現在，各地で鳥や動物による被害が問題となっている。その対策として，様々な製品があるが，長期間効果が持続せず，特定のものを識別しない。近年，深層学習を用いたシステムがあるが大型で高価あるいは特定の対象に限定されている。そこで，家庭向けにAIシステムを提案した。しかし，そのシステムは画像分類モデルを使用しており，認識範囲が狭かった。そこで今回は，物体検出モデルを使用することで認識範囲を広げることにした。
データセットはインターネット上から収集した画像から作成し，複数モデルで学習を行い，全モデルの認識精度や実行速度，消費電力を測定した。最もパフォーマンスの良いモデルをRaspberry Pi上に搭載し，検証を行った。