WO2009102001A1 - 鳥類探査システム、鳥類探査方法およびコンピュータプログラム - Google Patents

鳥類探査システム、鳥類探査方法およびコンピュータプログラム Download PDF

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flight
wind power
flying
birds
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Michitsugu Mori
Hideaki Tezuka
Shin Kiuchi
Yasushi Kameoka
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The Tokyo Electric Power Company, Incorporated
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    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D7/00—Controlling wind motors 
    • F03D7/02—Controlling wind motors  the wind motors having rotation axis substantially parallel to the air flow entering the rotor
    • F03D7/04—Automatic control; Regulation
    • F03D7/042—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2270/00—Control
    • F05B2270/80—Devices generating input signals, e.g. transducers, sensors, cameras or strain gauges
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
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    • F05B2270/804—Optical devices
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    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction

Definitions

  • the present invention relates to a technology for exploring birds flying over the sky, and more particularly to a technology capable of performing bird exploration around a wind turbine generator.
  • wind power generators have become larger in order to improve the output per unit.
  • Common large wind power generators are installed in towers about 30 to 80 meters high, and the blades of such wind power generators are 20 to 50 meters, so the highest level reaches 130 meters from the ground .
  • Such height may correspond to the flying height of birds (such as raptors) that inhabit the vicinity of the place where the wind power generator is installed and the cruise flight height of migratory birds. And it is difficult for the flying birds to see the blade rotating at high speed, or an accident (bird strike) occurs that hits the blade and ends its life.
  • birds such as raptors
  • Patent Document 1 There is a technique disclosed in Patent Document 1 as a technique for preventing a collision accident of flying objects including birds.
  • the wind power generator disclosed in Patent Document 1 is an obstacle search device that can detect a flying object in front of the windward and the angle of the blade including the rotation stop position.
  • Blade angle control means for controlling the change. When it is determined that the flying object is approaching, the blade angle control means changes the blade to the rotation stop position.
  • Patent Documents 2 and 3 As a system for observing smoke (for example, smoke discharged from a chimney of a power generation facility or the like) from a distance, techniques disclosed in Patent Documents 2 and 3 are known. These use a plurality of ITV cameras and color cameras, and detect the presence or absence of smoke discharged from the chimney using the parallax and color difference between the cameras.
  • JP-A-63-88428 Japanese Patent Laid-Open No. 10-232198
  • PAV systems particle image velocimeters
  • laser light is injected into the flow field of the fluid to be measured in the form of a sheet to form a laser sheet, and particle images at two times on the laser sheet are continuously captured, and the luminance pattern distribution is determined. This is a technique for measuring the flow velocity and direction of fluid in comparison.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide a technology capable of improving bird exploration performance, efficiently suppressing bird collision (bird strike), and suppressing an increase in operating cost. .
  • the bird exploration system of the present invention is a bird exploration system for photographing a periphery of a wind power generator to identify the bird, and imaging means for imaging the periphery of the wind power generator at a minute time interval. And image processing means for measuring a moving direction and a moving amount of a predetermined image point in the subject by comparing luminance pattern distributions at a plurality of times acquired by the imaging means, and converting the data as flying object data.
  • the bird flight pattern database in which the flight patterns of the birds are captured and the flight pattern data is stored in advance, the flight pattern data stored in the bird flight pattern database and the flying object data are collated, and the birds are obtained from the flying object data.
  • a bird discriminating unit that discriminates whether or not a flight of a bird is detected, and when the bird discriminating unit discriminates that it is a bird flight,
  • the moving direction and a moving amount of the image point has, characterized in that a bird flight path predicting means for predicting the flight path of the birds.
  • the number of the image pickup means is set smaller than the number of wind power generation devices.
  • the image processing unit is a unit that measures a moving direction and a moving amount of the image point using a particle tracking method.
  • the image processing means preferably includes a rain / snow removal filter for removing rain or snow image points.
  • the bird exploration system of the present invention outputs a control signal to the wind power generator when the bird flight path predicted by the bird flight path predicting means is a flight path approaching the wind power generator.
  • control signal output means is provided.
  • the bird exploration method of the present invention is a bird exploration method for photographing a periphery of a wind power generation apparatus to identify a bird, and capturing a flight of a bird by an imaging means and storing the flight pattern data in a bird flight pattern database in advance.
  • the surroundings of the wind turbine generator are imaged at a minute time interval by an imaging means, and the moving direction and moving amount of a predetermined image point in the subject are measured by comparing the luminance pattern distributions at a plurality of times taken. It is converted into data as flying object data, and the flight pattern data stored in the bird flight pattern database is compared with the flying object data to determine whether or not the birds are flying from the flying object data.
  • the flight path of the bird is predicted from the moving direction and the moving amount of the stroke determined as a bird. To.
  • the bird exploration method of the present invention is used in a wind power generation system in which a plurality of wind power generators are installed, it is preferable to implement the imaging means with a smaller number of installations than the number of wind power generators installed. .
  • the bird exploration method of the present invention outputs a control signal to the wind power generator when the predicted flight path of the birds is a flight path approaching the wind power generator. It is preferable to control the operation of the device.
  • the computer program of the present invention is a computer program for performing bird exploration for identifying birds by photographing the surroundings of the wind power generator, and capturing the flight pattern data in advance by capturing the flight of the birds with an imaging means.
  • the predetermined pattern in the subject is obtained.
  • the image processing procedure for measuring the moving direction and moving amount of the image points and converting it into data as flying object data is compared with the flying pattern data stored in the bird flight pattern database and the flying object data.
  • Bird identification procedure for determining whether or not a bird is flying from the flying object data, and the bird identification procedure Te If it is determined that the flight of birds, from the movement direction and the movement amount of the image point is determined as birds, characterized in that it comprises a bird flight path prediction procedure predicts the flight path of the birds.
  • the computer program according to the present invention provides a control signal for outputting a control signal to the wind power generator when the bird flight path predicted by the bird flight path prediction procedure is a flight path approaching the wind power generator.
  • a configuration including an output procedure is preferable.
  • the image processing procedure is a means for measuring a moving direction and a moving amount of the image point using a particle tracking method.
  • the image processing procedure preferably includes a rain / snow removal procedure for removing rain or snow image points.
  • the imaging means images the surroundings of the wind power generator at minute time intervals and compares the acquired luminance pattern distributions at a plurality of times, whereby the image processing means and the moving direction of the predetermined image point in the subject and The amount of movement is measured and the flying object is extracted and converted into data as flying object data.
  • the bird discrimination means collates the flight pattern data stored in the bird flight pattern database with the flying object data to determine whether or not the flying object data is a bird flight.
  • the bird flight path predicting unit predicts the flight path of the bird.
  • the present invention it is possible to accurately determine whether or not the flying object is a bird by using the flight pattern data stored in the bird flight pattern database. Therefore, it is possible to control the wind power generation apparatus required when birds are approaching more accurately than in the past. In other words, it is possible to increase the probability that a bird strike can be prevented in advance by stopping the rotation of the blades of the wind turbine generator that corresponds to the predicted path of the birds, and it is unnecessary to stop the operation when the birds are not approaching. Since it is possible to suppress the control, the operation cost can be suppressed.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram of a bird exploration system according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a flowchart for explaining a bird exploration method using the bird exploration system
  • FIG. It is a conceptual diagram for demonstrating the bird search method.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram when the bird exploration system is applied to a wind power generation system including a plurality of wind power generation devices.
  • 5 and 6 are conceptual diagrams of PIV used in the embodiment of the bird exploration system.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram relating to images of birds flying in the wind and rain.
  • the bird exploration system includes an imaging means, an image processing means (image processing procedure), a bird flight pattern database, a bird discrimination means (bird discrimination procedure), and a bird flight. It comprises route prediction means (bird flight route prediction procedure), control signal output means (control signal output procedure), and the like.
  • the image pickup means picks up an image of the periphery of the wind power generator at a minute time interval, and includes, for example, a camera (CCD camera) equipped with a CCD image pickup device or a camera equipped with a C-MOS image pickup device.
  • a scope, an optical fiber cable, and the like are provided.
  • the camera as an imaging means is attached to the tower of a wind power generator, for example (refer FIG. 4).
  • “around the wind turbine generator” is a range in which it is possible to determine whether or not birds are approaching the wind turbine generator to be controlled, and the wind turbine generator itself to be controlled and the surroundings of the wind turbine generator Part (range of a radius of several tens of meters to several hundreds of meters around the wind power generation device).
  • the image processing means measures the moving direction and moving amount of a predetermined image spot around the wind turbine generator by comparing the luminance pattern distributions at a plurality of times acquired by the imaging means, and this measurement is performed.
  • the moving direction and moving amount of the image point are converted into electronic data as flying object data.
  • the image processing means (image processing procedure) in the present embodiment is a computer program that performs analysis by a particle image flow velocity measurement method (hereinafter referred to as “PIV”), and can take in data from the imaging means (FIG. 1). Reference) is set.
  • PAV particle image flow velocity measurement method
  • the PIV generally irradiates a part of the “flow field” of the fluid with “sheet illumination” and acquires an image of the “measurement region” with the above-described imaging means.
  • the acquired images are twice at times t0 and t1.
  • a “velocity vector” is extracted from the movement of “predetermined tracer particles (dots)” at two times, and the movement amount of the tracer particles is calculated.
  • PIV includes image correlation method and particle tracking method (PTV), and any of them can be applied.
  • PTV particle tracking method
  • the particle tracking method (PTV) is an analysis method for obtaining movement of individual pixel points (birds (flying objects)), in this embodiment in which each bird (flying object) is regarded as a pixel point, the image tracking method is more effective than the image correlation method. Is suitable.
  • the above-described “sheet illumination” applied in a normal PIV is not performed.
  • the “flying object” means an object that is blown by the wind in addition to a creature such as a bird.
  • the bird flight pattern database (bird flight pattern DB) is a database that accumulates flight pattern data of various birds.
  • the bird flight pattern database is stored, for example, in a storage unit of a computer in which the above-described image processing means (image processing procedure) is set (see FIG. 1).
  • image processing procedure image processing procedure
  • the flight pattern data is stored in the bird flight pattern database in association with, for example, the type of bird.
  • the bird discriminating means compares the flying object data captured by the imaging means and converted into data by the image processing means with the flight pattern data stored in the bird flight pattern database to determine whether or not the bird is flying. It is a computer program for determining whether or not. Whether or not discrimination based on a flight path (trajectory) for a certain time (for example, 1 second) is a bird can be more accurately determined than discrimination based only on a shape in an image.
  • the bird flight route predicting means (bird flight route predicting procedure) is determined to be a bird when the flying object data of a predetermined image point (flying object) is determined to be a bird flight by the bird determining means.
  • This is a computer program that predicts the flight path of a bird from the direction and amount of movement of a stroke (bird). Specifically, the speed, the moving distance, and the moving direction are obtained from the position information for each time between the two points of the image point, and the position after several seconds (for example, after 3 seconds) is predicted. Thereby, the time to reach the blade of the wind turbine generator can also be predicted.
  • the control signal output means (control signal output procedure) is positioned in the direction in which the birds approach when the bird's flight path predicted by the bird flight path prediction means is determined to be a flight path approaching one of the wind turbine generators.
  • This is a computer program that outputs a control signal to the wind turbine generator, and is set, for example, in a computer in which the image processing means (image processing procedure) is set.
  • the control signal output from the control signal output unit to the wind turbine generator is output, for example, toward a controller incorporated in the blade of the wind turbine generator.
  • the control device receives the signal, for example, the blade is controlled to change to the rotation stop position (feathering), and the rotation of the blade is stopped before the predicted arrival time of the birds.
  • Computer programs such as an image processing procedure, a bird discrimination procedure, a bird flight route prediction procedure, and a control signal output procedure can be stored in a recording medium (for example, CD-R, DVD-R, etc.) and provided. It is also possible to provide it by transmitting it to another recording medium through a communication line.
  • a recording medium for example, CD-R, DVD-R, etc.
  • the computer acquires the image data, extracts the flying object by the image processing means (image processing procedure) set in the computer, and extracts the flying object data.
  • image processing procedure image processing procedure
  • electronic data As shown in FIG. 3, it is preferable to provide a dome mirror corresponding to a camera (monochrome C-MOS sensor) which is an imaging means, and to capture an image reflected by the dome mirror.
  • the dome mirror is a mirror having a hemispherical curved surface, and a viewing angle of 360 degrees can be obtained on the extension of the apex.
  • a monochrome C-MOS when used as the imaging means, it is suitable for photographing when natural light is insufficient due to cloudy weather or the like than a CCD, and sensitivity about 3 times that of a color C-MOS sensor can be obtained.
  • a monochrome C-MOS sensor capable of shooting still images at a high speed of 500 fps with low noise and dynamic range can be used at a shutter speed of about 30 fps in cloudy weather.
  • the bird identification means (bird identification procedure) set in the computer stores the flying object data in the previously stored bird flight pattern database. Compare with the data and analyze the movement. Based on the analysis result, it is determined whether or not the flying object data is a bird.
  • the bird flight route prediction means (bird flight route prediction procedure) obtains the flight route.
  • the arrival time to the wind turbine generator is calculated, and the blade angle of the wind turbine generator that is expected to reach is changed to feathering.
  • the control signal is transmitted to the control device incorporated in the blade by the control signal output means (control signal output procedure).
  • the control signal output means control signal output procedure.
  • FIG. 4 shows a wind power generation system provided with four wind power generation devices (A, B, C, D).
  • Each wind power generator (A, B, C, D) includes a tower standing on the ground, a nacelle fixed to the tower, and a plurality of rotatably fixed to the nacelle via a hub. It has a blade.
  • the two wind turbine generators (A, B) are equipped with a camera as an imaging means capable of detecting flying objects around the wind turbine generator.
  • a dome mirror is provided corresponding to each camera, and a flying object is continuously explored by photographing an image reflected by the dome mirror. When a flying object is detected, the blade angle change including the rotation stop position can be controlled for each blade of the wind turbine generator (A, B, C, D).
  • a camera as an imaging unit may be provided corresponding to each wind turbine generator, but one camera is provided for each wind turbine generator according to the shootable area of the camera. You may provide a camera in the ratio of a stand. Thereby, equipment cost and the cost concerning the operation can be suppressed.
  • two or more cameras as imaging means.
  • the position of flying objects including birds can be captured three-dimensionally, and more accurate position information can be obtained.
  • a rain / snow removal filter (rain / snow removal procedure) comprising a computer program for removing rain or snow image points is set.
  • the rain / snow removal filter removes image data of rainfall or snowfall that moves regularly or moves downward. As a result, it becomes easier to extract image data of flying objects including birds that move more complicatedly than rainfall and snowfall.
  • the present invention can be used in the wind power generator manufacturing industry, the wind power generator maintenance business, the software development industry for controlling the wind power generator, and the like.

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Abstract

　本発明は、撮像手段が風力発電装置の周囲を微小時間間隔で撮像し、取得した複数の時刻の輝度パターン分布を比較することによって、画像処理手段が被写体内における所定の画点の移動方向及び移動量を計測して飛来物を抽出して飛来物データとしてデータ化する。鳥類判別手段が鳥類飛行パターンデータベースに蓄積された飛行パターンデータと前記飛来物データとを照合して当該飛来物データから鳥類の飛行か否かを判別する。その鳥類判別手段が鳥類の飛行であると判別した場合には、鳥類飛行経路予測手段がその鳥類の飛行経路を予測する。飛来物が鳥類であるか否かを正確に判別できるため、鳥類の接近時に必要な風力発電装置の制御を正確に行うことができる。

Description

鳥類探査システム、鳥類探査方法およびコンピュータプログラム
　本発明は、上空を飛翔する鳥類の探査の技術に関し、特に風力発電装置の周囲の鳥類探査を実行可能な技術に関する。
　近年、単機あたりの出力を向上させるため、風力発電装置は大型化している。一般的な大型の風力発電装置は、高さ３０～８０メートル程度のタワーに設置され、そのような風力発電装置のブレードは２０～５０メートルであるので、最高位は地上から１３０メートルにも達する。
　このような高さは、当該風力発電装置が設置された場所の近隣に生息する鳥類（猛禽類など）の飛行高さ、渡り鳥の巡航飛行の高さに相当する場合もある。そして、飛行する鳥類は高速で回転するブレードを視認しにくいためか、ブレードに衝突して絶命する事故（バードストライク）が発生している。
　鳥類を含む飛来物の衝突事故を防止するための技術として、特許文献１に開示される技術がある。
特開２００６－１２５２６６号公報
　この特許文献１に開示される風力発電装置は、当該特許文献１の図５に示すように、風上前方の飛来物を検知可能な障害物探査装置と、回転停止ポジションを含めたブレードの角度変更を制御するブレード角度制御手段とを備える。飛来物が接近してきたと判断した場合に、前記ブレード角度制御手段がブレードを回転停止ポジションに変更するのである。
　一方、遠方から煙（例えば、発電施設などの煙突から排出される煙）を観測するシステムとして、特許文献２、特許文献３に開示された技術が知られている。これらは、ＩＴＶカメラやカラーカメラを複数台用い、各カメラ間の視差や色差を利用して煙突から排出される煙の有無を検知する。
特開昭６３－８８４２８号公報 特開平１０－２３２１９８号公報
　近年では、複雑な流れ場の流動を高精度かつ精密に測定する粒子画像流速計（以下、「ＰＩＶシステム」という）が知られている。簡単に説明すれば、被測定流体の流れ場にレーザ光をシート状に投入してレーザシートを形成して、レーザシート上における二つの時刻での粒子画像を連続撮像し、その輝度パターン分布を比較して流体の流速や方向を測定する技術である。
　さて、前述したように、遠方からの測定においては、特許文献２、特許文献３に記載の技術やＰＩＶシステムを用いることで実現することが可能である。しかし、風力発電装置の周囲を飛行する鳥類を検知するには、以下のような特有の問題がある。
　鳥類の飛行速度と風力発電装置の制御時間との関係において、素早い計測およびその計測結果に伴う制御出力が必要である。具体的には、風力発電装置の運転制御には３秒程度必要であり、鳥類の飛行速度は２０メートル／秒である。３秒で制御を完了するには、鳥類が風力発電装置から６０メートルに接近した時点で、制御変更の判断をしなければならない。しかし、６０メートル以上の距離での撮影画像では、鳥類か否かの判別が困難である。特許文献１の技術の場合、鳥類以外の飛来物の接近でもブレードの回転を停止しなければならず、運転コストの点で無駄がある。
　本発明が解決しようとする課題は、鳥類の探査性能を向上して、鳥類の衝突（バードストライク）を効率的に抑制し、運転コストの上昇を抑えることが可能な技術を提供することである。
　上記課題を解決するため、本発明の鳥類探査システムは、風力発電装置の周囲を撮影して鳥類を識別する鳥類探査システムであって、前記風力発電装置の周囲を微小時間間隔で撮像する撮像手段と、前記撮像手段で取得した複数の時刻の輝度パターン分布を比較することによって被写体内における所定の画点の移動方向及び移動量を計測し、それを飛来物データとしてデータ化する画像処理手段と、鳥類の飛行を撮像してその飛行パターンデータを予め蓄積した鳥類飛行パターンデータベースと、前記鳥類飛行パターンデータベースに蓄積された飛行パターンデータと前記飛来物データとを照合して当該飛来物データから鳥類の飛行か否かを判別する鳥類判別手段と、前記鳥類判別手段が鳥類の飛行であると判別した場合に、鳥類と判別された前記画点の移動方向及び移動量から、当該鳥類の飛行経路を予測する鳥類飛行経路予測手段とを備えたことを特徴とする。
　本発明の鳥類探査システムを、前記風力発電装置が複数設置されてなる風力発電システムに用いる場合には、前記撮像手段を、前記風力発電装置の設置数よりも少ない設置数とすることが好ましい。
　本発明の鳥類探査システムは、前記画像処理手段が、粒子追跡法を用いて前記画点の移動方向及び移動量を計測する手段であることが好ましい。また、前記画像処理手段においては、降雨または降雪の画点を除去する降雨雪除去フィルタを備えていることが好ましい。また、本発明の鳥類探査システムは、前記鳥類飛行経路予測手段により予測される鳥類の飛行経路が風力発電装置に接近する飛行経路である場合、前記風力発電装置に対して制御用の信号を出力する制御信号出力手段を備えていることが好ましい。
　本発明の鳥類探査方法は、風力発電装置の周囲を撮影して鳥類を識別する鳥類探査方法であって、鳥類の飛行を撮像手段により撮像してその飛行パターンデータを予め鳥類飛行パターンデータベースに蓄積しておき、前記風力発電装置の周囲を撮像手段により微小時間間隔で撮像し、撮像した複数の時刻の輝度パターン分布を比較することによって被写体内における所定の画点の移動方向及び移動量を計測し、それを飛来物データとしてデータ化し、前記鳥類飛行パターンデータベースに蓄積された飛行パターンデータと前記飛来物データとを照合して当該飛来物データから鳥類の飛行か否かを判別し、鳥類の飛行であると判別した場合に、鳥類と判別された前記画点の移動方向及び移動量から、当該鳥類の飛行経路を予測することを特徴とする。
　本発明の鳥類探査方法を、前記風力発電装置が複数設置されてなる風力発電システムに用いる場合には、前記撮像手段を、前記風力発電装置の設置数よりも少ない設置数で実施することが好ましい。
　また、本発明の鳥類探査方法は、予測した前記鳥類の飛行経路が前記風力発電装置に接近する飛行経路である場合、前記風力発電装置に対して制御用の信号を出力して、前記風力発電装置の運転を制御することが好ましい。
　本発明のコンピュータプログラムは、風力発電装置の周囲を撮影して鳥類を識別する鳥類探査を実行するためのコンピュータプログラムであって、鳥類の飛行を撮像手段により撮像してその飛行パターンデータを予め鳥類飛行パターンデータベースに蓄積する鳥類飛行パターンデータ蓄積手順と、前記風力発電装置の周囲を撮像手段により微小時間間隔で撮像して取得した複数の時刻の輝度パターン分布を比較することにより、被写体内における所定の画点の移動方向及び移動量を計測して、それを飛来物データとしてデータ化する画像処理手順と、前記鳥類飛行パターンデータベースに蓄積された飛行パターンデータと前記飛来物データとを照合して当該飛来物データから鳥類の飛行か否かを判別する鳥類判別手順と、前記鳥類判別手順にて鳥類の飛行であると判別した場合に、鳥類と判別された前記画点の移動方向及び移動量から、当該鳥類の飛行経路を予測する鳥類飛行経路予測手順とを備えることを特徴とする。
　本発明のコンピュータプログラムは、前記鳥類飛行経路予測手順により予測される鳥類の飛行経路が風力発電装置に接近する飛行経路である場合、前記風力発電装置に対して制御用の信号を出力する制御信号出力手順を備えた構成とすることが好ましい。また、本発明のコンピュータプログラムは、前記画像処理手順が、粒子追跡法を用いて前記画点の移動方向及び移動量を計測する手段であることが好ましい。また、前記画像処理手順においては、降雨または降雪の画点を除去する降雨雪除去手順を備えた構成とすることが好ましい。
　本発明では、撮像手段が風力発電装置の周囲を微小時間間隔で撮像し、取得した複数の時刻の輝度パターン分布を比較することによって、画像処理手段が被写体内における所定の画点の移動方向及び移動量を計測して飛来物を抽出し、それを飛来物データとしてデータ化する。そして、鳥類判別手段が鳥類飛行パターンデータベースに蓄積された飛行パターンデータと前記飛来物データとを照合して当該飛来物データが鳥類の飛行か否かを判別する。その鳥類判別手段が鳥類の飛行であると判別した場合には、鳥類飛行経路予測手段がその鳥類の飛行経路を予測する。
　本発明によれば、鳥類飛行パターンデータベースに蓄積された飛行パターンデータを用いることで、飛来物が鳥類であるか否かを正確に判別できる。従って、鳥類の接近時に必要な風力発電装置の制御を従来よりも正確に行うことができる。すなわち、鳥類の予測経路に該当する風力発電装置のブレードの回転停止などによってバードストライクを未然に防止できる確率を高めることができ、しかも、鳥類が接近していないのに運転を停止するといった不必要な制御を抑制できるため、運用にかかるコストを抑制できる。
　また、降雨または降雪の画点を除去する降雨雪除去フィルタを設けた構成とすることにより、撮像手段が取得した画像データから規則的な動きをする降雨や降雪の画像データを除去することができ、飛行する鳥類などの画像データが処理しやすくなる。
本発明の一の実施形態に係る鳥類探査システムの概念図である。 本発明の一の実施形態に係る鳥類探査システムによる鳥類探査方法のフローチャートを示した図である。 本発明の一の実施形態に係る鳥類探査システムによる鳥類探査方法を説明するための概念図である。 風力発電装置を複数台備えた風力発電システムにおいて鳥類探査システムを適用する場合の概念図である。 本発明の一の実施形態で用いたＰＩＶの解析手法を説明するための図である。 本発明の一の実施形態で用いたＰＩＶの解析手法を説明するための図である。 風雨の中を飛ぶ鳥類の画像に関する説明図である。
　以下、本発明の実施形態を図面に基づいて更に詳しく説明する。図１は、本発明の一の実施形態に係る鳥類探査システムの概念図であり、図２は、当該鳥類探査システムを用いた鳥類探査方法を説明するためのフローチャートであり、図３は、同じく鳥類探査方法を説明するための概念図である。図４は、風力発電装置を複数台備えた風力発電システムにおいて鳥類探査システムを適用する場合の概念図である。図５および図６は、鳥類探査システムの実施形態に用いるＰＩＶの概念図である。図７は、風雨の中を飛ぶ鳥類の画像に関する説明図である。
　本実施形態に係る鳥類探査システムは、図１に示したように、撮像手段と、画像処理手段（画像処理手順）と、鳥類飛行パターンデータベースと、鳥類判別手段（鳥類判別手順）と、鳥類飛行経路予測手段（鳥類飛行経路予測手順）、制御信号出力手段（制御信号出力手順）等を有して構成されている。
　撮像手段は、風力発電装置の周囲を微小時間間隔で撮像するものであり、例えば、ＣＣＤ撮像素子を備えたカメラ（ＣＣＤカメラ）やＣ－ＭＯＳ撮像素子を備えたカメラからなり、このほか、ボアスコープ、光ファイバケーブルなどを備えて構成されている。撮像手段としてのカメラは、例えば、風力発電装置のタワーに付設される（図４参照）。なお、「風力発電装置の周囲」とは、制御対象の風力発電装置に鳥類が接近するか否かを判断できる範囲のことであり、制御対象の風力発電装置自体と、当該風力発電装置の周辺部（当該風力発電装置を中心として半径数十メートルから数百メートルの範囲）とを含む意味である。
　画像処理手段（画像処理手順）は、撮像手段で取得した複数の時刻の輝度パターン分布を比較することによって風力発電装置の周囲における所定の画点の移動方向及び移動量を計測し、この計測した画点の移動方向及び移動量を飛来物データとして電子データ化するものである。本実施形態における画像処理手段（画像処理手順）は、粒子画像流速測定法（以下、「ＰＩＶ」という）による解析を行うコンピュータプログラムからなり、撮像手段からのデータを取り込むことができるコンピュータ（図１参照）に設定されている。
　図５および図６は、前述のＰＩＶに関する一般的な説明のための概念図である。すなわち、ＰＩＶは、一般的には、流体の「流れ場」の一部に対して、「シート照明」を照射し、「計測領域」の画像を上記の撮像手段にて取得する。取得した画像は時刻ｔ０とｔ１の２回である。二つの時刻の「所定のトレーサ粒子（画点）」の動きから、「速度ベクトル」を抽出し、トレーサ粒子の移動量を算出する。
　ＰＩＶには、画像相関法や粒子追跡法（ＰＴＶ）等があるが、そのいずれでも適用可能である。但し、撮像手段により撮像される鳥類を含む飛来物を上記の「所定のトレーサ粒子（画点）」として利用するため、粒子追跡法（ＰＴＶ）を用いることが好ましい。粒子追跡法（ＰＴＶ）は、個々の画点（鳥類（飛来物））の移動を求める解析手法であるため、各鳥類（飛来物）を画点とみなす本実施形態では、画像相関法よりも適している。なお、本実施形態では、鳥類（飛来物）自体を画点とみなすため、通常のＰＩＶにおいて適用される上記の「シート照明」の照射は行っていない。但し、夜間において撮像する場合には、照明が必要となるが、バードストライクの対象となりやすい鳥類の飛行が少ないため、照射の必要性が小さい。なお、本明細書において、「飛来物」とは、鳥類などの生き物の他、風に飛ばされてくる物体を含む意味である。
　鳥類飛行パターンデータベース（鳥類飛行パターンＤＢ）とは、各種鳥類の飛行パターンデータを蓄積したデータベースである。鳥類飛行パターンデータベースは、例えば、上記の画像処理手段（画像処理手順）が設定されたコンピュータの記憶部に記憶されている(図１参照）。予め各種鳥類の飛行を撮像し、そのデータをコンピュータプログラムである鳥類飛行パターンデータ蓄積手順によって読み込ませると、その飛行パターンデータが、例えば、鳥類の種類と関連付けて鳥類飛行パターンデータベースに蓄積される。
　鳥類判別手段（鳥類判別手順）は、撮像手段により撮像されて画像処理手段によってデータ化された飛来物データを、鳥類飛行パターンデータベースに蓄積された飛行パターンデータと照合して、鳥類の飛行か否かを判別するコンピュータプログラムである。画像中の形状のみによる判別よりも、一定時間（例えば１秒間）の飛行経路（トラジェクトリー）に基づく判別のほうが鳥類か否かの特定を正確に行うことができる。
　鳥類飛行経路予測手段（鳥類飛行経路予測手順）は、所定の画点（飛来物）の飛来物データが前記鳥類判別手段によって鳥類の飛行であると判別された場合に、鳥類と判別されたこの画点（鳥類）の移動方向及び移動量から当該鳥類の飛行経路を予測するコンピュータプログラムである。具体的には、当該画点の２点間の時間毎の位置情報から、速度、移動距離、移動方向を求め、数秒後（例えば、３秒後）の位置を予測する。これにより、風力発電装置のブレードに到達する時刻も予測できる。
　制御信号出力手段（制御信号出力手順）は、鳥類飛行経路予測手段により予測される鳥類の飛行経路がいずれかの風力発電装置に接近する飛行経路と判断した場合に、鳥類が接近する方向に位置する風力発電装置に対して制御用の信号を出力するコンピュータプログラムであり、例えば、上記の画像処理手段（画像処理手順）が設定されたコンピュータに設定される。制御信号出力手段から風力発電装置に対して出力される制御用の信号は、例えば、風力発電装置のブレードに組み込まれた制御装置に向けて出力される。そして、この制御装置が信号を受信すると、例えば、ブレードを回転停止ポジション（フェザリング）に変更するように制御し、鳥類の到達予測時刻前にブレードの回転を停止させる。
　なお、画像処理手順、鳥類判別手順、鳥類飛行経路予測手順、制御信号出力手順等のコンピュータプログラムは、記録媒体（たとえば、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ－Ｒなど）に記憶させて提供することもできるし、通信回線を通じて他の記録媒体に送信することにより提供することも可能である。
　次に、本実施形態の作用を説明する。図２に示したように、撮像手段が撮影したら、その画像データを上記コンピュータが取得し、当該コンピュータに設定された画像処理手段（画像処理手順）によって飛来物を抽出し、それを飛来物データとして電子データにする。なお、図３に示したように、撮像手段であるカメラ（モノクロのＣ－ＭＯＳセンサ）に対応してドームミラーを設け、そのドームミラーが反射する映像を撮影することが好ましい。ドームミラーは、半球状の曲面を鏡面とした鏡であり、頂点の延長上では、３６０度の視角を得ることができる。また、撮像手段としてモノクロのＣ－ＭＯＳを採用すると、ＣＣＤよりも曇天などで自然光が不足している場合の撮影に適し、また、カラーのＣ－ＭＯＳセンサよりも約３倍の感度を引き出せる。例えば、ローノイズでダイナミックレンジを採用した高感度、５００ｆｐｓの高速度での静止画撮影が可能なモノクロのＣ－ＭＯＳセンサであれば、曇天時における３０ｆｐｓ程度のシャッター速度での撮影が可能となる。
　画像処理手段（画像処理手順）によって上記の飛来物データが得られると、コンピュータに設定された鳥類判別手段（鳥類判別手順）が、この飛来物データを、予め蓄積している鳥類飛行パターンデータベースのデータと比較し、動きの解析を行う。その解析結果によって、飛来物データが鳥か否かを判断する。
　「飛来物＝鳥」と判断されたならば、鳥類飛行経路予測手段（鳥類飛行経路予測手順）が、その飛行経路を求める。そして、その移動方向が風力発電装置に接近していると判断された場合には、風力発電装置への到達時間を算出し、到達が予想される風力発電装置のブレード角度をフェザリングに変更するよう、制御信号出力手段（制御信号出力手順）によってブレードに組み込まれた制御装置に制御信号を発信する。この際、本実施形態によれば、一定時間（例えば１秒間）の飛行経路（トラジェクトリー）に基づいて鳥類か否かを判定しているため、６０メートル以上の距離での撮影画像であっても、鳥類か否かの判別を正確に行うことができる。従って、風力発電装置のブレードに組み込まれた制御装置がブレード角度を変更してブレードの回転を停止させるために必要な時間（たとえば３秒前後）を確保することができ、バードストライクの発生を従来よりも効果的に防止できる。
　ここで、図４は、４基の風力発電装置（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）を備えた風力発電システムを示す。各々の風力発電装置（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）は、地上に立設させたタワー、そのタワーに固定されたナセル、およびそのナセルに対してハブを介して回転自在に固定された複数のブレードを備えている。また、２基の風力発電装置（Ａ，Ｂ）には　その風力発電装置の周囲の飛来物を検知可能な撮像手段としてのカメラを備えている。また、各カメラに対応してドームミラーを設け、そのドームミラーが反射する映像を撮影することによって飛来物を連続的に探査するものである。そして、飛来物を検知した場合には、各々の風力発電装置（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）のブレードについて、回転停止ポジションを含めたブレードの角度変更を制御できることとしている。
　風力発電装置が複数基設定される場合、撮像手段であるカメラは、風力発電装置のそれぞれに対応させて設けてもよいが、カメラの撮影可能領域に応じて風力発電装置複数台に対して一台といった割合でカメラを設けてもよい。それにより、設備コストおよびその運用にかかるコストを抑制できる。
　なお、撮像手段であるカメラは、いずれの場合においても、二台以上使用することが好ましい。例えば、相互に所定距離をおいた二台のカメラを使用することにより、鳥類を含む飛来物の位置を三次元的に捉えることができ、より正確な位置情報を得ることができる。
　また、上記した画像処理手段（画像処理手順）においては、降雨または降雪の画点を除去するコンピュータプログラムからなる降雨雪除去フィルタ（降雨雪除去手順）が設定されていることが好ましい。
　降雨雪除去フィルタ（降雨雪除去手順）は、図７に示したように、規則的な動きや下方に向かう動きをする降雨や降雪の画像データを除去するものである。これにより、降雨や降雪に比べて複雑な動きをする、鳥類を含む飛来物の画像データを抽出しやすくなる。
　本発明は、風力発電装置の製造業、風力発電装置の保守メンテナンス業、風力発電装置の制御のためのソフトウェア開発業などにおいて、利用可能性がある。

Claims (12)

  1. 　風力発電装置の周囲を撮影して鳥類を識別する鳥類探査システムであって、
    　前記風力発電装置の周囲を微小時間間隔で撮像する撮像手段と、
    　前記撮像手段で取得した複数の時刻の輝度パターン分布を比較することによって被写体内における所定の画点の移動方向及び移動量を計測し、それを飛来物データとしてデータ化する画像処理手段と、
    　鳥類の飛行を撮像してその飛行パターンデータを予め蓄積した鳥類飛行パターンデータベースと、
    　前記鳥類飛行パターンデータベースに蓄積された飛行パターンデータと前記飛来物データとを照合して当該飛来物データから鳥類の飛行か否かを判別する鳥類判別手段と、
    　前記鳥類判別手段が鳥類の飛行であると判別した場合に、鳥類と判別された前記画点の移動方向及び移動量から、当該鳥類の飛行経路を予測する鳥類飛行経路予測手段と
    を備えたことを特徴とする鳥類探査システム。
  2. 　前記風力発電装置が複数設置されてなる風力発電システムに用いられ、
    　前記撮像手段の設置数が、前記風力発電装置の設置数よりも少ないことを特徴とする請求項１記載の鳥類探査システム。
  3. 　前記画像処理手段が、粒子追跡法を用いて前記画点の移動方向及び移動量を計測する手段であることを特徴とする請求項１記載の鳥類探査システム。
  4. 　前記画像処理手段においては、降雨または降雪の画点を除去する降雨雪除去フィルタを備えたことを特徴とする請求項１記載の鳥類探査システム。
  5. 　前記鳥類飛行経路予測手段により予測される鳥類の飛行経路が風力発電装置に接近する飛行経路である場合、前記風力発電装置に対して制御用の信号を出力する制御信号出力手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の鳥類探査システム。
  6. 　風力発電装置の周囲を撮影して鳥類を識別する鳥類探査方法であって、
    　鳥類の飛行を撮像手段により撮像してその飛行パターンデータを予め鳥類飛行パターンデータベースに蓄積しておき、
    　前記風力発電装置の周囲を撮像手段により微小時間間隔で撮像し、
    　撮像した複数の時刻の輝度パターン分布を比較することによって被写体内における所定の画点の移動方向及び移動量を計測し、それを飛来物データとしてデータ化し、
    　前記鳥類飛行パターンデータベースに蓄積された飛行パターンデータと前記飛来物データとを照合して当該飛来物データから鳥類の飛行か否かを判別し、
    　鳥類の飛行であると判別した場合に、鳥類と判別された前記画点の移動方向及び移動量から、当該鳥類の飛行経路を予測することを特徴とする鳥類探査方法。
  7. 　前記風力発電装置が複数設置されてなる風力発電システムにおいて、前記撮像手段を、前記風力発電装置の設置数よりも少ない設置数で実施することを特徴とする請求項６記載の鳥類探査方法。
  8. 　予測した前記鳥類の飛行経路が前記風力発電装置に接近する飛行経路である場合、前記風力発電装置に対して制御用の信号を出力して、前記風力発電装置の運転を制御することを特徴とする請求項７記載の鳥類探査方法。
  9. 　風力発電装置の周囲を撮影して鳥類を識別する鳥類探査を実行するためのコンピュータプログラムであって、
    　鳥類の飛行を撮像手段により撮像してその飛行パターンデータを予め鳥類飛行パターンデータベースに蓄積する鳥類飛行パターンデータ蓄積手順と、
    　前記風力発電装置の周囲を微小時間間隔で撮像手段により撮像して取得した複数の時刻の輝度パターン分布を比較することにより、被写体内における所定の画点の移動方向及び移動量を計測して、それを飛来物データとしてデータ化する画像処理手順と、
    　前記鳥類飛行パターンデータベースに蓄積された飛行パターンデータと前記飛来物データとを照合して当該飛来物データから鳥類の飛行か否かを判別する鳥類判別手順と、
    　前記鳥類判別手順にて鳥類の飛行であると判別した場合に、鳥類と判別された前記画点の移動方向及び移動量から、当該鳥類の飛行経路を予測する鳥類飛行経路予測手順と
    をコンピュータに実行させることとしたコンピュータプログラム。
  10. 　前記鳥類飛行経路予測手順により予測される鳥類の飛行経路が風力発電装置に接近する飛行経路である場合、前記風力発電装置に対して制御用の信号を出力する制御信号出力手順を備えたことを特徴とする請求項９記載のコンピュータプログラム。
  11. 　前記画像処理手順が、粒子追跡法を用いて前記画点の移動方向及び移動量を計測する手順であることを特徴とする請求項９記載のコンピュータプログラム。
  12. 　前記画像処理手順においては、降雨または降雪の画点を除去する降雨雪除去手順を備えたことを特徴とする請求項９記載のコンピュータプログラム。
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