(57)【要約】【課題】生け簀内で死魚や瀕死魚が発生した場合に、その旨を管理者に通知するシステムを提供する。【解決手段】生け簀で飼育される魚を監視するための魚監視システムは、カメラユニット１と、監視サーバ３と、ユーザ端末４を備える。カメラユニット１は、カメラにより撮影された魚眼画像を監視サーバ３に送信する。監視サーバ３は、魚眼画像に対して歪み補正処理を行って矩形画像を生成し、生成した矩形画像に対して、機械学習により生成された識別モデルを適用することで、死魚と瀕死魚を検出し、死魚が検出されると、死魚が検出されたことをユーザ端末４に通知し、瀕死魚が検出されると、瀕死魚が検出されたことをユーザ端末４に通知する。【選択図】図１
2020110079.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生け簀で飼育される魚を監視するための魚監視システムであって、
前記生け簀の底に固定される平板状のカメラユニットと、
前記カメラユニットと通信ケーブルを介して接続され、水上に設置される通信ユニットと、
前記通信ユニットと通信ネットワークを介して接続される監視サーバと、
前記監視サーバと前記通信ネットワークを介して接続されるユーザ端末と
を備え、
前記カメラユニットは、
前記生け簀の水面に向けられた魚眼レンズを備えるカメラと、
前記カメラにより撮影された魚眼画像を、前記通信ユニットを介して前記監視サーバに送信する送信部と
を備え、
前記監視サーバは、
前記魚眼画像に対して歪み補正処理を行って矩形画像を生成する補正部と、
前記矩形画像に対して、機械学習により生成された識別モデルを適用することで、死魚と瀕死魚を検出する検出部と、
前記検出部により死魚が検出されると、死魚が検出されたことを前記ユーザ端末に通知し、前記検出部により瀕死魚が検出されると、瀕死魚が検出されたことを前記ユーザ端末に通知する通知部と
を備えることを特徴とする魚監視システム。
【請求項２】
前記カメラユニットは、
白色ライト及び青色又は赤色ライトと、
前記カメラによる撮影時に、天気に応じて前記白色ライトと前記青色又は赤色ライトのいずれかを点灯させるライト制御部と
をさらに備えることを特徴とする、請求項１に記載の魚監視システム。
【請求項３】
前記検出部は、前記矩形画像に対して前記識別モデルを適用することで、前記魚の天敵魚をさらに検出し、
前記通知部は、前記検出部により天敵魚が検出されると、天敵魚が検出されたことを前記ユーザ端末に通知する
ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の魚監視システム。
【請求項４】
前記カメラユニットは、マイクをさらに備え、
前記送信部は、前記マイクにより収音された水中の音声を、前記通信ユニットを介して前記監視サーバに送信し、
前記監視サーバは、
前記音声の音量が所定の閾値を超えたか否かを判定する判定部と、
前記判定部により肯定的な判定がなされた場合に、前記カメラユニットに対する撮影指示を前記通信ユニットに送信するデータ取得部と
をさらに備え、
前記送信部は、前記撮影指示が前記カメラユニットにより受信されたことを契機として、前記カメラにより撮影された魚眼画像を、前記通信ユニットを介して前記監視サーバに送信する
ことを特徴とする、請求項３に記載の魚監視システム。
【請求項５】
前記監視サーバは、前記検出部により天敵魚が検出されると、前記矩形画像における当該天敵魚の位置を、所定の変換テーブルを用いて、前記生け簀内の位置に変換する変換部をさらに備え、
前記通知部は、前記変換部により特定された前記生け簀内の位置を前記ユーザ端末に通知する
ことを特徴とする、請求項３又は４に記載の魚監視システム。
【請求項６】
複数のカメラユニットを備え、
前記変換部は、前記検出部により死魚が検出されると、前記矩形画像における当該死魚の位置を、前記変換テーブルを用いて、前記生け簀内の位置に変換し、
前記複数のカメラユニットのうちの第１カメラユニットから送信された魚眼画像に基づいて検出された死魚の前記生け簀内の位置と、前記複数のカメラユニットのうちの第２カメラユニットから送信された魚眼画像に基づいて検出された死魚の前記生け簀内の位置とが所定の範囲内に収まる場合に、前記通知部は死魚が検出されたことを前記ユーザ端末に通知する
ことを特徴とする、請求項５に記載の魚監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生け簀で飼育される魚を監視するためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、水面に浮かべられて水中を撮影する水中監視ユニットと、水中監視ユニットを遠隔制御するパソコンを備える水中監視システムが記載されている。この水中監視システムによれば、利用者は、水中監視ユニットによって撮影される水中の映像をパソコンを通して見ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３７７５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に記載の水中監視システムは、単に水中の様子を観察可能にするものにすぎず、生け簀内で死魚や瀕死魚が発生した場合に、その旨を管理者に通知するものではない。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、生け簀内で死魚や瀕死魚が発生した場合に、その旨を管理者に通知するシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するため、本発明に係る魚監視システムは、生け簀で飼育される魚を監視するための魚監視システムであって、前記生け簀の底に固定される平板状のカメラユニットと、前記カメラユニットと通信ケーブルを介して接続され、水上に設置される通信ユニットと、前記通信ユニットと通信ネットワークを介して接続される監視サーバと、前記監視サーバと前記通信ネットワークを介して接続されるユーザ端末とを備え、前記カメラユニットは、前記生け簀の水面に向けられた魚眼レンズを備えるカメラと、前記カメラにより撮影された魚眼画像を、前記通信ユニットを介して前記監視サーバに送信する送信部とを備え、前記監視サーバは、前記魚眼画像に対して歪み補正処理を行って矩形画像を生成する補正部と、前記矩形画像に対して、機械学習により生成された識別モデルを適用することで、死魚と瀕死魚を検出する検出部と、前記検出部により死魚が検出されると、死魚が検出されたことを前記ユーザ端末に通知し、前記検出部により瀕死魚が検出されると、瀕死魚が検出されたことを前記ユーザ端末に通知する通知部とを備える。
【０００７】
前記カメラユニットは、白色ライト及び青色又は赤色ライトと、前記カメラによる撮影時に、天気に応じて前記白色ライトと前記青色又は赤色ライトのいずれかを点灯させるライト制御部とをさらに備えてもよい。
【０００８】
前記検出部は、前記矩形画像に対して前記識別モデルを適用することで、前記魚の天敵魚をさらに検出し、前記通知部は、前記検出部により天敵魚が検出されると、天敵魚が検出されたことを前記ユーザ端末に通知するようにしてもよい。
【０００９】
前記カメラユニットは、マイクをさらに備え、前記送信部は、前記マイクにより収音された水中の音声を、前記通信ユニットを介して前記監視サーバに送信し、前記監視サーバは、前記音声の音量が所定の閾値を超えたか否かを判定する判定部と、前記判定部により肯定的な判定がなされた場合に、前記カメラユニットに対する撮影指示を前記通信ユニットに送信するデータ取得部とをさらに備え、前記送信部は、前記撮影指示が前記カメラユニットにより受信されたことを契機として、前記カメラにより撮影された魚眼画像を、前記通信ユニットを介して前記監視サーバに送信するようにしてもよい。
【００１０】
前記監視サーバは、前記検出部により天敵魚が検出されると、前記矩形画像における当該天敵魚の位置を、所定の変換テーブルを用いて、前記生け簀内の位置に変換する変換部をさらに備え、前記通知部は、前記変換部により特定された前記生け簀内の位置を前記ユーザ端末に通知するようにしてもよい。
【００１１】
前記魚監視システムは、複数のカメラユニットを備え、前記変換部は、前記検出部により死魚が検出されると、前記矩形画像における当該死魚の位置を、前記変換テーブルを用いて、前記生け簀内の位置に変換し、前記複数のカメラユニットのうちの第１カメラユニットから送信された魚眼画像に基づいて検出された死魚の前記生け簀内の位置と、前記複数のカメラユニットのうちの第２カメラユニットから送信された魚眼画像に基づいて検出された死魚の前記生け簀内の位置とが所定の範囲内に収まる場合に、前記通知部は死魚が検出されたことを前記ユーザ端末に通知するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、生け簀内で死魚や瀕死魚が発生した場合に、その旨を管理者に通知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】魚監視システムの構成の一例を示す図
【図２】カメラユニット１の外観の一例を示す図
【図３】カメラユニット１の電気的構成の一例を示すブロック図
【図４】監視サーバ３の電気的構成の一例を示すブロック図
【図５】矩形画像の一例を示す図
【図６】ユーザ端末４の電気的構成の一例を示すブロック図
【図７】リアルタイム監視動作の一例を示すシーケンス図
【図８】定期監視動作の一例を示すシーケンス図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
１．実施形態
１−１．構成
本発明の一実施形態に係る魚監視システムについて図面を参照して説明する。この魚監視システムは、生け簀で飼育される魚を監視するためのシステムである。図１は、この魚監視システムの構成の一例を示す図である。同図に示す魚監視システムは、生け簀ＬＢの底中央に固定されるカメラユニット１と、カメラユニット１とケーブルＣを介して接続され、水上に設置される通信ユニット２と、通信ユニット２と通信ネットワークＮＷを介して接続される監視サーバ３と、監視サーバ３と通信ネットワークＮＷを介して接続されるユーザ端末４とを備える。以下、各構成要素について説明する。
【００１５】
カメラユニット１は、水中画像を撮影するための装置である。図２は、カメラユニット１の外観の一例を示す図である。図２（ａ）は平面図であり、図２（ｂ）は側面図である。同図に示すカメラユニット１は、円板形状を有し、上面中央に開口を有する筺体１０１と、筺体１０１の上記開口を塞ぐ蓋部１０２と、筺体１０１の外周に沿って等間隔に形成される４つの孔部１０３と、筺体１０１の側面に開口するケーブル引き出し口１０４とを備える。これらの構成要素のうち、筺体１０１は、その上面が、その端部から開口にかけてなだらかに隆起するようにテーパ状に形成される。蓋部１０２は、透明な樹脂により半球状に構成され、後述する魚眼レンズを収容する。筺体１０１と蓋部１０２には、防藻用コーティングが施されている。孔部１０３は、生け簀ＬＢを形成する養殖網Ｎにカメラユニット１を固定するためのフックが通される孔である。ケーブル引き出し口１０４には、ケーブルＣが挿入される。
【００１６】
次に、図３は、カメラユニット１の電気的構成の一例を示すブロック図である。同図に示すカメラユニット１は、カメラ１１と、ライト１２と、水温センサ１３と、水圧センサ１４と、温度センサ１５と、加速度センサ１６と、制御部１７とを備える。これらの構成要素のうち、カメラ１１は、魚眼レンズを備える。この魚眼レンズは、筺体１０１の軸方向を向くように配置される。そのため、カメラユニット１が海底において水平に設置されると、魚眼レンズは海面の方向を向く。しかし、魚眼レンズは画角が１８０度以上であるため、カメラユニット１の水平方向に位置する物体（言い換えると、海底に存在する物体）も撮影可能である。このカメラ１１は、撮影時に加速度センサ１６の出力値に基づいて周知のシフトブレ補正を行う。そのため、撮影時にカメラユニット１が海流により揺動しても、像ブレが軽減される。次に、ライト１２は、具体的には白色ＬＥＤライトであり、カメラ１１による撮影時に使用される。温度センサ１５は、カメラユニット１の筺体１０１内の温度を測定するためのセンサである。制御部１７は、マイクロプロセッサとメモリを備える。制御部１７が備えるマイクロプロセッサが、メモリに記憶される制御プログラムを実行すると、データ出力部１７１という機能が提供される。
【００１７】
このデータ出力部１７１は、監視サーバ３から送信されるデータ出力指示を受け付けると、ライト１２を点灯させ、カメラ１１に撮影指示を出力し、カメラ１１により撮影された動画を表す画像データを取得する。また、水温センサ１３、水圧センサ１４及び温度センサ１５から、水温データ、水圧データ及び筺体内温度データを取得する。そして、取得した各データを含むセンサデータを、監視サーバ３に送信するために通信ユニット２に出力する。
【００１８】
次に、通信ユニット２は、カメラユニット１と監視サーバ３の間でデータ通信を可能にする通信装置である。この通信ユニット２とカメラユニット１を接続するケーブルＣは、通信ケーブルと電源ケーブルを有する。通信ユニット２はバッテリを備え、電源ケーブルを介してカメラユニット１に電力を供給する。一方、通信ユニット２と監視サーバ３を通信可能に接続する通信ネットワークＮＷは、移動体通信網、インターネット又はこれらの組み合わせである。
【００１９】
次に、監視サーバ３は、カメラユニット１から出力されるセンサデータ、又はこのセンサデータの解析結果をユーザ端末４に提供するための装置である。図４は、監視サーバ３の電気的構成の一例を示すブロック図である。同図に示す監視サーバ３は、ＣＰＵ等のプロセッサ３１と、ＤＲＡＭ等の揮発性メモリ３２と、ＨＤＤ等の不揮発性メモリ３３と、ネットワークカード３４とを備える。この監視サーバ３が備えるプロセッサ３１が、不揮発性メモリ３３に記憶される制御プログラムを実行すると、データ取得部３１１と、補正部３１２と、検出部３１３と、通知部３１４の各機能が提供される。
【００２０】
これらの機能のうち、データ取得部３１１は、ユーザ端末４から送信されるデータ取得指示を受けて又は定期的に、通信ユニット２に対してデータ出力指示を送信する。そして、カメラユニット１から出力されるセンサデータを取得する。
【００２１】
補正部３１２は、データ取得部３１１により取得されたセンサデータのうち、画像データにより表される円形の魚眼画像に対して、周知の歪み補正処理を行って、矩形画像を生成する。
【００２２】
検出部３１３は、補正部３１２により生成された矩形画像に対して、機械学習により生成された識別器（言い換えると、識別モデル）を適用して、死魚又は瀕死魚を検出する。ここで、識別器は、死魚及び瀕死魚の正例データと負例データ（言い換えると、正常な生魚の正例データ）の特徴量を学習させることにより生成する。学習させる特徴量は、例えば、Harr-like特徴量、LBP特徴量又はHOG特徴量である。
【００２３】
死魚は一般に、海底で横転又は反転して静止している。瀕死魚は一般に、海底で横転又は反転しつつ、えらを開閉させながらわずかに移動している。そのため、検出部３１３は、補正部３１２により生成された矩形画像のうち、海底付近に相当する上端及び下端の領域のみから死魚又は瀕死魚を検出する。図５は、補正部３１２により生成される矩形画像の一例を示す図である。同図に示す矩形画像では、海底付近に相当する領域Ｒ１及びＲ２のみから死魚又は瀕死魚が検出される。このように検出範囲を絞ることで、誤検出の可能性が低減される。
【００２４】
検出部３１３は、死魚又は瀕死魚を検出すると、検出した死魚又は瀕死魚の動体追跡（object tracking）を行って、検出した物体の移動量を算出する。そして、算出した移動量が第１閾値以下の場合には、当該物体を死魚と判定し、算出した移動量が第２閾値以下の場合には、当該物体を瀕死魚と判定する。ここで、第１閾値は、死魚を判別するために予め設定される閾値であって、海流に起因する死魚の移動量を考慮して設定される。第２閾値は、瀕死魚を判別するために予め設定される閾値であって、第１閾値よりも大きい値に設定される。
【００２５】
次に、通知部３１４は、ユーザ端末４からの指示を受けてカメラユニット１からセンサデータが取得された場合には、魚眼画像に代えて、補正部３１２により生成された矩形画像の画像データを含むセンサデータをユーザ端末４に送信する。一方、定期的に取得された魚眼画像から検出部３１３により死魚が検出された場合には、その旨を示す死魚検出通知をユーザ端末４に送信し、瀕死魚が検出された場合には、その旨を示す瀕死魚検出通知をユーザ端末４に送信する。
【００２６】
次に、ユーザ端末４は、生け簀ＬＢの管理者により使用される通信端末であって、監視サーバ３からセンサデータや各種通知を受信するための通信端末である。具体的には、例えば、スマートフォンやＰＣである。図６は、ユーザ端末４の電気的構成の一例を示すブロック図である。同図に示すユーザ端末４は、ＣＰＵ等のプロセッサ４１と、ＤＲＡＭ等の揮発性メモリ４２と、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ４３と、ネットワークカード４４と、液晶ディスプレイ等のディスプレイ４５と、タッチパネル４６とを備える。このユーザ端末４が備えるプロセッサ４１が、不揮発性メモリ４３に記憶される制御プログラムを実行すると、データ取得部４１１と、画面生成部４１２の各機能が提供される。
【００２７】
データ取得部４１１は、利用者によりセンサデータの表示が指示されると、監視サーバ３に対してデータ取得指示を送信し、監視サーバ３から送信されるセンサデータを取得する。また、データ取得部４１１は、監視サーバ３から送信される死魚検出通知又は瀕死魚検出通知を取得する。
【００２８】
画面生成部４１２は、データ取得部４１１により取得されるセンサデータに基づいて、センサデータ表示画面を生成し、ディスプレイ４５に表示させる。このセンサデータ表示画面には、生け簀ＬＢの水中画像、水温及び水圧、そしてカメラユニット１の筺体内温度が表示される。表示される水中画像は、センサデータに含まれる矩形画像のうちの一部であり、利用者はユーザ端末４上でパンチルトズーム操作を行うことで、矩形画像全体を観察することができる。また、画面生成部４１２は、データ取得部４１１により取得される死魚検出通知に基づいて、死魚の検出を通知する死魚検出通知画面を生成し、ディスプレイ４５に表示させる。また、画面生成部４１２は、データ取得部４１１により取得される瀕死魚検出通知に基づいて、瀕死魚の検出を通知する瀕死魚検出通知画面を生成し、ディスプレイ４５に表示させる。
【００２９】
１−２．動作
次に、魚監視システムの動作について説明する。具体的には、ユーザ端末４の利用者の指示を受けて実行されるリアルタイム監視動作と、ユーザ端末４の利用者の指示によらず自動的に実行される定期監視動作について説明する。
【００３０】
図７は、リアルタイム監視動作の一例を示すシーケンス図である。
ユーザ端末４の利用者によりセンサデータの表示が指示されると、ユーザ端末４のデータ取得部４１１は、監視サーバ３に対してデータ取得指示を送信する（ステップＳａ１）。監視サーバ３のデータ取得部３１１は、ユーザ端末４から送信されたデータ取得指示を受け付けると、通信ユニット２に対してデータ出力指示を送信する（ステップＳａ２）。カメラユニット１のデータ出力部１７１は、監視サーバ３から送信されたデータ出力指示を、通信ユニット２を介して受け付けると（ステップＳａ３）、ライト１２を点灯させ、カメラ１１に撮影指示を出力し、カメラ１１により撮影された動画を表す画像データを取得する。また、水温センサ１３、水圧センサ１４及び温度センサ１５から、水温データ、水圧データ及び筺体内温度データを取得する。そして、取得した各データを含むセンサデータを生成し（ステップＳａ４）、監視サーバ３に送信するために通信ユニット２に出力する（ステップＳａ５）。
【００３１】
監視サーバ３のデータ取得部３１１は、カメラユニット１から出力されたセンサデータを、通信ユニット２を介して取得する（ステップＳａ６）。監視サーバ３の補正部３１２は、データ取得部３１１により取得されたセンサデータのうち、画像データにより表される円形の魚眼画像に対して、周知の歪み補正処理を行って、矩形画像を生成する（ステップＳａ７）。監視サーバ３の通知部３１４は、カメラユニット１から取得されたセンサデータのうち、魚眼画像に代えて、補正部３１２により生成された矩形画像の画像データを含むセンサデータをユーザ端末４に送信する（ステップＳａ８）。
【００３２】
ユーザ端末４のデータ取得部４１１は、監視サーバ３から送信されたセンサデータを取得する。ユーザ端末４の画面生成部４１２は、データ取得部４１１により取得されたセンサデータに基づいて、センサデータ表示画面を生成し、ディスプレイ４５に表示させる（ステップＳａ９）。このセンサデータ表示画面には、生け簀ＬＢの水中画像、水温及び水圧、そしてカメラユニット１の筺体内温度が表示される。この画面を参照することで、ユーザ端末４の利用者は、生け簀ＬＢ内の現在の様子を知ることができる。
以上が、リアルタイム監視動作についての説明である。
【００３３】
図８は、定期監視動作の一例を示すシーケンス図である。
監視サーバ３のデータ取得部３１１は、定期的に通信ユニット２に対してデータ出力指示を送信する（ステップＳｂ１）。カメラユニット１のデータ出力部１７１は、監視サーバ３から送信されたデータ出力指示を、通信ユニット２を介して受け付けると（ステップＳｂ２）、ライト１２を点灯させ、カメラ１１に撮影指示を出力し、カメラ１１により撮影された動画を表す画像データを取得する。また、水温センサ１３、水圧センサ１４及び温度センサ１５から、水温データ、水圧データ及び筺体内温度データを取得する。そして、取得した各データを含むセンサデータを生成し（ステップＳｂ３）、監視サーバ３に送信するために通信ユニット２に出力する（ステップＳｂ４）。
【００３４】
監視サーバ３のデータ取得部３１１は、カメラユニット１から出力されたセンサデータを、通信ユニット２を介して取得する（ステップＳｂ５）。監視サーバ３の補正部３１２は、データ取得部３１１により取得されたセンサデータのうち、画像データにより表される円形の魚眼画像に対して、周知の歪み補正処理を行って、矩形画像を生成する（ステップＳｂ６）。監視サーバ３の検出部３１３は、補正部３１２により生成された矩形画像に対して、機械学習により生成された識別器を適用して、死魚又は瀕死魚を検出する（ステップＳｂ７）。検出部３１３は、死魚又は瀕死魚を検出すると、検出した死魚又は瀕死魚の動体追跡を行って、検出した物体の移動量を算出する（ステップＳｂ８）。そして、算出した移動量が第１閾値以下の場合には、当該物体を死魚と判定し、算出した移動量が第２閾値以下の場合には、当該物体を瀕死魚と判定する（ステップＳｂ９）。監視サーバ３の通知部３１４は、検出部３１３により死魚が検出された場合には、その旨を示す死魚検出通知をユーザ端末４に送信し、瀕死魚が検出された場合には、その旨を示す瀕死魚検出通知をユーザ端末４に送信する（ステップＳｂ１０）。
【００３５】
ユーザ端末４のデータ取得部４１１は、監視サーバ３の死魚検出通知又は瀕死魚検出通知を取得する。ユーザ端末４の画面生成部４１２は、データ取得部４１１により死魚検出通知が取得された場合には、死魚の検出を通知する死魚検出通知画面をディスプレイ４５に表示させる一方、データ取得部４１１により瀕死魚検出通知が取得された場合には、瀕死魚の検出を通知する瀕死魚検出通知画面をディスプレイ４５に表示させる（ステップＳｂ１１）。死魚検出通知を受けたユーザ端末４の利用者は、死魚を迅速に生け簀ＬＢから取り除くことで、死魚を媒介とする病気の蔓延を防止することができる。また、瀕死魚検出通知を受けることで、瀕死魚が死んでしまう前に、当該魚を捕獲して販売することができる。
以上が、定期監視動作についての説明である。
【００３６】
２．変形例
上記の実施形態は、下記のように変形してもよい。なお、下記の変形例は互いに組み合わせてもよい。
【００３７】
２−１．変形例１
上記の魚監視システムは、魚（言い換えると、魚類）を監視対象としているが、魚以外の水生動物を監視するために利用されてもよい。
【００３８】
２−２．変形例２
カメラユニット１は、生け簀ＬＢの底中央以外の場所に固定されてもよい。例えば、有底筒状をなす養殖網Ｎの側面に固定されてもよい。
【００３９】
２−３．変形例３
カメラユニット１の外観は、必ずしも図２に示す例に限られない。カメラユニット１を構成する各構成要素の形状、素材、数及び配置は、使用される環境に応じて適宜変更されてよい。
【００４０】
２−４．変形例４
カメラユニット１と通信ユニット２の間の通信を、周知の水中通信技術を用いて無線で行うようにしてもよい。
または、カメラユニット１と監視サーバ３を、周知の水中通信技術を用いて直接通信可能としてもよい。
【００４１】
２−５．変形例５
カメラユニット１に搭載するレンズは、必ずしも魚眼レンズに限られない。魚眼レンズに代えて、画角４０度から６０度の標準レンズを搭載させてもよい。その場合、当該レンズは、カメラユニット１が海中に固定されたときに、海底付近を撮影可能なように配置される。
【００４２】
２−６．変形例６
カメラユニット１のライト１２の色は、必ずしも白色に限られない。ライト１２の色は、生け簀ＬＢの環境、飼育される魚の習性等に応じて適宜決定されてよい。
【００４３】
また、カメラユニット１に、それぞれ色の異なる複数のライトを備えさせ、状況に応じて使用するライトを切り替えさせてもよい。具体的には、例えば、カメラユニット１に、濁水中でも減衰しにくい青色又は赤色のＬＥＤライトをさらに備えさせ、撮影時の天気が晴れ又は曇りのときには白色ＬＥＤライトを使用させ、雨のときには青色又は赤色のＬＥＤライトを使用させるようにしてもよい。その場合、監視サーバ３は、カメラユニット１に対してデータ出力指示を送信する際に、天気情報も併せて送信し、カメラユニット１は、受信した天気情報に応じて使用するライトの色を選択する。
【００４４】
２−７．変形例７
カメラユニット１は、加速度センサ１６の出力値もセンサデータとして監視サーバ３に送信するようにしてもよい。監視サーバ３は、加速度センサ１６の出力値からカメラユニット１の傾きを検出し、検出した傾きが所定の閾値を超えたか否かを判定する。ここで所定の閾値は、カメラユニット１の転倒を検出する上で適切な値（例えば、プラスマイナス４５度）に設定される。そして、検出した傾きが所定の閾値を超える場合には、ユーザ端末４に対し、転倒通知を送信する。この転倒通知を受信したユーザ端末４の利用者は、カメラユニット１が転倒してしまったことに気付くことができる。
【００４５】
２−８．変形例８
監視サーバ３の検出部３１３は、検出精度を高めるために矩形画像内の検出範囲を絞っているが、必ずしも絞らなくてもよい。検出部３１３は、矩形画像全体から死魚又は瀕死魚を検出するようにしてもよい。
【００４６】
２−９．変形例９
瀕死魚は一般に、死魚と異なり、えらを開閉させる。そこで、魚のえらの動きに着目して、死魚と瀕死魚を識別するようにしてもよい。具体的には、監視サーバ３の検出部３１３は、死魚と瀕死魚の識別精度を向上させるために、動体追跡の結果、死魚と判定された物体について、えら部分の移動量の変化を特定し、特定した変化が、瀕死魚を判別するための所定のパターンに合致するときには、当該物体を瀕死魚と判定し、特定した変化が所定のパターンに合致しないときには、当該物体を死魚と判定するようにしてもよい。
【００４７】
２−１０．変形例１０
生け簀ＬＢで飼育される魚が静止画だけで死魚と瀕死魚を識別可能な種類の魚である場合には、動体追跡の処理は省略されてもよい。この場合、監視サーバ３の検出部３１３は、補正部３１２により生成された矩形画像に対して、機械学習により生成された識別器（言い換えると、識別モデル）を適用して、死魚及び瀕死魚を検出する。ここで使用される識別器は、死魚の正例データと瀕死魚の正例データと正常な生魚の正例データの特徴量を学習させることにより生成する。学習させる特徴量は、例えば、Harr-like特徴量、LBP特徴量又はHOG特徴量である。
【００４８】
２−１１．変形例１１
監視サーバ３の検出部３１３は、必ずしも死魚と瀕死魚の両方を検出可能でなくてもよい。魚監視システムの利用者のニーズによっては、死魚と瀕死魚の一方のみを検出可能であってもよい。
【００４９】
２−１２．変形例１２
生け簀ＬＢ内に、飼育されている魚の天敵である魚（例えば鮫）が侵入することがある。侵入した天敵魚を放置しておくと、飼育されている魚が捕食されてしまう可能性がある。そこで、監視サーバ３は、侵入した天敵魚を検出し、その旨をユーザ端末４に通知するようにしてもよい。その場合、具体的には、監視サーバ３の検出部３１３は、補正部３１２により生成された矩形画像に対して、機械学習により生成された識別器（言い換えると、識別モデル）を適用して、死魚又は瀕死魚と天敵魚とを検出する。ここで使用される識別器は、死魚及び瀕死魚の正例データと天敵魚の正例データと正常な生魚の正例データの特徴量を学習させることにより生成する。学習させる特徴量は、例えば、Harr-like特徴量、LBP特徴量又はHOG特徴量である。検出部３１３により天敵魚が検出されると、監視サーバ３の通知部３１４は、その旨を示す天敵魚検出通知をユーザ端末４に送信する。この天敵魚検出通知を受信したユーザ端末４の利用者は、天敵魚の侵入に気付くことができる。
【００５０】
天敵魚は一般に、養殖網Ｎの破れ目から侵入する。養殖網Ｎの破れ目は、さらなる天敵魚の侵入と、飼育している魚の流出を避けるために、補修する必要がある。そこで、天敵魚を検出した際に、天敵魚が通過した破れ目に近いと思われるその検出位置をユーザ端末４の利用者に通知するようにしてよい。その場合、具体的には、監視サーバ３は、検出部３１３により天敵魚が検出されると、その天敵魚が検出された矩形画像における当該天敵魚の位置を、所定の変換テーブルを用いて、生け簀ＬＢ内の位置に変換する。ここで使用される所定の変換テーブルは、矩形画像における平面座標と魚のサイズ値の組と、生け簀ＬＢの空間座標とを対応付けるテーブルである。この変換テーブルを用いて天敵魚の生け簀ＬＢ内の位置が特定されると、監視サーバ３の通知部３１４は、特定された位置を通知する天敵魚検出通知をユーザ端末４に送信する。この天敵魚検出通知を受信したユーザ端末４の利用者は、天敵魚が通過した破れ目に近いと思われる生け簀ＬＢ内の位置を知ることができる。
【００５１】
２−１３．変形例１３
天敵魚は一般に、飼育されている魚よりも体長が大きく、そのため遊泳音が飼育されている魚よりも大きい。そこで、カメラユニット１にマイクを備えさせて、マイクにより天敵魚の遊泳音が収音されたときに、変形例１２に記載の検出処理を行うようにしてもよい。検出処理の頻度を減らすことで、カメラユニット１における画像撮影に伴う電力消費を抑えることができる。この場合、具体的には、カメラユニット１のデータ出力部１７１は、監視サーバ３から定期的に送信される音声データ出力指示を受けて、マイクにより収音された水中の音声データを監視サーバ３に送信する。監視サーバ３は、カメラユニット１から送信された音声データの音量が、所定の閾値を超えたか否かを判定する。ここで所定の閾値は、天敵魚の遊泳音を判別するために予め設定される。音声データの音量が所定の閾値を超えると、監視サーバ３のデータ取得部３１１は、カメラユニット１からセンサデータを取得する。取得されたセンサデータに含まれる画像データは、上記の通り、検出処理の対象となる。
【００５２】
２−１４．変形例１４
カメラユニット１、監視サーバ３及びユーザ端末４の各機能の配置は、本発明の実施環境に応じて適宜変更されてもよい。例えば、ユーザ端末４の画面生成部４１２により生成される画面は、監視サーバ３において生成し、生成した画面をユーザ端末４に表示させるようにしてもよい。
【００５３】
２−１５．変形例１５
１つの生け簀ＬＢ内で複数のカメラユニット１を使用してもよい。複数のカメラユニット１を使用する場合、死魚の検出精度を高めるために、複数のカメラユニット１の撮影画像から死魚が検出されたことをもって、死魚の検出を断定するようにしてもよい。仮に２台のカメラユニット１Ａ及び１Ｂを使用する場合には、監視サーバ３は、カメラユニット１Ａの矩形画像から死魚が検出されると、その死魚が検出された矩形画像における当該死魚の位置を、変形例１２に記載した変換テーブルを用いて、生け簀ＬＢ内の位置に変換する。なお、この変換テーブルでは、生け簀ＬＢの空間座標はカメラユニット１Ａの固定位置に応じて予め決定される。また、監視サーバ３は、カメラユニット１Ｂの矩形画像から死魚が検出されると、その死魚が検出された矩形画像における当該死魚の位置を、変形例１２に記載した変換テーブルを用いて、生け簀ＬＢ内の位置に変換する。なお、この変換テーブルでは、生け簀ＬＢの空間座標はカメラユニット１Ｂの固定位置に応じて予め決定される。監視サーバ３は、特定した２つの位置が所定の範囲内に収まる場合には、検出した死魚が同一の死魚であると判定し、死魚の検出を断定する。
なお、上記の説明は、死魚の検出時に複数のカメラユニット１を利用する場合の説明であるが、瀕死魚の検出時や天敵魚の検出時にも複数のカメラユニット１を利用して検出精度を高めてもよい。
【００５４】
２−１６．変形例１６
補正部３１２による歪み補正処理は省略されてもよい。
【００５５】
２−１７．変形例１７
検出部３１３は、機械学習により生成された識別器を用いない方法で、死魚及び／又は瀕死魚を検出してもよい。
【符号の説明】
【００５６】
１…カメラユニット、２…通信ユニット、３…監視サーバ、４…ユーザ端末、１１…カメラ、１２…ライト、１３…水温センサ、１４…水圧センサ、１５…温度センサ、１６…加速度センサ、１７…制御部、３１…プロセッサ、３２…揮発性メモリ、３３…不揮発性メモリ、３４…ネットワークカード、４１…プロセッサ、４２…揮発性メモリ、４３…不揮発性メモリ、４４…ネットワークカード、４５…ディスプレイ、４６…タッチパネル、１０１…筺体、１０２…蓋部、１０３…孔部、１０４…ケーブル引き出し口、１７１…データ出力部、３１１…データ取得部、３１２…補正部、３１３…検出部、３１４…通知部、４１１…データ取得部、４１２…画面生成部、ＬＢ…生け簀、Ｃ…ケーブル、Ｎ…養殖網、ＮＷ…通信ネットワーク、Ｒ…検出領域
【図１】
2020110079.tif 000003
【図２】
2020110079.tif 000004
【図３】
2020110079.tif 000005
【図４】
2020110079.tif 000006
【図５】
2020110079.tif 000007
【図６】
2020110079.tif 000008
【図７】
2020110079.tif 000009
【図８】
2020110079.tif 000010