近年、カラスの被害が深刻化しており、様々な対策が提案されている。しかし、現在の対策では利用環境制限や効果が不十分である。そのため、効果的なカラス撃退システムの開発が求められている。そこで、最先端の深層学習技術を用いてカラスの飛来を検出し、安価なハードウェアを使用したエンドツーエンドリアルタイム撃退システムを提案する。
インターネットから集めた画像を元にデータセットを作成し、様々なオグメンテーション法も活用した。複数のニューラルネットワークの学習を行い、精度と速度、パラメータ数および消費電力を元に最適なモデルの選択を行った。最適なモデルを使用したRaspberry Piベースシステムを構築し、有効性を確認した。