日本国内の野生動物による農作物への被害は，平成30年度には約160億円にのぼり，深刻な社会問題となっている．関東平野の北端に位置している足利市にも害獣がよく出没している．本研究では，足利市鳥獣被害防止計画で上位2位にランクされているイノシシとシカを昼夜を問わず監視することを目的とし，機械学習を用いた物体認識を利用して害獣の検出・識別を行う．物体認識にはYolov5を利用し，昼夜の監視を可能にするためにカラー画像と赤外線画像でモデルをトレーニングしている．本報告では，そのモデルのトレーニング方法及びモデルによる識別についての評価を行った結果を示す．