以下、本発明の実施形態を図面に基づい� ��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� �鳥類探査方法を説明するためのフローチャ� �トであり、図3は、同じく鳥類探査方法を説� ��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� ��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、� ��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� ��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� ��)、制御信号出力手段(制御信号出力手順)等� ��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� ��間間隔で撮像するものであり、例えば、CCD� ��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� �して半径数十メートルから数百メートルの� �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� �で取得した複数の時刻の輝度パターン分布� �比較することによって風力発電装置の周囲� �おける所定の画点の移動方向及び移動量を� �測し、この計測した画点の移動方向及び移� �量を飛来物データとして電子データ化する� �のである。本実施形態における画像処理手� �(画像処理手順)は、粒子画像流速測定法(以� �、「PIV」という)による解析を行うコンピュ� ��タプログラムからなり、撮像手段からのデ� ��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� �な説明のための概念図である。すなわち、PI Vは、一般的には、流体の「流れ場」の一部� �対して、「シート照明」を照射し、「計測� �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� ��から、「速度ベクトル」を抽出し、トレー� ��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� �あるが、そのいずれでも適用可能である。� �し、撮像手段により撮像される鳥類を含む� �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� ��ことが好ましい。粒子追跡法(PTV)は、個々� �画点(鳥類(飛来物))の移動を求める解析手法� ��あるため、各鳥類(飛来物)を画点とみなす� �実施形態では、画像相関法よりも適してい� �。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� ��ピュータの記憶部に記憶されている(図1参� �)。予め各種鳥類の飛行を撮像し、そのデー� ��をコンピュータプログラムである鳥類飛行� ��ターンデータ蓄積手順によって読み込ませ� ��と、その飛行パターンデータが、例えば、� ��類の種類と関連付けて鳥類飛行パターンデ� ��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� �により撮像されて画像処理手段によってデ� �タ化された飛来物データを、鳥類飛行パタ� �ンデータベースに蓄積された飛行パターン� �ータと照合して、鳥類の飛行か否かを判別� �るコンピュータプログラムである。画像中� �形状のみによる判別よりも、一定時間(例え� ��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� ��類の飛行経路を予測するコンピュータプロ� ��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� �の飛行経路がいずれかの風力発電装置に接� �する飛行経路と判断した場合に、鳥類が接� �する方向に位置する風力発電装置に対して� �御用の信号を出力するコンピュータプログ� �ムであり、例えば、上記の画像処理手段(画� ��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� ��するように制御し、鳥類の到達予測時刻前� ��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� ��飛行経路予測手順、制御信号出力手順等の� ��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� �もできるし、通信回線を通じて他の記録媒� �に送信することにより提供することも可能� �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� ��を飛来物データとして電子データにする。� ��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� �ミラーを設け、そのドームミラーが反射す� �映像を撮影することが好ましい。ドームミ� �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� �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� ��ば、曇天時における30fps程度のシャッター� �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� �の飛来物データが得られると、コンピュー� �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� ��向が風力発電装置に接近していると判断さ� ��た場合には、風力発電装置への到達時間を� ��出し、到達が予想される風力発電装置のブ� ��ード角度をフェザリングに変更するよう、� ��御信号出力手段(制御信号出力手順)によっ� �ブレードに組み込まれた制御装置に制御信� �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� ��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� ��あっても、鳥類か否かの判別を正確に行う� ��とができる。従って、風力発電装置のブレ� ��ドに組み込まれた制御装置がブレード角度� ��変更してブレードの回転を停止させるため� ��必要な時間(たとえば3秒前後)を確保するこ� ��ができ、バードストライクの発生を従来よ� ��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� �力発電装置(A,B,C,D)は、地上に立設させたタ� �ー、そのタワーに固定されたナセル、およ� �そのナセルに対してハブを介して回転自在� �固定された複数のブレードを備えている。� �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、� ��像手段であるカメラは、風力発電装置のそ� ��ぞれに対応させて設けてもよいが、カメラ� ��撮影可能領域に応じて風力発電装置複数台� ��対して一台といった割合でカメラを設けて� ��よい。それにより、設備コストおよびその� ��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� ��場合においても、二台以上使用することが� ��ましい。例えば、相互に所定距離をおいた� ��台のカメラを使用することにより、鳥類を� ��む飛来物の位置を三次元的に捉えることが� ��き、より正確な位置情報を得ることができ� ��。

 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� �するコンピュータプログラムからなる降雨� �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� ��かう動きをする降雨や降雪の画像データを� ��去するものである。これにより、降雨や降� ��に比べて複雑な動きをする、鳥類を含む飛� ��物の画像データを抽出しやすくなる。