(57)【要約】【課題】非侵襲的に、昼夜を問わず監視対象動物の状態を監視することができる動物監視システムを提供する。【解決手段】本発明は、動物から放射される遠赤外線を取得して動物を監視するシステム(1)であって、遠赤外線を取得して遠赤外線画像を取得する遠赤外線カメラ(10)と、取得された遠赤外線画像に基づいて、監視対象となる監視対象動物の温度、移動距離、移動速度、及び加速度の少なくとも何れかを当該監視対象動物(8)の特性として特定する監視対象解析部(18)と、この監視対象解析部によって特定された特性に基づいて監視対象動物の状態を判断する動物状態判断部(18b)と、を備え、監視対象解析部は、特性を用いて監視対象動物の状態を判断するための状態基準値を算出し、動物状態判断部は、監視対象解析部において特定された最新の特性と状態基準値とを比較することにより状態を判断する、ことを特徴としている。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動物から放射される遠赤外線を取得して動物を監視するシステムであって、
上記遠赤外線を取得して遠赤外線画像を取得する遠赤外線カメラと、
この遠赤外線カメラによって取得された上記遠赤外線画像に基づいて、監視対象となる監視対象動物の温度、移動距離、移動速度、及び加速度の少なくとも何れかを当該監視対象動物の特性として特定する監視対象解析部と、
この監視対象解析部によって特定された上記特性に基づいて上記監視対象動物の状態を判断する動物状態判断部と、を備え、
上記監視対象解析部は、上記特性を用いて上記監視対象動物の状態を判断するための状態基準値を算出し、
上記動物状態判断部は、上記監視対象解析部において特定された最新の特性と上記状態基準値とを比較することにより上記状態を判断する、
ことを特徴とする動物監視システム。
【請求項２】
上記監視対象解析部は、複数の異なる日の同時刻に特定された上記特性を累積した値を平均して同時刻あたりの特性平均値を算出し、
上記動物状態判断部は、上記同時刻あたりの特性平均値を上記状態基準値として、現在の上記監視対象動物の状態を判断する、請求項１に記載の動物監視システム。
【請求項３】
上記監視対象解析部は、特定された上記特性を累積した値を平均して累積値の特性平均値を算出し、
上記動物状態判断部は、上記累積値の特性平均値を上記状態基準値として、現在の上記監視対象動物の状態を判断する、請求項１に記載の動物監視システム。
【請求項４】
上記監視対象解析部は、所定期間内に特定された上記特性に基づいて上記特性平均値を算出する、請求項２又は３に記載の動物監視システム。
【請求項５】
上記監視対象解析部は、一週間内に特定された上記特性を累積した値を平均して所定期間累積行動平均値を算出する、請求項４に記載の動物監視システム。
【請求項６】
上記動物状態判断部は、上記監視対象動物の状態として分娩又は分娩の兆候を判断する、請求項１から５の何れか１項に記載の動物監視システム。
【請求項７】
上記動物状態判断部は、上記監視対象解析部によって特定された上記監視対象動物の特性が、上記状態基準値よりも所定値以上上昇した場合に、当該監視対象動物の分娩が近いと判断する請求項６記載の動物監視システム。
【請求項８】
上記監視対象解析部は、上記赤外線画像に基づき上記監視対象動物から分離した熱源を検知した場合、当該監視対象動物の状態として分娩が近いと判断する、請求項１から７の何れか１項に記載の動物監視システム。
【請求項９】
上記監視対象解析部は、上記監視対象動物の温度と上記分離した熱源の温度とを比較して温度の差が所定の範囲内であると判断した場合に、当該監視対象動物の状態として分娩が近いと判断する、請求項８に記載の動物監視システム。
【請求項１０】
上記監視対象解析部は、上記分離した熱源の面積が所定の面積以上であると判断した場合に、当該監視対象動物の状態として分娩が近いと判断する、請求項８又は９に記載の動物監視システム。
【請求項１１】
上記監視対象動物が所定の状態にあると判断されたことを、外部の携帯端末に送信する報知部を備える、請求項１から１０の何れか１項に記載の動物監視システム。
【請求項１２】
上記遠赤外線カメラと略同一の領域を撮影する近赤外線カメラ又は可視光カメラを備え、
上記報知部は、上記近赤外線カメラ又は上記可視光カメラによって撮影された画像を使用者の携帯端末に送信する、請求項１１に記載の動物監視システム。
【請求項１３】
上記監視対象動物は、牛である、請求項１から１２の何れか１項に記載の動物監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動物監視システムに関し、特に、動物から放射される遠赤外線の画像を取得して、動物を監視する動物監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
乳牛、肉牛等の家畜の分娩時において比較的多くの事故が発生しており、その事故率は５％以上に昇るという統計もある。分娩時の事故により家畜が失われることは畜産業者にとって大きな損失であり、家畜の分娩の兆候を察知して適切な処置をとることにより、分娩事故を減少させることが望まれている。しかしながら、家畜の分娩時期を予め予測することは困難であり、家畜の状態を監視することにより分娩の兆候を察知する必要がある。そこで、監視カメラにより家畜の状態を監視することが考えられるが、可視光で撮影を行う監視カメラでは、夜間に家畜の状態を監視することができないという問題がある。また、近赤外線カメラを使用して監視をする場合には夜間にも監視を行うことができるが、昼間と夜間で撮影される画像が異なってしまい、同一条件で監視することができないという問題がある。また、監視カメラによる監視では、映像を常時監視しておく必要があるため、監視に要する負担が大きい。
【０００３】
一方、特開２０１７−１９２３７５号公報（特許文献１）には、発情検知装置、方法及びプログラムが記載されている。この発情検知装置においては、発情期に乗駕行動をとる動物が放たれている観測空間内で動物の背中の上の所定の高さに探知波を発射しつつスキャンしたデータを分析することにより、発情期を検知している。また、特開２０１７−１２７２２５号公報（特許文献２）には、首輪装着具が記載されている。この首輪装着具は、加速度センサ等を内蔵したセンサユニットを犬猫等の愛玩動物に取り付け、動物の歩数等の行動を監視しようとするものである。
【０００４】
さらに、家畜牛の分娩の監視には、牛の膣内に挿入して使用する接触挿入型の温度計を装着したり、牛に万歩計（登録商標）を装着したりして、取得されたデータをサーバに送信し、データに基づいて牛の分娩の兆候を検知することが試みられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−１９２３７５号公報
【特許文献２】特開２０１７−１２７２２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１、２に記載の装置では、分娩の兆候等の動物の状態を十分な精度で検出することができないという問題がある。また、牛の膣内に挿入して使用する接触挿入型の温度計によれば、ある程度正確に牛の分娩の兆候を検出することができるが、衛生上の問題があると共に、牛に大きな負担が掛かり、また、牛への装着作業にも労力を要するという問題がある。
従って、本発明は、非侵襲的に、昼夜を問わず監視対象動物の状態を監視することができる動物監視システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決するために、本発明は、動物から放射される遠赤外線を取得して動物を監視するシステムであって、遠赤外線を取得して遠赤外線画像を取得する遠赤外線カメラと、この遠赤外線カメラによって取得された遠赤外線画像に基づいて、監視対象となる監視対象動物の温度、移動距離、移動速度、及び加速度の少なくとも何れかを当該監視対象動物の特性として特定する監視対象解析部と、この監視対象解析部によって特定された特性に基づいて監視対象動物の状態を判断する動物状態判断部と、を備え、監視対象解析部は、特性を用いて監視対象動物の状態を判断するための状態基準値を算出し、動物状態判断部は、監視対象解析部において特定された最新の特性と状態基準値とを比較することにより状態を判断する、ことを特徴としている。
【０００８】
このように構成された本発明によれば、動物から放射される遠赤外線の画像を遠赤外線カメラによって取得し、これに基づいて監視対象動物の状態を監視するので、昼夜を問わず、監視対象動物に負担を掛けることなく状態を監視することができる。また、上記のように構成された本発明によれば、監視対象解析部が監視対象動物の特性を特定し、これに基づいて動物状態判断部が監視対象動物の状態を判断する。このため、使用者は、監視対象動物をモニタ等により常時監視することなく、監視対象動物が所定の状態にあることを認識することができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の動物監視システムによれば、非侵襲的に、昼夜を問わず監視対象動物の状態を監視することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態による動物監視システムの全体構成を示す斜視図である。
【図２】本発明の実施形態による動物監視システムにおける、動物を監視するカメラボックスの設置状況を示す図である。
【図３】本発明の実施形態による動物監視システムに備えられているカメラボックスの外観を示す斜視図である。
【図４】本発明の実施形態による動物監視システムに備えられているカメラボックスの内部構造を示す斜視断面図である。
【図５】本発明の実施形態による動物監視システムの全体構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施形態による動物監視システムに備えられたサブシステム基板において実行される距離、速度、加速度の異常処理のフローチャートである。
【図７】図６に示すフローチャートから呼び出されるサブルーチンのフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態による動物監視システムに備えられたサブシステム基板において実行される温度の異常処理のフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態による動物監視システムに備えられたサブシステム基板において実行される分離物の異常処理のフローチャートである。
【図１０】本発明の実施形態による動物監視システムに備えられたサブシステム基板において実行される異常の通知処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
次に、添付図面を参照して、本発明の好ましい実施形態を説明する。
以下では、本発明の実施形態による動物監視システムを、一例として、家畜の牛を監視するシステムに適用した場合について説明する。まず、図１乃至図５を参照して、本発明の実施形態による動物監視システムの全体構成を説明する。図１は、動物監視システムの全体構成を示す斜視図である。図２は、動物を監視するカメラボックスの設置状況を示す図である。図３は、カメラボックスの外観を示す斜視図である。図４は、カメラボックスの内部構造を示す斜視断面図である。図５は、動物監視システムの全体構成を示すブロック図である。
【００１２】
＜動物監視システムの構成＞
図１に示すように、本発明の実施形態による動物監視システム１は、遠赤外線カメラ等を内蔵した複数のカメラボックス２と、これらのカメラボックス２において取得／算出されたデータを受信するサーバ４と、を有する。本実施形態において、動物監視システム１は、監視対象動物である乳牛、肉牛等の牛を監視して、その分娩の兆候を使用者に報知するように構成されている。図１に示す例においては、３つの牛房６の上方に夫々カメラボックス２が設置されており、各牛房６の中で飼育されている牛の画像が撮影される。なお、１つのサーバ４に対し、１つ以上の任意の数のカメラボックス２を接続することができ、カメラボックス２とサーバ４は一体化されていても良い。
【００１３】
図２に示すように、カメラボックス２は、１つの牛房６に対して１つずつ設置されており、牛房６の天井付近から牛房６の中で飼育されている牛８を常時撮影できるようになっている。好ましくは、カメラボックス２は、牛房６全体がカメラの画角の中に収まるように設置する。また、後述するように、カメラボックス２には、遠赤外線カメラ１０及び近赤外線カメラ１２が内蔵されており、各カメラは略同一の領域を撮影するように配置されている。本実施形態においては、遠赤外線カメラ１０は、約９０度の画角を有する広角レンズを備えていると共に、光量が画像の中央から周辺までほぼ均一になるように構成されている。
【００１４】
＜カメラボックスの構成＞
図３及び図４に示すように、カメラボックス２には、遠赤外線カメラ１０及び近赤外線カメラ１２が内蔵されており、各カメラのレンズがカメラボックス２の一側面に並べて取り付けられている。また、図４に示すように、遠赤外線カメラ１０の筐体内には、遠赤外線カメラ１０によって撮影された遠赤外線画像を画像処理するための信号処理基板が内蔵されており、この信号処理基板が遠赤外線画像処理部である遠赤外線画像処理装置１４として機能する。さらに、遠赤外線カメラ１０及び遠赤外線画像処理装置１４は、遠赤外線監視装置として機能する。また、近赤外線カメラ１２の筐体内には、近赤外線カメラ１２によって撮影された近赤外線画像を画像処理するための信号処理基板１６が内蔵されている。さらに、カメラボックス２内の後部には、遠赤外線画像処理装置１４及び信号処理基板１６から入力された情報に基づいて牛の分娩の兆候を検出するサブシステム基板１８が内蔵されている。
【００１５】
次に、図５を参照して、カメラボックス２の構成を説明する。
図５に示すように、カメラボックス２の内部には、遠赤外線カメラ１０と、近赤外線カメラ１２と、サブシステム基板１８と、が内蔵されている。さらに、遠赤外線カメラ１０の筐体内には、遠赤外線画像処理装置１４、及びＵＳＢ信号変換基板１４ａが内蔵されている。また、近赤外線カメラ１２の筐体内には、信号処理基板１６であるＩＳＰ画像処理基板１６ａ、通信・制御処理基板１６ｂ、及びＵＳＢ信号変換基板１６ｃが内蔵されている。なお、カメラボックス２には、近赤外線カメラ１２に代えて、又は近赤外線カメラ１２に加えて可視光線の画像を撮影する可視光カメラ（図示せず）が備えられていても良い。
【００１６】
遠赤外線カメラ１０は、遠赤外広角レンズ１０ａと、熱画像アレイ１０ｂと、ボロメータ基板１０ｃと、を備え、遠赤外線画像を取得するように構成されている。なお、本実施形態において、遠赤外線カメラ１０は、１秒間に８フレームの頻度で、連続的に遠赤外線画像を撮影するように構成されている。なお、本明細書において、「遠赤外線」とは、波長が約８μｍ乃至約１４μｍの赤外線を意味している。
【００１７】
遠赤外広角レンズ１０ａは、入射した遠赤外線を熱画像アレイ１０ｂ上に合焦させるように構成されている。好ましくは、遠赤外広角レンズ１０ａは広角で、中心から周辺まで均質且つ高透過に熱放射エネルギーを伝達して、熱画像アレイ１０ｂ上に結像するレンズを使用する。また、本実施形態においては、遠赤外広角レンズ１０ａは単一のレンズであるが、遠赤外広角レンズ１０ａは複数のレンズから構成されていても良い。さらに、本実施形態において、遠赤外広角レンズ１０ａとして、水平角度７０度以上で、遠赤外線の波長の透過率の中心に対する周辺１０割像高の光量比が７０％以上のレンズが使用されている。
【００１８】
熱画像アレイ１０ｂは、縦横に配列された多数のマイクロボロメータピクセルから構成されている。熱画像アレイ１０ｂの各ピクセルは遠赤外線が入射すると温度が上昇し、この温度変化により抵抗値が変化して、入射した遠赤外線の強度を電流値の変化として取り出すことができるように構成されている。なお、本実施形態においては、熱画像アレイ１０ｂは、縦横に８０×８０個のピクセルが配列された比較的低画素の熱画像アレイ１０ｂが使用されている。
【００１９】
ボロメータ基板１０ｃは、熱画像アレイ１０ｂの各ピクセルに入射した遠赤外線の強度を表すＲＡＷ階調信号を、熱画像アレイ１０ｂから取り出すように構成されている。本実施形態において、ボロメータ基板１０ｃは取り出された信号を１４ｂｉｔのＡ／Ｄ変換器によりディジタル値に変換するように構成されている。従って、熱画像アレイ１０ｂから取り出された遠赤外線の強度を表す信号は、ボロメータ基板１０ｃによって１６３８４階調のＲＡＷ階調信号として取り出される。
【００２０】
遠赤外線画像処理装置１４は、ボロメータ基板１０ｃからＲＡＷ階調信号として入力された画像データを、画像処理するように構成されている。また、遠赤外線画像処理装置１４は、ボロメータ基板１０ｃから入力された遠赤外線画像のデータを温度データに変換するように構成されている。なお、本実施形態において、遠赤外線画像処理装置１４は、遠赤外線画像のデータに基づいて１６ｂｉｔの温度データを生成するように構成されている。具体的には、遠赤外線画像処理装置１４は、マイクロプロセッサ、各種インターフェイス回路、メモリ、及びこれらを作動させるプログラム（以上、図示せず）等から構成されている。
【００２１】
ＵＳＢ信号変換基板１４ａは、遠赤外線画像処理装置１４によって処理された遠赤外線画像の画像データ、及び温度データをＵＳＢ信号に変換し、サブシステム基板１８に送信するように構成されている。
【００２２】
本実施形態において、遠赤外線画像処理装置１４は、遠赤外線カメラ１０によって取得された画像データを取り込む画像情報入力処理、及び画像データに含まれる画素値のヒストグラムを生成するヒストグラム生成処理を実行するように構成されている。さらに、遠赤外線画像処理装置１４は、生成されたヒストグラムの度数を修正するヒストグラム再構成処理、及び再構成されたヒストグラムに基づいて、ヒストグラムが平坦化された画像データを生成するヒストグラム平坦化処理を実行するように構成されている。遠赤外線画像処理装置１４における具体的な信号処理については後述する。
【００２３】
次に、近赤外線カメラ１２は、広角レンズ１２ａと、ＣＭＯＳセンサ１２ｂと、近赤外ＬＥＤ投光器１２ｃと、ＬＥＤ点等制御基板１２ｄと、を備え、所定のフレームレートで連続的に近赤外線画像を撮影するように構成されている。
広角レンズ１２ａは、入射した近赤外線をＣＭＯＳセンサ１２ｂ上に合焦させるように構成されている。好ましくは、広角レンズ１２ａは、遠赤外線カメラ１０と略同一の領域を撮影できる画角を有する。なお、本実施形態においては、水平方向実視野（ＨＦＯＶ）が９０度以上の広角レンズ１２ａが使用されている。
【００２４】
ＣＭＯＳセンサ１２ｂは、縦横に配列された多数のＣＭＯＳ半導体から構成されており、広角レンズ１２ａによって撮像面上に結像された近赤外線の像を形成するように構成されている。
【００２５】
近赤外ＬＥＤ投光器１２ｃは、近赤外線を放射する近赤外ＬＥＤを備えており、近赤外線カメラ１２の撮影範囲内に近赤外線を照射するように構成されている。また、ＬＥＤ点等制御基板１２ｄは、近赤外線カメラ１２による撮影を行う際に、必要に応じて近赤外ＬＥＤ投光器１２ｃに信号を送り、近赤外線を照射させるように構成されている。
【００２６】
ここで、遠赤外線カメラ１０は、主として監視対象動物等から放射された遠赤外線の画像を生成するのに対し、近赤外線カメラ１２は、主として監視対象動物等によって反射された近赤外線の画像を生成する。このため、夜間等に、近赤外線カメラ１２を使用して撮影を行うためには、近赤外ＬＥＤ投光器１２ｃによって監視対象動物等に近赤外線を照射する必要がある。一方、遠赤外線カメラ１０は、監視対象動物等から放射された遠赤外線によって画像を生成するため、夜間等においても、特別に照明を行う必要はない。
【００２７】
さらに、近赤外線カメラ１２の筐体内には信号処理基板１６が内蔵されており、この信号処理基板１６は、ＩＳＰ画像処理基板１６ａ、通信・制御処理基板１６ｂ、及びＵＳＢ信号変換基板１６ｃから構成されている。
ＩＳＰ画像処理基板１６ａは、ＣＭＯＳセンサ１２ｂからＲＡＷ画像信号を取り出して近赤外線画像データを生成するように構成されている。
【００２８】
通信・制御処理基板１６ｂは、ＩＳＰ画像処理基板１６ａを制御して、ＩＳＰ画像処理基板１６ａから近赤外線画像データを取得すると共に、ＬＥＤ点等制御基板１２ｄに信号を送って所定のタイミングで近赤外ＬＥＤ投光器１２ｃによる照明を行うように構成されている。
また、ＵＳＢ信号変換基板１６ｃは、ＩＳＰ画像処理基板１６ａによって生成された近赤外線画像データをＵＳＢ信号に変換し、サブシステム基板１８に送信するように構成されている。
【００２９】
サブシステム基板１８は、遠赤外線画像処理装置１４によって生成された遠赤外線画像のデータ及び温度データを取得し、監視対象動物である牛の状態を判断するように構成されている。即ち、サブシステム基板１８は、遠赤外線画像処理装置１４によって処理された遠赤外線画像に基づいて、牛の温度、移動距離、移動速度、及び加速度の少なくとも何れかを監視対象動物であるの特性として特定する監視対象解析部１８ａとして機能する。さらに、サブシステム基板１８は、監視対象解析部１８ａによって特定された特性に基づいて、牛の状態を判断する動物状態判断部１８ｂとして機能する。具体的には、サブシステム基板１８は、マイクロプロセッサ、各種インターフェイス回路、メモリ、及びこれらを作動させるプログラム（以上、図示せず）等から構成されている。サブシステム基板１８における具体的なデータ処理については後述する。
【００３０】
さらに、サブシステム基板１８におけるデータ処理によって、監視対象動物が所定の状態、即ち、牛に分娩又は分娩の兆候があると判断された場合には、サブシステム基板１８に接続された通信基板１８ｃによって、その情報がサーバ４に送信される。本実施形態においては、通信基板１８ｃは無線ＬＡＮによってサーバ４に情報を送信するように構成されているが、有線ＬＡＮの他、無線又は有線の任意の通信方式によりサーバ４に情報を送信することができる。
【００３１】
上述したように、サーバ４には複数のカメラボックス２が接続されており、各カメラボックス２により監視されている牛の分娩又は分娩の兆候に関する情報が、サーバ４に集められる。サーバ４は、カメラボックス２によって監視されている何れかの牛に分娩の兆候が現れた場合には、使用者が携帯しているスマートフォン等の携帯端末２０に情報を送信して、使用者に報知を行う。使用者が携帯している携帯端末２０には、分娩の兆候がある牛を飼育している牛房６に関する情報や、牛の状態に関する情報が表示される。従って、サーバ４は、監視対象動物である牛に分娩の兆候があると判断されたことを、使用者の携帯端末２０に送信する報知部４ａとして機能する。
【００３２】
また、本実施形態においては、１つのカメラボックス２に内蔵されている遠赤外線カメラ１０及び近赤外線カメラ１２によって撮影された夫々の画像は、時刻管理されている。このため、遠赤外線カメラ１０によって取得された或る遠赤外線画像とほぼ同時刻に近赤外線カメラ１２によって撮影された近赤外線画像を特定することができる。サーバ４は、遠赤外線カメラ１０によって取得された遠赤外線画像に基づいて牛に分娩又は分娩の兆候があると判断された際に、使用者の携帯端末２０に、その遠赤外線画像とほぼ同時刻に撮影された近赤外線画像を送信する。これにより、使用者は、視認しやすい近赤外線画像によって分娩又は分娩の兆候があると判断された牛の様子を観察することができ、適切な処置をすることができる。また、分娩の兆候があると判断された牛の、近赤外線画像によるリアルタイムの動画を携帯端末２０に表示するように、動物監視システム１を構成しても良い。
【００３３】
＜サブシステム基板におけるデータ処理＞
次に、図６乃至図１０を参照して、サブシステム基板におけるデータ処理を説明する。
上述したように、遠赤外線カメラ１０においては、遠赤外線画像が１秒間に８コマのフレームレートで取得され、これらの遠赤外線画像は遠赤外線画像処理装置１４によって処理される。遠赤外線画像処理装置１４によって処理された遠赤外線画像は、ＵＳＢ信号変換基板１４ａを介してサブシステム基板１８に入力される（図５）。サブシステム基板１８においては、入力された遠赤外線画像が図６乃至図１０に示すフローチャートによって処理され、監視対象動物の所定の状態として、牛の分娩又は分娩の兆候の有無が判断される。
【００３４】
図６は、サブシステム基板において実行される距離、速度、加速度の異常処理のフローチャートである。図７は、図６に示すフローチャートから呼び出されるサブルーチンのフローチャートである。図８は、サブシステム基板において実行される温度の異常処理のフローチャートである。図９は、サブシステム基板において実行される分離物の異常処理のフローチャートである。図１０は、サブシステム基板において実行される異常の通知処理のフローチャートである。
【００３５】
なお、図６乃至図１０に示すフローチャートは、動物監視システム１の作動中、所定の時間間隔で繰り返し実行される。図１０に示すフローチャートは、図６乃至図９に示すフローチャートが１回ずつ実行された後で実行される。本実施形態において、図６乃至図１０に示すフローチャートは、遠赤外線画像を取得するフレームレートよりも遅く、約５秒間に１回程度夫々実行される。また、図６乃至図９に示すフローチャートの処理は、サブシステム基板１８に備えられている監視対象解析部１８ａにおいて実行され、図１０に示すフローチャートの処理は、動物状態判断部１８ｂにおいて実行される。
【００３６】
まず、図６を参照して、距離、速度、加速度の異常処理を説明する。
図６のステップＳ１１においては、遠赤外線カメラ１０によって取得された最新の遠赤外線画像が入力される。なお、ステップＳ１１において入力される遠赤外線画像は、後述する遠赤外線画像処理装置１４における処理が施された後の画像データである。
【００３７】
次いで、ステップＳ１２においては、入力された遠赤外線画像に基づいて、下準備データが計算される。具体的には、ステップＳ１２においては、図７に示すサブルーチンが実行され、入力された遠赤外線画像中の牛の像に対応する領域の重心点の位置が計算される。なお、遠赤外線カメラ１０による撮影距離や、遠赤外広角レンズ１０ａの焦点距離、入力される各遠赤外線画像の時間間隔の情報は、予め入力されており、サブシステム基板１８のメモリに記憶されている。これらのパラメータは、ステップＳ１２における重心点の位置の計算、及びステップＳ１３以下の各演算においても利用される。
【００３８】
次に、図７を参照して、遠赤外線画像中の牛の像に対応する領域の、重心点の位置の計算を説明する。
まず、図７のステップＳ２１においては、図６のステップＳ１１において入力された遠赤外線画像の画素値（輝度）を所定の閾値を用いて二値化し、二値化画像が生成される。この二値化に使用される閾値は、入力された遠赤外線画像中の牛の像に対応する部分が白（高輝度）、それ以外の部分が黒（低輝度）にされるように選択されている。即ち、牛の体表面の最低温度に対応する画素値を、閾値として設定しておくことにより、牛の像に対応する領域が白にされた二値化画像を生成することができる。
【００３９】
さらに、図７のステップＳ２２においては、ステップＳ２１において得られた二値化画像に対し、膨張・収縮処理が実行される。ここで、膨張処理とは、注目画素の周辺に１画素でも白い画素がある場合には、その注目画素を白に置き換える処理である。また、収縮処理とは、注目画素の周辺に１画素でも黒い画素がある場合には、その注目画素を黒に置き換える処理である。この膨張・収縮処理を所定回数繰り返すことにより、ノイズ等に起因する二値化画像の中の微細な白の領域、及び微細な黒の領域が除去され、牛の像に対応する部分は白い画素の大きな塊になる。
【００４０】
次いで、ステップＳ２３においては、ステップＳ２２において得られた牛の像に対応する塊を形成している各画素のＸ座標及びＹ座標が求められる。さらに、ステップＳ２４においては、ステップＳ２３において求められた各画素のＸ座標及びＹ座標に基づいて、牛の像に対応する塊の重心点の位置（ＸＹ座標）が計算される。最後に、ステップＳ２５において、ステップＳ２４において計算された重心点の位置が保存されて、図７に示すフローチャートの処理が終了し、サブシステム基板１８における処理は、図６のステップＳ１３に復帰する。
【００４１】
次に、ステップＳ１３においては、ステップＳ１２（図７）において計算された重心点の移動距離、移動速度、移動加速度の値が計算される。なお、移動距離、移動速度、移動加速度は、過去に撮影された１又は複数の画像における牛の重心点の位置、及び最新の画像における牛の重心点の位置に基づいて計算される。即ち、移動速度及び移動加速度の計算には、過去に入力された遠赤外線画像に対して算出された重心点の位置の情報、及び各遠赤外線画像を取得した時間間隔の情報が使用される。なお、移動距離としては、直近の過去の所定時間（例えば、１分〜１時間）内における移動距離が、重心点の位置に基づいて計算される。また、遠赤外線画像上には、牛８の重心点の移動軌跡が表示される。
【００４２】
さらに、ステップＳ１４においては、ステップＳ１３おいて計算された移動距離、移動速度、移動加速度の平均値が、状態基準値として計算される。具体的には、過去に計算された移動距離の計算値を全て加算し、加算した計算値の数で除した値が、移動距離の累積値の特性平均値Ｄav1として算出される。同様に、移動速度、及び移動加速度についても移動速度の累積値の特性平均値Ｖav1、移動加速度の累積値の特性平均値Ａav1が夫々計算される。なお、各特性平均値は３日以上の特性を累積した値を平均して算出することが好ましい。また、所定期間内に特定された移動距離、移動速度、移動加速度等の特性に基づいて特性平均値を算出することもでき、例えば、一週間内に特定された特性を累積した値を平均して所定期間累積行動平均値を算出しても良い。
【００４３】
加えて、ステップＳ１４においては、移動距離、移動速度、及び移動加速度の同時刻あたりの特性平均値も計算される。例えば、毎日午前１０時に算出された移動距離の計算値の累積平均が、午前１０時における同時刻あたりの移動距離の特性平均値Ｄav2として計算される。同様に、移動速度、及び移動加速度についても同時刻あたりの移動速度の特性平均値Ｖav2、同時刻あたりの移動加速度の特性平均値Ａav2が夫々計算される。本実施形態においては、同時刻あたりの特性平均値の計算は、図６のフローチャートが実行される度に行われる。或いは、同時刻あたりの特性平均値は、１日に所定回数だけ計算しても良い（例えば、１時間毎に１回）。また、１日のうちの所定の時間帯（例えば、午前１０時〜１１時）における移動距離、移動速度、及び移動加速度の平均値に対して、夫々特性平均値を計算することもできる。
【００４４】
さらに、ステップＳ１４においては、移動距離、移動速度、及び移動加速度について、同時刻あたりの移動平均値も計算される。例えば、７日前から前日まで（一週間）、毎日午前１０時に算出された移動距離の計算値の平均値を、同時刻あたりの移動距離の移動平均値Ｄav3として計算する。同様に、移動速度、及び移動加速度についても同時刻あたりの移動速度の移動平均値Ｖav3、同時刻あたりの移動加速度Ａav3の移動平均値を夫々計算する。これらの各移動平均値についても、図６のフローチャートが実行される度に計算しても良く、或いは、１日に所定回数（例えば、１時間毎に１回）だけ計算しても良い。また、同様に、１日のうちの所定の時間帯（例えば、午前１０時〜１１時）における移動距離、移動速度、及び移動加速度の平均値に対して、同時刻あたりの移動平均値を計算することもできる。
【００４５】
一般に、動物は１日を一定の行動パターンで過ごすことが多く、同時刻あたりの特性平均値や、移動平均値を計算することにより、動物の行動の変化を適確に把握することが可能になる。
【００４６】
次に、ステップＳ１５においては、ステップＳ１４において計算された各平均値と、入力された最新の遠赤外線画像に対して計算された移動距離、移動速度、及び移動加速度が比較される。具体的には、最新の遠赤外線画像に対して計算された移動距離Ｄの値が、ステップＳ１４において計算された各平均値Ｄav1、Ｄav2、Ｄav3によって夫々除算され、移動距離比ΔＤ1、ΔＤ2、ΔＤ3が夫々算出される。同様に、最新の遠赤外線画像に対して計算された移動速度Ｖの値が、各平均値Ｖav1、Ｖav2、Ｖav3によって夫々除算され、移動速度比ΔＶ1、ΔＶ2、ΔＶ3が夫々算出される。さらに、最新の遠赤外線画像に対して計算された移動加速度Ａの値が、各平均値Ａav1、Ａav2、Ａav3によって夫々除算され、移動加速度比ΔＡ1、ΔＡ2、ΔＡ3が夫々算出される。
【００４７】
次に、ステップＳ１６においては、ステップＳ１５において計算された各移動距離比、移動速度比、移動加速度比と所定の異常閾値Ｂ1が比較される。この異常閾値Ｂ1は予め入力され、サブシステム基板１８のメモリに記憶されている。本実施形態においては、異常閾値Ｂ1として１．２が設定されている。即ち、最新の遠赤外線画像に対して計算された各値が、各平均値よりも２０％以上大きい場合に、牛の行動に異常があると判断される。具体的には、ステップＳ１５において計算された移動距離比ΔＤ1、ΔＤ2、ΔＤ3、移動速度比ΔＶ1、ΔＶ2、ΔＶ3、及び移動加速度比ΔＡ1、ΔＡ2、ΔＡ3の９つの値のうち、１．２以上である値の個数Ｃ1がカウントされる。さらに、個数Ｃ1を記憶した後、図６に示すフローチャートの１回の処理を終了する。
【００４８】
即ち、本件発明者の研究によれば、牛８は分娩が近づくと挙動が大きくなることが明らかとなっている。このため、牛８の最新の移動速度等が、通常の平均的な牛の移動速度等よりも大きくなっている場合には、牛８に分娩の兆候が現れていると判断することができる。
【００４９】
次に、図８を参照して、温度の異常処理を説明する。
図８のステップＳ３１においては、遠赤外線カメラ１０によって取得された最新の遠赤外線画像が入力される。
次いで、ステップＳ３２においては、入力された遠赤外線画像に基づいて、下準備データが計算される。具体的には、図７に示すサブルーチンにおいて算出された牛の像に対応する領域の重心点における温度が算出される。即ち、遠赤外線画像を形成している画素の画素値（輝度）と、撮影した対象物の温度には一定の関係があるため、画素の画素値を参照することにより、画素に対応する点における温度を推定することができる。ステップＳ３２においては、牛の像の重心点として特定された画素の画素値に基づいて、重心点の温度が算出され、記憶される。ステップＳ３２においては、さらに、牛の像に対応する領域内において最も温度が高い点が特定され、その点の温度（最高温度）が算出され、記憶される。
【００５０】
次に、ステップＳ３３においては、ステップＳ３２において計算された重心点の温度、及び最高温度の平均値が計算される。具体的には、過去に算出された重心点の温度を全て加算し、加算した数で除した値を、重心点の温度の累積値の特性平均値Ｇav1として算出する。同様に、最高温度についても移動速度の累積値の特性平均値Ｍav1が計算される。
【００５１】
加えて、ステップＳ３３においては、重心点の温度、及び最高温度の同時刻あたりの特性平均値も計算される。例えば、毎日午前１０時に算出された重心点の温度の累積平均が、午前１０時における同時刻あたりの重心点の温度の特性平均値Ｇav2として計算される。同様に、最高温度についても同時刻あたりの最高温度の特性平均値Ｍav2が計算される。本実施形態においては、同時刻あたりの特性平均値の計算は、図８のフローチャートが実行される度に行われる。或いは、同時刻あたりの特性平均値は、１日に所定回数だけ計算しても良い（例えば、１時間毎に１回）。また、１日のうちの所定の時間帯（例えば、午前１０時〜１１時）における重心点の温度、最高温度の平均値に対して、夫々特性平均値を計算することもできる。
【００５２】
さらに、ステップＳ３３においては、重心点の温度、及び最高温度について、同時刻あたりの移動平均値も計算される。例えば、７日前から前日まで、毎日午前１０時に算出された重心点の温度の平均値を、同時刻あたりの重心点の温度の移動平均値Ｇav3として計算する。同様に、最高温度についても同時刻あたりの最高温度の移動平均値Ｍav3を計算する。これらの各移動平均値についても、図８のフローチャートが実行される度に同時刻あたりの移動平均値を計算しても良く、或いは、１日に所定回数（例えば、１時間毎に１回）だけ計算しても良い。また、同様に、１日のうちの所定の時間帯（例えば、午前１０時〜１１時）における重心点の温度、及び最高温度の平均値に対して、同時刻あたりの移動平均値を計算することもできる。
【００５３】
次に、ステップＳ３４においては、ステップＳ３３において計算された各平均値と、入力された最新の遠赤外線画像に対して計算された重心点の温度、及び最高温度が比較される。具体的には、最新の遠赤外線画像に対して計算された重心点の温度Ｇから、ステップＳ３３において計算された各平均値Ｇav1、Ｇav2、Ｇav3が夫々減算され、重心点温度差ΔＧ1、ΔＧ2、ΔＧ3が夫々算出される。同様に、最新の遠赤外線画像に対して計算された最高温度Ｍから、各平均値Ｍav1、Ｍav2、Ｍav3が夫々減算され、最高温度差ΔＭ1、ΔＭ2、ΔＭ3が夫々算出される。
【００５４】
次に、ステップＳ３５においては、ステップＳ３４において計算された各重心点温度差、最高温度差と所定の異常閾値Ｂ2が比較される。この異常閾値Ｂ2は予め入力され、サブシステム基板１８のメモリに記憶されている。本実施形態においては、異常閾値Ｂ2として±１℃が設定されている。即ち、最新の遠赤外線画像に対して計算された各値が、各平均値よりも１℃以上高い場合、及び１℃以上低い場合に、牛の温度に異常があると判断される。このように、動物状態判断部１８ｂは、監視対象解析部１８ａによって特定された特性が、状態基準値よりも所定値以上上昇した場合に、牛の温度に異常があり、牛の分娩が近いと判断する。具体的には、ステップＳ３４において計算された重心点温度差ΔＧ1、ΔＧ2、ΔＧ3、及び最高温度差ΔＭ1、ΔＭ2、ΔＭ3の６つの値のうち、絶対値が１以上である値の個数Ｃ2がカウントされる。さらに、個数Ｃ2を記憶した後、図８に示すフローチャートの１回の処理を終了する。
【００５５】
次に、図９を参照して、分離物の異常処理を説明する。
監視対象動物である牛の分娩が近づくと、破水が発生する。破水により羊水が牛房６の床面に落ちると、羊水の温度は牛の体温とほぼ同一であるため、取得された遠赤外線画像上には、牛の像とは別に温度の高い（輝度の高い）領域（分離した熱源）が現れる。このように、図９に示すフローチャートは、遠赤外線画像において、牛の像から分離した温度の高い領域８ｂを検出して、牛の破水を検知するものである。
【００５６】
まず、図９のステップＳ４１においては、遠赤外線カメラ１０によって取得された最新の遠赤外線画像が入力される。
次いで、ステップＳ４２においては、入力された遠赤外線画像に基づいて、分離物の下準備データが計算される。具体的には、図７に示すサブルーチンにおいて算出された牛の像に対応する領域以外の、床面よりも温度が高い領域（分離した熱源）が検出されると共に、その領域内の最高温度Ｔm（分離物の最高温度）が算出され、記憶される。
【００５７】
次に、ステップＳ４３においては分離物の有無が判断され、分離物がある場合にはステップＳ４４に進み、分離物がない場合には図９に示すフローチャートの１回の処理を終了する。
【００５８】
次いで、ステップＳ４４においては、ステップＳ４２において検出された分離物の面積Ｓが計算される。さらに、ステップＳ４４においては、図８に示すフローチャートのステップＳ３２において算出された牛の重心点の温度Ｇと分離物の最高温度Ｔmの差ΔＴＧ、及び牛の最高温度Ｍと分離物の最高温度Ｔmの差ΔＴＭが夫々計算される。
さらに、ステップＳ４５においては、ステップＳ４４において算出された分離物の面積Ｓを牛の面積で除した面積比ΔＳが算出される。
【００５９】
次に、ステップＳ４６においては、ステップＳ４５において計算された面積比ΔＳと所定の閾値Ｂ3が比較されると共に、ステップＳ４４において計算された温度差ΔＴＧ、ΔＴＭと所定の閾値Ｂ4が夫々比較され、破水の有無が判断される。これらの閾値Ｂ3、Ｂ4は予め入力され、サブシステム基板１８のメモリに記憶されている。本実施形態においては、閾値Ｂ3として０．０５が設定され、閾値Ｂ4として±８℃が設定されている。即ち、分離物の面積Ｓが牛の面積の０．０５倍（牛の面積の５％）以上である場合には、分離物が羊水である可能性がある。また、牛の重心点の温度Ｇと分離物の最高温度Ｔmの差ΔＴＧの絶対値が８℃以下である場合、又は牛の最高温度Ｍと分離物の最高温度Ｔmの差ΔＴＭの絶対値が８℃以下である場合には、分離物が羊水である可能性がある。
【００６０】
ここで、尿などの牛の排泄物も分離物として検知される可能性があるが、上記のような閾値Ｂ3、Ｂ4を設定して判定を行うことにより、破水が誤検知される確率を低くしている。本実施形態においては、温度差ΔＴＧ又はΔＴＭの絶対値が８℃以下であり、且つ分離物の面積Ｓが牛の面積の５％以上である場合には、分離物が羊水であると判断される。牛に破水があったと判断された場合にはステップＳ４７に進み、牛に破水がなかったと判断された場合には図９に示すフローチャートの１回の処理を終了する。
【００６１】
次いで、ステップＳ４７においては、牛に破水があったと判断されているため、分離物の緊急異常フラグＦの値を１に設定し、図９に示すフローチャートの１回の処理を終了する。
【００６２】
なお、ステップＳ４４〜４５では分離物の温度および面積から牛に破水があったと判断する構成を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ステップＳ４４、Ｓ４５の何れかの判定を行う（つまり、分離物の温度のみ、又は面積のみの判定を行う）ことにより破水の有無を判断する構成を採用することもできる。
【００６３】
更に、ステップＳ４４〜４５に加えて又はステップＳ４４〜４５に替えて、分離物の出現時間を算出することで破水の有無を判断する構成を採用してもよい。具体的な一例としては、ステップＳ４３において分離物があると判断された場合、まず、分離物があると判断される直前までに取得されていた画像から、牛の面積の変化を算出する。次に、牛の面積の変化が始まった変化開始時刻と牛の面積の変化が終わった変化終了時刻（又は分離物があると判断された時刻）を抽出し、この変化開始時刻と変化終了時刻の間隔の長さを算出することで分離物の出現時間を算出する。そして、出現時間を所定の出現時間閾値と比較し、出現時間が出現時間閾値より短い場合に破水があったと判断する。
【００６４】
ここで、破水に要する時間は排尿に要する時間に比べて短いことから、上述のように出現時間が出現時間閾値より短い場合にのみ破水があったと判断することで、分離物が羊水でなく尿である場合に誤って破水があったと判断してしまうことを効果的に抑制することが可能になる。出現時間閾値としては、例えば５秒などを挙げることができるが特にこれに限定されるものではなく、排尿に要する時間には個体差もあることから、通常時に排尿に要する時間を算出してその平均値を出現時間閾値として設定する構成を採用することもできる。これによれば、より高い精度で排尿と破水とを区別することが可能となる。
【００６５】
次に、図１０を参照して、異常の通知処理を説明する。
上述したように、図１０に示すフローチャートは、図６乃至図９に示すフローチャートが１回ずつ実行された後で実行される。まず、図１０のステップＳ５１においては、図６乃至図９に示すフローチャートによって求められた異常値の個数Ｃ1、Ｃ2、緊急異常フラグＦに基づいて、監視対象動物の状態、即ち、牛の分娩又は分娩の兆候を緊急レベルとして判定する。まず、図９のフローチャートにおいて、緊急異常フラグＦの値が１に設定されている場合には、他の異常値の個数Ｃ1、Ｃ2の値に関わらず「緊急レベル４」が設定される。この「緊急レベル４」は、牛の分娩が始まっているか、最も差し迫っている状態を表している。
【００６６】
また、異常値の個数Ｃ1、Ｃ2の値が何れも１以上であり、Ｃ1とＣ2の和が４以上である場合にも、「緊急レベル４」が設定される。さらに、Ｃ1とＣ2の和が３以上であり、「緊急レベル４」に該当しない場合には「緊急レベル３」が設定される。また、Ｃ1とＣ2の和が２である場合には「緊急レベル２」が設定され、Ｃ1とＣ2の和が１である場合には「緊急レベル１」が設定される。さらに、緊急異常フラグＦの値が０で、Ｃ1とＣ2の和も０である場合には分娩の兆候がないため「異常なし」と判定され、図１０に示すフローチャートによる１回の処理を終了する。
【００６７】
次に、ステップＳ５２においては、「緊急レベル２」乃至「緊急レベル４」を判定する基礎となった遠赤外線画像と同一時刻に撮影された近赤外線カメラ１２による近赤外線画像が、近赤外線カメラ１２のＵＳＢ信号変換基板１６ｃを介してサブシステム基板１８に読み出される。
【００６８】
次いで、ステップＳ５３においては、ステップＳ５１において判定された緊急レベル、及びステップＳ５２において読み出された近赤外線画像が、通信基板１８ｃを介してサーバ４に送信される。なお、判定された緊急レベルが「緊急レベル１」である場合には緊急性が低いため、近赤外線画像は送信せず、送信データの容量を削減している。緊急レベル等をサーバ４へ送信した後、図１０に示すフローチャートによる１回の処理を終了する。
【００６９】
サーバ４は、サブシステム基板１８から送られた緊急レベル等を受信すると、サーバ４に予め登録されている使用者の携帯端末２０に、サブシステム基板１８から送信された緊急レベル等を送信する。従って、サーバ４は、動物状態判断部１８ｂによって、牛に分娩又は分娩の兆候があると判断された場合に、使用者の携帯端末２０に報知を行う報知部４ａとして機能する。これにより、使用者は分娩の兆候があり、緊急レベルを報知された牛の様子を近赤外線画像で観察することができる。使用者は、サーバ４（報知部４ａ）から送信された緊急レベルや、報知の対象となった牛の近赤外線画像に基づいて、適切に対処することができる。
【００７０】
本発明の実施形態の動物監視システム１によれば、動物から放射される遠赤外線の画像を遠赤外線カメラ１０によって取得し、これに基づいて監視対象動物である牛の分娩の兆候を監視するので、昼夜を問わず、牛８に負担を掛けることなく状態を監視することができる。また、本実施形態の動物監視システム１によれば、監視対象解析部１８ａが牛８の特性を特定し、これに基づいて動物状態判断部１８ｂが牛８の状態を判断する。このため、使用者は、牛８をモニタ等により常時監視することなく、牛８に分娩の兆候があることを認識することができる。
【００７１】
また、本実施形態の動物監視システム１によれば、監視対象解析部１８ａが、複数の異なる日の同時刻に特定された特性を累積した値を平均して同時刻あたりの特性平均値を算出し、動物状態判断部が、同時刻あたりの特性平均値を状態基準値として、現在の監視対象動物の状態を判断する。このため、監視対象動物が通常の１日の行動パターンとは異なった行動をとったことを早期に検出することができ、監視対象動物である牛８が所定の状態にあることを正確に検出することができる。
【００７２】
さらに、本実施形態の動物監視システム１によれば、監視対象解析部１８ａは、特定された特性を累積した値を平均して累積値の特性平均値を算出し、動物状態判断部は、累積値の特性平均値を状態基準値として、現在の監視対象動物の状態を判断する。このため、解析におけるノイズ等の影響を受けにくい、より正確な状態基準値を設定することができ、監視対象動物の状態を適確に判断することができる。
【００７３】
また、本実施形態の動物監視システム１によれば、監視対象解析部１８ａは、所定期間内に特定された特性に基づいて特性平均値を算出するので、特性平均値を、季節の変化等に起因する長期的な特性の変化に追随させることができる。
【００７４】
さらに、本実施形態の動物監視システム１によれば、監視対象解析部１８ａは、一週間内に特定された特性を累積した値を平均して所定期間累積行動平均値を算出するので、特定された特性に混入したノイズの影響を抑制しつつ、特性平均値を特性の長期的な変化に追随させることができる。
【００７５】
また、本実施形態の動物監視システム１によれば、動物状態判断部１８ｂは、監視対象動物の状態として分娩又は分娩の兆候を判断するので、動物の分娩時における事故率を効果的に低下させることができる。
【００７６】
さらに、本実施形態の動物監視システム１によれば、動物状態判断部１８ｂは、監視対象解析部１８ａによって特定された監視対象動物の特性が、状態基準値よりも所定値以上上昇した場合に、当該監視対象動物の分娩が近いと判断する。このため、監視対象動物の分娩を適確に判定することができる。
【００７７】
一般に、分娩の近い監視対象動物は羊水を破水し、この羊水は監視対象動物の体温に近い熱源として、遠赤外線カメラに取得される。本実施形態の動物監視システム１によれば、監視対象解析部１８ａは、赤外線画像に基づき監視対象動物から分離した熱源を検知した場合、当該監視対象動物の状態として分娩が近いと判断する。このため、分娩の兆候として、監視対象動物の破水を検出することが可能になり、より正確に分娩の兆候を判断することができる。
【００７８】
さらに、本実施形態の動物監視システム１によれば、監視対象解析部１８ａは、監視対象動物の温度と分離した熱源の温度とを比較して温度の差が所定の範囲内であると判断した場合に、当該監視対象動物の状態として分娩が近いと判断する。このため、監視対象動物の破水をより正確に判定することができる。
【００７９】
また、本実施形態の動物監視システム１によれば、監視対象解析部１８ａは、分離した熱源の面積が所定の面積以上であると判断した場合に、当該監視対象動物の状態として分娩が近いと判断する。このため、ノイズ等に起因する破水の誤検知を効果的に抑制することができる。
【００８０】
また、本実施形態の動物監視システム１によれば、監視対象動物が所定の状態にあると判断されたことを、外部の携帯端末２０に送信する報知部４ａを備えている。このため、使用者が遠隔地に居る場合でも、監視対象動物が所定の状態にあることを認識することができ、適切な措置を講じることができる。
【００８１】
さらに、本実施形態の動物監視システム１によれば、遠赤外線カメラ１０と略同一の領域を撮影する近赤外線カメラ１２を備え、報知部４ａは、近赤外線カメラ１２によって撮影された画像を使用者の携帯端末２０に送信する。このため、動物状態判断部１８ｂにより監視対象動物が所定の状態にあると判断された場合等に、使用者は、所定の状態にある監視対象動物を近赤外線画像により観察することができる。これにより、使用者は、より正確に監視対象動物の状態を知ることができ、適切に対処することができる。
【００８２】
以上、本発明の実施形態による動物監視システムを説明したが、上述した実施形態に種々の変更を加えることができる。特に、上述した実施形態においては、動物監視システムが牛房の中の牛の監視に利用されていたが、本発明の動物監視システムは、任意の動物の、様々な状態の監視に適用することができる。
【００８３】
さらに、上述した実施形態においては、遠赤外線画像の画像データに対して種々の処理が行われているが、各処理を実行する装置は適宜変更することができる。例えば、上述した実施形態において、遠赤外線画像処理装置１４内で実行されている処理を、サーバ４又はサブシステム基板１８で行うこともできる。また、上述した実施形態において、サブシステム基板１８上で実行されている処理を、遠赤外線画像処理装置１４又はサーバ４で実行することもできる。
【符号の説明】
【００８４】
１    動物監視システム
２    カメラボックス
４    サーバ
４ａ  報知部
６    牛房
８    牛
８ａ  移動軌跡
８ｂ  領域
１０    遠赤外線カメラ
１０ａ  遠赤外広角レンズ
１０ｂ  熱画像アレイ
１０ｃ  ボロメータ基板
１２    近赤外線カメラ
１２ａ  広角レンズ
１２ｂ  ＣＭＯＳセンサ
１２ｃ  近赤外ＬＥＤ投光器
１２ｄ  ＬＥＤ点等制御基板
１４    遠赤外線画像処理装置（遠赤外線画像処理部）
１４ａ  ＵＳＢ信号変換基板（処理画像出力部）
１６    信号処理基板
１６ａ  ＩＳＰ画像処理基板
１６ｂ  通信・制御処理基板
１６ｃ  ＵＳＢ信号変換基板
１８    サブシステム基板
１８ａ  監視対象解析部
１８ｂ  動物状態判断部
１８ｃ  通信基板
２０    携帯端末
【図１】
2020110116.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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