undersøkelse av problemet med død av rådyrkalver på grunn...

Undersøkelse av problemet med død avradyrkalver pa grunn av landbruksmaskiner

i Europa, og forslag til løsning

Kristian BrevikPer Christian Henden

Arild HusbyTore Stene

Bjørn Lasse Ulfsrud

Norges teknisk- naturvitenskapelige universitetFakultet for naturvitenskap og teknologi

Institutt for biologi

Forord

Denne rapporten ble skrevet som en semesteroppgave i faget “Eksperter i team” varen 2004ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet, NTNU. I dette faget jobber 5-7 studentermed forskjellig faglig bakgrunn sammen i et team med et bestemt tema.

Malet med arbeidet var a undersøke problemet med at radyrkalver blir drept av landbruks-maskiner og evaluere eksisterende og alternative løsninger pa problemet. Arbeidet foregikk ien tverrfaglig prosjektgruppe sammensatt av forfatterne av denne rapporten. Prosjektgruppenarbeidet selvstendig, men med nær kontakt med Dr. Reidar Andersen.

Vi ønsker a rette en takk til Jean-Michel Gaillard, Christine Saint-Andrieux, Petter Kjellander,Sandro Lovari, Claudia Melis, Torsten Morner og Reidar Andersen for a ha hjulpet oss medpopulasjonsestimatene for radyr i Europa. Andersen har i tillegg gitt oss informasjon omradyrets adferd.

Vi ønsker ogsa a takke Dr. Ernst Moser for a ha gitt oss informasjon om tester av “Wildretter”-systemet, Dr. Volker Tank for a sende oss artikkelen om “Wildretter” og svare pa spørsmalenevare, og til forradgiver Ola Stene hos Tine Meierier for a ha hjulpet oss med undersøkelsen iØstfold.

Kontaktinformasjon for personene nevnt ovenfor og forfatterne kan finnes i vedlegg A.5 paside 69.

Kristian Brevik Per Christian Henden

Arild Husby

Tore Stene Bjørn Lasse Ulfsrud

iii

Innhold

Forord . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iiiSammendrag . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xi

1 Problemstilling 11.1 Innledning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 Adferd . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.3 Sykdommer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.3.1 Botulisme og forkvalitet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.4 Dyrevernloven . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.5 Andre problemer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.6 Sammendrag og diskusjon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2 Omfang 82.1 Utbredelse av radyr i Europa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.1.1 Utbredelse i Norge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.2 Tidligere undersøkelser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.3 Undersøkelse i Østfold 2004 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.4 Sammendrag og diskusjon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

3 Tidligere løsninger 153.1 Tidligere utprøvde løsninger . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153.2 Diskusjon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

4 Krav til løsning 19

5 Nye løsninger 225.1 Mekanisk løsning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

5.1.1 Varslingssystem for mekanisk løsning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255.2 Gjenkjenning av radyrkalver i bilder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

5.2.1 Designide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305.2.2 Overordnet systemdesign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315.2.3 Utviklingsfokus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335.2.4 Algoritmer for bildeanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345.2.5 Tester, Infrarød . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345.2.6 Tester, vanlig lys . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365.2.7 Kostnad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375.2.8 Montering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

v

vi INNHOLD

5.2.9 Konklusjon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385.3 Diskusjon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

6 Konklusjon 41

Bibliografi 44

A Vedlegg 45A.1 Programmer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

A.1.1 Shellscript . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45A.1.2 Matlabkode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46A.1.3 Simulert kjøring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

A.2 Beskrivelse av DLR Wildretter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47A.2.1 Litt om infrarød straling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47A.2.2 Detektering av infrarød straling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48A.2.3 DLR Wildretter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48A.2.4 Optikk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50A.2.5 Optisk følsomhet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52A.2.6 Elektronikk og dynamikk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53A.2.7 Testresultater hos DLR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

A.3 Algoritmer for bildeanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55A.3.1 Fjerne støy/preprosessere bildet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55A.3.2 Finne optimal terskel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55A.3.3 Global terskling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57A.3.4 Morfologisk apning/lukking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57A.3.5 Beregning av egenskaper til regionene . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58A.3.6 Analyse av egenskapene . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59A.3.7 Kjøretid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

A.4 Bilder fra test av bildeanalysealgoritmer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61A.5 Kontaktinformasjon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

Figurer

1.1 Radyrkalver drept av slamaskin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 Gjennomsnittlig flyktsjanse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.3 Gjennomsnittlige flyktavstand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

2.1 Den naværende fordelingen av europeisk radyr i vest-Europa . . . . . . . . . 92.2 Observasjoner av radyr i Norge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3.1 Risikabelt kjøremønster . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163.2 Wildretter i bruk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

5.1 Tegning av systemet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235.2 Tegning av det sammenslatte systemet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245.3 Tredimensjonal figur av den mekaniske løsningen . . . . . . . . . . . . . . . . 245.4 Nærbilde av den mekaniske løsningen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255.5 Pinne i vanlig posisjon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265.6 Utslag pa pinne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275.7 Potmeter som skal brukes i den designede kretsen . . . . . . . . . . . . . . . . 275.8 Diagram som viser grunnprinsippet i sensorkretsen . . . . . . . . . . . . . . . 275.9 Ideell diode mot reel diode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285.10 Kretsskjema av detektor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285.11 Syvsegment display . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295.12 Overordnet systemdesign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315.13 Alarmkomponenter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335.14 Montering av kamera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

A.1 Illustrasjon av bølgelengde-konseptet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47A.2 Pyroelektrisk infrarød sensor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48A.3 Skisse av detektor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49A.4 To typer linser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51A.5 Multisegment Fresnel-linse med feltblende . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52A.6 Radians som følge av temperatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53A.7 Utgangsspenning UD som følge av stralingstemperatur . . . . . . . . . . . . . 54A.8 Bilder fra de forskjellige stadiene i bildeanalyse-prosessen . . . . . . . . . . . 62A.9 Innbilder med additiv, gaussisk støy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63A.10 Resultater, infrarødt bilde pa 128× 96 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64A.11 Resultater, infrarødt bilde pa 256× 192 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65A.12 Resultater, infrarødt pa 360× 270 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

vii

viii FIGURER

A.13 Prosessen med vanlig bilde del 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67A.14 Prosessen med vanlig bilde del 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

Tabeller

2.1 Oversikt over bestandsestimat for radyr i Europa . . . . . . . . . . . . . . . . 92.2 Resultater fra spørreundersøkelse i Østfold . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.3 Bruk av jordbruksareal i Østfold . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

A.1 Kjøretid for bildeanalyse-algoritmene . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60A.2 Kolmogorovtall for bildeanalyse-algoritmene . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

ix

Sammendrag

Denne rapporten tar for seg fenomenet med at radyrkalver blir drept av landbruksmaskiner iforbindelse med forhøstingen pa slutten av varen. Effekten og omfanget i Europa av fenomenetundersøkes. Omfanget i Norge undersøkes spesielt. En liten undersøkelse av omfanget i Østfoldi Norge har blitt utført.

Tidligere mottiltak blir undersøkt. En kravspesifikasjon for en innretning som oppdagerradyrkalver i akeren fra en landbruksmaskin utarbeides.

To nye mottiltak med fordeler over eksisterende løsninger presenteres. Begge mottiltakenebaserer seg pa tilleggsutstyr til landbruksmaskiner. Den ene i form av en rekke mekaniskesensorer som følger gresset, den andre i form av et avbildningssystem, med tilhørende analyseav bildene. De to mottiltakene vurderes mot hverandre.

xi

Kapittel 1

Problemstilling

Dette kapittelet beskriver problemet med at radyrkalver blir drept eller skadet av landsbruks-maskiner.

1.1 Innledning

Dyr og fugler kan bli drept eller skadet av landbruksmaskiner under forhøsting. De som ikkegreier a komme seg unna maskinen kan bli utsatt for roterende kniver for a kutte gress ellerandre redskaper, med død eller lemlestelse som følge. Figur 1.1 viser en rekke radyrkalver somhar blitt drept av slamaskin. Bildet kommer fra (Office national de la chasse 1991).

Figur 1.1: Radyrkalver drept av slamaskin

God etikk tilsier at dette bør unngas i sa stor grad som mulig, og det gjør ogsa dyrevernloven.Problematikken rundt dyrevernloven tas opp i seksjon 1.4 pa side 5.

1

2 KAPITTEL 1. PROBLEMSTILLING

Radyrkalver er spesielt utsatt. Grunnen til dette ligger i radyrkalvens adferd, og tas opp iseksjon 1.2.

Rester av dyrekadavre i foret medfører en risiko for sykdom hos dyrene som spiser detteforet, og ogsa en viss risiko for de som spiser disse dyrene igjen. Vi ser nærmere pa denneproblematikken i seksjon 1.3 pa side 4. Vi ser spesielt pa den dødelige sykdommen botulisme,som kan forekomme i mennesker og mange dyr.

Et annet problem er at føreren av landsbruksmaskinen kan oppleve det som en stor psykiskbelastning a kjøre over et radyr. Dette, og andre problemer tas opp i seksjon 1.5 pa side 6.

I seksjon 1.6 pa side 6 diskuteres problemet i sin helhet.

1.2 Adferd

Dette delkapittelet tar for seg radyrkalvens adferd.

De første 2,5 til 3 manedene av radyrkalvens liv kjennetegnes av en “gjemme- taktikk”. Detinnebærer at radyrkalven ikke følger etter moren, men i stedet ligger i skjul og satser pa aunnga farer pa denne maten. Moren flytter kalven mellom forskjellige skjulesteder over tid,slik at den skal bli vanskeligere a oppdage for rovdyr. Pa grunn av kalvens skjulesteder vilden kun være synlig i ett omrade pa omtrent 1m2 for eventuelle rovdyr eller andre som skulleforsøke a fa øye pa denne. Dyret har en pels som glir lett inn i bakgrunnen pa terrenget denoppholder seg i, og det avgir ingen sterke lukter.

Undersøkelser gjort pa øya Storfosna (Andersen, Duncan & Linell 1998) har blant annet tattfor seg hvordan radyrkalver reagerer pa ett menneske som nærmer seg. Det har her blittregistrert data for sjansen for at radyrkalven flykter, samt hvor langt unna en person mavære før den flykter. Begge undersøkelsene tar kalvens alder i betraktning. Som vist i figur1.2 og 1.3 pa neste side viser denne undersøkelsen at kalven ikke vil flykte, uansett hvor nærten fare kommer, de første 10 dagene. Deretter stiger den gjennomsnittlige flukt-sjansen jevnttil den etter 20 dager nærmer seg 20%. Etter dette stiger flukt-sjansen raskt, og nar nært100% etter drøyt 40 dager.

Selv om forsøkene ikke ble gjort med landsbruksmaskiner, antas det at reaksjonen hos radyrkalvenvil være lik eller tilnærmet lik i situasjonen der en landsbruksmaskin nærmer seg kalven. Atfenomenet med at radyrkalv blir tatt av landbruksmaskiner forekommer i den grad det gjør(se seksjon 2 pa side 8), tyder pa at det kan være tilfelle. Gitt dette, far vi at kalven i sine3 første leveuker sannsynligvis ikke vil flykte fra slamaskinen nar denne nærmer seg. Detteer konsistent med (Jarnemo 2002), som sier at kalvene er i faresonen minst til de en manedgamle.

Trekket med a bare holde seg i skjul, og ikke flykte, er et trekk som er mer fremtredende hoseuropeiske radyr enn hos det sibirske radyret (Danilkin 1996). Dette gjør det sibirske radyretmindre sarbar for problemet med slamaskinen enn det europeisk radyret.

Nar pa varen radyrkalven blir født varierer i følge (Danilkin 1996) med hvor radyret holdertil rent geografisk, samt arlige variasjoner pa nar varen begynner. Generelt kan det sies atden kan begynne sa tidlig som i slutten av april og slutte sa sent som i midten av juni. Men

1.2. ADFERD 3

Figur 1.2: Gjennomsnittlig flyktsjanse

Figur 1.3: Gjennomsnittlige flyktavstand


innenfor hvert omrade vil det ofte være en kortere periode hvor de fleste kalver fødes. ForTyskland sa ligger denne toppen rundt 3. - 5. mai. Radyrkalver i Frankrike fødes litt senere oghar en topp rundt den 10. - 12. mai. For Norge har vi at kalvene fødes i perioden fra midtenav mai til midten av juni.

Tidsrommet for nar gresset slas (første slatten) er fra begynnelsen av mai til midt i juni,avhengig av hvor langt nord man er, med senere innhøsting dess lengre nord. I Norge er detvanlig a ha slatten i overgangen mellom mai og juni maned pa Østlandet og Jæren, og rundtmidten av juni i Trøndelag (Ola Stene, pers. med).

Tidsrommet for den første slatten overlapper altsa med kalvens første og mest kritiske levemanedi Norge og flere andre land i Europa.

1.3 Sykdommer

Vi har sett pa hvilke sykdommer som forekommer i radyr, og om disse sykdommene kansmitte mennesker. Oversikten nedenfor er en liste over innrapporterte sykdommer hos radyri Europa (Morner, Artois & Duff 2001).

Mycobacterielle infeksjoner Bovin tuberkulose i radyr er rapportert i flere land (blantannet Spania, Frankrike og Storbritannia). Sykdommen er bakteriell. Bakterien kansmitte mennesker.

Avian tuberkulose er ogsa rapportert i radyr fra flere land, og opptrer hyppig. Sykdommener bakteriell. Bakterien kan smitte mennesker.

Paratuberkulose Sykdommen er rapportert i radyr. Sykdommen er bakteriell. Bakterienkan smitte mennesker.

Sarcoptic mange (Skabb) Sykdommen er rapportert i radyr, men er ikke spesielt hyppig.

Pseudotuberkulose Sykdommen er rapportert i radyr. Sykdommen er bakteriell. Bakterienkan smitte mennesker.

Salmonella Det ble rapportert om tilfeller av salmonella i radyr fra en rekke land. Sykdommener bakteriell. Bakterien kan smitte mennesker.

De alvorlige sykdommene Munn- og klov-syke og rabies forekom i flere land, men er ikkerapport i radyr. Munn- og klov-syke kan smitte radyr. I tabellen nevnes i tillegg hvilkesykdommer som er sakalte zoonose-sykdommer, de kan ramme bade dyr og mennesker. 1

Samtlige av sykdommene nevnt ovenfor, med mulig unntak av skabb og pseudotuberkulose,kan forekomme i storfe i følge (for storfe 2003).

Hvor stor risikoen er for overføring av zoonose-sykdommene fra radyr eller annet vilt til husdyrvia foret, og fra husdyr til mennesker igjen er uvisst. Det har ikke lykkes forfatterne a finneen undersøkelse som tar for seg temaet, eller vært mulig a gjennomføre en slik undersøkelseselv.

1Dette i følge “E-medicin“, http://www.emedicine.com

http://www.emedicine.com

1.4. DYREVERNLOVEN 5

1.3.1 Botulisme og forkvalitet

Botulisme er en dødelig sykdom for mennesker og dyr. Sykdommen skyldes bakterien Clostridiumbotulinum, som forarsaker en forgiftning. Forgiftningen skyldes nervegiften botulin (Kuusi1998), som bakterien produserer.

Botulisme er i Norge spesielt forbundet med konsum av rakfisk og hjemmeprodusert herme-tisering (Kuusi 1998). I Norge har vi hatt et dødsfall hos mennesker de siste 25 arene, og 25meldte tilfeller av sykdommen (Kuusi, Hasseltvedt & Aavitsland 1998).

I følge (Vik & Nielsen 2000) oppstar sykdommen hos dyr nar den farlige bakterien kommerinn i foret Dette kan skje nar foret inneholder dyrerester eller jord. Rester av dyrekadavre ifor er den hyppigste arsaken til vekst av denne bakterien, og dermed produksjon av giften.Det er oftest mindre dyr, som smagnagere, fugler og katter eller deler av kadavre av størredyr, som for eksempel radyrkalver, som havner i foret. Disse dyrerestene ligger i foret underinnhøstingen og kan bli med i foret som lagres. Dermed ratner dyret inne i foret og gjør vekstav bakterien mulig. Vate rundballer med innblandet jord kan ogsa gi bakterien de nødvendigevekstvilkarene.

Giften botulin suges opp fra tarmen etter inntak, og gar deretter ut i kroppen til organismen(Vik & Nielsen 2000). Symptomer pa botulisme oppstar 3-14 dager etter inntak av giften.Store giftmengder fører til at dyret dør raskt, ofte uten at eier har registrert symptomer paforhand. Ved mindre doser, som er det vanligste, vil dyret overleve lenger, og symptomer paat dyret er forgiftet kan observeres. Symptomene er at dyret blir ustøtt, far darlig koordinertebevegelser og lammelser i tunge og svelg. Dyr som far disse symptomene har liten sjanse fora overleve og avlives ofte et stykke ut i sykdomsforløpet. En diagnose stilles pa bakgrunn avsymptomene fordi det er vanskelig a finne gift i for som allerede er spist opp. Det er ogsavanskelig a pavise giften i de syke dyra. Det finnes ikke noe medisin mot dette, med unntakav et antitoksin som finnes pa det amerikanske markedet. Denne medisinen er svært dyr ogtar lang tid a skaffe til veie for en vanlig bonde. Dyrene kan imidlertid vaksineres, noe somikke er uvanlig i Sverige (Frostad & Andersen 2003). Antall dyr som omkommer av dennesykdommen er vanskelig a ansla fordi det, som nevnt ovenfor, i mange tilfeller er vanskelig apavise at dødsfallet skyldes botulisme.

1.4 Dyrevernloven

I dyrevernloven fra 1974 finner vi i paragraf 2 at

“. . . det skal farast vel med dyr og takast omsyn til instinkt og naturleg trong hjadyret sa det ikkje kjem i fare for a lida i utrengsmal.”

Dette utsagnet gjelder alle levende pattedyr, fugler, padder, frosk, salamander, krypdyr, fiskog krepsdyr. For denne problemstillinga er det i hovedsak pattedyr og fugl som rammeshardest av metodikken som benyttes for a høste graset.

Vi ser altsa at det er en konflikt mellom dagens forhøstingsmetoder og det som dyrevernlovener ment a regulere.


I Tyskland finnes det eksempel pa at dyrevernloven (§ 17 TierschG) tas mer seriøst i forbindelsemed forhøsting enn det som virker a være tilfellet i Norge. Denne loven gir domstolene retttil a dømme folk til fengsel i inntil to ar, eller økonomisk straff, for den som;

• tar livet av et dyr uten gyldig grunn

• eller som forarsaker smerte pa dyr.

(Pukler 2003) viser at loven opprettholdes. Artikkelen forteller at en tysk bonde ble dømt tila betale 3600 DM, noe som tilsvarer omtrent 14000 NOK, etter at han kjørte over og drepte 5radyrkalver under slatten. Dommen falt fordi retten mente bonden visste at det kunne væreradyr i omradet og han visste at radyr kunne bli drept under høstingen, men han tok ikkehensyn til det.

1.5 Andre problemer

Et problem knyttet til at radyr blir tatt av landsbruksmaskiner, er at dette kan være enpsykisk belastning for bonden. Resultatene som ble samlet inn i var undersøkelse pa Østlandet(se seksjon 2.1.1 pa side 10) viser at noen bønder opplever at radyr blir tatt av slamaskin somet stort problem. Alle mente det var et problem. En av bøndene rapporterte at han haddefatt psykiske problemer som følge av hyppig overkjøring av radyrkalv i akeren. Han haddederfor na startet med a ga gjennom hele enga som skulle slas, for a forsøke a fjerne flest muligradyrkalv. Dette er imidlertid en lite effektiv mate a finne kalvene pa.

Det er ogsa noen praktiske problemer knyttet til at radyr blir tatt av landsbruksmaskiner, Hvisdeler av radyret henger fast i maskinen, kan det være nødvendig a fjerne de før innhøstingenkan fortsette. Det kan ogsa være nødvendig a samle sammen og flytte pa radyrkadaveret fora fa det ut av akeren.

I tillegg kommer problemet med at økt mortalitet fører til mindre jaktkvoter, gjennom statensregulering av disse. Det er ikke gunstig tatt i betraktning radyrets økonomiske verdi somjaktbart vilt, og er ogsa negativt for de som driver med jakt som en fritidssyssel. I Europaer radyr en ressurs med stor økonomisk verdi, bade for matproduksjon og til rekreasjonsjakt.Sverige høstet tidlig pa 1990 tallet nesten 400000 radyr. Verdien av dette ble estimert til aligge pa rundt 40-50 millioner dollar (Cederlund & Liberg 1995). Tilsvarende er det registrertet tall pa drøye 1.1 millioner dyr i Tyskland (Jadgshutz-Verband 2003).

1.6 Sammendrag og diskusjon

Vi har sett at unge radyrkalver sannsynligvis ikke vil flykte fra landsbruksmaskiner somnærmer seg, og kan derfor bli skadet eller drept av dem (1.2).

Flere vanlige sykdommer i radyr kan angripe storfe, og mange av dem er zoonose-sykdommer(1.3) Det er uvisst om sykdommene kan overføres via dyrekadavre med sykdommen i forettil husdyr, men ratnende kadavre er god grobunn for bakterier, og dyrekadavre i foret kanføre til vekst av skadelige bakterier. Slik bakterievekst er kjent a kunne forarsake botulismehos husdyr (1.3.1). Det er forfatternes mening at det er grunn til a tro at radyrkalver og

1.6. SAMMENDRAG OG DISKUSJON 7

radyrkalvrester i foret er et lite problem, i hvert fall i Norge, der volumet pa foret ofte ersa lite at et dyrekadaver kan oppdages relativt lett under høsting eller foring. Mindre dyr,som for eksempel katter, gnagere og fugler, antas a utgjøre en større andel av disse tilfellene.Gjennom undersøkelsen var pa Østlandet (2.1.1) fikk forfatterne rapportert inn et tilfelle avbotulisme som skyldtes en død katt i foret. Det førte til at 13 husdyr døde av botulisme.

Det synes a være i strid med dyrevernloven og ikke aktivt ga inn for a fjerne radyrkalver fraakeren før slatten i omrader der det er kjent at radyr kan oppholde seg (1.4). Det er forfatternesmening at om straffereaksjoner som den i Tyskland blir innført i Norge, vil dette kunne væreen motivasjon for bønder til a gjøre et grundigere arbeid med a søke etter radyrkalver i akerenfør de starter slatten. Dette kan ogsa skape et større marked rundt produkter som hjelpermed a finne radyrkalver i akeren.

A kjøre over en radyrkalv kan oppleves som en stor psykisk belastning, og kan ogsa skapeflere praktiske problem. En økning i mortalitetsraten kan føre til at kvoten pa radyr senkes,og dette er uheldig for radyr-jegere, og kan ha økonomiske konsekvenser (1.5).

Vi ser at det er mange grunner til a forsøke a unnga at radyrkalver blir drept eller skadet avlandsbruksmaskiner.

Manuelle metoder for a oppdage kalvene vil uunngaelig være tid- og arbeidskrevende forstore akrer. Det antas derfor at de som ønsker a gjennomsøke akeren sin (eller ma) etterradyrkalver vil foretrekke en automatisk eller halvautomatisk løsning, dersom denne er godnok, tilgjengelig, har god kvalitet og en overkommelig pris.

Men hvor stor er etterspørselen til et slikt produkt, hva er omfanget av problemet? Er detet nisjeproblem eller forekommer det i stor skala? Vi har undersøkt omfanget av problemet iseksjon 2 pa neste side.

Kapittel 2

Omfang

I dette kapittelet undersøkes omfanget av problemet beskrevet i forrige kapittel. Omfanget eravgjørende for etterspørselen etter en innretning som oppdager radyrkalver i akeren automatiskeller halvautomatisk.

Omfanget undersøkes ved a se pa utbredelsen av radyr i Europa og spesielt Norge. Deomradene der radyr er utbredt regnes som potensielle fareomrader. Det antas at problemeter størst i de omradene som i tillegg er landsbruksomrader.

I tillegg bringer resultatene av tidligere undersøkelser fram (seksjon 2.2 pa side 10), ogresultatene fra forfatternes egen undersøkelse (seksjon 2.1.1 pa side 10) i Østfold.

2.1 Utbredelse av radyr i Europa

I Europa har radyret (Capreolus capreolus) hovedsakelig en østlig utbredelse (se figur 2.1 paneste side1), og det er anslatt at det finnes omtrent 6 millioner radyr i hele Europa (Fickel &Reinsch 2000). I løpet av det siste arhundre har radyr bestanden hatt en kraftig økning ogekspandert sitt utbredelsesomrade i Europa. Ekspansjonen i Fennoskandia har vært høy. Enpopulasjon pa 100 radyr i Sør-Sverige har spredt seg til na a dekke mesteparten av Sverige,Norge og Finland (Cederlund & Liberg 1995). Økningen antas a være knyttet til en endringi bruk av landomrader (økning i skogareal) sammen med en bedre viltforvaltning (Cederlund& Liberg 1995).

Selv om radyret er blant de aller mest studerte ungulater har de vist seg vanskelig a finnenoen gode kilder pa populasjonsstørrelsene i de ulike landene. Dette kan forklares med at detikke er noe form for overvakningsprogram som følger bestandene for hele land. Radyr er ogsavanskelige a observere, spesielt i skogshabitat, noe som ogsa gjør det vanskelig a fa presisetellinger.

Forfatterne har samlet inn estimater pa størrelsen av radyrbestanden i flere europeiske land,se tabell 2.1 pa neste side.

1Bildet kommer fra artikkelsamlingen (Andersen et al. 1998)

8

2.1. UTBREDELSE AV RADYR I EUROPA 9

Figur 2.1: Den naværende fordelingen av europeisk radyr i vest-Europa

Land Bestand/1000 KildeNorge 65 (Reidar Andersen, pers. med.)Sverige 750-1000 (Petter Kjellander, pers. med.)

Danmark 400 (Skov- og Naturstyrelsen 2003)Frankrike 1400 (Jean-Michel Gaillard, pers med.)England 220 (Wilson 2003)Skottland 300 (Harris, Morris, Wray & Yalden 1995)

Italia 400 (Sandro Lovari, pers. med.)Estland 600 Estonian Ministry of Environment

Tyskland 2800-4000 (Mitchell, Amori & et al. 1999)*Nederland 29-40 (Mitchell et al. 1999)*Tjekkia 329-460 (Mitchell et al. 1999)*Sveits 143-200 (Mitchell et al. 1999)*

Ungarn 114-160 (Mitchell et al. 1999)*

Tabell 2.1: Oversikt over bestandsestimat for radyr i Europa. * = Estimatet er gjort avforfatterne ved a se pa jaktstatistikk og anta at 25%-35% av bestanden blir felt arlig.

10 KAPITTEL 2. OMFANG

I følge (Wilson 2003) økte radyrbetanden i Europa i perioden 1995 til 2003 (og ogsa tidligere),da artikkelen ble publisert. Det er derfor grunn til a tro at antallet i Skottland er høyere ennestimatet fra 1995. Det samme gjelder for estimatene fra (Mitchell et al. 1999).

2.1.1 Utbredelse i Norge

Figur 2.2 pa neste side fra (Norsk zoologisk forening 2002) viser hvor radyr er observert iNorge. De største jordbruksomradene i Norge er Trøndelag, Jæren og Østlandet. Figurenviser at av disse, er det Østlandet som har flest radyrobservasjoner. Det er en indikasjon paat problemet vil være størst i dette omradet i Norge.

2.2 Tidligere undersøkelser

Det har vært gjort noen undersøkelser rundt problem og omfang tidligere. Resultatene fra deundersøkelsene forfatterne kjenner til er gjengitt nedenfor.

I et studie foretatt i Sverige (Jarnemo 2002), ble mortalitetsraten som følge av landbruks-maskiner i et omrade estimert til a være 44% i 1997, og 25% i 1998 og 1999 for de undersøkteomradene. Tilsvarende undersøkelser fant denne dødeligheten til a ligge pa 26% (Kaluzinski1982) i Ungarn. I Tyskland fant (Kittler 1979) at 84000 kalver (14, 4% av det arlige fellings-tallet i omradet) døde som følge av møte med landbruksmaskiner.

En undersøkelse gjennomført i Frankrike for statens jaktkontor (Office national de la chasse1991) konkluderer med at for radyr som lever i apne omrader (ikke skog) er overlevelses-sjansene til kalvene i noen tilfeller i stor grad avhengig av tilstedeværelsen av landbruks-maskiner i de omradene. Rapporten understreker viktigheten av nærmere undersøkelser for abestemme omfanget av problemet.

Det er imidlertid fa undersøkelser som er gjort akkurat pa dette omradet, til tross for at detser ut til a være av stor konsekvens for radyrstammen. Faktisk sa ser det ut til at mortalitetsom følge av landbruksmaskiner kan være nest viktigste dødsarsaken etter predasjon av rødrev(Jarnemo 2002) i noen omrader med mye jordbruk.

Forskere forfatterne har vært i kontakt med papeker ogsa behovet for undersøkelser avomfanget av problemet (se liste i forordet).

2.3 Undersøkelse i Østfold 2004

Forfatterne mente det var viktig a undersøke hvor ofte radyrkalver blir tatt av slamaskiner ilandbruket for a fa en ide om omfanget av dette i landbruket. Derfor ble en liten spørreundersøkelseblant bønder for a kartlegge problemet gjennomført.

Det ble foretatt en rask ringerunde til bønder og entreprenører i de største jordbruksomradenei landet Jæren, Trøndelag og Østlandet. Pa Jæren og i Trøndelag mente ingen av de spurtebøndene og entrepenørene at det var et problem. Omfanget av denne undersøkelsen er dog

2.3. UNDERSØKELSE I ØSTFOLD 2004 11

Figur 2.2: Observasjoner av radyr i Norge


for lite til a utelukke at det likevel er et problem i disse omradene. Forfattere tror at dettekan skyldes liten radyrbestand pa Jæren og at første slatten er ganske sein i Trøndelag.

Resultatene fra undersøkelsen pa Østlandet viste at problemet trolig er større der. Derforvalgte forfatterne a gjennomføre en mer grundige undersøkelse pa Østlandet, nærmere bestemti Østfold. Der er det stor radyrbestand og tidlig første-slatt. Det ble antatt at problemetsomfang i Norge ville være størst pa Østlandet av disse grunner. Ola Stene ved Tine Meierierhjalp oss med gjennomføringen av undersøkelsen som ble gjort ved 17 gardsbruk i Østfold.

Spørsmalene som ble stilt var som følger:

1 Hvor mange mal gress slar du vanligvis i førsteslatten?

2 Har du opplevd sykdom hos dyra som du tror kan stamme fra dyrerester(hele dyr ellerdeler av dyr, som mus, gnagere, katter, radyr) i grovforet?( [Ja] [Nei] [Vet ikke] )

3 Hvor mange radyrkalver har blitt tatt av forhøster/slamaskin pa jordene dine de to sistearene?

4 Synes du det er et problem at radyrkalver blir tatt av forhøster/slamaskin?( [Ja] [Nei] [Vet ikke] )

Svarene er oppsummert i tabell 2.2 pa neste side (Gardsnavnene er tatt bort av annonymitets-hensyn).

For a finne et anslag for antall radyrkalver som blir tatt av slamaskin i Østfold per ar,ma vi multiplisere gjennomsnittsverdien (5,51 radyrkalver per 1000daa per ar) med antalldekar fulldyrket eng i Østfold (77900daa). Dette gir 430 radyrkalver per ar. Det ma sies atundersøkelsen kun dekker 2,7% av arealet i Østfold og at usikkerheten i svaret derfor er stort.Samtidig er dette den delen av landet det er naturlig a forvente at problemet er størst. Detviste seg at samtlige av de spurte mente at faren for a fa radyrkalver i slamaskinen er etproblem. Den ene bonden hadde hatt forproblemer som følge av dyrekadavre i foret. Detteskyldes en katt som hadde blitt tatt av slamaskin og pa denne maten kommet i foret.

2.4 Sammendrag og diskusjon

Radyr finnes over store deler av Europa, og spesielt i Tyskland, Frankrike, Sverige, Danmarkog Estland er bestanden stor. I Norge er bestanden liten i forhold til de andre landene iNord-Europa.

Tidligere undersøkelser [(Jarnemo 2002), (Office national de la chasse 1991), (Kaluzinski 1982)og (Kittler 1979)] viser at mortalitetsraten for radyrkalver kan pavirkes mye av tilstede-værelsen av landbruksmaskiner i enkelte omrader.

Basert pa dette tror forfatterne at problemet er størst i Tyskland og Frankrike, der slattenforegar relativt tidlig, og det er store landbruksomrader og mange radyr per areal. Men(Jarnemo 2002) viser at ogsa i Norden, pa tross av senere slatt, kan mortalitetsraten somfølge av landbruksmaskiner i omrader med mye landbruk likevel være høy.

2.4. SAMMENDRAG OG DISKUSJON 13

Tabell 2.2: Resultater fra spørreundersøkelse i Østfold

Tabell 2.3: Bruk av jordbruksareal i Østfold (hentet fra Statistisk sentralbyra)


Forfatternes undersøkelse i Østfold viste at samtlige av de spurte bøndene (17) oppfattet dødav radyrkalv pa grunn av landbruksmaskiner som et problem, selv om de ikke hadde opplevdat et stort antall radyrkalver døde pa denne maten.

Forfatterne tror derfor at en innretning som lar bøndene finne radyrkalver i akeren sin, kanvære høyaktuell i landbruksomrader i Sentral-Europa, og ogsa aktuell i andre omrader derdet er mye landbruk og betydelig radyrpopulasjon.

Forfatterne finner ingen grunn til a tro at radyrdød pa grunn av landbruksmaskiner er et nyttfenomen. Derfor har forfatterne undersøkt hva som finnes i litteraturen av forslag til løsningerpa problemet. Resultatene av undersøkelsen følger i kapittel 3 pa neste side.

Kapittel 3

Tidligere løsninger

Dette kapittelet beskriver kjente tidligere løsninger pa problemet med at radyrkalver blirdrept eller skadet av landbruksmaskiner.

3.1 Tidligere utprøvde løsninger

Det er gjort en rekke forsøk pa a løse problemet med at radyrkalver blir skadet og drept avlandbruksmaskiner under forhøsting. Imidlertid er det ikke mange av disse som har vist seg avære spesielt suksessfulle. Dette skyldes blant annet ulike aspekter ved radyrets økologi, somat de ikke avgir lukt, har trykkrespons ogsa videre. Her beskrives noen av de metoder somer kjent gjennom litteraturen. Manglene som er kjente ved de forskjellige metodene blir ogsatatt opp.

Bruk av hunder til a oppdage radyrkalver. Dette er en metode som benyttes i endel land, blant annet i Sverige [(Haschberger, Bundschuh & Tank 1996), (Reidar Andersen,pers.med)]. Problemet med dette er at radyrkalver ikke avgir lukt, slik at hunder i utgangs-punktet har veldig vanskelig for a finne dem. Denne metoden ble testet av Dr. Reidar Andersenpa øya Jøa i Namsfjorden. Resultatet var nedslaende, hunden klarte ikke a finne radyret selvom den ble geleidet pa rett vei. Det ser altsa ut til at denne metoden er svært lite egnet.

Spesielle kjøremønster under slaing. Det har blitt forsøkt a unnga at radyrkalver blirtatt av forhøsteren ved a benytte spesielle kjøremønstre under slatten. Effektiviteten av dennemetoden er imidlertid ikke undersøkt (Jarnemo 2002). Det er klart at dette ikke er tilstrekkeligalene utifra teorien i seksjon 1.2 pa side 2, da radyrkalvenes trykkerefleks sørger for at de holderseg i ro, uavhengig av førerens kjøremønster.

Det er likevel en fordel med a unnga kjøremønsteret i figur 3.1 pa neste side, da dette resultereri at dyr (mus, katt, fugler med mer) blir ringet inn og samlet i midten av akeren og tatt avtraktoren til slutt, med mindre føreren stopper opp for a fjerne dyrene i de innerste ringenefør han kjører der. Da er det bedre a a sla innenfra og utover gjør det lettere for fugler ogisær store unger a rømme unna til naboeiendom eller kantvegetasjon.

15

16 KAPITTEL 3. TIDLIGERE LØSNINGER

Figur 3.1: Risikabelt kjøremønster

Bruk av skremsel i form av kjettinger pamontert traktor. I Danmark har det blittgjort forsøk med a henge kjettinger ned fra en bom pa traktoren slik at kjettingen sveipergresset. Hensikten med dette var at radyrkalver skulle skremmes opp, for deretter a stikkeav. Resultatet var at radyrkalvene trykket enda hardere, og forsøket betraktes derfor sommislykket. Det er i dag ikke lenger en metode som brukes (Reidar Andersen, pers. med.).

Bruk av generelle skremsel. Andre forsøk pa a benytte skremsel er blitt gjennomført.Blant er det i USA forsøkt traktor-monterte “flushing bars”. Det er pavist at disse er med paa redusere mortaliteten for bakke- hekkende fugler, og antas a ogsa redusere mortalitet hoshjortedyr (Green 1998).

I Sverige er det gjort undersøkelser av Anders Jarnemo (2002) som viser at bruk av palermed plastsekker er virkningsfulle for a fa mora til a flytte ungene vekk fra omradet. Destuderte et omrade i Sør-Sverige hvor studieomradet besto av 53% skog, og 47% kultur-landskap. Radyrtettheten i studieomradet ble estimert til a være 23dyr/km2. Radyrkalverble fanget, og pasatt radiomerking for at en skulle kunne følge de. Det ble sa satt ut 2 mlange paler med svarte plastsekker som malte omtrent 75 × 75 cm i ulike omrader innenforstudieomradet. Det ble ogsa tatt med omrader hvor sekkene ikke ble satt ut slik at virkningenav palene kunne pavises. Resultatet fra undersøkelsen viser at dagen etter at skremselet blesatt ut sa var radyrkalver utsatt for skremslene blitt flyttet i større grad enn de som ikkehadde blitt utsatt for skremselet. 18 av 22 kalver ble flyttet, mens 30 av 50 kalver ble flytteti omrader som ikke hadde skremsel. Etter 2 netter var dette forholdet henholdsvis 21 av 22og 36 av 51. Dette resultatet viser at det var en signifikant effekt av skremselet. Studiet viserogsa at nar eksperimentet ble gjentatt sa ble radyrkalvene flyttet kortere etter hvert somantall eksperiment økte. Det vil si at effekten av eksperimentet var størst den første gangen.

“Wildretter” Forskere hos Deutsche Zentrum fur Luft- und Raumfahrt (DLR) har konstruerten løsning som baserer seg pa infrarøde sensorer. Løsningen er kommersielt tilgjengelig gjennomdet tyske firmaet ISA Industrieelektronik 1. DLR har patentert 2 systemet bare i Tyskland,Østerrike og Sveits. Figur 3.2 pa neste side viser systemet i bruk. Systemet bæres manuelt.

Systemet, kalt “Wildretter”, har blitt testet ut i Østerrike av Dr. Ernst Moser med goderesultater. Tester har blitt gjort under slatten i 1999, 2000, 2001, 2002 og 2003, og systemet

1http://www.wildretter.de2Patentnummer i Tyskland er DE3730449

3.2. DISKUSJON 17

(a) Baret manuelt

(b) Festet pa traktor

Figur 3.2: Wildretter i bruk

greier a finne omtrent 96% av radyrkalvene nar letingen skjedde veldig tidlig om morgen ogsent pa kvelden. Antallet falske alarmer stiger etterhvert som sola varmer opp omgivelsene.Dr. Moser forteller at de startet klokken 0400 for a finne flest mulig kalver. Letingen skjeddeved at flere personer gikk manngard i akeren med “Wildretter”-utstyret. I tillegg til delokale bøndene, hjalp lokale jaktforeninger med dette letearbeidet. Jegerne var i følge Dr.Moser svært engasjerte i letearbeidet. Dr. Moser forteller ogsa at det var et problem med atradyrkalver de fjernet fra akeren kom tilbake før slatten var ferdig. Det sikreste, sier han, era lukke kalvene inne i en boks mens slatten pagar.

Det arbeides med a forbedre systemet. Den forbedrede versjonen skal bruke mikrobølge-sensorer i tillegg til infrarøde. Den nye løsningen er som den forrige patentert 3 i Tyskland,Østerrike og Sveits.

3.2 Diskusjon

Wildretter i sin naværende form fremstar som den beste løsningen av de ovenfornevnte, selvom det er, som nevnt, noen sterke begrensninger pa bruk av systemet. Det antas at deter mulig a lage et bedre system enn Wildretter, som er basert pa samme eller lignendeprinsipper. Derfor vil det være gunstig a undersøke virkematen til Wildretter grundig for

3Patentnummer i Tyskland er DE10016688

18 KAPITTEL 3. TIDLIGERE LØSNINGER

a ha et godt grunnlag for a designe dette forbedrete systemet. Ikke minst er det viktig aforsta hva problemene med Wildretter er. Wildretter har derfor blitt undersøkt, med fokuspa virkemate, og resultatene presenteres i seksjon A.2 pa side 47.

Fordi Wildretter ikke gir helt tilfredstillende resultater og det er begrensninger rundt brukenav den, har forfatterne arbeidet med a komme opp med nye forslag til løsninger av problemet.I forkant av dette arbeidet ble en kravspesifikasjon utarbeidet. Kravspesifikasjonen er gjengitti kapittel 4 pa neste side. To nye løsninger ble utarbeidet. Disse presenteres og diskuteres ikapittel 5 pa side 22.

Kapittel 4

Krav til løsning

Dette kapittelet beskriver kravene til en innretning som kan automatisere oppdaging avradyrkalver i aker.

Som nevnt i delen om radyrkalvens atferd ( 1.2 pa side 2), er det ikke mulig a med godsikkerhet skremme vekk radyrkalven nar slamaskinen kommer. Ethvert forslag til løsning maderfor ta utgangspunkt i en apparatur som er i stand til a oppdage radyret, slik at dette kanfjernes manuelt av traktorføreren.

Tatt i betraktning at det finnes en rekke ulike varianter av slamaskiner fortoner en løsningsom baserer seg pa a stoppe traktoren eller eventuelt a løfte slamaskinen, seg som urealistisk.Bade fordi en slik innretning kan bli komplisert a installere og tilpasse den enkelte slamaskin,og fordi det vanskelig kan lages en standardløsning som dermed kunne ha blitt masseprodusertslik at prisen kan holdes nede.

Det er i hovedsak to mater a angripe deteksjonsproblemet pa. Det første gar ut pa a lage enløsning som undersøker omradet rett foran traktoren. Dette forutsetter at føreren far beskjedom radyrkalven omtrent 15-20m før han treffer den, slik at han har tid til a stoppe. Detteer lite heldig fordi det gir føreren veldig kort tid a reagere pa, og traktoren kan heller ikkestoppe instantant. En bedre innfallsvinkel vil være a utnytte det faktum at bonden vil kjørei et bestemt mønster i akeren og at han da kan ha en innretning som oppdager radyrkalverhan ville ha truffet neste runde i akeren. En slik sidemontert løsning vil matte være opptil9m lang for a dekke de største slamaskinene som finnes i pa det europeiske markedet i dag(Representant fra Felleskjøpet Stjørdal, pers. med.).

Med dette som utgangspunkt kan følgende elementære krav listes opp.

• Innretningen skal være billig relativt til kostnaden av en traktor. 20000 NOK foreslassom en øvre grense.

• Innretningen ma være lett a installere.

• Den ma være robust og tale vann og støt godt.

• Den ma kunne penetrere en viss mengde gress slik at radyr skjult av gress ogsa oppdages.

19

20 KAPITTEL 4. KRAV TIL LØSNING

• Den ma kunne registrere en radyrkalv innenfor det tidsrommet som er tilgjengelig i detinnretningen passerer over radyret.

• Den ma ha lav feildeteksjonsrate og høy suksessrate.

• Den ma ha varsellampe og varsellyd som kan gjøre traktorføreren oppmerksom pa hvasom er oppdaget.

• Den ma kunne utnytte traktorens eksisterende elektriske anlegg, det vil si ga pa 12V, somer den etablerte standardspenningen pa traktorbatterier (Representant fra FelleskjøpetStjørdal, pers. med.).

Begrunnelse av krav: En billig løsning er essensiell for a sikre utbredelse og anerkjennelse avproduktet i en industri preget av stadig tøffere krav til bøndene. Dette kommer bade i form avinnskjerpelse av statlig støtte og stadig økende krav til kvalitet fra forbrukernes side uten atde ønsker a betale ekstra for dette. Det foreslatte tallet pa 20000 NOK er valgt pa bakgrunnav prisen pa en slamaskin og ønsket om at innretningen ikke utgjør en betydelig del av prisenpa en slamaskin. Med betydelig menes her mindre enn 10%.

Kravet til lett installasjon er viktig da innretningen ma kunne installeres av bade produsentenav slamaskinen og av slamaskineieren som en oppgradering av tidligere kjøpt slamaskin. Deter ønskelig at innretningen ved bruk skal kunne installeres og demonteres pa kort tid, utenbruk av verktøy utover det som er vanlig a bruke pa traktorer.

Robusthet er en viktig egenskap da innretningen skal brukes i et miljø preget av kontinuerligerystelser og slitasje pa utstyret fra miljøet. Viktige momenter er at utstyret taler fuktighetsom følge av vatt gress og har en viss bestandighet mot syre (maursyre brukes som ensilerings-middel pa forhøstere)

At utstyret er raskt nok til a oppdage en radyrkalv innenfor det tidsrommet som er tilgjengeligi det innretningen passerer over radyret, er et absolutt krav, da det ma forega en kontinuerligovervakning av gresset etter radyr. Grunnet en hastighet pa traktoren pa 3-5m/s og enutbredelse pa radyret pa rundt 30 × 30 cm, vil det være veldig kort tid pa a oppdageradyrkalven. Det er derfor essensielt at innretningen takler dette ved at den kan behandleinnkommende data raskt nok. Hvis ikke vil forsinkelsene akkumulere, og ventetiden pa tilbake-melding til føreren vil øke, slik at omradet tilbakemeldingen gjelder vil ligge i stadig lengreavstand bak.

Da vind kan medføre at gress legger seg over kalven og pa den maten skjuler denne, vil vi væreavhengig at innretningen, som er plassert rett over det undersøkte omradet, kan se igjennomen viss mengde gress uten problemer.

For a sikre at slamaskinføreren ikke kobler ut innretningen eller ignorerer alarmen pa grunnav mange falske alarmer er det viktig at innretningen har en lav feildeteksjonsrate. Samtidigma ikke dette kravet ga for mye pa bekostning av ønsket om en høy suksessrate for apparatetda dette undergraver hensikten med apparatet.

Apparatet ma ha en mekanisme for a underrette føreren av slamaskinen om funnet av enradyrkalv. Dette er det ønskelig at gjøres bade visuelt, i form av eksempelvis en varsellampe,og akustisk i form av en alarm som ma kunne overdøve støyen i en traktor som ligger mellom72 og 80 dB i dagens nye traktorer (Traktor/Transporter 2000).

21

Da traktoren allerede har utgang for tilkobling av utstyr pa 12V, er det ønskelig a utnytte dettefremfor a bruke en batteridrevet variant. Dette vil forhindre uhell forarsaket av tomt batteri,som kan bli ignorert av en slamaskinfører i arbeid, og sparer ogsa føreren for merarbeidet detmedfører a bytte og lade batteriet.

Kapittel 5

Nye løsninger

Dette kapittelet beskriver to nye løsninger pa problemet med at radyrkalver blir drept ellerskadet av landbruksmaskiner. Den første er en mekanisk løsning (se seksjon 5.1), den andrebaserer seg pa et avbildningssystem og programvare for a analysere bilder (se seksjon 5.2 paside 30).

Etter beskrivelsen av løsningene følger en diskusjon (se seksjon 5.3 pa side 39.

5.1 Mekanisk løsning

Den mekaniske løsningen baserer seg pa et enkelt prinsipp. Det er en rekke pinner som garned i gresset, og hver av disse pinnene er koblet til en sensor. Hvis en pinne møter noe, somfor eksempel en stein eller en radyrkalv, vil pinnen bøyes og sensoren slar ut. Beskjed vil dabli sendt inn til førerhuset i traktoren, der en alarm gar.

I figur 5.1 pa neste side ser vi en illustrasjon av prinsippet. Alle pinnene er festet pa en rammeav lett-metall, med et hjul pa enden som støtter opp og sørger for at pinnene er i jevn kontaktmed bakken.

Denne festes til slamaskinen slik at den gar ut i det feltet hvor det enda ikke er slatt. Pa denmaten sjekkes neste slabredde samtidig som en bredde blir slatt. Det vil derfor ikke bli noeøkt kjørelengde med denne løsningen. Pinnene plasseres ut med en avstand pa omtrent 20-25cm for a ikke bomme pa radyrkalver. Hver pinne er knyttet til en sensor, og alle sensoreneer knyttet sammen. Dette gir oss muligheten til a finne omtrentlig størrelse pa objektet,og dermed avgjøre om det kan være en radyrkalv, stein eller ujevnheter i bakken. Hvis foreksempel det kommer utslag pa 5 pinner samtidig, er det lite sannsynlig at dette skyldesradyrkalv, fordi radyrkalver ikke er store nok til a treffe 5 pinner samtidig, og de legges hellerikke ut rett ved siden av hverandre av mora (Reidar Andersen, pers. med.). Da er det nokheller litt ujevnheter i bakken, noe som ikke er av betydning. Ved a registrere dette slipperaltsa sjaføren a ga ut av førerhuset hver gang alarmen gar. Pinnen, som er laget av solidplast, følger bakken. Et møte med en stein eller radyrkalv vil derfor føre til et utslag papinnen, og det er nettopp dette sensoren registrerer. Signalet fra sensoren blir sa overført inntil førerhytta hvor sjaføren vil fa beskjed om utslaget.

22

5.1. MEKANISK LØSNING 23

Utstyret tar mye plass, og vi har derfor funnet pa en mate utstyret kan slas sammen pa, sefigur 5.1 pa neste side.

Figur 5.1: Tegning av systemet

Figur 5.1 pa neste side viser hvordan pinnene kobles sammen til bommen. Legg merke til atpinnene har en beskyttelse som dekker den øverste delen. Hensikten med denne er a fa pinnentil a gli lettere gjennom gresset. Beskyttelsen er V-formet, med en tynn kant ytterst, og dennetynne kanten setter seg ikke sa lett fast i noe, og den samler heller ikke opp gress, da detteglir til sidene. Den gar en halv meter ned fra bommen. Figur 5.1 pa side 25 viser et nærbildeav dette.

Vi estimerer prisen pa hver sensor til a ligge pa omtrent 50 kroner, i tillegg kommer produksjons-kostnader for selve rammen og utgifter til pinnene. Sensorene, som krever strøm, kobles pabatteriet som allerede er pa traktoren. Det er ogsa behov for en slags varslingsmekanisme somkan gi føreren beskjed. Den kan besta av en vanlig pære som lyser opp og en lydalarm.

Hvis vi antar en kostnad pa 35 kroner per pinne, 4 meter ramme til 400 kroner, en sensorhver 25 cm, hjul til 100 kroner, og 150 kroner for alarmen, far vi en totalkostnad pa 2000kroner. Merk at dette bare er et grovt overslag.

24 KAPITTEL 5. NYE LØSNINGER

Figur 5.2: Tegning av det sammenslatte systemet

Figur 5.3: Tredimensjonal figur av den mekaniske løsningen


Figur 5.4: Nærbilde av den mekaniske løsningen

5.1.1 Varslingssystem for mekanisk løsning

Til vanlig vil hver av pinnene følge akeren og se ut som i figur 5.1.1 pa neste side. Nar pinnenfar kontakt med en radyrkalv eller et annet stort fremmedlegeme i akeren, far pinnen utslag,som vist i figur 5.6 pa side 27

For a kunne registrere dette utslaget, vil det være nødvendig med en varslingsmekanisme. Enbeskrivelse av hvordan dette kan implementeres elektronisk gis nedenfor.

Grunnprinsipp

Det er ønskelig med en løsning hvor bevegelse i pinnen utløser en mekanisme som fungerersom en bryter. Det vil si at sa lenge pinnen ikke er vippet opp, vil det ikke ga noe strøm denkretsen som vi ønsker a lage. I det pinnen vippes opp skal derimot det begynne a ga strøm ikretsen. For a oppna dette er pinnen koblet til en variabel motstand, et sakalt potmeter. Sefigur 5.7 pa side 27.

Denne sørger for at strømmen varierer med hvor stort utslag pinnen har. For a fa den ønskede“strømbryter” funksjonaliteten er det ogsa valgt a koble denne til en diode. En ideell diodefungerer slik at den bare leder strøm sa lenge det er en spenning over denne som er over enviss terskelverdi. Dette vil kun være tilfelle sa lenge den motstanden i potmeteret er liten nok.I praksis betyr dette at nar pinnen vippes opp vil motstanden minke slik at dioden begynnera lede og det gar strøm i kretsen. For a varsle omgivelsene om at pinnen er vippet opp, erdet valgt a bruke en lysdiode som vil lyse nar denne leder strøm. Se figur 5.8 pa side 27 foret kretsdiagram som viser prinsippet.

Forbedring av kretsen

I avsnittet over ble det nevnt at kretsen bare fungerer som en strømbryter dersom vi haren ideell diode. Virkelighetens dioder fungerer dessverre slik at overgangen til a lede er noe


Figur 5.5: Pinne i vanlig posisjon


Figur 5.6: Utslag pa pinne

Figur 5.7: Potmeter som skal brukes i den designede kretsen

Figur 5.8: Diagram som viser grunnprinsippet i sensorkretsen


flytende, det er med andre ord ingen skarp overgang mellom nar den leder og ikke leder, sefigur 5.9 for illustrasjon av dette. Figurene kommer fra (AMS 2001).

Figur 5.9: Ideell diode (H) mot reel diode (V)

For a rette opp dette vil det derfor velges en litt annen oppbygging av kretsen som tar sikte paa frembringe den ønskede funksjonaliteten. Dette oppnas ved a koble potmeteret til inngangenpa en operasjonsforsterker. Et av kjennetegnene til en operasjonsforsterker er at den vil prøvea holde innganger pa samme niva. Dersom dette ikke er tilfellet vil utgangen trekke strøm slikat det blir tilfellet. Fordelen med dette er at vi na far en krets som leder strøm med en gangdet oppstar en forskjell mellom inngangene. Denne forskjellen vil oppsta for ved a koble etannet potmeter til den andre inngangen pa operasjonsforsterkeren. Dersom pinnen blir bøydslik at motstanden endrer seg, vil vi fa en forskjell pa inngangene og dioden vil begynne oglede og lyse. Den nye kretsen er vist i figur 5.10.

Figur 5.10: Kretsskjema av detektor

Sensorsystem

De beskrevne sensormodulene vil kun ha mulighet til varsle med lys i den perioden slamaskinener over radyrkalven, etter dette vil lyset slukkes igjen umiddelbart. I tillegg vil førerenav traktoren ikke ha noen mulighet til a se lyset i sensormodulen, na dette slar ut. Det


er derfor nødvendig med en løsning som kan overføre signal fra hver av modulene til enfelles kontrollenhet som traktorføreren har tilgang til. Denne enheten bør ha mulighet forregistrering av hvilken sensor som slo ut og ogsa en mulighet for a se hvor lenge hver sensorslo ut for a forhindre falske alarmer. Med de oppgitte mal til avstand mellom sensorpinnene,vil det ogsa være ønskelig med funksjonalitet som hindrer falske alarmer ved a registrere narflere pinner slar ut samtidig. Dette fordi radyrkalver stort sett aldri ligger sa nærme hverandreat to stykker kan havne i slamaskinen samtidig (R. Andersen, pers. med.).

Oppbygging av kontrollenhet Kontrollenheten ma besta av en mikrokontroller som kanta inn signaler fra de enkelte sensorene, samt a registrere hvilke av disse som har fatt utslag pasensorpinnene. Mikrokontrolleren ma ogsa kunne styre to syvsegment display (se figur 5.11)for a muliggjøre avlesning av hvilken sensor som har fatt utslag. Hver sensor vil her ha fattet nummer og displayet vil vise nummeret til den sensor som har fatt utslag.

Figur 5.11: Syvsegment display

I tilegg ma kontrollenheten være koblet til en lydkilde, som gi et lydsignal til traktorførerennar sensoren oppdager noe.

Valg av mikrokontroller Ved valg av mikrokontroller er det lagt vekt pa at den skalvære billig, ha minst 32 innganger og være lett a programmere. Ved a legge vekt pa kriterietom programmerbarhet ved søking etter aktuelle mikrokontrollere, fremsto AVR-kretser fraATMEL som aktuelle. Mikrokontrolleren ATmega8515 oppfylte kravet til antall innganger,og har en gunstig pris.

Tilpasning av mekanikk til sensor I beskrivelsen av grunnprinsippet ble en løsninghvor sensorpinnen var koblet direkte pa potentiometeret beskrevet. Da utstyret kommer til autsettes for kraftig press bade i fartsretningen, men ikke minst ogsa sideveis, vil en slik løsningikke være holdbar nok til praktisk bruk. En bedre løsning vil derfor være a koble sensorpinnentil en tverrstilt metallpinne som er festet godt til chassiset til sensoren. Til denne metallpinnenkan sa potentiometeret festes.

Videreutvikling av sensor I en storskala produksjon vil den beskrevne løsning ikke holdemal, da det er flere skjøre deler som vanskelig kan takle de forholdene utstyret vil bli utsattfor i akeren. Tatt i betraktning at var ønskede funksjonalitet til kretsen hele tiden har værta fa den til a fungere som en bryter, vil det være naturlig a arbeide med en løsning hvor den


ovenfor beskrevne tverrstilte metallpinnen fungerer som en bryter. Dette vil si at ved ut stortnok utslag vil bryteren vippes over i en paslatt posisjon.

5.2 Gjenkjenning av radyrkalver i bilder

Problemet med at radyrkalver blir drept av landbruksmaskiner har vært forsøkt løst paflere mater. Ingen av de eksisterende løsningene (se seksjon 3 pa side 15) kan sies a væretilstrekkelig gode. Den beste løsningen pa markedet1, baserer seg pa infrarøde sensorer. Denhar problemer med falske og manglende alarmer pa varme dager (se seksjon A.2.7 pa side 55).Denne artikkelen beskriver en metode som forventes a minske feilraten til bade falske ogmanglende alarmer ved deteksjon basert pa samarbeidende sensorer, som kan være av envilkarlig type.

Sammendrag

En metode for a trekke ut informasjon av bilder dannet fra sensordata blir foreslatt. Metodenbaserer seg pa a segmentere bildet inn i regioner ved hjelp av terskling, med pre- og post-prosessering, for a deretter beregne flere egenskaper ved regionene, og sjekke hvor godt destemmer med det som er registrert til a være egenskapene til et radyr i slike bilder. Metodenble testet med lovende resultat. Metoden er uavhengig av sensor, sa lenge denne er i standtil a produsere et bilde med sensorverdier. Ved a bruke standardkomponenter holdes prisennede.

Systemet som kreves for a benytte metoden tas ogsa opp, og konkrete forslag blir gitt tilhvordan et slikt system kan lages.

5.2.1 Designide

DLR Wildretter søkes forbedret. Wildretter har flere sensorer, som hver dekker en jordlapppa 0.5m × 0.5m (Haschberger et al. 1996). Hver av sensorene har sin egen alarm. Alarmentil en sensor gar dersom forskjellen i signalsstyrken over en periode med malinger endrer segmer enn en bestemt, stillbar størrelse. Wildretter søkes forbedret gjennom a gjøre analysenav sensordata bade pa et høyere niva og pa et større datagrunnlag. Dette oppnas gjennom tomidler:

1. Forbedrede sensordata. A forbedre sensordataene fra det Wildretter med 5 sensorer,som hver beskriver et omrade pa 0.5m×0.5m hver, gir, kan gjøres ved a øke antallet sensorerog/eller øke kvaliteten pa sensorene. I sammenheng med ønsket om a se pa større omraderunder ett, vil forbedrede sensordata i tilfelle 1 gis ved a øke k og l og/eller ved a bruke sensorerav høyere kvalitet, mens i tilfelle 2 er kameraets kvalitet avgjørende faktor alene.

1“DLR Wildretter”

5.2. GJENKJENNING AV RADYRKALVER I BILDER 31

2. Større omrader analyseres som en enhet. Det søkes altsa a bade se pa større omraderunder ett og a dele opp i flere omrader. For a se pa større omrader under ett er det bare tomuligheter:

1 Sensordata kombineres: kan realiseres gjennom at et antall pa k sensorer langs en rettlinje (f.eks. festet pa en sensorstang) gir tilbake k dataverdier. Dette gjentas l gangermens sensorene beveges over omradet (f.eks. ved a feste dem pa en forhøster-maskin).Slik far vi l ganger k dataverdier. Disse l linjene settes sammen i et bilde pa k × lpunkter.

2 Sensoren dekker et stort omrade: kan realiseres gjennom at et kamera tar et bilde (somkan være infrarødt, ekkolodd eller et vilkarlig annet avbildningssystem) pa k×l punkter.

Merk at begge disse metodene har som resultat et bilde pa k × l punkter. I et slikt bilde kanhvert punkt adresseres, som gir oss inndelingen i mange omrader vi søkte.

5.2.2 Overordnet systemdesign

Deteksjonssystemet bestar av tre selvstendige moduler som kommuniserer; sensorer, mikro-kontroller og alarm. Se figur 5.12.

Sensorer tar bilder flere ganger i minuttet. Bildene sendes til en mikrokontroller, som er koblettil en alarmenhet. Mikrokontrolleren analyserer bildedataene. Hvis mikrokontrolleren menerdet er et radyr i bildet utløser den alarmen ved a sende et signal til alarmenheten om atalarmen skal starte.

Figur 5.12: Overordnet systemdesign

Valg av sensortype

Sensorene som brukes i systemet er avgjørende for suksessen til systemet.

Disse sensortypene ble vurdert:

1 Lyd - ultralyd/sonar/radar

2 Mikrobølge

3 Infrarød

4 Optisk (vanlig lyskamera)


Av disse anbefales infrarød eller synlig lys. De andre alternativene regnes for dyre og for litetilgjengelige. En kombinasjon av infrarød og synlig-lys sensorer virker lovende, men kommeri en høyere prisklasse, og undersøkes derfor ikke videre her.

Krav Systemet er uavhengig av sensortype, slik det er designet i figur 5.12 pa forrige side,men stiller krav til sensorene. Sensoren(e) ma kunne danne et bilde som kan overføres tilmikrokontrolleren. Sensoren ma kunne gi bilder i oppløsningen 256 × 192 i 256 intensitets-nivaer, eller bedre. Dette kommer fram av tester som har blitt gjort (se seksjon 5.2.5 paside 34. For høy oppløsning er problematisk pa grunn av behovet for a prosessere bildet ien mikrokontroller, da denne trenger a ha nok minne til a lagre bildet. Sensoren ma ha rasknok oppdatering til at et nytt bilde foreligger senest en kort tid etter at omradet som blemalt pa er passert. Omrades som skal males antas a ha en diameter pa 4m. Oppdaterings-hastigheten ma være pa 0.7 sekund for a kunne være klar med et nytt resultat hver 4. meternar forhøster-maskinen kjører i 20km/h. 2, se ligning 5.1.

fart · tid = distanse = 20 · 100060 · 60

· x = 4 =⇒ x ∼ 0.7 (5.1)

Sensorene ma ogsa kunne kobles til mikrokontrolleren. Det regnes for enklere a koble sammenmikrokontrolleren til et sensorarray, som er en annen chip, enn a koble den til en ekstern enhet,som et kamera, pa grunn av tendensen til a bruke høyniva protokoller for kommunikasjonmellom slike enheter og datamaskiner.

Forslag Basert pa kravene ovenfor foreslas webkameraet Logitech QuickCam Messengerbrukt i en prototype. Til en ferdig implementasjon kan det bli billigere og enklere a brukeen en-chips CMOS eller CCD sensor, som for eksempel Micron MT9C133P11STC (MicronCorporation 2004).

Valg av mikrokontroller

En mikrokontroller kan brukes til a utføre selve analysen av sensorbildene. Det er et stortutvalg av mikrokontrollere pa markedet, og de er mye utbredt i vanlige apparater.

Krav Mikrokontrolleren ma kunne ta imot et bilde fra sensorene og behandle det før nestebilde kommer inn. Mikrokontrolleren trenger a lagre bildet før det prosesseres. Det ma væreplass til a lagre bade et bilde som arbeides med og neste bilde som leses inn og resultatene.

Et ukomprimert bilde pa 256 × 192 punkter i 256 farger tar 48KB plass. Det kan derforvære nok med sa lite som 128KB minne, men 256KB er ønskelig for større fleksibiliteti implementasjonen. Mikrokontrolleren ma ha en avbrudd-kontroller eller tilsvarende for akunne prosessere et bilde samtidig med at et annet bilde lastes inn, for a vite nar innlastingener ferdig. Denne framgangsmaten gjør det nødvendig a ha plass til a lagre to bilder til enhver

2Felleskjøpet pa Stjørdal oppga hastighet pa traktoren under innhøsting til 10-15km/h. Hastigheten 20km/h,som setter større krav til utstyret brukes i utregningen for økt sikkerhet.


tid. Dette er en vanlig teknikk a bruke. Den ma gjøres fordi overføringshastigheten fra sensortil minnet i mikrokontrolleren er mye lavere enn fra minnet i mikrokontrolleren til registrenei prosessoren i mikrokontrolleren.

Forslag Basert pa kravene ovenfor foreslas mikrokontrolleren ATMEL AT91R40008 (AtmelCorporation 2004) for bruk.

Valg av alarm

En alarm er nødvendig for a fa føreren av landbruksmaskinen sin oppmerksomhet.

Krav Alarmen er simpel. Den skal starte nar den far signal om det og skru seg av nar denfar signal om det. Nar den har startet skal den gi fra seg en lyd som høres over motordurentil forhøster-maskinen. For a oppna det ma lyden ha høy tonehøyde og lydstyrke. Lyden børogsa være repetiv, som i en sirene. I tillegg til dette ma et lett synlig lys lyse opp. Ideeltsett kan alarmen plasseres inni førerhuset pa forhøster-maskinen, men det er ikke et absoluttkrav. Den skrus av ved at brukeren trykker pa en lett synlig knapp, og skrus ogsa av etter aha vært pa i lengre tid. Alarmen ma bruke 12V eller lavere spenning, da det er det som ertilgjengelig i traktoren.

Forslag For en prototype kan alarmkomponentene for eksempel kjøpes fra Clas Ohlson. Sefigur 5.2.2.

(a) Blitlys nr. 3277163 (b) Summer nr.22572

Figur 5.13: Alarmkomponenter

5.2.3 Utviklingsfokus

Delsystemene sensorer, mikrokontroller og alarm er som vist ovenfor kommersielt tilgjengeligei den form de kreves i dette systemet, og beskrives derfor ikke i mer detalj.


Sammenkoblingen av alarm, mikrokontroller og sensorer regnes for en vanlig oppgave innendigitalteknikk og beskrives derfor ikke i detalj her.

Programmeringen av mikrokontrolleren regnes for uproblematisk, gitt at algoritmene for bilde-analysen er kjent.

Problemet reduseres derfor til a tilpasse kjente algoritmer og eventuelt utvikle nye algoritmerfor bildeanalyse for a løse dette bestemte bildeanalyseproblemet:

A bestemme med høy sikkerhet om det er et eller flere radyr i et bilde dannet frasensordata eller ikke innen 0,7 sekund.

Resten av delkapittelet tar for seg disse algoritmene.

5.2.4 Algoritmer for bildeanalyse

En algoritme er en prosedyre eller formel for a løse et problem. Dette delkapittelet tar forseg a beskrive en konkret mate bestemte algoritmer kan kombineres til a løse problemet medgjenkjenning av radyrkalver i sensorbilder.

Det er lagt vekt pa at algoritmene skal kunne utføres i sanntid, dvs. at resultatet skal foreliggeumiddelbart, slik at brukeren ikke trenger a vente pa at systemet skal gi tilbakemelding.Prosessen nedenfor foreslas for a trekke ut - og gjenkjenne formen til et radyr i sensorbilder:

1 Fjern støy/preprosesser bildet

2 Finn optimal terskel

3 Utfør global terskling

4 Utfør morfologiske operasjoner pa bildet

5 Ga gjennom bildet og beregne egenskaper ved de forskjellige regionene

Etterpa sjekkes hver region sine egenskaper for a se om de samsvarer med de en radyrkalvhar. Hvis det er godt nok samsvar for en region, antas det at det er et radyr, og et signal tilalarmenheten sendes fra mikroprosessoren.

Algoritmene og effektiviteten deres er nøye beskrevet i seksjon A.3 pa side 55.

5.2.5 Tester, Infrarød

Enkle tester av bildeanalysemetoden har blitt utført for ett bilde3 tatt med infrarødt kamera.Se figur A.8(a) pa side 62 for orginalbildet. Bildet kommer fra http://www.dbu.de/pro/projekt33.html og er tillatt a publisere fritt.

Tester av de to siste stegene i formgjenkjennings-prosessen har ikke blitt utført. Det er fordiat for a gjøre det siste steget er det nødvendig a ha data om hvordan radyrkalver ser ut i etbilde tatt med den aktuelle sensortypen, og det er ikke mulig a teste det siste steget uten autføre det nest siste steget først.

3Det eneste som var tilgjengelig

http://www.dbu.de/pro/projekt33.html

http://www.dbu.de/pro/projekt33.html


Metoden har blitt testet pa varianter av bildet med forskjellig støy og bildestørrelser. Bildenesom metoden ble prøvd pa var av størrelsene 360 × 270, 256 × 196 og 128 × 96. Støyen somble brukt var additiv, gaussisk støy med forventning 0 og standardavvik 0, 20, 40 og 80, hvor0 er utgangspunktet (orginalbildet).

Alle kombinasjoner av støyverdi og bildestørrelse ble brukt, og det er dermed 12 resultatbilder.Bildet er i pseudocolour, verdiene i bildet har blitt gitt forskjellige farger for a gjøre det letterea tolke bildet for mennesker. Dette gjør det ikke lettere a tolke bildet for en datamaskin,tvert om. Som første steg i prosesseringen ble bildet derfor redusert fra 3 hovedfarger (rød,grønn og bla) til et monokromt bilde med intensitetsnivaene 0 til 255. Dette ble gjort etterformel 5.2, som gir gode resultater fordi de varmeste omradene er gule (rød+grønn) og røde,og bakgrunnen er bla. Vi trekker bakgrunnen (bla) fra de varmeste (middels og mest varme)omradene i bildet ved a trekke blabildet fra rødbildet, og bruker resultatbildet til a legge pa delitt mindre høye temperaturene til det grønne bildet, som har de aller høyeste temperaturene(pa grunn av at grønn inngar i gul, og gul er varmest i bildet).

f(bilde) = 0.33 · (bilder − bildeb) + 0.67 · (bildeg) (5.2)

Resultatet av ligning 5.2 pa bildet i figur A.8(a) pa side 62 vises i figur A.8(b) pa side 62.

Deretter ble bildet tersklet. Resultatet vises i figur A.8(c) pa side 62. Deretter ble bildetmorfologisk lukket. Resultatet vises i figur A.8(d) pa side 62.

Vi ser at det morfologisk lukkede bildet er svært likt det tersklede bildet. Det er fordi det ikkeer spesielt mange sma trekk i dette bildet, det er i hovedsak bare den ene store radyrkalven.Hvis det hadde vært andre, sma varmekilder, eller mer støy i bildet, ville vi sett at denmorfologiske lukningen fjernet deler av eller hele bidragene fra disse. Vi far ogsa at sma trekklangs kanten til radyrkalven fjernes, slik at vi star igjen med bare hovedkonturen. Dette erviktig for neste steg i prosessen.

Resultatbildene for alle oppløsninger og støyniva vises i figurene A.10 pa side 64 til ogmed A.12 pa side 66.

Effekten av støy

Støy er et vanlig problem med avbildningsutstyr. Det er en markant prisforskjell mellomutstyr med merkbar støy og det uten. Fordi vi her ønsker a bruke billig, enkelt utstyr, erdet interessant a se hvor resistent metoden er ovenfor støy. Det vil være en generell test avmetoden – under hvor darlige forhold greier den a operere?

Testene viser at vi far gode resultater pa alle bilder, med additiv, gaussisk, støy med standard-avvik opp til og med 40. Med svært høy støy (standardavvik 80) ble formen av radyret ivarierende grad brutt opp, men noen av egenskapene var ogsa da bevart, som nær kuleaktigform, og arealet. For effekten av s.a. 80 ved 360× 270, se figur A.9(a) pa side 63. For effektenav s.a. 80 ved 128× 96, se figur A.9(b) pa side 63.


Effekten av bildestørrelse

Detaljnivaet eller oppløsningen pa sensorer er, som støy, ogsa forskjellig i billig og dyrt utstyr.Vi ønsker a bruke utstyr med lav oppløsning, bade for a spare penger, men ogsa for a reduserereminnekravet til mikrokontrolleren (se seksjon 5.2.2 pa side 32).

Med synkende bildestørrelse synker detaljnivaet, og effekten av støy øker, i og med . at etpunkt i bildet utgjør en større andel enn i et større bilde. For det minste bildet (128 × 96),med noe støy (standardavvik 20), forsvinner nederste delen av bakbeina til radyret, mensde er synlige pa alle støynivaene i det mellomstore bildet (256 × 192). Utifra testene ser128× 96 ut som et magert grunnlag a gjøre avgjørelser pa, mens 256× 192 er akseptabelt foradditiv gaussisk støy med standardavvik pa opptil 40 intensitetsverdier, som er mye støy (sefigur A.9(c) pa side 63), med 255 intensitetsverdier i bildet.

Oppsummering av testene

Metoden ble testet pa 12 varianter av et sensorbilde. Bare den komplette segmenteringen bletestet, pga. manglende tilgang pa bildedata. De 12 variantene skilte seg fra hverandre meda ha forskjellig støyniva og størrelse. Variantene ble dannet ved simulering av støy og lineærskalering av bildet. Testene viste at metoden i alle tilfeller plukket ut radyret fra bildet, ogsai det ekstreme tilfellet med svært lite bilde (128×96) og svært mye støy (80 i standardavvik).

Utførelse av testene

Testene ble utført ved hjelp av bildebehandlingspakken Xite versjon 3.444 fra universitet iOslo og programmet Matlab versjon 13SP1 5. Matlab (“Matrix laboratory”) ble brukt tila gjøre matematisk morfologi pa bildene. Spesialskrevne programmer ble brukt for a gjørebildeoperasjonene ved hjelp av Xite og Matlab. Se seksjon A.1 pa side 45 for programmene.

Bildefilene og de spesialskrevne programmene er tilgjengelige pa internettadressenhttp://www.idi.ntnu.no/~perchrh/roeproject.zip for fri bruk.

5.2.6 Tester, vanlig lys

Tester av metoden pa vanlig lys bilder ble ogsa gjennomført. Ogsa her var det problemer meda fa tak i skikkelige testbilder. Det ble antatt at i de aktuelle bildene vil store omrader grønt(grønt gress) dominere. Det gitt, er bildet i figur A.13(a) pa side 67 representativt, og derforaktuelt a teste metoden pa. Tester har blitt gjennomført pa dette bildet.

Første steget ble endret fordi et vanlig bilde har ikke pseudo-colour, som det infrarøde bildethar, og radyrets farger er annerledes i et infrarødt og et vanlig bilde. Som med det infrarødebildet ble en betraktning rundt bakgrunn og sterke kanter brukt. Av de tre fargebandene ibildet, rød, grønn og bla, ble to av fargebandene, rød og grønn brukt. I det grønne laget blebildepunkter der grønn farge var dominerende fjernet (vi er ikke interessert i bakgrunnen,

4http://www.ifi.uio.no/forskning/grupper/dsb/Programvare/Xite/5http://www.mathworks.com/products/matlab/

http://www.idi.ntnu.no/~perchrh/roeproject.zip

http://www.ifi.uio.no/forskning/grupper/dsb/Programvare/Xite/

http://www.mathworks.com/products/matlab/


som vi har antatt er grønn). I det røde ble bildepunkter med lavere intensitetsverdi enn 1606

fjernet. Denne operasjonen fjernet alt annet enn konturen av radyret (kanten) fra bildet.

Resultatbildene av disse to operasjonene ble gjort om til et nytt bilde ved en affin lineær-kombinasjon, som vist i ligning 5.3, analogt med ligning 5.2 pa side 35. h er funksjonen somfjerner bildepunkter med laver intensitetsverdi enn 160.

f(bilde) = 0.10 · g(bilder) + 0.90 · h(bildeg) (5.3)

Resultatet av ligning 5.3 pa bildet i figur A.13(a) vises i figur A.13(b) pa side 67. Deretterble bildet filtrert med at hvert bildepunkt fikk gjennomsnittsverdien av de atte naboene sinverdi. Resultatet vises i figur A.13(c) pa side 67. Deretter ble bildet tersklet. Resultatetvises i figur A.14(a) pa side 68. Deretter ble bildet morfologisk apning. Resultatet vises ifigur A.14(b) pa side 68. Det viste seg at det var bedre a gjøre morfologisk lukking ennapning pa dette bildet pa grunn av at nar gresset delvis dekker radyret, vil bildet av radyretbli oppstykket, og lukning kan sla sammen regioner som er nær hverandre.

Sammenlignet med det infrarøde bildet ser vi at formen til radyrkalven blir mer stykket opppa grunn av gress som dekker den. Nar kalven ligger nede vil større mengder gress dekkeden. Det foreslas derfor a ha et løsere krav enn konnektivitet rundt hva som teller som enregion for de to siste punktene i algoritmen for a komme rundt dette problemet. Istedenforkan nærhet implisere samme region. Grensen for hva som er nært settes til sa stor avstanddet kan være mellom to punkter pa en radyrkalv i slike bilder som vi analyserer. Dette gjøresi det nest siste steget i metoden helt til slutt.

5.2.7 Kostnad

Dette er et overslag pa kostnaden7 av utstyret. Utviklingskostnad tas ikke i betraktning.

Kostnad mikrokontroller: 98.50 NOK hos Arrow Norway AS

Kostnad alarm: 139 NOK for lyset hos Clas Ohlson (art nr. 32-7716-3) og 39 NOK forsummeren8 (22-572)

Kostnad kamera/sensor: Varierer med sensortype.

• Infrarød: Raytek MP50-1M : 3600$

• Optisk: Logitech QuickCam Messenger : 239 NOK hos mShop (art nr. 961260-0914)

Kostnad monteringsstang og sammenkobling: Anslatt til 400 NOK

Total kostnad: Anslatt til a være 820 NOK for prototypen av optisk variant. Prototypenantas dyrere enn en eventuell kommersiell løsning. Hvis det regnes 20% prisreduksjon mellomprototypen og kommersiell løsning, blir kostnaden til delene per enhet 655 NOK.

Tilsvarende for den infrarøde enheten blir kostnaden med en dollarkurs pa 7.0 omtrent 21000NOK.

6Verdien ble funnet eksperimentelt7Prisene er fra uke 12, 20048En summer er en enhet som lager en summelyd. Denne lager en høy summelyd med høy frekvens


5.2.8 Montering

Sensorstang

Sensorene monteres slik at nar forhøster-maskinen kjører i rette linjer opp og ned langs akeren,dekker sensorene neste linje som forhøsteren skal høste fra. Det gjøres ved a feste sensorenevinkelrett ut fra draget til forhøsteren. Se figur 3.2(b) pa side 17.

Kamera

Kamera monteres slik at det dekker en sirkel pa bakken som har samme diameter som breddenpa draget. Kameraet henges opp over bakken i et lite stilas, slik at det peker pa neste linje somforhøsteren skal høste fra. Kameraet ma ikke riste, det gir uklare bilder. Kameraet monteresi en ramme som er slik at den alltid lar kameraet peke rett ned etter tyngdekraften, ogbegrenser de uregelmessige forflytningene av kameraet som skjer pa grunn av at forhøsterenrister nar den kjører. Det bør ogsa være en kjegleformet skjerm rundt kameraet, som hindrerat kameraets linse ikke blir truffet av flygende gress under kutting. Se figur 5.14.

Figur 5.14: Montering av kamera. Bildet er basert pa det i figur 3.2(b) pa side 17.

5.2.9 Konklusjon

Testene av metoden ga gode resultater, men er ikke tilstrekkelig grunnlag til a gi en generellkonklusjon. Ved svært høy støy (uavhengig gaussisk støy m/standardavvik 80, tilsvarendedrøye 30% av maksimalt sensor utslag), ble kanten og det indre av radyret brutt opp, noe somteoretisk sett kan føre til feilklassifisering, men forventes a ha liten betydning ved vektleggingav arealet til radyret i bildet i gjenkjenningsprosessen. Ved bruk av vanlig kamera (synlig lys)vil gresset som dekker radyrkalven føre til at formen til kalven brytes opp. Dette kan løsesved a sla sammen regioner som ligger tilstrekkelig nært hverandre.

Metoden er i prinsippet uavhengig av sensortype, men prosessen for a danne bilder egnetfor bildeanalyse ma nødvendigvis variere med typen bilde, som er gitt sensortypen. En godmetode for a danne egnede bilder fra infrarødt kamera som viser temperatur i pseudocolourble funnet, og for vanlig lys der bakgrunnen er grønt gress.

5.3. DISKUSJON 39

Prisen pa en enhet som implementerer metoden avhenger i stor grad av sensorvalg. Infrarødtavbildningsutstyr er mer kostbart enn vanlig kamera. Dette gjør at vanlig kamera anbefalesfremfor infrarødt, for bruk ved metoden. Ved bruk av infrarødt kamera ble kostnaden avdelene estimert til a ligge rundt 21000 NOK og ved vanlig kamera ble prisen estimert til aligge rundt 650 NOK.

5.3 Diskusjon

For a kunne avgjøre hvilken av de to foreslatte løsningene som er best egnet for videre utviklingvil de ulike usikkerhetsmomentene, styrker og svakheter her settes opp mot hverandre.

I kravene til løsningen som ble beskrevet i kapittel 4 pa side 19, er pris et sentralt tema. Beggede to foreslatte løsningene vil ligge godt innenfor den prisgrensen, bortsett fra at ved brukav infrarødt kamera, vil prisen ga over grensen. Hvis vi derfor tar utgangspunkt i at det erden optiske løsningen som velges, har vi to tilnærmet likeverdige løsninger som begge antasa ligge i størrelsesorden 1000- 2000 kr for en ferdig prototyp. Prisene er basert pa overslag.Prisen vil kunne bli mindre dersom det hele blir masseprodusert.

For a oppna aksept blant kundene, er det nødvendig med et system som er lett a installerefor brukeren og som krever lite vedlikehold og ettersyn. Her vil den mekaniske løsningen havisse fordeler over kameraløsningen. Dette fordi denne er tenkt realisert som en separat enhetsom skal kunne kobles til en traktor ved behov, og som kun vil trenge en strømforsyning ogmulighet for tilkobling av alarm inn i førerhuset til traktoren. Vedlikehold av innrettningenvil være som for slamaskinen. Dersom en sensormodul ødelegges er det meningen at denneenkelt skal kunne byttes ut, til en svært billig pris. Kameraløsningen vil derimot sette krav tilat kameraets linse rengjøres hyppig for gress og annet smuss. Dette krever dertil egnet utstyri form av egnede rensevæsker og pussekluter. For begge løsninger gjelder det ellers at de skalkunne installeres pa traktoren ved hjelp av det verktøy som naturlig er tilstede pa traktoren.Dersom noe gar i stykker pa kameraløsningen vil det ikke være noe annen løsning pa detteenn a skifte ut hele kameraet, mens det for den mekaniske løsningen vil være lettere a gjørereparasjoner.

Da innretningen skal brukes i et utsatt arbeidsmiljø, kreves det at den er robust. Ogsa padette punktet vil den mekaniske løsningen stille med fortrinn da den kan designes slik atrobusthet er mulig i mye større grad enn det vil være mulig for kamera. I tillegg vil den imye mindre grad være pavirket av klimaforhold. Dette fordi kameraets suksessrate vil væreavhengig av faktorer som temperatur ved bruk av infrarødt avbildningssystem, og lysforhold,vind og take ved bruk av ordinært kamera. Spesielt vind vil her være et problem, da gressetkan legge seg over radyrkalven og pa denne maten okkludere kalven. Den fulle effekten avdette fenomenet er ikke kjent, men i det verste tilfellet vil kalven kunne bli fullstendig dekketav gress og derfor ikke oppdaget av kameraet.

For begge løsninger er et stort usikkerhetsmoment hvorvidt de vil fungere i praksis. Bildeanalyse-løsningen har gitt gode resultater i testene som er utført, men mangelen pa gode bilder somillustrerer hvordan en radyrkalv i akeren vil arte seg sett ovenfra blant høyt gress, begrensermuligheten til a konkludere pa grunnlag av testene. For den mekaniske løsningen er det storeusikkerhetsmomentet hvorvidt denne vil være i stand til a motsta trykket fra gresset, men


samtidig sla ut under trykket fra en radyrkalv. Dette antas a være et økende problem vedøkende hastighet, og det er ønskelig at utstyret fungerer i opptil 20 km/t. Det er lagt til fleremekanismer pa innrettningen som skal begrense trykket fra gresset, men kun forsøk ute i felteller i gode simulatorer vil avsløre hvordan dette potensielle problemet eventuelt arter seg.

Kapittel 6

Konklusjon

Denne rapporten har vist at det er et reelt problem at radyrkalver blir drept av landbruks-maskiner under slatten.

I Norge er problemets omfang lite relativt til i Sentral-Europa, men undersøkelser tyder paat det bare i Østfold fylke kan være anslagsvis 430 radyrkalver som blir drept av slamaskinhvert ar.

Det er funnet at radyrkalver i foret kan utgjøre et potensielt problem, i form av sykdommer,som for eksempel husdyr som rammes av botulisme. I tillegg er det funnet at enkelt bønderopplever det som meget ubehagelig a fa radyrkalver i slamaskinen.

Tidligere foreslatte løsninger ble evaluert, og den ledende løsningen viste seg a ha viktigebegrensninger. Derfor ble det utarbeidet to nye forslag til løsning pa problemet. Begge disseer prismessig gunstige og har ikke de begrensningene den nevnte ledende løsningen har, menhar noen usikkerhetsmomenter rundt funksjonalitet i praksis. Det er derfor nødvendig med enutprøvning av en prototype av utstyret i en aker, før det er mulig a anbefale en av løsningene.

41

42 KAPITTEL 6. KONKLUSJON

Bibliografi

AMS, A. M. (2001), ‘Diode-rectifier’.http://www.americanmicrosemi.com/tutorials/diode.htm.

Andersen, R., Duncan, P. & Linell, J. (1998), The European Roe Deer: The Biology of Success,Scandinavian University Press.

Angel, E. (2003), Interactive Computer Graphics, 3. edn, Addison-Wesley.

Atmel Corporation (2004), ‘Atmel at91r40008 datablad’.http://atmel.com/dyn/products/datasheets.asp?family_id=605.

Cederlund, G. & Liberg, O. (1995), Radjuret: viltet, ekologien och jakten, Svenskajagareforbundet.

Danilkin, A. (1996), Behavioral Ecology of Siberian and European Roe Deer, Chapman & Hall.

Fickel, J. & Reinsch, A. (2000), ‘Mircrosatellite markers for the european roe deer (capreoluscapreolus)’, Molecular Ecology 9(7), 994–995.

for storfe, H. (2003), ‘A, b, c, d-sjukdommer’.http://storfehelse.tine.no/dokumenter.cfm?kat=3&dok=148.

Frostad, L. & Andersen, H. (2003), ‘Botulisme’.http://heste-hjelpen.no/botulisme.htm.

Gonzalez, R. & Woods, R. (2002), Digital Image Processing, 2. edn, Prentice Hall.

Green, C. (1998), ‘Reducing mortality of grassland wildlife during haying and wheat-harvesting operations’, Oklahoma State University Forestry Publications F-5006.

Harris, S., Morris, P., Wray, S. & Yalden, D. (1995), ‘A review of british mammals: populationestimates and conservation status of british mammals other than cetaceans’.http://www.jncc.gov.uk/Publications/review_britishmammals/areviewofbritishmammalsall.pdf.

Haschberger, P., Bundschuh, M. & Tank, V. (1996), ‘Infrared sensor for the detection andprotection of wildlife’, Optical Engineering 35(3), 882–889.

Jadgshutz-Verband, D. (2003), ‘Jahresjagdstrecken bundesrepublik deutschland’.http://www.jagd-online.de/seite.cfm?020105.

Jarnemo, A. (2002), ‘Roedeer (capreolus capreolus) fawns and mowing - mortality rates andcountermeasures’, Wildlife Biology 8(3), 211–218.

43

http://www.americanmicrosemi.com/tutorials/diode.htm

http://atmel.com/dyn/products/datasheets.asp?family_id=605

http://storfehelse.tine.no/dokumenter.cfm?kat=3&dok=148

http://heste-hjelpen.no/botulisme.htm

http://www.jncc.gov.uk/Publications/review_britishmammals/areviewofbritishmammalsall.pdf

http://www.jncc.gov.uk/Publications/review_britishmammals/areviewofbritishmammalsall.pdf

http://www.jagd-online.de/seite.cfm?020105

44 BIBLIOGRAFI

J.J.Brehm & W.J.Mullin (1989), Introduction to the structure of Matter, John Wiley andSons.

Kaluzinski, J. (1982), ‘Roedeer mortality due to mechanization of work in agrocenoses’, ActaTheriologica 27, 449–455.

Kittler, L. (1979), ‘Wildverluste durch den einzats landwirtschaflicher maschinen nacheiner erhebung aus dem jagdjahr 1976/77 in nordrhein- westfallen’, Zeitschrift furJagdwissenschaft 25, 22–32.

Kuusi, M. (1998), ‘Botulisme’.http://www.tidsskriftet.no/tsweb/forf/kuusimvi.html.

Kuusi, M., Hasseltvedt, V. & Aavitsland, P. (1998), ‘Botulisme i norge 1975- 97’, Meldings-systemet for smittsomme sykdommer, MSIS 9.

Micron Corporation (2004), ‘Micron mt9c133p11stc datablad’.http://download.micron.com/pdf/datasheets/imaging/MT9C133_DS.pdf.

Mitchell, A., Amori, G. & et al. (1999), The Atlas of European Mammals, Academic Press.

Morner, T., Artois, M. & Duff, J. (2001), ‘News from europe. wildlife diseases in europe in2001’.

Norsk zoologisk forening (2002), ‘Pattedyratlas’.http://www.zoologi.no/patlas/pat_kart.htm.

Office national de la chasse (1991), ‘Impact du machinisme agricole sur la mortalite des faonsde chevreuil’, B.M. Office national de la chasse 155, 19–22.

Pukler, M. G. V. (2003), ‘Funf kitze ausgemaht’, Zeitschrift fur Jagdwissenschaft 10, 76–77.http://www.lilli-rehkitz.wildtier.de/download/wuh.pdf.

Skov- og Naturstyrelsen (2003), ‘Flere radyr end nogensinde’, Nyhedsbrevet Skov og Natur 14.http://www.skovognatur.dk/nyheder/nyhedsbrev/skov_14_2003.htm.

Sonka, M., Hlavac, V. & Boyle, R. (1999), Image Processing, Analysis, and Machine Vision,2. edn, Thomson Publishing inc.

Traktor/Transporter, F. (2000), ‘Testberichte 2000’.http://www.sar.admin.ch/fat/d/publi/tbon/putb2000.html.

Vik, G. & Nielsen, B. D. (2000), ‘Rundballer, hest og botulisme’.http://www.rimfakse.no/article/view/20708.html.

Wilson, C. (2003), ‘Current and future deer management options’.http://www.defra.gov.uk/corporate/consult/wild-deer/management-options.pdf.

Internett-adressene eksisterte den 2. mai 2004, men er dessverre ikke garantert a eksistere ifremtiden.

http://www.tidsskriftet.no/tsweb/forf/kuusimvi.html

http://download.micron.com/pdf/datasheets/imaging/MT9C133_DS.pdf

http://www.zoologi.no/patlas/pat_kart.htm

http://www.lilli-rehkitz.wildtier.de/download/wuh.pdf

http://www.skovognatur.dk/nyheder/nyhedsbrev/skov_14_2003.htm

http://www.sar.admin.ch/fat/d/publi/tbon/putb2000.html

http://www.rimfakse.no/article/view/20708.html

http://www.defra.gov.uk/corporate/consult/wild-deer/management-options.pdf

http://www.defra.gov.uk/corporate/consult/wild-deer/management-options.pdf

Tillegg A

Vedlegg

A.1 Programmer

A.1.1 Shellscript

Benytter seg av programmer fra bildepakken Xite.Bruk: bash scriptnavn bildenavn <standardavvik til støy>

#!/ bin / sh

i f [ $# == 2 ]then

r e s u l t d i r=r e s u l t s#basename i s f i lename−n o i s e l e v e lbase=‘echo $1 | cut −d . −f 1‘−$2

mkdir −p $ r e s u l t d i r

b i f f c opy −band 1 $1 /tmp/ red . b i f fb i f f c opy −band 2 $1 /tmp/ green . b i f fb i f f c opy −band 3 $1 /tmp/blue . b i f f#add noi seaddGauss /tmp/ red . b i f f /tmp/ colortmp . b i f f 0 $2mv /tmp/ colortmp . b i f f /tmp/ red . b i f faddGauss /tmp/ green . b i f f /tmp/ colortmp . b i f f 0 $2mv /tmp/ colortmp . b i f f /tmp/ green . b i f faddGauss /tmp/blue . b i f f /tmp/ colortmp . b i f f 0 $2mv /tmp/ colortmp . b i f f /tmp/blue . b i f f#ca l c u l a t e f image , f = ( red band − b l u e band ) ∗0.33 +0.67∗ green bands i g nD i f f /tmp/ red . b i f f /tmp/blue . d i f f /tmp/ d i f f . b i f faddw −w1 0.33 −w2 0.67 −o f f s e t 0 . 0 −t r e s /tmp/ d i f f . b i f f /tmp/ green . b i f f /tmp/$

base−combined . b i f fthresRidCal /tmp/$base−combined . b i f f /tmp/$base−combined−t . b i f f#ca l c u l a t e median imagemedian /tmp/$base−combined−t . b i f f /tmp/ foo . b i f f 3 3mv /tmp/ foo . b i f f /tmp/$base−combined−t . b i f f#conver t imagesb i f f 2 t i f f /tmp/$base−combined . b i f f /tmp/$base−combined . t i f f

45

46 TILLEGG A. VEDLEGG

b i f f 2 t i f f /tmp/$base−combined−t . b i f f /tmp/$base−combined−t . t i f fconvert /tmp/$base−combined . t i f f $ r e s u l t d i r /$base−combined . pngconvert /tmp/$base−combined−t . t i f f $ r e s u l t d i r /$base−combined−t . png#clean up temporary f i l e srm /tmp/∗ . t i f f /tmp/∗ . b i f f

exitf i

A.1.2 Matlabkode

i=imread ( ’ b i l d e . t i f ’ ) ;im=bwmorph( i , ’ open ’ ) ;imwrite ( i , ’ mor f e tb i l d e . t i f ’ ) ;

A.1.3 Simulert kjøring

#include <s t d i o . h>#include <s t d l i b . h>

int main ( )

double T=0;double mem=200;double N= 352 ;double M= 288 ;double K1= 5∗5 ;double K2= 3∗3 ;double cache = 20 ;double D= 256 ;double f= 50 ;double R = 30 ;double F = 4 ;double t [ 6 ] ;int i ;

t [0 ]= 4+5∗N+1∗M∗N∗mem+5∗M+N+5∗M∗N∗K1+1∗M∗N∗K1∗( ( 0 . 2∗mem) + 0.8∗ cache )+ K1∗mem;t [1 ]= 75∗mem + 90+7∗M∗N+4∗D;t [2 ]= 3+6∗N+4∗N∗M+2∗M∗N∗mem;t [3 ]= 2∗(4+5∗N+1∗M∗N∗mem+5∗M+N+5∗M∗N∗K2+1∗M∗N∗K2∗( (0 . 33∗mem) + 0.8∗ cache ) )+ 2∗

K2∗mem;t [4 ]= 2+4∗M∗(2+(4+2∗(6+5+5∗ f +0.6∗5∗mem) ) ∗N)+30+10∗ f ;t [5 ]= 6∗(R+1)∗mem + 2+4∗2∗R∗F+2∗ f ;

for ( i =0; i< 6 ; i++)p r i n t f ( ” Steg %d : b idro med %f sekund\n” , i , t [ i ] /2 e9 ) ;T+=t [ i ] ; T/=2e9 ;p r i n t f ( ” Tota l t %f sekund\n” , T) ;

return 0 ;

A.2. BESKRIVELSE AV DLR WILDRETTER 47

A.2 Beskrivelse av DLR Wildretter

Deutsche Zentrum fur Luft- und Raumfahrt (DLR) har utviklet en detektor som oppdagervilt som ligger gjemt i graset.

Detektoren er basert pa at selv om viltet er vanskelig a oppdage med det blotte øye nardet ligger gjemt i graset, vil det som regel være varmere enn omgivelsene. Dette betyr atdet sender ut mer infrarød straling (varmestraling) enn graset omkring. Dette valgte DLR autnytte, og baserte derfor sin løsning pa sensorer for infrarød straling.

A.2.1 Litt om infrarød straling

For a forsta prinsippet bak varmesensorer er det nødvendig med en grunnleggende kjennskaptil infrarød straling. Infrarød straling har vært kjent i over 200 ar. Det kjennetegnes ved atdet er en form for stralingsenergi med en bølgelengde som er lengre enn synlig lys. En greianalogi for a forsta bølgelengde er vist i figur 1 A.1.

Figur A.1: Illustrasjon av bølgelengde-konseptet

Dersom du star pa stranda og ser utover havet, vil du kunne se toppene pa de innkommendebølgene. Avstanden mellom to etterfølgende bølgetopper kalles bølgelengden, og betegnesofte som lambda (λ). Dersom avstanden mellom to bølgetopper halveres, se nedre del avfigur A.1, ville bølgene treffe stranda dobbelt sa ofte. Med andre ord ville vi ha fatt endobling av frekvensen, dette uttrykkes vanligvis med at frekvensen er invers proporsjonalmed bølgelengden, f = v

λ . Infrarød straling er bølger med bølgelengder mellom 0, 78µm og100µm.

Infrarødt lys kan sees pa som varmestraling da det er stralingsenergi som gar over til varme idet stralingen treffer et fast legeme. Alle faste legemer med temperatur over det absolutte null-punkt2, emiterer termisk straling. Jo høyere temperatur legemet har, jo kortere vil bølgelengden

1Figuren kommer fra nettstedet “Carl’s Electronic Kits”, http://www.electronickits.com.2-273.15 grader celcius

http://www.electronickits.com


bli.

A.2.2 Detektering av infrarød straling

Dersom det er ønskelig a bruke infrarøde detektorer, finnes det tre varianter som kan brukes,kvantedetektorer, pyroelektrisk detektor og en sakalt thermopile. Førstnevnte vil i var sammen-heng være uaktuell bade av tekniske grunner som problemer med kjøling og av prismesigegrunner. En sakalt Thermopile har vært prøvd ut (Haschberger et al. 1996), men ble ikkefunnet god nok, da den krevde en minimum temperaturforskjell mellom objektet som skullefinnes og omgivelsene pa mer enn 5 grader, selv med optimalt designet elektronikk. Derforble isteden er pyroelektrisk detektor benyttet i “Wildretter”.

Den pyroelektriske detektoren benytter seg av en sakalt pyroelektrisk effekt. Denne kjenne-tegnes ved at dersom et bestemt materiale skifter temperatur, produseres det litt elektrisitet.En pyroelektrisk krystall er et eksempel pa et slikt materiale. Dersom en slik krystall har værti den samme temperaturen over en viss tid, vil det ligge en viss spenning mellom krystalletselektroder, se figur A.2. Nar krystallets temperatur skifter, vil en spenning produseres paelektrodene pa krystallet.

Figur A.2: Pyroelektrisk infrarød sensor

Den infrarøde sensoren bestar to krystaller som er koblet sammen med motsatt polaritet medkun 1mm mellomrom. Disse krystallene er star bak en linse som beskrevet i seksjon A.2.4.Se figur A.5 pa side 52. Utgangseffekten fra krystallene er svært lav. Derfor er det som vist3

i figuren koblet til en felt-effekt transistor (FET), for a øke utgangseffekten. En FET virkerslik at svært sma endringer i inngangsspenningen pa FET transistorens port.

A.2.3 DLR Wildretter

DLR hadde satt to krav til sin løsning (Haschberger et al. 1996). Det første var at sensorenmatte være i stand til a oppdage vilt som la skjult i varierende omgivelser i eng, basert pa

3Kalles Gate i figuren


forskjell i infrarød straling. Det andre kravet var at utstyret matte kunne bæres og brukes aven person til fots og i tillegg kunne monteres pa traktor med slamaskin eller forhøster.

I likhet med synlig lys kan ikke infrarød straling passere gjennom gras eller andre massiveobjekter. Dette betyr at sensoren ma ha direkte synskontakt med viltet. DLR valgte derfora montere flere sensorer langs en horisontal stang, for at sensorene skal kunne se rett ned igraset som mulig (se figur A.3). Pa denne maten vil det bli minst gras mellom sensorene ogviltet. Dette er ogsa viktig for a øke treffsikkerheten til sensoren og for a unnga falsk alarm.Spesielt er dette viktig utover dagen nar væsken i graset blir varmet opp av sollys. Malingerhar vist at tidlig om morgenen er temperaturforskjellen mellom pattedyr og gras fra 4K til7K mens den er litt lavere for fugler (Haschberger et al. 1996). Sa lenge det er overskyet ogikke direkte sollys vil denne temperaturforskjellen holde ganske konstant utover dagen, menpa varme dager med sol, vil graset absorbere sollyset og sende dette ut igjen som infrarødstraling. Dette gjør at viltet vil bli fullstendig usynlig for sensorene, pa grunn av sa myebakgrunnstraling i den samme delen av spekteret, og metoden vil derfor fungere darlig.

Et annet viktig trekk ved dette utstyret er at det maler mengde innkommende infrarød stralingog sa sammenligner dette med den mengde som ble malt ved forrige maling. Hvis forskjellenoverstiger en viss, stillbar, grense vil alarmen bli løst ut. Dette gjør at skiftende værforhold ogtemperatur til omgivelsene ikke pavirker detekteringen av vilt i stor grad. Dette hadde værtet mye større problem hvis en istedenfor skulle vurdert faren for vilt i graset utifra totaltinnkommende infrarød straling i en enkelt maling. Et annet problem som derimot dukkeropp ved denne metoden er at en ma velge tiden mellom hver maling med omhu. Hvis detgar for lang tid mellom hver maling i forhold til farten, vil radyrkalven kunne bli passertuten at den blir detektert. Hvis det blir for tette malinger i forhold til farten, vil forskjellen idetektert straling i det radyrkalven kommer inn i den romvinkelen som detektoren dekker bliliten. Dermed kan radyrkalven ogsa pa denne maten unnga a bli detektert. De tyske forskernehar kommet fram til at 50ms mellom hver maling er ideelt for hastigheter mellom 5 og 15km/t. Normal kjørehastighet for traktor med slamaskin vil i de aller fleste tilfeller ligge i detteomradet (Representant fra Felleskjøpet Stjørdal, pers. med.).

Figur A.3: Skisse av detektor


A.2.4 Optikk

I “Wildretter” er det brukt 8 sensorer for a dekke 4m (Haschberger et al. 1996). Det vil siat hver sensor ma dekke 50 cm. I og med at sensorene er plassert 1m over bakken, gir enkelgeometri at sensorene ma minimum ha feltvinkelen (halvvinkel):

α = tan−1

(25cm100cm

)= 14grader = 0, 245radianer

Standard IR-detektorer har feltvinkel mellom 60 og 90 grader. Derfor er det nødvendig med enoptisk innretning for a begrense feltvinkelen (som vist i figur A.5 pa side 52), slik at en unngarforstyrrelser fra bakgrunnsstraling. Dette kan løses med en enkel feltblende, men problemetmed dette er at lysgjennomgangen til systemet reduseres kraftig. En annen mulighet er abruke en samlelinse og plassere IR-detektoren i fokalplanet4 til denne (vist i figur A.4(a) paneste side). Fokallengden kan da beregnes utifra formelen:

f2 =Ad

Ω⇒ f =

√Ad

Ω

der f er fokallengde, Ad er detektorarealet og Ω er romvinkelen. Romvinkelen kan beregnes utfra formelen:

Ω = 2π (1− cos α)

For α = 0,245 radianer gir dette romvinkelen:

Ω = 2π (1− cos 0, 245) = 0, 19sr

IR-detektorene som brukes i den tyske løsningen har et detektorareal pa 2,25 mm2. Ut i fradette kan vi regne ut den maksimale fokallengden samlelinsa kan ha slik:

f =

√Ad

Ω=

√2, 25mm2

0, 19sr= 0, 0035m = 3, 5mm

4Fokalplanet er det planet i rommet der parallelt innkommende straler vil bli samlet av en samlelinse.Avstanden fra linsa til fokalplanet kalles fokallengden, f.


(a) Tradisjonell samlelinse

(b) Multisegment Fresnel-linse

Figur A.4: To typer linser

Samlelinser med sa kort fokallengde vil oftest ha liten diameter, stor transmisjonstap og høypris. Derfor vil dette være et darlig valg. Dette problemet kan løses ved hjelp av Fresnel-linser. En Fresnellinse er et system av ringlinser som fokuserer hver sin stralebunt, slik atdet totale resultatet blir en samlelinse (se figur A.5 pa neste side). En slik linse kjenne-tegnes ved korte fokallengder og at de er atskillig tynnere enn tradisjonelle linser. I den tyskeløsningen er det pa hver detektor brukt en multisegment Fresnellinse, som er bygd opp av 26rektangulære Fresnellinser som hver for seg fokuserer hver sin stralebunt mot detektorarealet.Hvis detektorene er montert i 1m høyde, dekker hvert linsesegment 4cm i kjøreretningen.Linsene har fokallengde 30mm og nar vi i tillegg vet at detektorarealet er 2,25 mm2 kan viregne ut romvinkelen som hvert enkelt linsesegment dekker:

Ω =Ad

f2=

2, 25mm2

(30mm)2= 0, 0025sr

Dette tilsvarer feltvinkelen:

αF = cos−1

(1− Ω

2π

)= cos−1

(1− 0, 0025

2π

)= 0, 028radianer = 1, 62grader

Nar vi i tillegg vet at hver linse bestar av 26 slike linsesegment tilsvarer dette at hver detektordekker over 40 grader i bredden. Denne vinkelen reduseres til 14 grader med en feltblende (se


figur A.5). Ved a bruke en Fresnellinse blir lysgjennomgangen mer enn 3 ganger sa høy sommed en tradisjonell samlelinse.

Figur A.5: Multisegment Fresnel-linse med feltblende

A.2.5 Optisk følsomhet

Pa grunn av at detektormetoden baserer seg pa a studere stralingsprofilen i infrarødspekterettil graseng, er det viktig a se pa den optiske følsomheten til systemet. Den utstralte effektensom blir absorbert av IR-detektoren er gitt ved:

P = AApΩ

λ2∫λ1

Lλ(ε, T )dλ

der AAp er aperturareal, Ω er romvinkel og Lλ er radians5. Aperturarealet er oppgitt til avære 2000 mm2 og romvinkelen er 0,0025 sr. Radiansen til et svart legeme6 er som en følgeav Plancks lov gitt ved (J.J.Brehm & W.J.Mullin 1989):

Lλ (ε, T ) =c1

πλ5

ε

e(c2/kT ) − 1

der λ er bølgelengde, T er temperatur, ε er emissivitet 7 og c1 og c2 er konstanter. Vi kan naløse integralet i uttrykket for den detekterte effekten slik:

L (ε, T ) =

λ2∫λ1

Lλ(ε, T )dλ =

λ2∫λ1

c1

πλ5

ε

e(c2/kT ) − 1dλ =

[− c1

4πλ4

ε

e(c2/kT ) − 1

]λ2

λ1

5Radians er den utstralte effekten fra et flateareal i en viss retning innen en gitt romvinkel, dividert medarealet av flaten sett fra sen gitte retningen.

6Et svart legeme er et legeme som absorberer all innkommende straling og sender stralingen ut igjen narlegemet er i likevekt. Dette er selvsagt idealisert, men vi gjør ingen store feil ved a si anta at frekvensfordelingeni stralingen fra en radyrkalv tilsvarer stralingen fra et svart legeme.

7Emissivitet er forholdet mellom utstralingstetthetene fra et legeme og et svart legeme. Det vil si at for etsvart legeme er ε=1


=c1

4π

ε

e(c2/kT ) − 1

(1λ4

1

− 1λ4

2

)Som vi ser er L(ε,T) na kun avhengig av emissiviteten ε, og temperaturen T. Fordi vi herantar svart legeme er ε= 1. Figur A.6 viser et plott av L(ε=1,T) for temperaturer mellom0C og 40C. Som vi ser er grafen forholdsvis rett og vi gjør ingen stor feil ved a anta atden er lineær. Dermed kan vi si at den deriverte av radiansen i det temperaturomradet vi erinteressert i, er lik stigningstallet til grafen. Ved a lese av fra figuren kan vi ansla dette slik:

∆L (ε, T )∆T

=0, 00775− 0, 004

40W

Ksrcm2 = 94µW

Ksrcm2

Na kan vi uttrykke den deriverte av den absorberte effekten:

∆P

∆T=

∆∆T

AApΩ

λ2∫λ1

Lλ(ε, T )dλ

=∆

∆T(AApΩL(ε, T )) = AApΩ

∆L (ε, T )∆T

Ved a sette inn den beregnede verdien for den deriverte av radiansen og de oppgitte verdienefor aperturareal og romvinkel, kan vi regne ut tallverdien. Men i tillegg ma vi ma vi ta hensyntil transmisjonskoeffisienten, som for dette systemet kan antas a være omtrent 0,7. Da far vi:

∆P

∆T= τAApΩ

∆L (ε, T )∆T

= 0, 7×20cm2×0, 0025sr×94µW

Ksrcm2 = 3, 3µWK

Dette er en utregning med mange antagelser og forenklinger. Likevel kan vi se av svaret at enendring av temperaturen pa 1 Kelvin, fører til en endring av den detekterte effekten som vilvære i størrelsesorden µW.

Figur A.6: Radians som følge av temperatur

A.2.6 Elektronikk og dynamikk

Med den gitte sensoren far vi en tidskonstant pa 0.8 sekunder. Det vil si at fra temperatur-forskjellen oppfanges til den maksimale pa utgangen av sensoren nas, gar det 0.8 sekunder.


Figur A.7 viser hvordan denne dersom sensoren oppdager et sprang i den malte temperaturenpa 11 grader. Dersom radyrkalven befinner seg mindre enn 0,8 sekunder i detektorens syns-omrade, sa vil utgangsspenningen bli svakere jo kortere tid radyrkalven befinner seg undersensoren. Da en tidskonstant pa 0,8 sekunder tilsvarer en hastighet pa mindre enn 0,6 km/t,er dette noe som ma tas hensyn til og handteres tatt i betraktning at vi ønsker at sensorenskal fungere ved 5 - 15 km/t. Variasjoner i utgangsspenning pa grunn av hastigheten tilslamaskinen er funnet(Haschberger et al. 1996) til a være av størrelsesorden en faktor pa2,5 mellom hastigheten pa 5 og 15 km/t. For a kompensere for dette er det nødvendig medanalog elektronikk som skal sørge for at tidskonstanten blir mindre enn 48 ms, dette for atsensoren skal kunne fungere tilfredsstillende i hastigheter opptil 15 km/t. Detektorens tregereaksjonstid kan akselereres ved a øke systemets bandbredde. Dette realiseres ved a ta i brukett høypass filter, noe som delvis kompenserer for detektorens lavpasskarakteristikk. Som mednesten all analog elektronikk vil en forbedring av en egenskap ga pa bekostning av en annen.I dette tilfelle vil det være sensorens sensitivitet ved lave frekvenser som avtar. I praksis vildette bety at deteksjon av radyr ved hastigheter lavere enn 5 km/t vil ha lavere sannsynlighetfor suksess.

Figur A.7: Utgangsspenning UD som følge av stralingstemperatur for ∆T = 11 K

Resultatet er et design som er best egnet ved en hastighet pa mellom 5 og 20 km/t, noesom er i det omrade en traktor med slamaskin forventes a ligge i hastighet i akeren. Vedhastighet over dette vil ikke lenger detektoren klare a oppfange temperaturforandringen rasktnok lenger. Ved hastighet under 3 km/t vil vi ha en svært lav sannsynlighet for suksess.

Wildretter er bygd opp ved hjelp av moduler, hvor hver modul har sin sensor. Data fradisse sensorene sendes til en sammenligner som sjekker om signalet er sterkere enn en vissgrenseverdi. Dersom dette er tilfelle betyr dette at sensorene har oppdaget noe som har entemperatur som skiller seg ut fra omgivelsene. Dette utløser en akustisk og optisk alarm. Itillegg er alle modulene tilkoblet en kontrollenhet som har LED-display som kan vise hvilkenav sensorene som oppdaget noe. Systemet er laget slik at det flere sensorer kan oppdage noesamtidig uten problem.

A.3. ALGORITMER FOR BILDEANALYSE 55

A.2.7 Testresultater hos DLR

Den tyske løsningen har blitt testet av de som utviklet utstyret(Haschberger et al. 1996).Ved testing av utstyret i graseng, ble den handholdte versjonen prøvd ut først. Først bleterskelnivaet pa detektoren justert ved at det ble gradvist justert opp helt til det ikke bleregistrert falske alarmer. De radyrkalvene som ble funnet holdt 22-24 grader, noe som varomkring 6 K høyere enn bakgrunnen. Radyrkalvene ble ogsa funnet selv om de la midt mellomto detektorer. Den traktormonterte utgaven ble testet med en hund som radyrkalv. Her matteterskelnivaet justeres høyere pa grunn av vibrasjoner og støy fra traktor og redskap. Likevelble hunden funnet uten problemer ved en kjørehastighet pa 15 km/t. Na skal det sies athunden var atskillig større enn en radyrkalv, men likevel gir dette en pekepinn pa at utstyretfungerer. Derimot er det avhengig av at utstyret blir brukt om morgenen eller i overskyetvær. Hvis ikke radyrkalven har forskjellig temperatur fra omgivelsene i enga, vil metodenikke virke.

A.3 Algoritmer for bildeanalyse

Her beskrives algoritmene for bildeanalyse, og effektiviteten deres.

A.3.1 Fjerne støy/preprosessere bildet

Sensorbildet har litt eller mye støy, som et resultat av avbildningsprosessen. Det er fleremetoder for a redusere effekten av støy. En enkel mate a gjøre det pa er bruk av medianfilter.Medianfilter er beskrevet i (Gonzalez & Woods 2002). Hvis ingen informasjon om støyens arter kjent, er medianfilteret et godt alternativ. Det glatter ut bildet. Dette reduserer støy fordistøy som oftest er høyfrekvent.

Den beste kjente algoritmen for medianfilter er for tidskrevende for vart formal. Derfor brukesen forenklet variant, som har lignende effekt, nemlig gjennomsnitt.

Algoritmen blir da veldig enkel – for hvert punkt i bildet, la det punktet sin verdi endres til avære en affin sum av gjennomsnittsverdien av punktene i de N nærmeste naboene til punktetog punktet selv.

A.3.2 Finne optimal terskel

Terskling er a lage en svart-hvitt utgave av bildet der objektene er svarte og bakgrunnen erhvit (eller omvendt). Utfordringen ligger i a finne den intensitetsverdien der grensen mellombakgrunn og objekter (forgrunn) gar. Til dette brukes en algoritme av Ridler og Calvard, kalt“Iterative (optimal) threshold selection”, som gjengis nedenfor. Selv om de to distribusjoneneer overlappende, vil algoritmen i mange tilfeller gi et godt (optimalt) resultat i følge (Sonka,Hlavac & Boyle 1999).

1 Assuming no knowledge about the exact location of objects,consider as a first approximation that the four corners of the image contain backgroundpixels only and the remainder contains object pixels.


2 At step t, compute µtB and µt

O as the mean background and object gray-level, respective-ly, where segmentation into background and objects at step t is defined by the threholdvalue T t determined in the previous step.

µtB =

∑(i,j)∈background f(i, j)

#background pixels(A.1)

µtO =

∑(i,j)∈objects f(i, j)

#object pixels(A.2)

3 Set

T (t+1) =µt

B + µtO

2(A.3)

T (t+1) now provides an updated background–object distinction.

4 If T (t+1) = T t, halt, otherwise return to step 2.

Hvor mange gjennomløp av steg 2. til 4. som gjøres avhenger av hvor nært til terskelen verdiensom velges i steg 1. ligger. (Sonka et al. 1999) sier at til vanlig er det nødvendig med 4-10gjennomløp.

For var bruk trenger vi at denne prosessen gar raskest mulig, og vi har jobbet med a redusereantall gjennomløp. Det har vi lykkes med, og den nye prosessen beskrives nedenfor.

Det antas først at med a priori kunnskap om bildene fra sensoren er det mulig a estimere enbedre initialverdi for µB (det vil si nærmere terskelverdien) enn i algoritmen ovenfor, og at detmedfører et lavere gjennomsnittlig antall gjennomløp. Det settes et øvre tak pa antall steg,slik at det ikke er en sjanse for forsinkelser pa grunn av spesielt mange gjennomløp. Dettetaket settes til 6. Som en optimalisering kan estimeringen av initialverdien for µB og førstegjennomløp av steg 2. til 4. forega i hvert bildepunkt etter filtreringen av det bildepunktetunder preprosseringen av bildet. Det gir 5 gjennomløp av bildet. Dette kan optimaliseresytterligere, ved a lagre den kumulative verdien av antall bildepunkter av hver intensitetsverdimultiplisert med intensitetsverdi for alle intensitetsverdier, og i tillegg antallet bildepunktersom har hver intensitetsverdi, og gjøre gjennomløp av tabellen over kumulativ frekvens-sumistedenfor bildet. Det er raskere fordi denne tabellen sin størrelse er lik antall intensitetsnivaer,som her settes til 256 (1 byte). Denne er mindre av størrelse enn alle bilder, unntatt sa smabilder (8 rader og 8 kolonner) at de er uaktuelle for bruk pa grunn av det lave detaljnivaet.

Den nye algoritmen endrer altsa ligning A.1 til ligning A.5 og ligning A.2 til ligning A.6 isteg 2, der tabell[i] er som definert i ligning A.4, og f(s) er intensitetsverdien i koordinat s,og S er bildet. Tabellen over antall er bare en kumulativ sum over alle koordinater i bildetsom har en bestemt verdi, slik at for eksempel antall[0] er antall koordinater med verdien 0og antall[1] er summen av antall koordinater med verdien 0 og alle med verdien 1. MAXVALer antall intensitetsnivaer, indeksert fra 0 og oppover.

tabell[i] =i∑

n=0

n ·∑

s∈S,f(s)=i

fs (A.4)

µtB =

tabell[i]antall[i]

(A.5)


µtO =

tabell[MAXV AL]− tabell[i]antall[MAXV AL]− antall[i]

(A.6)

Som resultat av optimaliseringene sparer vi oss de fem gjennomgangene av bildet, men magjøre en gjennomgang for a lage tabellene, før vi utfører algoritmen, og sa gjøres gjennom-gangen av de tabellene istedenfor bildet.

A lage tabellene “tabell” og “antall” kan gjøres med algoritmen nedenfor:

For alle punkter s i bildet S,la tabell[f(s)]=tabell[f(s)]+f(s);og la antall[f(s)]=antall[f(s)]+1;

For alle indekser t i mengden indekser T, 0 <= t < 256la tabell[t] = tabell[t]*t +tabell[t-1]*(t-1);

og antall[t] = antall[t] +tabell[t-1];

A.3.3 Global terskling

Etter at terskelen er funnet terskles bildet.

Terskling er en enkel operasjon. Algoritmen for terskling av et bilde med terskelen T er: Foralle punkter i bildet, hvis punktet er mindre enn terskelen, sett verdien i punktet til 0, ellerssett den til maksimalverdien.

A.3.4 Morfologisk apning/lukking

Matematisk morfologi handler om a omforme (morfe) en mengde punkter til en annen.Matematisk morfologi er beskrevet i (Gonzalez & Woods 2002). Her gis et kort, forenkletsammendrag.

Morfologisk apning er en operasjon som fjerner sma trekk ved bildet.

Først fjernes sma trekk langs kantene til alle objekter i bildet, og sa blir et lag “smurt pa”igjen langs alle kantene, slik at objektene blir omtrent like store som de var før trekkene blefjernet. Fjerningen (kalt erosjon) og tilbakeleggingen (kalt dilasjon) skjer ved at et struktur-element flyttes over kanten til objekter i bildet. Et objekt kan ses pa som en mengde punkter.Ligning A.7 viser dette matematisk for en mengde A og et strukturelement B.

A B = ∪(B)z|(B)z ⊆ A (A.7)

Vi ser at apningen til A av B er mengden som er unionen av alle transleringer av B som erslik at B translert er inneholdt i A.

Dette kan implementeres ved a først erodere A med B og sa dilatere A med B, som er analogtmed ligning A.7 i følge (Sonka et al. 1999). Disse to stegene beskrives i algoritmen nedenfor,for et binært bilde, som vi har pa dette stadiet pga. tersklingen vi gjorde tidligere.


1 Erodere A med B: For alle punkter som inngar i den indre kanten til A, flytt struktur-elementet B slik at senter i B er i punktet. Sett alle punkter i A som na er dekket av Btil 0.

2 Dilatere A med B: For alle punkter som inngar i den indre kanten til A, flytt struktur-elementet B slik at senter i B er i punktet. Sett alle punkter utenfor A som na er dekketav B til 1.

Strukturelementet kan implementeres som en matrise pa for eksempel 3× 3 elementer. Hvorstor matrisen er bestemmer hvor store trekk som fjernes fra bildet. Matrisen kan besta avbare 0 for erosjon, da skal ethvert punkt som er dekket av matrisa fa verdien av binær ANDmellom punktet i bildet og punktet i matrisa. Tilsvarende kan strukturelementet ha bare 1-ere for dilasjon, og da skal ethvert punkt som er dekket av matrisa fa verdien av binær ORmellom punktet i bildet og punktet i matrisa.

Morfologisk lukking er en operasjon som kobler sammen sma trekk ved bildet til størreenheter. Den er lignende apning, men motsatt pa den maten at erosjon og dilasjon byttesgjøres i motsatt rekkefølge, men ellers er alt likt.

A.3.5 Beregning av egenskaper til regionene

Pa dette punktet i prosessen er regionene kjente, som separerte objekter pa bakgrunnen. Flerestørrelser beregnes fra dem, som grunnlag for avgjørelsen som kommer i neste steg. I listanedenfor er det foreslatt noen beskrivende størrelser som er raske a regne ut. Disse størrelsenekalles deskriptorer. Deskriptorene nedenfor er rotasjonsinvariante. Det vil si at de har sammestørrelse uavhengig av hvilken retning radyret matte være orientert i i bildet.

Vi normaliserer størrelsene for a gjøre dem uavhengig av bildestørrelse. Normaliseringen taren størrelse og gjør den til et tall mellom 0 og 1. Normaliseringen gjøres ved a dele pa antallpunkter i bildet. Normalisert areal og kompakthet regnes for de mest avgjørende egenskapenei denne gjenkjenningsprosessen.

Normalisert areal Antall punkter innenfor kanten til en region

Normalisert kantlengde Lengden til kanten til en region

Forholdstall hoydebredde (lengste delt pa korteste, slik at svaret er mellom 0 og 1)

Normalisert kompakthet kantlengde2

areal

Som en optimalisering kan de regionene som apenbart er for sma (for lite normalisert areal)droppes med en gang, de er uaktuelle.

Algoritmene for dette utelates, da de bare bestar av de enkle uttrykkene over.

I en datamaskin der minnet er mye tregere a aksessere enn det som er lagret i prosessoren(som gjelder de vi i nesten alle tilfeller jobber med), anbefales denne maten a implementerealgoritmene pa, som minimerer antall ganger bildet ma hentes fra minnet.

Binært bilde er input. La besøkte koordinater i bildet fa verdien 2 (i kontrast til andre somhar verdien 0 eller 1). Dermed: For alle koordinater i bildet i radvis rekkefølge nedover, hvis


verdi ikke er 2, undersøk koordinatet. Utvelgelse av koordinater a besøke etter en ikke besøkter funnet bør forega etter Flood fill algoritmen, (Angel 2003). Fortsett slik til hele bildet erprosessert.

Nar et koordinat besøkes, sett verdien av den til 2, og besøk alle naboer nedenfor og vedsiden av koordinatet som ikke har verdien 2, og ikke er en kant. Fortsett slik til alle naboer erbesøkt - da er hele regionen besøkt. Nar et koordinat besøkes, øk arealet med 1. Hvis det eren kant, øk kantlengden med 1 hvis det har to naboer som ikke er kanter, øk den med

√(2)

ellers. Under besøkene lagres ogsa den minste og største verdien av x-koordinatene av allepunkt, og tilsvarende for y-koordinatene.

Dermed er alle størrelsene kjente etter 1 gjennomgang av bildet, og vi kan i etterkant regneut regnestykkene over.

Da flytttallsoperasjoner er mer tidkrevende i en datamaskin enn heltallsoperasjoner, foreslaen optimalisering – heltallet 3 kan brukes som en tilnærming til

√(2) hvis arealet skaleres

med 2 (3/2 '√

(2)). Etter utregningen kan arealet halveres igjen.

A.3.6 Analyse av egenskapene

For hvert objekt i bildet sjekkes det om egenskapene til objektet er forenlige med de et radyrhar. For a gjøre denne testen ma vi vite hvilke egenskaper er radyr har med det aktuelleavbildningssystemet (sensortypen). Hvis slike data er kjent kan de statistiske fordelingene tilarealet av en radyrkalv og andre størrelser regnes ut, og vi kan basert pa dem regne ut entotal sannsynlighet, eller odds, for at et objekt i bildet er et radyr, bare ved a multipliseresannsynlighetene sammen.

Algoritme:For alle regionersannsynlighet=1For alle egenskapersannsynlighet = sannsynlighet · (1− |normalisert(observertverdi− forventning)|)Slutt forSlutt forHvis sannsynlighet > minste grense sa start alarm

En mulig forenkling er a starte alarmen i alle tilfeller dersom det finnes et objekt i bildetsom har stort nok areal. Da vil alarmen ga pa steiner, andre gjenstander og andre dyr som erstore nok, i tillegg til radyr. Det er ikke sikkert at dette er en ønsket egenskap for eventuellekjøpere av systemet, men det virker akseptabelt.

A.3.7 Kjøretid

Det er kritisk viktig at algoritmene er sa raske a kjøre at mikrokontrolleren rekker a bli ferdigmed a undersøke ett bilde før det neste kommer inn, for a fa undersøkt hele omradet. Denneseksjonen tar for seg kjøretiden til algoritmene, først den algoritmiske tidskompleksiteten,gjennom asymptotisk kjøretid, og sa tidsbruk i sekund. Asymptotisk kjøretid viser i hvilkengrad regnearbeidet øker med økende datasett.


Asymptotisk kjøretid for algoritmene og antall gjennomløp av bildet for hver av stegene ibildeanalyseprosessen er beskrevet i tabellen A.1.

Stegnr Kjøretid #gjennomløp1 O(N) 12 O(N) 03 O(N) 14 O(N) 25 O(N) 16 O(1) 0

Tabell A.1: Kjøretid og antall gjennomløp av bildet for hver steg. N er antall bildepunkter.

Totalt sett blir det da 5 gjennomløp av bildet.

Hvor lang tid et gjennomløp av bildet tar avhenger av tre faktorer,

1 Bildets størrelse i antall punkter

2 Overføringshastigheten+aksesstid til minnet til mikrokontrolleren

3 Et bildepunkts datastørrelse

Tiden det tar a prosessere et bilde avhenger altsa av bildets størrelse og overføringstider internti mikrokontrolleren. Dette beskrives analytisk i ligning A.8, hvor t er total tid brukt i millise-kund, N er antall punkter i bildet, A er aksesstiden i millisekund, og O er overføringshastigheteni millisekund per byte, og B er datastørrelsen til et bildepunkt i bytes.

t(N,A, O, B) = N ·A +N ·B

O= N · (A +

B

O) (A.8)

Dette kan forenkles som i ligning A.9, hvor τ er den tiden det tar a hente et bildepunkt.

t(N) = N · (A +B

O) ∼ N · τ (A.9)

Et steg som gjør G gjennomløp av et bilde av N punkter, og for hvert bildepunkt C1

operasjoner, og i forkant og etterkant av gjennomløp av bildet C0 operasjoner, har da det totaleantallet operasjoner #Operasjoner = G·N ·C1+C0. Tiden dette tar er gitt i ligning A.10, hvorZ er tiden det tar a utføre en instruksjon i millisekund, noe som kan variere med instruksjoneni noen prosessorer, derfor er dette bare en tilnærming.

W (N) ∼ G · t(N) +C0

Z(A.10)

Ligning A.10 summert opp for alle stegene, gir den totale tidsbruken. Dette er vist i ligning A.11.

T (N) =∑

i

(Gi · (t(N) +C1,(i)

Z)) +

∑i(C0,(i))

Z(A.11)

A.4. BILDER FRA TEST AV BILDEANALYSEALGORITMER 61

Verdien av τ og Z avhenger av mikrokontrolleren og C0 og C1 avhenger av implementasjonenav algoritmen i tillegg til mikrokontrollerens egenskaper. Det antas videre at τ = 200 · Z

En mate a bestemme kjøretid med høy nøyaktighet pa er a regne ut algoritmenes Kolmogorovtall, som er det minste antall operasjoner som er nødvendig for a utføre algoritmen. Kol-mogorov tall for en MIPS CPU har blitt regnet ut, bade for instruksjoner som aksessererminnet (LOAD og STORE), og andre. Det er antatt at CPUen har minst 20 programmerbareregistre og et hurtiglager (cache). Det antas at masker vil lagres i hurtiglageret etter de harblitt brukt en gang. Se tabell A.2. Variabelnavnene som brukes forklares nedenfor.

K maskestørrelse, Ki er maskestørrelse i steg i

N horisontal dimensjon pa bildet

M vertikal dimensjon pa bildet

mem antall cpusykler (1/Z) det tar a aksessere noe i minnet

cache antall cpusykler (1/Z) det tar a aksessere noe som er i cache

F antall features, egenskap som undersøkes

R antall objekter i bildet

D dybden, antall intensitetsnivaer i bildet

f antall cpusykler en flyttallsoperasjon tar

Stegnr Instruksjoner1 4+5*N+1*M*N*mem+5*M+N+5*M*N*K1

+1*M*N*K1*(0.2*mem + 0.8*cache)+ K1*mem2 75*mem + 90+7*M*N+4*D3 3+6*N+4*N*M+2*M*N*mem4 2*(4+5*N+1*M*N*mem+5*M+N+5*M*N*K2

+1*M*N*K2*(0.33*mem + 0.8*cache)) +2*K2*mem5 2+4*M*(2+(4+2*(6+5+5*f+0.6*5*mem))*N)+30+10*f6 6*(R+1)*mem + 2+4*2*R*F+2*f

Tabell A.2: Kolmogorovtall for bildeanalyse-algoritmene i en MIPS/RISC mikrokontroller

Hvis vi setter inn de kjente størrelsene MN = 352× 288, D = 256, F = 4 og lar mem = 200som tidligere (med τ = 200 · Z), og cache = 20, og K1 = 5 × 5 og K2 = 3 × 3, og antar atf = 50, R = 30, og sa summerer opp, far vi at T = 0.560 Dette er innenfor grensen vi regnetut i kravspesifikasjonen. Programmet for a regne ut kjøretiden er vedlagt i A.1 pa side 45.

A.4 Bilder fra test av bildeanalysealgoritmer

Bildene følger pa de neste sidene.


(a)

Innbilde

(her

:in

frarø

dt)

(b)

Lig

nin

g5.2

pa

side

35

utf

ørt

pa

bilde

A.8

(a)

(c)

Ter

skle

tbilde

(d)

Morf

olo

gis

klu

kket

bilde

Fig

urA

.8:B

ilder

fra

defo

rskj

ellig

est

adie

neibi

ldea

naly

se-p

rose

ssen


(a)

Innbilde

pa

360×

270,st

øy

med

standard

-av

vik

80

(b)

Innbilde

pa

128×

96,st

øy

med

standard

-av

vik

80

(c)

Innbilde

pa

256×

192,st

øy

med

standard

-av

vik

40

Fig

urA

.9:In

nbild

erm

edad

diti

v,ga

ussi

skst

øy.


(a)

Sta

ndard

avvik

0(b

)Sta

ndard

avvik

20

(c)

Sta

ndard

avvik

40

(d)

Sta

ndard

avvik

80

Fig

urA

.10:

Res

ulta

tbild

erm

edbi

ldes

tørr

else

128×

96,og

addi

tiv,

gaus

sisk

støy

med

fors

kjel

ligst

anda

rdav

vik.

Bild

ene

erin

vert

ert

for

avi

sebe

dre

pahv

itt

papi

r.


(a)

Sta

ndard

avvik

0(b

)Sta

ndard

avvik

20

(c)

Sta

ndard

avvik

40

(d)

Sta

ndard

avvik

80

Fig

urA

.11:

Res

ulta

tbild

erm

edbi

ldes

tørr

else

256×

192,

ogad

diti

v,ga

ussi

skst

øym

edfo

rskj

ellig

stan

dard

avvi

k.B

ilden

eer

inve

rter

tfo

ra

vise

bedr

epa

hvit

tpa

pir.


(a)

Sta

ndard

avvik

0(b

)Sta

ndard

avvik

20

(c)

Sta

ndard

avvik

40

(d)

Sta

ndard

avvik

80

Fig

urA

.12:

Res

ulta

tbild

erm

edbi

ldes

tørr

else

360×

270,

ogad

diti

v,ga

ussi

skst

øym

edfo

rskj

ellig

stan

dard

avvi

k.B

ilden

eer

inve

rter

tfo

ra

vise

bedr

epa

hvit

tpa

pir.


(a)

Innbilde

(her

:va

nlig

bilde)

(b)

Lig

nin

g5.3

pa

side

37

utf

ørt

pa

bilde

A.1

3(a

)(c

)Filtr

ert

bilde

Fig

urA

.13:

Bild

erfr

ade

fors

kjel

lige

stad

iene

ipr

oses

sen.

Her

utfø

rtpa

etva

nlig

bild

e.D

el1

av2.


(a)

Ter

skle

tbilde

(b)

Morf

olo

gis

klu

kket

bilde

Fig

urA

.14:

Bild

erfr

ade

fors

kjel

lige

stad

iene

ipr

oses

sen.

Her

utfø

rtpa

etva

nlig

bild

e.D

el2

av2.

A.5. KONTAKTINFORMASJON 69

A.5 Kontaktinformasjon

Prosjektets medlemmer

Telefon Navn Mailadresse905 93 092 Kristian Brevik <[email protected]>

952 46 918 Per Christian Henden <[email protected]>

922 94 412 Arild Husby <[email protected]>

971 15 939 Tore Stene <[email protected]>

976 76 712 Lasse Ulfsrud <[email protected]>

Forskere

Navn MailadresseJean-Michel Gaillard <[email protected]>Christine Saint-Andrieux <[email protected]>Petter Kjellander <[email protected]>Sandro Lovari <[email protected]>Claudia Melis <[email protected]>

Torsten Morner <[email protected]>Reidar Andersen <[email protected]>

Ernst Moser <[email protected]>Volker Tank <[email protected]>

Andre

Navn Stilling MailadresseOla Stene Forradgiver, Tine Meierier <[email protected]>

undersøkelse av problemet med død av rådyrkalver på grunn...

Documents