KR102579085B1 - 반수생 동물 포획 방법 및 장치 - Google Patents

반수생 동물 포획 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102579085B1
KR102579085B1 KR1020210062998A KR20210062998A KR102579085B1 KR 102579085 B1 KR102579085 B1 KR 102579085B1 KR 1020210062998 A KR1020210062998 A KR 1020210062998A KR 20210062998 A KR20210062998 A KR 20210062998A KR 102579085 B1 KR102579085 B1 KR 102579085B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
capturing
capture
semi
area
Prior art date
Application number
KR1020210062998A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20220155147A (ko
Inventor
김태수
강애띠
김성현
김준
김준영
윤태균
이도훈
이상문
조기환
장갑수
Original Assignee
영남대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 영남대학교 산학협력단 filed Critical 영남대학교 산학협력단
Priority to KR1020210062998A priority Critical patent/KR102579085B1/ko
Publication of KR20220155147A publication Critical patent/KR20220155147A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102579085B1 publication Critical patent/KR102579085B1/ko

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01MCATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
    • A01M23/00Traps for animals
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01MCATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
    • A01M23/00Traps for animals
    • A01M23/02Collecting-traps
    • A01M23/04Collecting-traps with tipping platforms
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00General purpose image data processing
    • G06T1/0007Image acquisition
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00General purpose image data processing
    • G06T1/0014Image feed-back for automatic industrial control, e.g. robot with camera
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • G06T7/0008Industrial image inspection checking presence/absence
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01MCATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
    • A01M2200/00Kind of animal
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20081Training; Learning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pest Control & Pesticides (AREA)
  • Insects & Arthropods (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

반수생 동물 포획 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 포획 장치 내부의 제1 영역을 촬영하는 제1 이미지 센서로부터 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하는 단계; 사전 학습된 검출 모델을 이용하여 상기 제1 이미지에서 포획 대상인 반수생 동물을 검출하는 단계; 상기 제1 이미지에서 상기 포획 대상이 검출된 경우, 상기 포획 장치 내의 제2 영역을 촬영하는 제2 이미지 센서로부터 상기 제2 영역에 대한 제2 이미지를 획득하는 단계; 상기 사전 학습된 검출 모델을 이용하여 상기 제2 이미지에서 상기 포획 대상을 검출하는 단계; 및 상기 제2 이미지에서 상기 포획 대상이 검출된 경우, 상기 포획 장치의 회전 패널 및 수직 이동 패널 중 적어도 하나를 제어하는 신호를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

반수생 동물 포획 방법 및 장치{METHOD AND APPRATUS FOR CATURING OF SEMIAQUATIC ANIMALS}
개시되는 실시예들은 반수생 동물 포획 기술과 관련된다.
지구 온난화에 따른 기후변화의 발생으로 인한 환경변화로 새로운 생태계교란 생물의 출현 및 침입외래종이 해마다 증가하고 있다. 그 결과, 생태계교란 생물 및 침입외래종으로 인한 먹이사슬 교란, 토착 생물 감소, 병원균 감염 등의 심각한 피해가 국내외에서 발생하고 있다.
그에 반해, 행동 반경이 넓고 이동 및 확산 경로가 불규칙하여 외래종 관리가 쉽지 않다. 이러한 상황에서, 종래의 연구들은 동물을 인식하고 포획하기 위한 포획 기술과 관련된 다양한 연구가 진행되어 왔다.
그러나, 종래의 연구들은, 포획 대상 종을 정확하게 선별하지 못하며, 포획 장치의 구조적 한계로 인해 이동 속도가 빠르고 수중 생활이 가능한 반수생 동물을 포획하는 데 어려움이 있었다.
한국공개특허공보 제10-2016-0071027호(2016.06.21.)
개시되는 실시예들은 반수생 동물 포획 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
일 실시예에 따른 반수생 동물 포획 방법은, 포획 장치 내부의 제1 영역을 촬영하는 제1 이미지 센서로부터 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하는 단계; 사전 학습된 검출 모델을 이용하여 상기 제1 이미지에서 포획 대상인 반수생 동물을 검출하는 단계; 상기 제1 이미지에서 상기 포획 대상이 검출된 경우, 상기 포획 장치 내의 제2 영역을 촬영하는 제2 이미지 센서로부터 상기 제2 영역에 대한 제2 이미지를 획득하는 단계; 상기 사전 학습된 검출 모델을 이용하여 상기 제2 이미지에서 상기 포획 대상을 검출하는 단계; 및 상기 제2 이미지에서 상기 포획 대상이 검출된 경우, 상기 포획 장치의 회전 패널 및 수직 이동 패널 중 적어도 하나를 제어하는 신호를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 제1 영역은, 상기 포획 장치의 출입구와 상기 제2 영역 사이의 영역일 수 있다.
상기 제1 이미지에서 상기 포획 대상이 검출된 경우, 상기 포획 대상에 대해 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 각도 및 시점 중 적어도 하나를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 행동 패턴은, 상기 포획 장치의 출입구 구동에 대한 상기 포획 대상의 평균적인 이동 경로 및 이동 속력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 제어하는 단계는, 상기 포획 대상의 평균적인 이동 경로 및 상기 제1 이미지 내의 포획 대상의 위치에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 각도를 제어할 수 있다.
상기 제어하는 단계는, 상기 포획 대상의 평균적인 이동 속력 및 상기 제1 이미지 내의 포획 대상의 위치에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 시점을 제어할 수 있다.
상기 신호는, 상기 포획 대상에 대해 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 상기 수직 이동 패널을 제어하는 제1 제어 신호 및 상기 회전 패널을 제어하는 제2 제어 신호를 포함할 수 있다.
상기 제1 신호에 기초하여 상기 수직 이동 패널을 상하로 이동시켜 상기 포획 장치의 출입구를 개폐하는 단계; 및 상기 제2 신호에 기초하여 상기 회전 패널의 중심축을 기준으로 상기 회전 패널을 회전시켜 상기 포획 대상을 포획하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 반수생 동물 포획 장치는 포획 장치 내부의 제1 영역을 촬영하는 제1 이미지 센서로부터 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지에서 포획 대상인 반수생 동물이 검출된 경우, 상기 포획 장치 내의 제2 영역을 촬영하는 제2 이미지 센서로부터 상기 제2 영역에 대한 제2 이미지를 획득하는 이미지 획득부; 사전 학습된 검출 모델을 이용하여 상기 제1 이미지에서 상기 포획 대상을 검출하고, 상기 사전 학습된 검출 모델을 이용하여 상기 제2 이미지에서 상기 포획 대상을 검출하는 포획 대상 검출부; 및 상기 제2 이미지에서 상기 포획 대상이 검출된 경우, 상기 포획 장치의 회전 패널 및 수직 이동 패널 중 적어도 하나를 제어하는 신호를 생성하는 개폐부를 포함한다.
상기 제1 영역은, 상기 포획 장치의 출입구와 상기 제2 영역 사이의 영역일 수 있다.
상기 이미지 획득부는, 상기 제1 이미지에서 상기 포획 대상이 검출된 경우, 상기 포획 대상에 대해 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 각도 및 촬영 시점 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
상기 행동 패턴은, 상기 포획 장치의 출입구 구동에 대한 상기 포획 대상의 평균적인 이동 경로 및 이동 속력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 개폐부는, 상기 포획 대상의 평균적인 이동 경로 및 상기 제1 이미지 내의 포획 대상의 위치에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 각도를 제어할 수 있다.
상기 개폐부는, 상기 포획 대상의 평균적인 이동 속력 및 상기 제1 이미지 내의 포획 대상의 위치에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 시점을 제어할 수 있다.
상기 신호는, 상기 포획 대상에 대해 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 상기 수직 이동 패널을 제어하는 제1 제어 신호 및 상기 회전 패널을 제어하는 제2 제어 신호를 포함할 수 있다.
상기 개폐부는, 상기 제1 신호에 기초하여 상기 수직 이동 패널을 상하로 이동시켜 상기 포획 장치의 출입구를 개폐하고, 상기 제2 신호에 기초하여 상기 회전 패널의 중심축을 기준으로 상기 회전 패널을 회전시켜 상기 포획 대상을 포획할 수 있다.
개시되는 실시예들에 따르면, 포획 장치 내에 상이한 영역을 촬영하는 복수의 이미지 센서를 통해 획득한 이미지를 이용하여 포획 대상 종을 선별하여 선별의 정확성을 높일 수 있다.
복수의 이미지 센서를 포획 대상 종의 특성에 기초하여 단계적으로 이용하여 포획 대상 종을 선별의 정확성을 높일 수 있다.
복수의 이미지 센서의 촬영 각도 및 촬영 시점 중 적어도 하나를 포획 대상 종의 생물학적 특징에 기초하여 조절하여 선별의 정확성을 높일 수 있다.
회전 패널 및 수직 이동 패널을 이용하여 포획 대상을 효과적으로 포획할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 반수생 동물 포획 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 반수생 동물 포획 장치를 설명하기 위한 구성도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 반수생 동물 포획 장치의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 반수생 동물을 포함하는 이미지를 획득하는 방법을 설명하기 위한 일 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 반수생 동물을 포함하는 이미지 획득하는 과정에서 이미지 획득부, 포획 대상 검출부, 개폐부 간 절차의 일례를 나타낸다.
도 6 및 도 7은 일 실시예에 따른 포획 장치의 수직 이동 패널 및 회전 패널의 구동 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 반수생 동물 포획 방법의 순서도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경(10)을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다.
이하, 도면을 참조하여 구체적인 실시 형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 개시되는 실시예들은 이에 제한되지 않는다.
실시예들을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 개시되는 실시예들의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 개시되는 실시예들에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
도 1은 일 실시예에 따른 반수생 동물 포획 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.
도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 반수생 동물 포획 시스템(1)은 반수생 동물 포획 장치(이하, 포획 장치)(100), 서버(200) 및 네트워크(300)를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 반수생 동물 포획 시스템(1)은 포획 장치(100)를 통해 획득한 이미지를 이용하여 이미지 학습 알고리즘을 통해 반수생 동물이 포획 대상 종인지 여부를 판단하고 포획 대상인 경우 포획 장치(100)를 구동하여 반수생 동물을 포획할 수 있다. 또한, 이미지 학습 알고리즘은 유/무선 네트워크(200)를 통해 서버(300)와 연계하여 반수생 동물을 포획하기 위한 프로그램일 수 있다. 아울러, 이미지 학습 알고리즘에 대한 포획 장치(100)와 서버(300) 사이의 역할 분담은 실시예에 따라 다양하게 구성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(300)는 이미지 데이터, 이미지 학습 알고리즘 등 포획 장치(100)와 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다. 또한, 서버(300)는 포획 장치(100)를 통해 포획할 반수생 동물에 대한 정보, 예를 들어, 반수생 동물의 종, 반수생 동물에 대한 서식 환경 정보, 밀도 등을 저장하고 관리할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 네트워크(200)는 인터넷, 하나 이상의 로컬 영역 네트워크(local area networks), 광역 네트워크(wire area networks), 셀룰러 네트워크, 모바일 네트워크, 그 밖에 다른 종류의 네트워크들, 또는 이러한 네트워크들의 조합을 포함할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 반수생 동물 포획 장치를 설명하기 위한 구성도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 포획 장치(100)는 이미지 획득부(110), 포획 대상 검출부(120) 및 개폐부(130)를 포함한다.
일 실시예에서 포획 장치(100)는 이미지 획득부(110), 포획 대상 검출부(120) 및 개폐부(130)는 물리적으로 구분된 하나 이상의 장치를 이용하여 구현되거나, 하나 이상의 프로세서 또는 하나 이상의 프로세서 및 소프트웨어의 결합에 의해 구현될 수 있으며, 도시된 예와 달리 구체적 동작에 있어 명확히 구분되지 않을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 포획 장치(100)는 이미지 획득부(110)로부터 반수생 동물을 포함하는 이미지를 획득하고, 획득된 이미지를 분석 정보에 포함된 반수생 동물의 포획 여부에 기초하여 포획 장치를 구동시켜 반수생 동물을 포획할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 이미지 획득부(110)는 포획 장치 내부를 사각지대 없이 촬영하도록 배치된 복수의 이미지 센서를 포함할 수 있다.
이미지 센서는, 이미지를 이용하여 포획 장치(100) 내부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 이미지 센서는 적어도 하나의 렌즈, 적어도 하나의 이미지 센서와 전기적으로 연결되어 수신되는 신호를 처리하고, 처리되는 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 이미지 센서는 다양한 이미지 처리 알고리즘을 이용하여, 오브젝트의 위치 정보, 오브젝트와의 거리 정보 또는 오브젝트와의 상대 속도 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 이미지 센서는 획득된 이미지에서, 시간에 따른 오브젝트의 크기의 변화를 기초로, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 잇다.
한편, 일 실시예에 따르면, 이미지 센서는 포획 장치(100) 내부를 촬영하기 위해 포획 장치(100) 내부의 FOV(field of view) 확보가 가능한 위치에 장착될 수 있다.
이미지 획득부(110)는 포획 장치 내부의 영역을 촬영하는 이미지 센서로부터 반수생 동물을 포함하는 이미지를 획득한다.
구체적으로, 일 실시예에 따르면, 포획 장치 내부의 제1 영역을 촬영하는 제1 이미지 센서로부터 반수생 동물을 포함하는 제1 이미지를 획득한다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 영역은, 상기 포획 장치의 출입구와 상기 제2 영역 사이의 영역일 수 있다. 다시 말해, 제1 이미지 센서는 반수생 동물의 진입 경로에 위치한 포획 장치의 출입구를 포함하는 제1 영역을 촬영할 수 있다. 즉, 제1 이미지 센서는 반수생 동물의 진입 경로 상에 포획 장치(100)와 가장 가까이 설치된 센서를 의미할 수 있고, 제1 이미지 센서는 포획 장치(100)의 출입구를 포함하는 제1 영역을 촬영할 수 있는 FOV 확보가 가능한 위치에 장착될 수 있다.
구체적으로, 일 실시예에 따르면, 제2 이미지 센서를 이용하여 반수생 동물을 포함하는 제2 이미지를 획득할 수 있다. 이때, 제2 이미지 센서는 포획 장치(100)의 중앙부를 포함하는 제2 영역을 촬영할 수 있는 FOV 확보가 가능한 위치에 장착될 수 있다.
포획 대상 검출부(120)는 사전 학습된 검출 모델을 이용하여 상기 제1 이미지에서 포획 대상인 반수생 동물을 검출한다.
이미지는 반수생 동물의 적어도 하나의 신체 일부를 포함한 상면 또는 측면 이미지를 포함할 수 있으며, 반수생 동물의 포획 장치 내의 위치를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 포획 대상 검출부(120)는 이미지에 포함된 적어도 하나의 반수생 동물의 이미지로부터 추출된 특징 정보를 사전 학습된 검출 모델에 적용하고 출력값에 따라 포획 대상을 검출할 수 있다.
구체적으로, 일 실시예에 따르면, 포획 대상 검출부(120)는 제1 이미지에 포함된 적어도 하나의 반수생 동물의 이미지로부터 추출된 특징 정보를 사전 학습된 검출 모델에 적용하고 출력값에 따라 포획 대상을 검출할 수 있다. 예를 들어, 포획 대상 검출부(120)는 반수생 동물의 신체 일부를 포함하는 제1 이미지로부터 추출된 특징을 사전 학습된 검출 모델에 적용하여 출력값에 따라서 포획 대상을 검출할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 포획 대상 검출부(120)는 제2 이미지에 포함된 적어도 하나의 반수생 동물의 이미지로부터 추출된 특징 정보를 사전 학습된 검출 모델에 적용하고 출력값에 따라 포획 대상을 검출할 수 있다. 예를 들어, 포획 대상 검출부(120)는 반수생 동물의 신체 일부를 포함하는 제2이미지로부터 추출된 특징을 사전 학습된 검출 모델에 적용하여 출력값에 따라서 포획 대상을 검출할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따르면, 이미지 획득부(110)는 포획 대상 검출부(120)를 통해 획득한 이미지에서 포획 대상이 검출된 경우, 포획 대상에 대해 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 제2 이미지 센서의 촬영 각도 및 시점 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면 제1 이미지 센서는 포획 장치(100) 내에 고정될 수 있고, 제2 이미지 센서는 센서 제어부(150)에 의해 생성된 제어 신호에 기초하여 360도 회전이 가능하며 상하좌우 방향으로 회전할 수 있다.
행동 패턴은 반수생 동물이 종에 따라 선천적으로 갖추고 있는 것으로, 반수생 동물이 어떠한 자극에 의해서 그에 맞는 반응 중 정형화된 움직임을 의미한다.
일 실시예에 따르면, 행동 패턴은 포획 장치의 출입구 구동에 대한 포획 대상의 평균적인 이동 경로 및 이동 속력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 일 실시예에 따르면, 이미지 획득부(110)는 포획 대상의 평균적인 이동 경로 및 제1 이미지 내의 포획 대상의 위치에 기초하여 제2 이미지 센서의 촬영 각도를 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 이미지 획득부(110)는 포획 대상의 평균적인 이동 속력 및 제1 이미지 내의 포획 대상의 위치에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 시점을 제어할 수 있다.
개폐부(130)는 제2 이미지에서 포획 대상이 검출된 경우 대한 분석 정보 중 적어도 하나에 기초하여 포획 장치(100)를 제어하는 신호를 생성한다.
일 실시예에 따르면, 개폐부(130)는 포획 대상을 포획하기 위한 포획 장치(100)의 출입구의 열고 닫기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성된 신호에 기초하여 출입구를 상하로 이동시켜 출입구를 열고 닫을 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 개폐부를 통해 포획 대상을 포획하기 위한 구성의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 개폐부(130)는 수직 이동 패널(151, 152), 회전 패널(153, 154), 부유식 프레임(157, 158) 및 포획망(157)을 포함한다.
수직 이동 패널(151, 152)은, 수상에 노출된 포획 장치(100)의 출입구를 열고 닫을 수 있다. 구체적으로, 수직 이동 패널(151, 152)은 제2 이미지에서 포획 대상의 검출 여부에 기초하여, 생성된 제1 제어 신호에 기초하여 상하로 이동되어 출입구를 열고 닫을 수 있다.
회전 패널(153, 154)은 회전 패널 아래에 설치되어 회전 패널 아래쪽에 에어 포켓을 형셩하는 부유식 프레임(157, 158)에 의해 수상에 노출되며, 제2 이미지에서 포획 대상이 검출된 경우, 포획 대상을 포획할 수 있다.
구체적으로, 회전 패널(153, 154)은 제2 이미지에서 포획 대상이 검출된 경우, 생성된 제2 제어 신호에 기초하여 회전 패널의 중심축(155,156)을 기준으로 회전 패널을 회전시켜 포획 대상을 포획할 수 있다.
포획망(157)은 포획 대상 동물을 수중에 포획하기 위한 망으로서 에어 포켓을 포함하는 회전 패널(153,154)을 윗면으로 하고, 포획 장치의 수중 부분의 측면 및 저면을 차단할 수 있는 구조를 포함할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 반수생 동물을 포함하는 이미지를 획득하는 방법을 설명하기 위한 일 예를 나타낸 도면이다.
구체적으로, 도 4는 이미지 획득부(110)에 포함된 제1 이미지 센서 및 제2 이미지 센서를 통해 반수생 동물을 포함하는 제1 이미지 및 제2 이미지를 획득하는 일 예를 도시하고 있다.
일 실시예에 따르면, 포획 장치(100)는 출입구(410), 수직 이동 패널, 회전 패널, 제1 이미지 센서(420) 및 제2 이미지 센서(430)를 포함할 수 있다.
출입구(410)는 수상에 노출된 직육면체 형태의 포획 장치(100)의 6면 중 평행한 두 면이 일체로 움직이도록 구성될 수 있다.
제1 이미지 센서(420)는 포획 장치(100) 내에 출입구(410)를 촬영할 수 있는 FOV가 확보 가능한 위치에 고정 부착될 수 있으며, 반수생 동물 진입 경로(450)에 위치한 포획 장치의 출입구(410)를 포함하는 제1 영역을 촬영할 수 있다. 제1 이미지 센서(420)는 반수생 동물인, 뉴트리아(401)의 진입 경로(450)에 위치한 포획 장치(100)의 출입구와 제2 영역 사이의 영역인, 제1 영역을 촬영할 수 있다.
포획 장치(100)는 제1 이미지에서 포획 대상 반수생 동물이 검출된 경우, 포획 대상에 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 제2 이미지 센서(430)의 촬영 각도 및 촬영 시점 중 적어도 하나가 제어할 수 있다.
구체적으로, 제2 이미지 센서(430)는 제1 이미지에서 포획 대상이 검출된 경우, 포획 장치(100)의 출입구 구동에 대한 포획 대상(401)의 평균적인 이동 경로(460) 및 제1 이미지 내의 포획 대상의 위치에 기초하여 제2 이미지 센서의 회전 각도(470)가 제어될 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지 내의 포획 대상이 위치한 포획 장치(100) 내의 상대적인 위치를 파악하고, 상대적인 위치에서 포획 대상의 평균적인 이동 경로(460)를 고려하여 포획 대상이 다음에 도착할 위치를 예측하여 제2 이미지 센서의 촬영 각도를 제어할 수 있다.
제2 이미지 센서의 촬영 각도가 제어된 결과 제2 이미지 센서가 촬영하는 영역인, 제2 영역이 포획 장치 내의 중앙부를 포함하는 점선으로 표현된 FOV에서 제2 이미지 센서가 회전 각도(470)만큼 이동하여 포획 장치 내의 실선으로 표시된 FOV로 변경될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 이미지 획득부(110)는 포획 대상의 평균적인 이동 속력 및 제1 이미지 내의 포획 대상의 위치에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 시점을 제어할 수 있다.
예를 들어, 제1 이미지 내의 포획 대상이 위치한 포획 장치(100) 내의 상대적인 위치를 파악하고, 상대적인 위치에서 포획 대상의 평균적인 이동 속력을 고려하여 포획 대상이 다음에 도착할 위치를 예측하여 제2 이미지 센서의 촬영 시점을 제어할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 반수생 동물을 포함하는 이미지 획득하는 과정에서 이미지 획득부, 포획 대상 검출부, 개폐부 간 절차의 일례를 나타낸다.
이미지 획득부(110)는 포획 장치 내부의 제1 영역을 촬영하는 제1 이미지 센서로부터 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하여 포획 대상 검출부(120)로 제1 이미지를 송신할 수 있다(510).
이후, 포획 대상 검출부(120)는 제1 이미지에 포함된 적어도 하나의 반수생 동물의 이미지로부터 추출된 특징 정보를 사전 학습된 검출 모델에 적용하고 출력값에 따라 포획 대상을 검출하고, 제1 이미지에서 포획 대상이 검출된 경우, 검출 여부를 포함하는 제1 이미지에 대한 검출 정보를 이미지 획득부(110)로 전송할 수 있다(520).
이후, 이미지 획득부(110)는 제1 이미지에서 포획 대상이 검출된 경우, 포획 대상에 대해 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 포획 장치 내의 제2 영역을 촬영하는 제2 이미지 센서의 촬영 각도를 제어하는 신호를 생성하고, 생성된 제2 이미지 센서 제어 신호에 기초하여 제2 이미지 센서의 촬영 각도 및 촬영 시점 중 적어도 하나를 제어할 수 있다(521).
이후, 이미지 획득부(110)는 촬영 각도가 제어된 제2 이미지 센서를 이용하여 제어된 촬영 시점에 촬영한 제2 이미지를 획득하고, 획득된 제2 이미지를 포획 대상 검출부(120)로 송신할 수 있다(530).
포획 대상 검출부(120)는 이미지 획득부(110)로부터 획득한 제2 이미지에 포함된 적어도 하나의 반수생 동물의 이미지로부터 추출된 특징 정보를 사전 학습된 검출 모델에 적용하고 출력값에 따라 포획 대상을 검출하고, 제2 이미지에서 포획 대상이 검출된 경우, 포획 대상의 검출 여부를 포함하는 제2 이미지에 대한 검출 정보를 개폐부(130)로 전송할 수 있다(540).
개폐부(130)는 제2 이미지에서 포획 대상이 검출된 경우, 포획 장치의 출입구를 열고 닫기 위한 제어 신호 및 포획 대상을 포획하는 제어 신호를 생성할 수 있다(550).
도 6 및 도 7은 일 실시예에 따른 포획 장치의 수직 이동 패널 및 회전 패널의 구동 방식을 설명하기 위한 도면이다.
구체적으로 도 6은 일 실시예에 따른 포획 장치의 수직 이동 패널 및 회전 패널의 구동하여 포획 대상을 포획하는 순간을 나타낸 도면이다.
포획 장치(100)는 개폐부(130)를 통해 생성된 제어 신호에 기초하여 수직 이동 패널(151, 152) 및 회전 패널(153, 154)을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 포획 장치(100)의 개폐부(130)는 제2 이미지에서 포획 대상이 검출된 경우, 포획 장치의 수직 이동 패널(151, 152) 및 회전 패널(153, 154) 중 적어도 하나를 제어하는 신호를 생성할 수 있다.
이때, 신호는 포획 대상에 대해 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 수직 이동 패널을 제어하는 제1 제어 신호 및 회전 패널을 제어하는 제2 제어 신호를 포함할 수 있다. 구체적으로, 수직 이동 패널(151, 152)은 제1 신호에 기초하여 상하로 이동하여 포획 장치(100)의 출입구를 개폐할 수 있다. 또한, 회전 패널(153, 154)은 제2 제어 신호에 기초하여 회전 채널의 중심축(155, 156)을 기준으로 회전하여 포획 대상을 포획할 수 있다.
예를 들어, 개폐부(130)는 제2 이미지에서 포획 대상인, 뉴트리아(401)가 검출된 경우, 뉴트리아(401)에 대해 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 뉴트리아(401)가 포획 장치(100)의 출입구를 통해 포획 장치(100)를 빠져나가지 못하도록 수직 이동 패널(151, 152)을 상승시킬 수 있다. 다시 말해, 제1 제어 신호는 뉴트리아(401)의 평균적인 이동 경로 및 이동 속력 중 적어도 하나에 기초하여 수직 이동 패널(151, 152)의 상승 속력을 제어할 수 있다.
예를 들어, 개폐부(130)는 제2 이미지에서 포획 대상인, 뉴트리아(401)가 검출된 경우, 뉴트리아(401)에 대해 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 뉴트리아(401)가 회전 패널의 중심축(155, 156) 사이에 위치하거나 위치할 것으로 예상되는 시점에 회전 패널(153, 154)을 180도 회전시켜 뉴트리아(401)를 수중으로 떨어뜨릴 수 있다. 다시 말해, 제2 제어 신호는 뉴트리아(401)의 평균적인 이동 경로 및 이동 속력 중 적어도 하나에 기초하여 수직 이동 패널(151, 152)의 회전 속도를 제어할 수 있다.
구체적으로 도 7은 일 실시예에 따른 포획 장치의 수직 이동 패널 및 회전 패널이 구동하여 포획 대상을 포획한 후의 모습을 나타낸 도면이다.
포획 장치(100)는 제2 이미지에서 검출된 포획 대상이 포획 장치(100)의 포획망(159)에 포획된 후, 다른 반수생 동물이 포획 장치로 진입할 수 있도록 수직 이동 패널(151, 152)을 하강시킬 수 있다.
한편, 포획 대상인, 뉴트리아(401)는 포획 장치(100)의 부유식 프레임(157, 158)에 의해 형성된 에어 포켓을 통해 호흡하며 안전하게 수중 생활을 할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 반수생 동물 포획 방법의 순서도이다.
도 8에 도시된 방법은 예를 들어, 도 1 및 도 2에 도시된 포획 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 8을 참조하면, 포획 장치(100)는 포획 장치 내부의 제1 영역을 촬영하는 제1 이미지 센서로부터 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득한다(810).
이후, 포획 장치(100)는 사전 학습된 검출 모델을 이용하여 제1 이미지에서 포획 대상을 검출한다(820).
이후, 포획 장치(100)는 제1 이미지에서 포획 대상이 검출된 경우, 포획 장치 내의 제2 영역을 촬영하는 제2 이미지 센서로부터 제2 영역에 대한 제2 이미지를 획득한다(830).
이후, 포획 장치(100)는 사전 학습된 검출 모델을 이용하여 제2 이미지에서 포획 대상을 검출한다(840).
이후, 포획 장치(100)는 제2 이미지에서 포획 대상이 검출된 경우, 포획 장치를 제어하는 신호를 생성한다(850).
한편, 도 8에 도시된 순서도에서 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경(10)을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술된 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.
도시된 컴퓨팅 환경(10)은 컴퓨팅 장치(12)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(12)는 도 1 및 도2에 도시된 반수생 동물 포획 장치(100)일 수 있다.
컴퓨팅 장치(12)는 적어도 하나의 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(14)는 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(14)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(14)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 프로그램(20)은 프로세서(14)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨팅 장치(12)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(18)는 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)를 포함하여 컴퓨팅 장치(12)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.
컴퓨팅 장치(12)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(24)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(22) 및 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(26)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22) 및 네트워크 통신 인터페이스(26)는 통신 버스(18)에 연결된다. 입출력 장치(24)는 입출력 인터페이스(22)를 통해 컴퓨팅 장치(12)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 컴퓨팅 장치(12)를 구성하는 일 컴포넌트로서 컴퓨팅 장치(12)의 내부에 포함될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(12)와는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 장치(12)와 연결될 수도 있다.
한편, 본 발명의 실시예는 본 명세서에서 기술한 방법들을 컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램, 및 상기 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록매체를 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 기록매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나, 또는 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상적으로 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 프로그램의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
이상에서 본 발명의 대표적인 실시예들을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
10: 컴퓨팅 환경
12: 컴퓨팅 장치
14: 프로세서
16: 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
18: 통신 버스
20: 프로그램
22: 입출력 인터페이스
24: 입출력 장치
26: 네트워크 통신 인터페이스
100: 반수생 동물 포획 장치
200: 네트워크
300: 서버
110: 이미지 획득부
130: 포획 대상 검출부
150: 개폐부
151, 152: 수직 이동 패널
153, 154: 회전 패널
157, 158: 부유식 프레임
157: 포획망

Claims (16)

  1. 반수생 동물 포획 방법으로서,
    포획 장치 내부의 제1 영역을 촬영하는 제1 이미지 센서로부터 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하는 단계;
    사전 학습된 검출 모델을 이용하여 상기 제1 이미지에서 포획 대상인 반수생 동물을 검출하는 단계;
    상기 제1 이미지에서 상기 포획 대상이 검출된 경우, 상기 포획 장치 내의 제2 영역을 촬영하는 제2 이미지 센서로부터 상기 제2 영역에 대한 제2 이미지를 획득하는 단계;
    상기 사전 학습된 검출 모델을 이용하여 상기 제2 이미지에서 상기 포획 대상을 검출하는 단계; 및
    상기 제2 이미지에서 상기 포획 대상이 검출된 경우, 상기 포획 장치의 회전 패널 및 수직 이동 패널 중 적어도 하나를 제어하는 신호를 생성하는 단계를 포함하며,
    상기 반수생 동물 포획 방법은,
    상기 제1 이미지에서 상기 포획 대상이 검출된 경우, 상기 포획 대상에 대해 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 각도 및 시점 중 적어도 하나를 제어하는 단계를 더 포함하며,
    상기 행동 패턴은, 상기 포획 장치의 출입구 구동에 대한 상기 포획 대상의 평균적인 이동 경로 및 이동 속력 중 적어도 하나를 포함하는, 반수생 동물 포획 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 영역은, 상기 포획 장치의 출입구와 상기 제2 영역 사이의 영역인, 반수생 동물 포획 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어하는 단계는, 상기 포획 대상의 평균적인 이동 경로 및 상기 제1 이미지 내의 포획 대상의 위치에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 각도를 제어하는, 반수생 동물 포획 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어하는 단계는, 상기 포획 대상의 평균적인 이동 속력 및 상기 제1 이미지 내의 포획 대상의 위치에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 시점을 제어하는, 반수생 동물 포획 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 신호는, 상기 포획 대상에 대해 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 상기 수직 이동 패널을 제어하는 제1 제어 신호 및 상기 회전 패널을 제어하는 제2 제어 신호를 포함하는, 반수생 동물 포획 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 제1 제어 신호에 기초하여 상기 수직 이동 패널을 상하로 이동시켜 상기 포획 장치의 출입구를 개폐하는 단계; 및
    상기 제2 제어 신호에 기초하여 상기 회전 패널의 중심축을 기준으로 회전시켜 상기 포획 대상을 포획하는 단계를 더 포함하는, 반수생 동물 포획 방법.
  9. 포획 장치 내부의 제1 영역을 촬영하는 제1 이미지 센서로부터 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지에서 포획 대상인 반수생 동물이 검출된 경우, 상기 포획 장치 내의 제2 영역을 촬영하는 제2 이미지 센서로부터 상기 제2 영역에 대한 제2 이미지를 획득하는 이미지 획득부;
    사전 학습된 검출 모델을 이용하여 상기 제1 이미지에서 상기 포획 대상을 검출하고, 상기 사전 학습된 검출 모델을 이용하여 상기 제2 이미지에서 상기 포획 대상을 검출하는 포획 대상 검출부; 및
    상기 제2 이미지에서 상기 포획 대상이 검출된 경우, 상기 포획 장치의 회전 패널 및 수직 이동 패널 중 적어도 하나를 제어하는 신호를 생성하는 개폐부를 포함하며,
    상기 이미지 획득부는,
    상기 제1 이미지에서 상기 포획 대상이 검출된 경우, 상기 포획 대상에 대해 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 각도 및 촬영 시점 중 적어도 하나를 제어하는 단계를 더 포함하며,
    상기 행동 패턴은, 상기 포획 장치의 출입구 구동에 대한 상기 포획 대상의 평균적인 이동 경로 및 이동 속력 중 적어도 하나를 포함하는, 반수생 동물 포획 장치.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 제1 영역은, 상기 포획 장치의 출입구와 상기 제2 영역 사이의 영역인, 반수생 동물 포획 장치.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 청구항 9에 있어서,
    상기 개폐부는, 상기 포획 대상의 평균적인 이동 경로 및 상기 제1 이미지 내의 포획 대상의 위치에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 각도를 제어하는, 반수생 동물 포획 장치.
  14. 청구항 9에 있어서,
    상기 개폐부는, 상기 포획 대상의 평균적인 이동 속력 및 상기 제1 이미지 내의 포획 대상의 위치에 기초하여 상기 제2 이미지 센서의 촬영 시점을 제어하는, 반수생 동물 포획 장치.
  15. 청구항 9에 있어서,
    상기 신호는, 상기 포획 대상에 대해 사전 설정된 행동 패턴에 기초하여 상기 수직 이동 패널을 제어하는 제1 제어 신호 및 상기 회전 패널을 제어하는 제2 제어 신호를 포함하는, 반수생 동물 포획 장치.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 개폐부는 상기 제1 제어 신호에 기초하여 상기 수직 이동 패널을 상하로 이동시켜 상기 포획 장치의 출입구를 개폐하고, 상기 제2 제어 신호에 기초하여 상기 회전 패널의 중심축을 기준으로 상기 회전 패널을 회전시켜 상기 포획 대상을 포획하는, 반수생 동물 포획 장치.
KR1020210062998A 2021-05-14 2021-05-14 반수생 동물 포획 방법 및 장치 KR102579085B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210062998A KR102579085B1 (ko) 2021-05-14 2021-05-14 반수생 동물 포획 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210062998A KR102579085B1 (ko) 2021-05-14 2021-05-14 반수생 동물 포획 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220155147A KR20220155147A (ko) 2022-11-22
KR102579085B1 true KR102579085B1 (ko) 2023-09-14

Family

ID=84236483

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210062998A KR102579085B1 (ko) 2021-05-14 2021-05-14 반수생 동물 포획 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102579085B1 (ko)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090025274A1 (en) 2007-07-23 2009-01-29 Tim Lail Animal trap
KR101142075B1 (ko) 2010-01-19 2012-05-07 강원대학교산학협력단 민물거북 생포용 덫
KR101551577B1 (ko) * 2014-06-17 2015-09-08 이원우 유해동물 포획장치
JP2016220659A (ja) 2015-06-04 2016-12-28 クラーク株式会社 カメ捕獲装置及びカメ捕獲方法
US20180177178A1 (en) * 2016-12-22 2018-06-28 Ria Bhakta Animal Deterrent Apparatus
JP2020171248A (ja) * 2019-04-12 2020-10-22 合同会社アーク 動物捕獲装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101664618B1 (ko) 2014-12-11 2016-10-14 한국항공우주연구원 포획장치가 구비된 무인비행시스템 및 이를 이용한 포획방법

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090025274A1 (en) 2007-07-23 2009-01-29 Tim Lail Animal trap
KR101142075B1 (ko) 2010-01-19 2012-05-07 강원대학교산학협력단 민물거북 생포용 덫
KR101551577B1 (ko) * 2014-06-17 2015-09-08 이원우 유해동물 포획장치
JP2016220659A (ja) 2015-06-04 2016-12-28 クラーク株式会社 カメ捕獲装置及びカメ捕獲方法
US20180177178A1 (en) * 2016-12-22 2018-06-28 Ria Bhakta Animal Deterrent Apparatus
JP2020171248A (ja) * 2019-04-12 2020-10-22 合同会社アーク 動物捕獲装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220155147A (ko) 2022-11-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11869227B2 (en) Image recognition method, apparatus, and system and storage medium
US11887318B2 (en) Object tracking
CN104094594B (zh) 3d缩放成像器
JP6731097B2 (ja) 人体行動分析方法、人体行動分析装置、機器及びコンピュータ可読記憶媒体
Haalck et al. Towards image-based animal tracking in natural environments using a freely moving camera
JP5754990B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
CN110574040A (zh) 自动抓拍方法及装置、无人机及存储介质
CN110378216B (zh) 目标检测方法、装置、摄像设备和存储介质
US11483484B2 (en) Systems and methods for imaging of moving objects using multiple cameras
JP4507243B2 (ja) 行動分析方法及びシステム
US8929603B1 (en) Autonomous lock-on target tracking with geospatial-aware PTZ cameras
CN108875497B (zh) 活体检测的方法、装置及计算机存储介质
KR102579085B1 (ko) 반수생 동물 포획 방법 및 장치
JP6059957B2 (ja) 鳥獣識別装置、鳥獣識別方法、及びプログラム
KR102587129B1 (ko) 육상 동물 포획 방법 및 장치
JP7383435B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
KR20200140723A (ko) 무인기 추적 방법 및 장치
US11948362B2 (en) Object detection using a combination of deep learning and non-deep learning techniques
KR20220019377A (ko) 딥러닝을 이용한 드론 검출 장치 및 방법
EP4354853A1 (en) Thermal-image-monitoring system using plurality of cameras
US9996751B2 (en) Method for monitoring a monitored region recorded by a camera
JP7226553B2 (ja) 情報処理装置、データ生成方法、及びプログラム
JP2018051669A (ja) ロボットシステム及びプログラム
JP2020184887A (ja) 自動追尾照射装置
JP7371712B2 (ja) 撮像システム、撮像方法、及びコンピュータプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant