ニホンザルの画像認識率で80%を達成。 国際高専2年生がAIを用いた獣害対策システムの開発に取り組む

将来的には、24時間無人でサルを監視し、農作物被害を未然に防ぐシステムの実現を目指す

2020年12月23日
学校法人金沢工業大学　

【表：https://kyodonewsprwire.jp/prwfile/release/M103034/202012239058/_prw_OT1fl_2paXnWAT.png】

 国際高等専門学校では2年生3名が授業の一環で、AIを使ったサル認識システムの開発に取り組んでいます。今年12月6日（日）、石川県森林公園内にある森林動物園で行った実証実験では、ニホンザルの画像認識率は最大80％にまで到達しました。

 

国際高専では今後も学生による研究プロジェクトを継続的に進め、将来的には、24時間無人でサルを監視し、農作物被害を未然に防ぐシステムの実現を目指しています。

 

全国的にはAIでツキノワグマを検出し、獣害対策に活かす研究については報告されていますが、ニホンザルに関する研究は行われていません。一方、ニホンザルに関しては、過疎化に伴う休耕田の増加で野生動物の生育域が人家近くまで拡大しており、国際高専白山麓キャンパスが立地する石川県白山市でも山間部で被害が見られ、年々行動域が北（平野部）へと拡大。2017年度の被害額は270万円に上っています。

 

国際高専では、地域の問題発見と解決策の創出をプロトタイプを作りながら考えていく「エンジニアリングデザイン」という授業が教育の中心軸として行われています。2年後学期の「エンジニアリングデザインⅡB」で、畠中義基さん、杉晃太朗さん、佐藤俊太朗さんの3名は白山麓におけるサル被害対策をテーマに取り組みました。

 

キャンパスがある白山市瀬戸地域ではサルによる被害が多数確認され、電気柵等の獣害対策が行われていますが、電気柵に触れずに農地に侵入してしまう器用なサルも現れており、そのため常に農地の監視を行う必要がありました。また高齢者が多い地域では電気柵の設置自体に多大な労力がかかり、こうした面での改善も求められています。

 

学生たちはコロナ禍でフィールドワークが制限されていたため最初はインターネット上にあるサルの画像をAIに学習させていましたが、これでは様々な姿勢、角度からの学習が不十分だったため、今年11月7日（日）にニホンザル園がある森林動物園でAI学習用のサル画像をさまざまな角度から収集しました。この時点ではまだ20％から30％程度の認識率でしたが、収集した画像約7,000枚をAIに新たに学習させることで、12月6日（日）の実験で65%から80%の認識率を達成することに成功しました。

 

今後は自然環境の中で動き回るサルの認識率を高めるため、白山麓の畑にいるサルをビデオカメラで撮影し、学習素材をさらに増やすことで適用範囲の拡大を目指しています。

そして2021年度から社会実装を進め、サルが畑に侵入した際は所有者のスマートフォンに知らせるシステムの構築を目指します。また2022年度以降は監視範囲の広域化を進めるとともに、ロボットやドローンなどを使った威嚇排除技術も構築。2024年度には隣接農地での実運用を進める考えです。

 

【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202012239058-O5-I59I005F】

 

 

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12月6日に森林動物園で行った実証実験の模様

 

【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202012239058-O6-47P47yLj】

サルを認識するとリアルタイムで緑の枠で囲む