所定のスケジュールレコードに記録された経路に無人航空機１００を移動させる（ステップＳ１２０）。所定のスケジュールレコードは、判定結果に含まれていてもよいし、予めスケジュールレコードに記録されていてもよい。所定のスケジュールレコードに記録された経路は、例えば、水の分析場の場所を表していてもよい。位置情報取得部１１３は、位置情報を取得する（ステップＳ１２１）。位置情報取得部１１３は、取得された位置情報とスケジュールレコードに記録された経路とが一致するか否かを判定する（ステップＳ１２２）。スケジュールレコードに記録された経路と取得した位置情報とが一致しない場合（ステップＳ１２２：ＮＯ）、ステップＳ１２１に遷移する。 When it is determined that the received determination result includes an image of blue-green algae (step S118: YES), the movement control unit 112 determines whether the route recorded in the predetermined schedule record is unmanned. Move the aircraft 100 (step S120). The predetermined schedule record may be included in the determination result, or may be recorded in the schedule record in advance. The route recorded in a given schedule record may represent, for example, the location of a water analysis station. The position information acquisition unit 113 acquires position information (step S121). The position information acquisition unit 113 determines whether the acquired position information matches the route recorded in the schedule record (step S122). If the route recorded in the schedule record does not match the acquired position information (step S122: NO), the process proceeds to step S121.

スケジュールレコードに記録された経路と取得した位置情報とが一致する場合（ステップＳ１２２：ＹＥＳ）、採水制御部１１４は、スケジュールレコードの動作に応じて、容器１０４内の水を排水を行う（ステップＳ１２３）。移動制御部１１２は、所定のスケジュールレコードに記録された経路に基づいて、初期位置に無人航空機１００を移動させる（ステップＳ１２４）。 If the route recorded in the schedule record matches the acquired position information (step S122: YES), the water sampling control unit 114 drains the water in the container 104 according to the operation of the schedule record (step S123). The movement control unit 112 moves the unmanned aerial vehicle 100 to the initial position based on the route recorded in the predetermined schedule record (step S124).

このように構成された監視制御システム１では、無人航空機１００が指定された経路を移動する。無人航空機１００の採水制御部１１４が、採水地の水を採水する。無人航空機１００の撮像部１０３が、採水された水が収められた容器１０４を撮像し、画像データを生成する。判定装置２００の画像判定部２０９は、生成された画像データに藻類等が含まれるか否かを判定する。画像データに藻類等が含まれる場合、判定装置２００の警報指示部２１０は、監視制御装置３００に対して警報発報指示を送信する。監視制御装置３００の警報部３０４は、警報を発報する。画像データに藻類等が含まれる場合、無人航空機１００は、所定の経路に移動することで、採水された水を分析場等の指定された場所に移動させることができる。したがって、実施形態の監視制御システム１によれば、無人航空機１００が空中を移動することで、より早く採水地に移動することができ、未然に水質事故を予防することが可能となる。また、判定装置２００によって、画像データに藻類等が含まれると判定された場合、判定装置２００の警報指示部２１０は、監視制御装置３００に対して警報発報指示を送信することで、浄水場等の機場のオペレータに対して、水質の異常に対して適切な処置を決定するための十分な時間を確保することができる。 In the supervisory control system 1 configured as described above, the unmanned aerial vehicle 100 moves along a designated route. The water sampling control unit 114 of the unmanned aerial vehicle 100 samples water from the water sampling site. The imaging unit 103 of the unmanned aerial vehicle 100 images the container 104 containing the sampled water and generates image data. The image determination unit 209 of the determination device 200 determines whether algae or the like is included in the generated image data. If the image data contains algae or the like, the warning instruction unit 210 of the determination device 200 transmits a warning issuance instruction to the monitoring control device 300 . The alarm unit 304 of the monitoring control device 300 issues an alarm. When the image data includes algae and the like, the unmanned aerial vehicle 100 can move the sampled water to a specified location such as an analysis site by moving along a predetermined route. Therefore, according to the monitoring control system 1 of the embodiment, by moving the unmanned aerial vehicle 100 in the air, it is possible to move to the water sampling site more quickly, and it is possible to prevent water quality accidents. Further, when the determination device 200 determines that the image data includes algae, etc., the warning instruction unit 210 of the determination device 200 transmits an alarm instruction to the monitoring control device 300, so that the water purification plant It is possible to ensure sufficient time for the operator of the pump station, etc., to decide on the appropriate action for the abnormal water quality.

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態における監視制御システム１について説明する。第２の実施形態における監視制御システム１の構成は第１の実施形態における監視制御システム１と同じである。以下、第１の実施形態と異なる点について説明する。 (Second embodiment)
Next, the monitor control system 1 in the second embodiment will be explained. The configuration of the supervisory control system 1 in the second embodiment is the same as that of the supervisory control system 1 in the first embodiment. Differences from the first embodiment will be described below.

第２の実施形態における判定装置２００では、画像判定部２０９は、画像データ及び学習結果データが所定の条件を満たすか否かを判定する。画像判定部２０９は、画像データ及び学習結果データが所定の条件を満たす場合、警報発報を示す情報を警報指示部２１０に出力する。画像判定部２０９は、無人航空機１００に対して、判定結果を送信する。所定の条件とは、例えば、画像データに含まれる水の色の特徴量が予め定められた閾値以内であるか否かであってもよい。予め定められた閾値は、例えば、学習結果データに含まれる油又は魚類のスペクトルの波長の強度の値に基づいて決定された値であってもよい。所定の条件とは、例えば、画像判定部２０９は、画像データと学習結果データとの波長の強度の値の差分が閾値以内であることであってもよい。 In the determination device 200 according to the second embodiment, the image determination unit 209 determines whether image data and learning result data satisfy a predetermined condition. When the image data and the learning result data satisfy a predetermined condition, the image determination unit 209 outputs information indicating the issuance of an alarm to the alarm instruction unit 210 . The image determination unit 209 transmits determination results to the unmanned aerial vehicle 100 . The predetermined condition may be, for example, whether or not the water color feature amount included in the image data is within a predetermined threshold value. The predetermined threshold value may be, for example, a value determined based on the intensity value of the wavelength of the spectrum of oil or fish contained in the learning result data. The predetermined condition may be, for example, that the image determination unit 209 determines that the difference in wavelength intensity value between the image data and the learning result data is within a threshold.

図１０及び図１１は、第２の実施形態の画像判定の処理の流れを示すシーケンスチャートである。ステップＳ２０１からステップＳ２０４までは、図８のステップＳ１０１からステップＳ１０４までと同じであるため、説明を省略する。 10 and 11 are sequence charts showing the flow of image determination processing according to the second embodiment. Since steps S201 to S204 are the same as steps S101 to S104 in FIG. 8, description thereof is omitted.

無人航空機１００の移動制御部１１２は、無人航空機１００が所定の高度が上昇するようにプロペラを回転させる（ステップＳ２０５）。所定の高度は、例えば、水面から３メートル程度の高度であってもよいし、水面の５メートル四方が撮像される程度の高度であってもよい。無人航空機１００の画像取得部１１５は、画像データを取得する（ステップＳ２０６）。具体的には、無人航空機１００の撮像部１０３は、無人航空機１００によって採水された採水地を撮像し、画像データを生成する。画像取得部１１５は、撮像部１０３によって生成された画像データを取得する。画像取得部１１５は、画像データ記憶部１０９に取得した画像データを記録する（ステップＳ２０７）。画像取得部１１５は、判定装置２００に画像データを送信する（ステップＳ２０８）。 The movement control unit 112 of the unmanned aerial vehicle 100 rotates the propeller so that the unmanned aerial vehicle 100 rises to a predetermined altitude (step S205). The predetermined altitude may be, for example, an altitude of about 3 meters from the surface of the water, or may be an altitude that captures an image of 5 meters square on the surface of the water. The image acquisition unit 115 of the unmanned aerial vehicle 100 acquires image data (step S206). Specifically, the imaging unit 103 of the unmanned aerial vehicle 100 captures an image of the water sampled by the unmanned aerial vehicle 100 and generates image data. The image acquisition unit 115 acquires image data generated by the imaging unit 103 . The image acquisition unit 115 records the acquired image data in the image data storage unit 109 (step S207). The image acquisition unit 115 transmits the image data to the determination device 200 (step S208).

判定装置２００の画像取得部２０８は、無人航空機１００から画像でデータを取得する。画像取得部２０８は、取得した画像データを画像データ記憶部２０５に記録する（ステップＳ２０９）。判定装置２００の画像判定部２０９は、学習結果データ記憶部２０６から学習結果データを取得する。画像判定部２０９は、画像データ及び学習結果データが所定の条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２１０）。所定の条件とは、例えば、画像データの特徴量が予め定められた閾値以内であるか否かであってもよい。画像判定部２０９は、所定の条件を満たす場合、画像データに油又は魚類の画像が含まれると判定する（ステップＳ２１１）。画像判定部２０９は、所定の条件を満たさない場合、画像データに油又は魚類の画像が含まれないと判定する。 The image acquisition unit 208 of the determination device 200 acquires image data from the unmanned aerial vehicle 100 . The image acquisition unit 208 records the acquired image data in the image data storage unit 205 (step S209). The image determination unit 209 of the determination device 200 acquires learning result data from the learning result data storage unit 206 . The image determination unit 209 determines whether or not the image data and the learning result data satisfy a predetermined condition (step S210). The predetermined condition may be, for example, whether or not the feature amount of the image data is within a predetermined threshold. The image determination unit 209 determines that the image data includes an image of oil or fish when a predetermined condition is satisfied (step S211). The image determination unit 209 determines that the image data does not include an image of oil or fish when a predetermined condition is not satisfied.

画像判定部２０９は、画像データに藍藻類の画像が含まれると判定した場合（ステップＳ２１１：ＹＥＳ）、画像判定部２０９は、警報発報を示す情報を警報指示部２１０に出力する。警報指示部２１０は、警報発報指示を監視制御装置３００に送信する（ステップＳ２１２）。警報指示部２１０は、画像データを監視制御装置３００に送信する（ステップＳ２１３）。画像判定部２０９は、判定結果を無人航空機１００に送信する（ステップＳ２１４）。 When the image determination unit 209 determines that the image data includes an image of cyanobacteria (step S211: YES), the image determination unit 209 outputs information indicating an alarm to be issued to the alarm instruction unit 210 . The alarm instruction unit 210 transmits an alarm issuing instruction to the monitoring control device 300 (step S212). The warning instruction unit 210 transmits the image data to the monitor control device 300 (step S213). The image determination unit 209 transmits the determination result to the unmanned aerial vehicle 100 (step S214).

ステップＳ２１５からステップＳ２１８は、図９のステップＳ１１４からステップＳ１１７までと同じであるため、説明を省略する。 Since steps S215 to S218 are the same as steps S114 to S117 in FIG. 9, description thereof is omitted.

無人航空機１００の移動制御部１１２は、判定結果に応じて、スケジュールレコードの経路を決定する。移動制御部１１２は、受信した判定結果が油又は魚類の画像が含まれると判定されたものであるか否かを判定する（ステップＳ２１９）。受信した判定結果が油又は魚類の画像が含まれると判定されたものでない場合（ステップＳ２１９：ＮＯ）、採水制御部１１４は、スケジュールレコードの動作に応じて、容器１０４内の水を排水し、ステップＳ２２５に遷移する（ステップＳ２２０）。 The movement control unit 112 of the unmanned aerial vehicle 100 determines the route of the schedule record according to the determination result. The movement control unit 112 determines whether or not the received determination result indicates that an image of oil or fish is included (step S219). If the received determination result does not indicate that the image of oil or fish is included (step S219: NO), the water sampling control unit 114 drains the water in the container 104 according to the operation of the schedule record. , to step S225 (step S220).

移動制御部１１２は、受信した判定結果が油又は魚類の画像が含まれると判定されたものである場合（ステップＳ２１９：ＹＥＳ）、移動制御部１１２は、所定のスケジュールレコードに記録された経路に無人航空機１００を移動させる（ステップＳ２２１）。所定のスケジュールレコードは、判定結果に含まれていてもよいし、予めスケジュールレコードに記録されていてもよい。所定のスケジュールレコードに記録された経路は、例えば、水の分析場の場所を表していてもよい。位置情報取得部１１３は、位置情報を取得する（ステップＳ２２２）。位置情報取得部１１３は、取得された位置情報とスケジュールレコードに記録された経路とが一致するか否かを判定する（ステップＳ２２３）。スケジュールレコードに記録された経路と取得した位置情報とが一致しない場合（ステップＳ２２３：ＮＯ）、ステップＳ２２２に遷移する。 If it is determined that the received determination result includes an image of oil or fish (step S219: YES), the movement control unit 112 follows the route recorded in the predetermined schedule record. The unmanned aerial vehicle 100 is moved (step S221). The predetermined schedule record may be included in the determination result, or may be recorded in the schedule record in advance. The route recorded in a given schedule record may represent, for example, the location of a water analysis station. The position information acquisition unit 113 acquires position information (step S222). The position information acquisition unit 113 determines whether the acquired position information matches the route recorded in the schedule record (step S223). If the route recorded in the schedule record does not match the acquired position information (step S223: NO), the process proceeds to step S222.

スケジュールレコードに記録された経路と取得した位置情報とが一致する場合（ステップＳ２２３：ＹＥＳ）、採水制御部１１４は、スケジュールレコードの動作に応じて、容器１０４内の水を排水を行う（ステップＳ２２４）。移動制御部１１２は、所定のスケジュールレコードに記録された経路に基づいて、初期位置に無人航空機１００を移動させる（ステップＳ２２５）。 If the route recorded in the schedule record matches the acquired position information (step S223: YES), the water sampling control unit 114 drains the water in the container 104 according to the operation of the schedule record (step S224). The movement control unit 112 moves the unmanned aerial vehicle 100 to the initial position based on the route recorded in the predetermined schedule record (step S225).

このように構成された監視制御システム１では、無人航空機１００が指定された経路を移動する。無人航空機１００の採水制御部１１４が、採水地の水を採水する。無人航空機１００の撮像部１０３が、無人航空機１００によって採水された採水地を撮像し、画像データを生成する。判定装置２００の画像判定部２０９は、生成された画像データに油又は魚類等が含まれるか否かを判定する。画像データに油又は魚類等が含まれる場合、判定装置２００の警報指示部２１０は、監視制御装置３００に対して警報発報指示を送信する。監視制御装置３００の警報部３０４は、警報を発報する。画像データに油又は魚類等が含まれる場合、無人航空機１００は、所定の経路に移動することで、採水された水を分析場等の指定された場所に移動させることができる。したがって、実施形態の監視制御システム１によれば、無人航空機１００が空中を移動することで、より早く採水地に移動することができ、未然に水質事故を予防することが可能となる。また、判定装置２００によって、画像データに藻類等が含まれると判定された場合、判定装置２００の警報指示部２１０は、監視制御装置３００に対して警報発報指示を送信することで、浄水場等の機場のオペレータに対して、水質の異常に対して適切な処置を決定するための十分な時間を確保することができる。 In the supervisory control system 1 configured as described above, the unmanned aerial vehicle 100 moves along a designated route. The water sampling control unit 114 of the unmanned aerial vehicle 100 samples water from the water sampling site. The image capturing unit 103 of the unmanned aerial vehicle 100 captures an image of the water sampled by the unmanned aerial vehicle 100 and generates image data. The image determination unit 209 of the determination device 200 determines whether oil, fish, or the like is included in the generated image data. If the image data contains oil, fish, or the like, the warning instruction unit 210 of the determination device 200 transmits a warning issuance instruction to the monitoring control device 300 . The alarm unit 304 of the monitoring control device 300 issues an alarm. If the image data contains oil, fish, or the like, the unmanned aerial vehicle 100 can move the sampled water to a designated location such as an analysis site by moving along a predetermined route. Therefore, according to the monitoring control system 1 of the embodiment, by moving the unmanned aerial vehicle 100 in the air, it is possible to move to the water sampling site more quickly, and it is possible to prevent water quality accidents. Further, when the determination device 200 determines that the image data includes algae, etc., the warning instruction unit 210 of the determination device 200 transmits an alarm instruction to the monitoring control device 300, so that the water purification plant It is possible to ensure sufficient time for the operator of the pump station, etc., to decide on the appropriate action for the abnormal water quality.

（実施形態に共通の変形例）
無人航空機１００は、複数の容器１０４を備える。したがって、異なる採水地の水の画像データを解析又は運搬することが可能となる。 (Modified example common to the embodiments)
Unmanned aerial vehicle 100 includes a plurality of vessels 104 . Therefore, it becomes possible to analyze or transport image data of water from different water sampling locations.

無人航空機１００の突起１０５は、延伸するように構成されてもよい。このように構成された無人航空機１００は、採水地のより深い場所の水を採水することができる。したがって、監視制御システム１は、採水地の深さに応じて水質が異なる場合であっても、水質を分析することができる。 Protrusion 105 of unmanned aerial vehicle 100 may be configured to extend. The unmanned aerial vehicle 100 configured in this manner can sample water from a deeper location in the water sampling site. Therefore, the monitoring and control system 1 can analyze the water quality even when the water quality varies depending on the depth of the water sampling site.

判定装置２００又は監視制御装置３００は、無人航空機１００を制御する制御指示を送信するように構成されてもよい。この場合、判定装置２００又は監視制御装置３００は、無人航空機１００に対して、移動又は高度変更等の移動制御指示を送信する。移動制御部１１２は、受け付けた指示に応じて、無人航空機１００を移動又は高度変更などの制御を行う。このように構成されることで、無人航空機１００に気象の急な変動や動植物との衝突等の不測の事態が生じた場合であっても、安全に無人航空機１００を動作させることが可能となる。 The determination device 200 or the supervisory control device 300 may be configured to transmit control instructions to control the unmanned aerial vehicle 100 . In this case, the determination device 200 or the supervisory control device 300 transmits a movement control instruction such as movement or altitude change to the unmanned aerial vehicle 100 . The movement control unit 112 performs control such as movement or altitude change of the unmanned aerial vehicle 100 according to the received instruction. With this configuration, even if unmanned aerial vehicle 100 encounters an unexpected situation such as a sudden change in weather or a collision with animals or plants, it is possible to operate unmanned aerial vehicle 100 safely. .

判定装置２００又は監視制御装置３００は、無人航空機１００が記録するスケジュールレコードの日時を変更するように構成されてもよい。具体的には、判定装置２００又は監視制御装置３００は、気象情報を取得する。気象情報は、未来の降水確率、天気、気圧、気温、風速又は湿度等を含む。気象情報は、外部のサーバから取得される。判定装置２００又は監視制御装置３００は、取得された気象情報が、無人航空機１００の移動に支障が出る場合、スケジュールレコードの日時を変更させる変更指示を送信する。支障とは、例えば、墜落又は故障で、スケジュールレコードに記録された経路に到達できない状態であってもよいし、法定の飛行条件を満たしていない場合であってもよい。変更指示には、変更後の日時が含まれる。無人航空機１００は、スケジュールレコードに記録された日時の代わりに変更後の日時に移動を開始する。このように構成されることで、無人航空機１００は、気象に関わらず、安全に無人航空機１００を動作させることが可能となる。 The determination device 200 or the supervisory control device 300 may be configured to change the date and time of schedule records recorded by the unmanned aerial vehicle 100 . Specifically, the determination device 200 or the monitoring control device 300 acquires weather information. Weather information includes future precipitation probability, weather, atmospheric pressure, temperature, wind speed, humidity, and the like. Weather information is obtained from an external server. If the acquired weather information interferes with the movement of the unmanned aerial vehicle 100, the determination device 200 or the monitoring control device 300 transmits a change instruction to change the date and time of the schedule record. The obstacle may be, for example, a state in which the route recorded in the schedule record cannot be reached due to a crash or breakdown, or may be a case where legal flight conditions are not met. The change instruction includes the date and time after the change. The unmanned aerial vehicle 100 starts moving on the changed date and time instead of the date and time recorded in the schedule record. With this configuration, the unmanned aerial vehicle 100 can operate safely regardless of the weather.

本実施形態では、判定装置２００が画像判定部２０９を備える構成としたが、判定装置２００が備えることに限定されない。例えば、無人航空機１００又は監視制御装置３００が画像判定部２０９を備えるように構成されてもよい。 In the present embodiment, the determination device 200 is configured to include the image determination unit 209, but the determination device 200 is not limited to having the image determination unit 209. FIG. For example, the unmanned aerial vehicle 100 or the supervisory control device 300 may be configured to include the image determination section 209 .

本実施形態では、無人航空機１００の容器１０４は、突起１０５及びピストン１０６を備える構成として説明したが、これに限定されない。例えば、容器１０４は、水中に沈められることで水をサンプリングしてもよい。 In the present embodiment, the container 104 of the unmanned aerial vehicle 100 has been described as having a configuration including the projection 105 and the piston 106, but is not limited to this. For example, container 104 may sample water by being submerged.

上記各実施形態では、採水制御部１１４、画像取得部１１５、画像判定部２０９及び警報指示部２１０はソフトウェア機能部であるものとしたが、ＬＳＩ等のハードウェア機能部であってもよい。 In each of the above-described embodiments, the water sampling control unit 114, the image acquisition unit 115, the image determination unit 209, and the alarm instruction unit 210 are assumed to be software function units, but they may be hardware function units such as LSI.

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、画像判定部２０９、水質情報判定部２１１、薬品量決定部２１２又はサンプリング判定部２１４を持つことにより、未然に水質事故を予防することが可能となる。 According to at least one embodiment described above, by having the image determination unit 209, the water quality information determination unit 211, the chemical amount determination unit 212, or the sampling determination unit 214, it is possible to prevent water quality accidents in advance. .

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 While several embodiments of the invention have been described, these embodiments have been presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and modifications can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and spirit of the invention, as well as the scope of the invention described in the claims and equivalents thereof.

１…監視制御システム、１００…無人航空機、１０１…プロペラ部、１０２…浮揚部、１０３…撮像部、１０４…容器、１０５…突起、１０６…ピストン、１０７…無線通信部、１０８…スケジュール記憶部、１０９…画像データ記憶部、１１０…制御部、１１１…日時情報取得部、１１２…移動制御部、１１３…位置情報取得部、１１４…採水制御部、１１５…画像取得部、２００…判定装置、２０１…第１通信部、２０２…第２通信部、２０３…入力部、２０４…表示部、２０５…画像データ記憶部、２０６…学習結果データ記憶部、２０７…制御部、２０８…画像取得部、２０９…画像判定部、２１０…警報指示部、３００…監視制御装置、３０１…通信部、３０２…入力部、３０３…表示部、３０４…警報部、３０５…画像データ記憶部、３０６…制御部、３０７…警報制御部、３０８…画面データ生成部、１０…機場、２０…ネットワーク DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Monitoring control system 100... Unmanned aerial vehicle 101... Propeller part 102... Floating part 103... Imaging part 104... Container 105... Protrusion 106... Piston 107... Wireless communication part 108... Schedule storage part 109... Image data storage unit 110... Control unit 111... Date and time information acquisition unit 112... Movement control unit 113... Position information acquisition unit 114... Water sampling control unit 115... Image acquisition unit 200... Determining device, 201... First communication unit, 202... Second communication unit, 203... Input unit, 204... Display unit, 205... Image data storage unit, 206... Learning result data storage unit, 207... Control unit, 208... Image acquisition unit, 209... Image determination unit 210... Alarm instruction unit 300... Monitoring control device 301... Communication unit 302... Input unit 303... Display unit 304... Alarm unit 305... Image data storage unit 306... Control unit 307... Alarm control unit, 308... Screen data generation unit, 10... Machine, 20... Network

Claims (7)

水を含む対象物を撮像して画像データを生成する撮像部と、
前記画像データを予め定められた外部機器に送信する無線通信部と、
自機の動作スケジュールを保持するスケジュール記憶部と、
前記スケジュール記憶部に保持された前記動作スケジュールに基づいて、予め指定された日時に所定の場所に自機を移動させる移動制御部と、
を備える無人航空機と、
前記無人航空機によって送信された前記画像データを取得する画像取得部と、
前記画像データに含まれる水の色を示す特徴量が予め定められた条件を満たす場合、水質の異常と判定する画像判定部と、
を備える判定装置と、
を備え、
前記判定装置は、気象情報を取得し、前記気象情報に基づいて前記無人航空機の移動に支障が出るか否か判定し、支障が出ると判定された場合、前記無人航空機の前記動作スケジュールを変更させる変更指示を前記無人航空機に送信し、
前記移動制御部は、前記判定装置から送信された前記動作スケジュールの変更指示に従って自機を移動させる判定システム。 an imaging unit that captures an image of an object containing water and generates image data;
a wireless communication unit that transmits the image data to a predetermined external device;
a schedule storage unit that holds an operation schedule of the own device;
a movement control unit for moving the device to a predetermined location on a date and time designated in advance based on the operation schedule held in the schedule storage unit;
an unmanned aerial vehicle comprising
an image acquisition unit that acquires the image data transmitted by the unmanned aerial vehicle;
an image determination unit that determines that the water quality is abnormal when the feature amount indicating the color of the water included in the image data satisfies a predetermined condition;
a determination device comprising
with
The determination device acquires weather information, determines whether movement of the unmanned aerial vehicle will be hindered based on the weather information, and changes the operation schedule of the unmanned aerial vehicle when it is determined that there will be a hindrance. sending a change instruction to the unmanned aerial vehicle to cause
The determination system, wherein the movement control unit moves the device according to the operation schedule change instruction transmitted from the determination device . 前記画像判定部は、
前記画像データに含まれる水の色の波長の強度と水質の異常を示す比較画像データの波長の強度とが予め定められた条件を満たす場合、水質の異常と判定し、
前記予め定められた条件は、前記画像データと予め所定の機械学習を行うことで生成される学習結果データとの波長の強度の値の差分が閾値以内であることを特徴とする、請求項１に記載の判定システム。 The image determination unit
If the intensity of the wavelength of the water color contained in the image data and the intensity of the wavelength of the comparison image data indicating the water quality abnormality meet a predetermined condition, it is determined that the water quality is abnormal,
2. The predetermined condition is that a difference in wavelength intensity value between the image data and learning result data generated by performing predetermined machine learning in advance is within a threshold value. Judgment system according to. 前記無人航空機は、
前記所定の場所に移動すると、前記所定の場所にある水を前記無人航空機が備える容器に貯留する制御を行う採水制御部をさらに備える、
請求項１に記載の判定システム。 The unmanned aerial vehicle is
Further comprising a water sampling control unit that, when moved to the predetermined location, stores water at the predetermined location in a container provided in the unmanned aerial vehicle;
The determination system according to claim 1 . 前記撮像部は、前記容器に貯留された水又は前記無人航空機の直下を含むように撮像する、請求項３に記載の判定システム。 4. The determination system according to claim 3 , wherein said imaging unit images water stored in said container or directly below said unmanned aerial vehicle. 前記判定装置が、
前記画像判定部が水質の異常と判定した場合、警報発報指示を送信する警報指示部と、 をさらに備える、
請求項１から４のいずれか一項に記載の判定システム。 The determination device
an alarm instruction unit that transmits an instruction to issue an alarm when the image determination unit determines that the water quality is abnormal;
A determination system according to any one of claims 1 to 4 . 無人航空機が、水を含む対象物を撮像して画像データを生成する撮像ステップと、
無人航空機が、前記画像データを予め定められた外部機器に送信する無線通信ステップと、
無人航空機が、自機の動作スケジュールを保持するスケジュール記憶部に保持された前記動作スケジュールに基づいて予め指定された日時に所定の場所に自機を移動させる移動制御ステップと、
判定装置が、前記無人航空機によって送信された前記画像データを取得する画像取得ステップ、
判定装置が、前記画像データに含まれる水の色を示す特徴量が予め定められた条件を満たす場合、水質の異常と判定する画像判定ステップと、
判定装置が、気象情報を取得し、前記気象情報に基づいて前記無人航空機の移動に支障が出るか否か判定し、支障が出ると判定された場合、前記無人航空機の前記動作スケジュールを変更させる変更指示を前記無人航空機に送信するステップと、
無人航空機が、前記判定装置から送信された前記動作スケジュールの変更指示に従って自機を移動させるステップと、
を有する判定システムが実行する判定方法。 an imaging step in which the unmanned aerial vehicle images an object including water and generates image data;
a wireless communication step in which the unmanned aerial vehicle transmits the image data to a predetermined external device;
a movement control step in which the unmanned aerial vehicle moves to a predetermined location on a date and time designated in advance based on the operation schedule held in the schedule storage unit holding the operation schedule of the unmanned aerial vehicle;
an image acquisition step in which a determination device acquires the image data transmitted by the unmanned aerial vehicle;
an image determination step in which a determination device determines that the water quality is abnormal when the feature quantity indicating the color of the water included in the image data satisfies a predetermined condition;
A determination device acquires weather information, determines whether or not movement of the unmanned aerial vehicle will be hindered based on the weather information, and changes the operation schedule of the unmanned aerial vehicle when it is determined that there will be a hindrance. transmitting a change instruction to the unmanned aerial vehicle;
a step in which the unmanned aerial vehicle moves itself according to the operation schedule change instruction transmitted from the determination device;
A determination method performed by a determination system having 請求項１に記載の判定システムにおける無人航空機であって、
前記移動制御部は、前記判定装置から送信された前記動作スケジュールの変更指示に従って自機を移動させる無人航空機。 An unmanned aerial vehicle in the determination system of claim 1,
The unmanned aerial vehicle , wherein the movement control unit moves the own aircraft according to the operation schedule change instruction transmitted from the determination device .
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