KR20250068898A - 조류 퇴치장치 - Google Patents

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KR20250068898A KR1020230154992A KR20230154992A KR20250068898A KR 20250068898 A KR20250068898 A KR 20250068898A KR 1020230154992 A KR1020230154992 A KR 1020230154992A KR 20230154992 A KR20230154992 A KR 20230154992A KR 20250068898 A KR20250068898 A KR 20250068898A
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Abstract

수확기 농촌에서는 토착 조류인 까치 등이 작물과 열매를 쪼아 먹음으로써 1년 농사를 망치는 일이 빈번하다. 이를 방지하기 위하여 소리대포, 그물망 등을 사용하고 있으나 그 효과가 미미하고, 시간이 지남에 따라 조류들의 학습에 의하여 조류퇴치 효과가 떨어지는 문제가 있어왔다.
본 출원 발명은 이러한 문제를 해결하고자, 농장 전체를 실시간으로 모니터링할 수 있는 광각CCTV(110); 및 상기 광각CCTV(110)에서 실시간으로 획득된 이미지를 실시간으로 영상처리를 통하여 움직이는 물체를 인식하며, 움직이는 물체가 인식되면 움직이는 물체가 있는 영역을 ROI(Region Of Interest, 관심영역)로 설정하고, 팬틸트줌CCTV(120)를 상기 ROI 중앙영역으로 팬-틸트를 움직여 줌영상을 획득하고, 획득된 상기 줌영상을 영상처리 또는 인공지능 객체 인식 알고리즘에 입력하여 영상처리 또는 객체인식 알고리즘 처리 결과로 상기 움직이는 물체가 조류인지 작업자인지 인식하고, 조류인 경우 상기 팬틸트줌CCTV(120)에 구비된 레이저조류퇴치기를 작동시켜 상기 ROI 영역에 레이저광선을 조사함으로써 조류를 퇴치하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
본 출원 발명의 상기와 같은 발명의 구성에 의하여, 농장 전체를 항시 모니터링하고, 농장에 조류로 의심되는 움직임이 있는 경우 이 영역을 확대하여 줌이미지를 획득하여 조류인지 확인하고, 조류로 확인되면 레이러조류퇴치기를 동작시켜 조류를 퇴치함으로써 조류에 의한 작물 및 과실의 피해를 현저히 줄일 수 있는 효과가 있는 발명이다.

Description

조류 퇴치장치{.}
본 출원 발명은 농촌에서 수확기에 작물과 열매 등에 많은 손해를 끼치는 조류의 퇴치 장치에 관한 것이다. 더욱 자세하게는 레이저 광선을 이용하여 조류에 해를 끼치지 않으면서 조류를 퇴치하는 장치에 관한 것이다.
본 발명의 출원 이전의 선행기술로 레이저를 이용한 거치형 야생 조류 퇴치 장치에 관한 기술이 개시되어 있다. 이 기술은 일정한 장소에 고정 설치되는 거치형 야생 조류 퇴치 장치에 관한 것으로 레이저가 발생되는 레이저 모듈의 후측부에 내-외부 방열팬이 구비된 열전소자를 장착하여, 외부 기온이 낮을 때는 내부 방열팬을 가동하여 열전소자에서 방출된 열이 레이저 모듈 내부로 유입되게 하고, 열이 높을 때에는 외부 방열팬을 가동하여 열을 외부로 방출시킴으로써, 레이저 모듈의 주변 온도를 레이저가 발사되기에 가장 적합한 온도로 지속적으로 유지시켜, 레이저의 발사 적정 작동 온도인 15 - 35℃를 벗어나는 가을부터 늦은 봄에 걸쳐 주로 나타나는 저온으로 인한 레이저의 작동 장애 현상을 제거한 기술이다.
또 다른 선행기술로 레이저를 이용한 조류 및 동물 퇴치장치에 관한 기술이 개시되어 있다. 이 기술은 접근이 감지되는 조류 또는 동물을 퇴치하기 위하여 광센서에 의해 감지된 신호에 대응하여 레이저를 방출하여 장치의 동작 상태를 장시간 유지할 수 있는 구조의 레이저를 이용한 조류 및 동물 퇴치장치를 개시한다. 물체의 움직임을 감지하는 광센서; 광센서에 의해 감지된 신호를 분석하여 움직이는 물체가 지지대쪽으로 접근하는지를 판단하는 컨트롤러; 및 판단결과, 움직이는 물체가 지지대쪽으로 접근하는 것으로 판단되면, 컨트롤러에 의해 발생되는 레이저방출 제어신호에 의해 레이저를 움직이는 물체쪽으로 방출하는 레이저방출기; 및 구성들의 동작전원을 공급하는 전원부로 구성된 기술이다.
등록특허공보 10-1353948 등록특허공보 10-1562979
수확기 농촌에서는 토착 조류인 까치 등이 작물과 열매를 쪼아 먹음으로써 1년 농사를 망치는 일이 빈번하다. 이를 방지하기 위하여 소리대포, 그물망 등을 사용하고 있으나 그 효과가 미미하고, 시간이 지남에 따라 조류들의 학습에 의하여 조류퇴치 효과가 떨어지는 문제가 있어왔다.
이러한 문제를 해결하고자 조류와 동물을 감지할 수 있는 광센서를 이용하여 조류와 동물이 감지되면 그 방향으로 레이저 광선을 조사하는 기술이 있으나, 광센서를 이용하는 영역이 한정되어있어, 동물을 퇴치하는 대는 어느 정도 사용할 수 있으나, 조류를 효과적으로 퇴치하지 못하는 문제가 있다. 그래서 조류 퇴치를 위해서는 레이저 광선을 농장 상공에서 지그재그로 조사하여 새들이 레이저 광선을 기피하는 성질을 이용하여 조류를 퇴치하는 장치가 있었다. 그러나, 조류를 감지하는 기능이 부족하여 주기적으로 동작하거나, 사용자가 조류가 접근하는 것을 확인하여 동작을 시키는 방식을 사용하고 있으며, 작업자가 농장에서 작업하고 있는 경우에는 작업자에게도 레이저광선이 조사될 수 있어 사용이 제한되는 문제가 있다.
본 출원 발명은 이러한 문제를 해결하기 위하여 영상획득장치를 이용하여 조류 또는 조류무리를 감지한 후, 조류의 얼굴부위에 레이저 광선을 조사함으로써 조류가 농장에 접근하는 것을 막는 장치를 제공하고자 한다.
농장 전체를 실시간으로 모니터링할 수 있는 광각CCTV(110); 및
상기 광각CCTV(110)에서 실시간으로 획득된 이미지를 실시간으로 영상처리를 통하여 움직이는 물체를 인식하며, 움직이는 물체가 인식되면 움직이는 물체가 있는 영역을 ROI(Region Of Interest, 관심영역)로 설정하고,
팬틸트줌CCTV(120)를 상기 ROI 중앙영역으로 팬-틸트를 움직여 줌영상을 획득하고,
획득된 상기 줌영상을 영상처리 또는 인공지능 객체 인식 알고리즘에 입력하여 영상처리 또는 객체인식 알고리즘 처리 결과로 상기 움직이는 물체가 조류인지 작업자인지 인식하고,
조류인 경우 상기 팬틸트줌CCTV(120)에 구비된 레이저조류퇴치기를 작동시켜 상기 ROI 영역에 레이저광선을 조사함으로써 조류를 퇴치하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
또한, 상기 인공지능 객체 인식 알고리즘은 YOLO 알고리즘 또는 YOLO 시스템인 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
또는, 상기 광각CCTV(110)에서 ROI의 설정은 이전에 획득된 이미지와 실시간으로 획득된 이미지를 비교하여 설정 값 이상으로 화면의 변화가 있는 영역을 움직임이 감지된 영역으로 판단하여 ROI를 설정하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
상기 영상처리 또는 인공지능 객체 인식 알고리즘을 운영하기 위하여 별도의 제어부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
상기 제어부는 단독으로 구성될 수도 있고, 원격의 클라우드 시스템의 고속연산을 이용하기 위하여 복수로 구성될 수 있는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
상기 레이저조류퇴치기는 별도의 팬틸트 기능을 구비하여 별도로 고정 설치하여 사용할 수 있는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
또한, 획득된 상기 줌영상을 영상처리 또는 인공지능 객체 인식 알고리즘에 입력하여 영상처리 또는 객체인식 알고리즘 처리 결과로 상기 움직이는 물체가 조류인지 작업자인지 인식한 경우에는 조류의 머리를 추가로 인식하여 상기 레이저조류퇴치기를 조류의 머리에 조준하여 레이저광을 조사하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
본 출원 발명의 상기와 같은 발명의 구성에 의하여, 농장 전체를 항시 모니터링하고, 농장에 조류로 의심되는 움직임이 있는 경우 이 영역을 확대하여 줌이미지를 획득하여 조류인지 확인하고, 조류로 확인되면 레이러조류퇴치기를 동작시켜 조류를 퇴치함으로써 조류에 의한 작물 및 과실의 피해를 현저히 줄일 수 있는 효과가 있는 발명이다.
본 출원 발명은 기존의 조류퇴치기가 농장 전체를 항시 스캐닝하면서 레이저광을 조사하는 방식과 비교하여 조류만을 찾아 레이저를 조사함으로써 안정성을 높인 기술이며, 소리, 빛 반사, 가짜 맹금류 인형, 드론 등을 이용한 기술과 비교하여 구성이 간단하며, 학습에 의하여 조류가 퇴치되지 않는 장치들과는 기술적으로 현저히 차별화되는 장치이다.
도 1은 본 발명의 출원 이전에 광각CCTV를 이용하여 영상을 획득하고, 획득된 영상을 이용하여 레이저광선을 조사하여 조류를 퇴치하는 장치를 도시하고 있다.
도 2는 기존의 광각CCTV를 이용하는 경우 농장 상공에서 스캐닝레이저조류퇴치기를 사용하여 농장 전체를 주기적으로 레이저 광선으로 스캔함으로써 조류의 농장으로 의 접근을 막고 있다.
도 3은 농장에서 농부가 작업하는 모습을 광각 CCTV로 촬영하여 영상 처리한 결과이다. 광각 CCTV를 사용하였기 때문에 작은 이미지로 옷의 색깔에 따라 배경이되는 농장과 잘 구분되지 않는 것을 확인할 수 있는 도면이다.
도 4는 본 발명에서 사용되는 객체감지 알고리즘인 YOLO 알고리즘의 동작원리를 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 전체 장치 구성을 도시하고 있는 도면이다.
도 6은 본 발명의 광각CCTV(A)와 팬틸트줌CCTV(B)에서 각각 획득한 영상 이미지이다.
도 7은 본 발명의 광각CCTV에서는 기존의 영상처리 알고리즘을 이용하여 배경으로부터 움직이는 물체를 인식하고, 움직이는 물체들의 영역에 팬틸트줌CCTV를 위치 시켜 YOLO 알고리즘을 사용하여 객체를 인식할 수 있는 확대(줌) 영상을 획득하여 이용하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 광각CCTV에서는 기존의 영상처리 알고리즘을 이용하여 배경으로부터 움직이는 물체를 인식하고, 움직이는 물체들의 영역에 팬틸트줌CCTV를 위치 시켜 YOLO 알고리즘을 사용하여 객체를 인식할 수 있는 확대(줌) 영상을 획득하여 작업자를 인식하는 과정을 설명하는 설명도이다.
도 9는 본 발명의 조류퇴치 시스템의 동작 단계 설명도이다.
본 출원 발명의 작용효과를 도면을 활용하여 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 출원 이전에 광각CCTV를 이용하여 영상을 획득하고, 획득된 영상을 이용하여 레이저광선을 조사하여 조류를 퇴치하는 장치를 도시하고 있다. 맷돼지와 같은 동물의 농장 유입을 방지하기 위하여 울타리 등에 광감지 센서를 구비하여 광감지에 의하여 레이저광선을 조사하는 방법을 사용하는 경우도 있으나, 넓은 영역을 감시하기 위하여 광각CCTV를 사용할 수 있다. 이렇게 광각CCTV를 사용하면 넓은 영역을 감시할 수 있는 효과를 있으나, 감지대상이 작은 이미지로 확보되기 때문에 객체를 확인하는 기술이 쉽지는 않다. 더욱이 레이저를 조사하여 조류 및 동물을 퇴치하기에는 정밀도가 부족하다.
도 2는 상기와 같은 문제를 해결하고자 감시대상이 되는 농장의 영역을 레이저광선을 이용하여 지그재그로 스캔하는 방식으로 조류와 동물을 퇴치하는 기술을 도시하고 있다. 일정 시간간격 또는 긴헐적으로 또는 동작스위치의 구동에 의하여 또는 광센서의 감지에 의하여 레이저광선이 농장을 주기적으로 스캔하여 조류와 동물의 퇴치한다.
도 3은 농장에서 농부가 작업하는 모습을 광각 CCTV로 촬영하여 영상 처리한 결과이다. 광각 CCTV를 사용하였기 때문에 작은 이미지로 옷의 색깔에 따라 배경이되는 농장과 잘 구분되지 않는 것을 확인할 수 있는 도면이다. 이러한 이유로 작업자가 농작에서 작업하는 경우에는 레이저 조류 퇴치기를 끄고 작업해야하는 문제가 있다. 작업 후 레이저 조류 퇴치기를 다시 켜는 것을 잊은 경우에는 조류에 의한 피해가 발생할 소지가 높다. 또한, 작업을 시작할 때 레이저조류퇴치기의 작동을 반드시 멈춰야하고, 이를 잊은 경우에는 작업 중에 작업자가 레이저광선에 노출될 우려가 있다.
본 출원 발명은 기존의 레이저광선을 이용하여 조류를 퇴치하는 기술에 영상획득장치에서 획득된 영상을 이용하여 조류를 감시 및 확인하여 조류에 조준하여 레이저광선을 조사함으로써 획기적인 조류퇴치 기술을 제공하고자 하는 것이다.
이를 위해서는 실시간으로 영상을 획득하고 영상이미지 속에서 조류를 식별하고, 그 위치를 확인하는 기술이 필요하다.
본 출원 발명에서는 YOLO 인공지능학습알고리즘을 이용하여 이러한 문제를 해결하고자 하였다. YOLO는 “You Only Look Once”의 약자로 기존의 모델보다 빠르고 정확한 데이터 처리 속도 가지고, 물체 감지와 객체를 인식하는 딥러닝 기반의 Object Detection 시스템이다. 실질적으로는 컴퓨팅 장치와 영상을 획득할 수 있는 카메라로 구성되기 때문에 소프트웨어 알고리즘이라 생각할 수도 있다.
YOLO 시스템의 특징으로는
1. one-stage detection 방식으로 매우 빠른 처리가 가능하기 때문에 실시간 물체 감지에 적합하다.
2. 주변 정보까지 학습하여 이미지 전체를 처리하기 때문에 background error가 적다.
3. 훈련 단계에서 보지 못한 새로운 이미지에 대해서도 검출 정확도가 높다.
4. 결정적으로 YOLO 시스템이 유명해진 이유는 높은 성능은 아니더라도 실시간으로 object detection이 가능함과 기존의 Faster R-CNN 보다 6배 빠른 성능이 장점이다.
그러나, 장점만이 있는 것은 아니다. 기존의 R-CNN계열 모델들에 비해 낮은 정확도를 가지고 있으며, 결정적으로 작은 객체에 대해 정확도가 매우 낮은 문제가 있다.
본 출원 발명은 상기와 같은 장점과 단점을 상호 보완할 수 있는 방식으로 조류퇴치장치를 제공하고자 한다.
도 4는 본 발명에서 사용되는 객체감지 알고리즘인 YOLO 알고리즘의 동작원리를 설명하는 도면이다. 도 4를 이용하여 잘 알려진 YOLO 시스템의 동작원리를 설명하면 다음과 같다.
1. YOLO 시스템은 이미지가 입력되면, 입력된 이미지를 N×N의 가로와 세로가 동일한 그리드 영역으로 나눈다(도 4의 (1))
2. 각 그리드 영역에 대하여 어디에 어떠한 사물이 존재하는지 이미지 분류 및 지역화 작업을 수행하여 바운딩박스와 박스에 대한 신뢰도 점수를 예측하여 신뢰도가 높을수록 굵게 박스를 그리고(도 4의 (3)), 동시에 도 4의 (2)와 같이 어떤 사물인지 Classification작업 진행한다.
3. 굵은 박스들만 남기고, 사물이 있을 확률이 낮은 것들은 지운다.
4. 최종 경계박스들을 NMS(Non- Maximum Suppression) 알고리즘을 이용해 선별하여 도 4의 (4) 이미지처럼 3개만 남게 된다.
5. 위와 같은 동작으로 배경과 사물이 자동으로 분리되고, 작은 이미지의 경우 객체 인식율이 낮아지는 문제가 있다.
상기한 YOLO 알고리즘은 파이썬 프로그래밍 언어의 인공지능 라이브러리인 파이토치를 이용하여 구현되었으며, 파이토치로 구현된 YOLO 프로그램은 github를 통하여 쉽게 입수하여 사용할 수 있다. 학습이 되지 않은 YOLO 인공지능 시스템을 사용할 수도 있으나, 객체 인식을 위한 학습을 마친 YOLO 알고리즘을 다운로드 받아 사용할 수도 있다. 그러나, 본 출원 발명의 조류 퇴지 장치는 반드시 YOLO 알고리즘을 사용해야하는 것은 아니고, 어떠한 인식방법을 사용하든지 조류를 실시간으로 인식할 수 있는 알고리즘이면 적용가능하다.
어떠한 조류 인식 알고리즘을 사용하더라도 광각CCTV에서 측정되는 이미지에서는 객체를 인식하기 어렵기 때문에 도5에 도시된 것과 같이 2개의 CCTV를 이용하는 방식으로 본 출원 발명은 객체인식 문제를 해결하고자 하였다.
도 5는 본 출원 발명의 조류 퇴치장치 전체시스템 구성도로
농장 전체를 실시간으로 모니터링할 수 있는 광각CCTV(110); 및
상기 광각CCTV(110)에서 실시간으로 획득된 이미지를 실시간으로 영상처리를 통하여 움직이는 물체를 인식하며, 움직이는 물체가 인식되면 움직이는 물체가 있는 영역을 ROI(Region Of Interest, 관심영역)로 설정하고,
팬틸트줌CCTV(120)를 상기 ROI 영역으로 팬-틸트를 움직여 줌영상을 획득하고,
획득된 상기 줌영상을 영상처리 또는 인공지능 객체 인식 알고리즘에 입력하여 영상처리 또는 객체인식 알고리즘 처리 결과로 상기 움직이는 물체가 조류인지 작업자인지 인식하고,
조류인 경우 상기 팬틸트줌CCTV(120)에 구비된 레이저조류퇴치기를 작동시켜 상기 ROI 영역에 레이저광선을 조사함으로써 조류를 퇴치하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
또한, 상기 인공지능 객체 인식 알고리즘은 YOLO 알고리즘 또는 YOLO 시스템인 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
또는, 상기 광각CCTV(110)에서 ROI의 설정은 이전에 획득된 이미지와 실시간으로 획득된 이미지를 비교하여 설정 값 이상으로 화면의 변화가 있는 경우 움직임이 감지된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
상기 영상처리 또는 인공지능 객체 인식 알고리즘을 운영하기 위하여 별도의 제어부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
상기 제어부는 단독으로 구성될 수도 있고, 원격의 클라우드 시스템의 고속연산을 이용하기 위하여 복수로 구성될 수 있는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
상기 레이저조류퇴치기는 별도의 팬-틸트 기능을 구비하여 별도로 고정 설치하여 사용하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
또한, 획득된 상기 줌영상을 영상처리 또는 인공지능 객체 인식 알고리즘에 입력하여 영상처리 또는 객체인식 알고리즘 처리 결과로 상기 움직이는 물체가 조류인지 작업자인지 인식한 경우에는 조류의 머리를 추가로 인식하여 상기 레이저조류퇴치기를 조류의 머리에 레이저광을 조사하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
도 6은 본 발명의 광각CCTV(A)와 팬틸트줌CCTV(B)에서 각각 획득한 영상 이미지이다. 도 6의 (A)는 광각CCTV로 농장을 실시간으로 모니터링하는 이미지이다. 조류가 농장의 상공에 나타난 것을 확인할 수 있다. 그러나, 광각CCTV는 이미지만을 촬영할 뿐 조류를 인식할 수는 없다. 획득된 영상에서 이전의 영상과 비교하여 픽셀의 변화가 있는 비율이 30% 이상인 영역이 발생하면 이 영역을 ROI(관심영역)으로 설정하고, 설정된 관심영역의 중심좌표를 상기 제어부에 전달하면, 상기 제어부에서 팬-틸트줌CCTV를 상기 중심좌표 위치로 조준하여 이미지를 획득한다. 이렇게 팬틸트줌CCTV에서 획득된 이미지가 도 6의(B)이다. 객체인식에 사용할 수 있을 정도로 큰 이미지를 확보할 수 있다.
도 7은 본 발명의 광각CCTV에서는 기존의 영상처리 알고리즘을 이용하여 배경으로부터 움직이는 물체를 인식하고, 움직이는 물체들의 영역에 팬틸트줌CCTV를 위치 시켜 YOLO 알고리즘을 사용하여 객체를 인식할 수 있는 확대(줌) 영상을 획득하여 이용하는 도면이다. 실시간으로 팬틸트줌CCTV에서 획득된 이미지를 본 출원 발명의 일 실시예에서 YOLO 알고리즘을 이용하여 객체를 실시간으로 인식하여 처리한 결과를 도 7의 (B)에서 보여주고 있다. 이렇게 조류가 인식되면, 단순히 조류를 인식하여 상기 레이저조류퇴치기를 동작시켜 상기 ROI 전체에 레이저광을 조사할 수도 있고, 가장 높은 확률로 조류로 표시한 객체에 레이저광을 조사할 수도 있고, 레이저광의 조사 효과를 높이기 위하여 객체 인식만이 아닌 조류 머리를 인식하도록하여 조류의 머리가 가장 잘 인식된 객체에 레이저광을 조사할 수도 있다. 상기 YOLO 알고리즘의 동작은 상기 제어부에서 실행할 수도 있으나, 상기 제어부의 컴퓨팅 능력이 충분하지 못한 경우 통신만으로 연결된 클라우드 인공지능 서버에 실시간으로 이미지를 전송하고, 상기 클라우드 인공지능 서버에서 YOLO 알고리즘을 적용하여 객체인식을 수행한 후 그 결과만을 상기 제어부에서 전송받아 상기 레이저조류퇴치기의 위치와 각도 및 동작을 제어할 수도 있다.
도 8은 본 발명의 광각CCTV에서는 기존의 영상처리 알고리즘을 이용하여 배경으로부터 움직이는 물체를 인식하고, 움직이는 물체들의 영역에 팬틸트줌CCTV를 위치 시켜 YOLO 알고리즘을 사용하여 객체를 인식할 수 있는 확대(줌) 영상을 획득하여 작업자를 인식하는 과정을 설명하는 설명도이다.
광각CCTV에서 실시간으로 획득된 영상과 이전의 영상과 비교하여 픽셀의 변화가 있는 비율이 30% 이상인 영역이 발생하면 이 영역을 ROI(관심영역)으로 설정하고, 설정된 관심영역의 중심좌표를 상기 제어부에 전달하면, 상기 제어부에서 팬틸트줌CCTV를 상기 중심좌표 위치로 조준하여 줌이미지를 획득하고, 획득된 줌이미지를
상기한 객체인식 알고리즘인 YOLO 알고리즘을 이용하여 객체를 실시간으로 인식한 결과 작업자가 인식되었다. 이렇게 작업자가 인식되면 상기 제어부에서는 상기 레이저조류퇴치기의 사용을 금지하여 작업자의 안전을 확보한다.
만약 작업자와 조류 모두 인식되는 경우에는 상기 작업자의 안전을 위하여 어떠한 경우에도 상기 레이저조류퇴치기의 사용을 금지하여 작업자의 안전을 확보한다. 다만, 추가적으로 소음발생기 또는 햇빛 반사형 조류퇴치기가 구비된 경우 상기 작업자의 안전에 위해가 되지 않기 때문에 이러한 장치를 상기 레이저조류퇴치기를 대신하여 상기 제어부에서 동작시킬 수도 있다.
도 9는 본 발명의 조류퇴치 시스템의 동작 단계 설명도이다. 도 6 내지 도 8에 기재된 내용을 제어 흐름도로써 정리하고 있다.
광각CCTV에서는 농장을 모니터링하면서 농장에서 움직임이 있는 위치가 있으면 이를 찾아 ROI로 설정하고 그 중심좌표를 제어부에 전달하고, 상기 제어부는 전달받은 중심좌표로 상기 팬틸트줌CCTV를 제어하고, 상기 팬틸트줌CCTV에서 줌이미지를 획득하여 객체인식알고리즘에 입력함으로써 객체를 인식하고, 인식된 객체에 사용자(사람)이 있으면 상기 레이저조류퇴치기의 사용을 금지하고, 그렇지 않으면 객체가 조류로 인식되면 상기 레이저조류퇴치기를 사용하여 조류를 퇴치하는 과정을 도표로써 설명하고 있다.
앞에서 설명하였으나, 본 출원 발명의 특징은 2개의 영상획득장치를 하나는 전체를 모니터링하는 용도로 다른 하나는 객체를 인식하는 용도로 사용하는 것이며, 객체 인식을 위하여 충분한 정도의 연산능력이 있는 제어부를 사용하는 경우에는 단독으로 그렇지 못한 경우에는 클라우드 서버 또는 클라우드 인공지능 서버의 연산능력을 이용하여 실시간으로 객체를 인식하는 것을 발명의 주된 특징으로 하고 있다. 이는 현재까지 실시간 처리가 가능한 객체인식 알고리즘의 대표적인 방법인 YOLO 시스템이 이미지가 작은 경우에는 객체 인식능력이 현저히 저조한 것을 해결하기 위하여 전체 농장의 모니텅링에는 기존의 영상처리 방법을 사용하고, 객체 인식에는 확대된 줌이미지를 이용하여 YOLO 시스템을 이용하여 실시간으로 객체를 탐지하는 방법을 사용함으로써 넓은 영역을 효과적으로 모니터링하고 조류를 탐지하여 퇴치하는 기술을 개발하였다.
본 출원 발명의 상기와 같은 작용효과는 나타내기 위한 발명의 구성은 다음과 같다.
농장 전체를 실시간으로 모니터링할 수 있는 광각CCTV(110); 및
상기 광각CCTV(110)에서 실시간으로 획득된 이미지를 실시간으로 영상처리를 통하여 움직이는 물체를 인식하며, 움직이는 물체가 인식되면 움직이는 물체가 있는 영역을 ROI(Region Of Interest, 관심영역)로 설정하고,
팬틸트줌CCTV(120)를 상기 ROI 중앙영역으로 팬틸트를 움직여 줌영상을 획득하고,
획득된 상기 줌영상을 영상처리 또는 인공지능 객체 인식 알고리즘에 입력하여 영상처리 또는 객체인식 알고리즘 처리 결과로 상기 움직이는 물체가 조류인지 작업자인지 인식하고,
조류인 경우 상기 팬틸트줌CCTV(120)에 구비된 레이저조류퇴치기를 작동시켜 상기 ROI 영역에 레이저광선을 조사함으로써 조류를 퇴치하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
또한, 상기 인공지능 객체 인식 알고리즘은 YOLO 알고리즘 또는 YOLO 시스템인 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
또는, 상기 광각CCTV(110)에서 ROI의 설정은 이전에 획득된 이미지와 실시간으로 획득된 이미지를 비교하여 설정 값 이상으로 화면의 변화가 있는 영역을 움직임이 감지된 영역으로 판단하여 ROI를 설정하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
상기 영상처리 또는 인공지능 객체 인식 알고리즘을 운영하기 위하여 별도의 제어부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
상기 제어부는 단독으로 구성될 수도 있고, 원격의 클라우드 시스템의 고속연산을 이용하기 위하여 복수로 구성될 수 있는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
상기 레이저조류퇴치기는 별도의 팬틸트 기능을 구비하여 별도로 고정 설치하여 사용할 수 있는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
또한, 획득된 상기 줌영상을 영상처리 또는 인공지능 객체 인식 알고리즘에 입력하여 영상처리 또는 객체인식 알고리즘 처리 결과로 상기 움직이는 물체가 조류인지 작업자인지 인식한 경우에는 조류의 머리를 추가로 인식하여 상기 레이저조류퇴치기를 조류의 머리에 조준하여 레이저광을 조사하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기를 제공한다.
50 : 농부
100 : 조류 퇴치기
110 : 광각CCTV
120 : 팬틸트줌CCTV
125 : 팬틸트
200 : 스캐닝레이저조류퇴치기
250 : 레이저조류퇴치기

Claims (7)

  1. 농장 전체를 실시간으로 모니터링할 수 있는 광각CCTV(110); 및
    상기 광각CCTV(110)에서 실시간으로 획득된 이미지를 실시간으로 영상처리를 통하여 움직이는 물체를 인식하며, 움직이는 물체가 인식되면 움직이는 물체가 있는 영역을 ROI(Region Of Interest, 관심영역)로 설정하고,
    팬틸트줌CCTV(120)를 상기 ROI 중앙영역으로 팬-틸트를 움직여 줌영상을 획득하고,
    획득된 상기 줌영상을 영상처리 또는 인공지능 객체 인식 알고리즘에 입력하여 영상처리 또는 객체인식 알고리즘 처리 결과로 상기 움직이는 물체가 조류인지 작업자인지 인식하고,
    조류인 경우 상기 팬틸트줌CCTV(120)에 구비된 레이저조류퇴치기를 작동시켜 상기 ROI 영역에 레이저광선을 조사함으로써 조류를 퇴치하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인공지능 객체 인식 알고리즘은 YOLO 알고리즘 또는 YOLO 시스템인 것을 특징으로 하는 조류퇴치기.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 광각CCTV(110)에서 ROI의 설정은 이전에 획득된 이미지와 실시간으로 획득된 이미지를 비교하여 설정 값 이상으로 화면의 변화가 있는 영역을 움직임이 감지된 영역으로 판단하여 ROI를 설정하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 영상처리 또는 인공지능 객체 인식 알고리즘을 운영하기 위하여 별도의 제어부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제어부는 단독으로 구성될 수도 있고, 원격의 클라우드 시스템의 고속연산을 이용하기 위하여 복수로 구성될 수 있는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 레이저조류퇴치기는 별도의 팬틸트 기능을 구비하여 별도로 고정 설치하여 사용할 수 있는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기.
  7. 제6항에 있어서,
    획득된 상기 줌영상을 영상처리 또는 인공지능 객체 인식 알고리즘에 입력하여 영상처리 또는 객체인식 알고리즘 처리 결과로 상기 움직이는 물체가 조류인지 작업자인지 인식한 경우에는 조류의 머리를 추가로 인식하여 상기 레이저조류퇴치기를 조류의 머리에 조준하여 레이저광을 조사하는 것을 특징으로 하는 조류퇴치기.
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