(57)【要約】  本開示の養殖システムは、生簀内の養殖魚への給餌を行う給餌装置と、カメラと、前記カメラで取得した画像データの示す画像の動きを解析する画像処理装置と、を備える。本開示の養殖システムは、前記給餌装置の給餌中に前記画像の動きを示す量が所定量以下になったとき、前記給餌装置による給餌を停止させることを特徴とする。
2018042651.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生簀内の養殖魚への給餌を行う給餌装置と、
カメラと、
前記カメラで取得した画像データの示す画像の動きを解析する画像処理装置と、
を備え、
前記給餌装置の給餌中に前記画像の動きを示す量が所定量以下になったとき、前記給餌装置による給餌を停止させることを特徴とする給餌システム。
【請求項２】
請求項１に記載の給餌システムであって、
前記画像処理装置は、オプティカルフローに基づいて、前記画像の動きを示す量を算出することを特徴とする給餌システム。
【請求項３】
請求項２に記載の給餌システムであって、
前記画像処理装置は、Ｄｅｎｓｅ型のオプティカルフローにより、前記画像における各画素の移動量に基づいて、前記画像の動きを示す量を算出することを特徴とする給餌システム。
【請求項４】
請求項３に記載の給餌システムであって、
前記画像処理装置は、Ｄｅｎｓｅ型のオプティカルフローにより、前記画像の動きを示す量として、各画素の移動量の総和を算出することを特徴とする給餌システム。
【請求項５】
請求項３に記載の給餌システムであって、
前記画像処理装置は、Ｄｅｎｓｅ型のオプティカルフローにより、前記画像の動きを示す量として、各画素の移動ベクトルから構成された行列のフロベニウスノルムを算出することを特徴とする給餌システム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の給餌システムであって、
前記カメラは、前記生簀内の前記養殖魚を撮影した前記画像データを取得することを特徴とする給餌システム。
【請求項７】
請求項６に記載の給餌システムであって、
前記カメラは、前記給餌装置の給餌口から投入された餌の水中での落下経路が画角に含まれるように、前記生簀内の水中に設置されていることを特徴とする給餌システム。
【請求項８】
請求項１〜５のいずれかに記載の給餌システムであって、
前記カメラは、前記生簀の水面を撮影した前記画像データを取得することを特徴とする給餌システム。
【請求項９】
給餌装置の設置された生簀に設置されたカメラと、
前記カメラで取得した画像データの示す画像の動きを解析する画像処理装置と、
を備え、
前記給餌装置の給餌中に前記画像の動きを示す量が所定量以下になったとき、前記給餌装置による給餌を停止させることを特徴とする給餌システム。
【請求項１０】
給餌装置により、生簀内の養殖魚への給餌を行う給餌工程と、
前記生簀に設置したカメラで画像データを取得する画像データ取得工程と、
前記画像データの示す画像の動きを解析する画像処理工程と、
前記給餌装置の給餌中に前記画像の動きを示す量が所定量以下になったとき、前記給餌装置による給餌を停止させる停止工程と
を備えることを特徴とする給餌方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、給餌システム及び給餌方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生簀（いけす）内の養殖魚への給餌において、自動的に給餌を行う自動給餌装置が用いられることがある。このような自動給餌装置では、予め設定された給餌時間や給餌量に従って、生簀内に餌を投入することが行われている。なお、特許文献１には、水槽内の水棲生物を撮影して監視する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２５０３８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来、自動給餌装置への給餌時間や給餌量などの設定は、人の目視や経験に基づくものであった。このため、給餌時間や給餌量の調整に手間がかかり、若しくは、適切な給餌が行われず、この結果、人件費や餌代の無駄が生じていた。また、水温などの要因によっても養殖魚の補食行動に変化が生じるため、適切な給餌時間や給餌量を自動給餌装置に設定することは困難であった。また、給餌量が過剰な場合には、餌代がかかるだけでなく、生簀内の環境を汚染するおそれも生じていた。【０００５】
本発明は、養殖魚の捕食行動に応じた給餌制御を行うことによって、適切な給餌を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するための主たる発明は、生簀内の養殖魚への給餌を行う給餌装置と、カメラと、前記カメラで取得した画像データの示す画像の動きを解析する画像処理装置と、を備え、前記給餌装置の給餌中に前記画像の動きを示す量が所定量以下になったとき、前記給餌装置による給餌を停止させることを特徴とする給餌システムである。【０００７】
本発明の他の特徴については、後述する明細書及び図面の記載により明らかにする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、養殖魚の捕食行動に応じた給餌制御を行うことによって、適切な給餌を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本実施形態の給餌システム１０の全体構成図である。
【図２】図２は、画像処理装置３５が行う画像処理のフロー図である。
【図３】図３は、オプティカルフローにより算出される移動ベクトルの説明図である。
【図４】図４Ａは、動画データに含まれるフレーム（画像データ）の示す画像の一例である。図４Ｂは、オプティカルフローにより算出された各画素の移動量を可視化した説明図である。
【図５】図５Ａ及び図５Ｂは、行動量と、自動給餌装置２０の給餌状態との関係を示すグラフである。
【図６】図５Ａ及び図５Ｂは、行動量と、自動給餌装置２０の給餌状態との関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
後述する明細書及び図面の記載から、少なくとも以下の事項が明らかとなる。
【００１１】
生簀内の養殖魚への給餌を行う給餌装置と、カメラと、前記カメラで取得した画像データの示す画像の動きを解析する画像処理装置と、を備え、前記給餌装置の給餌中に前記画像の動きを示す量が所定量以下になったとき、前記給餌装置による給餌を停止させることを特徴とする給餌システムが明らかとなる。このような給餌システムによれば、養殖魚の捕食行動に応じた給餌制御を行うことによって、適切な給餌を実現することができる。
【００１２】
前記画像処理装置は、オプティカルフローに基づいて、前記画像の動きを示す量を算出することが望ましい。これにより、養殖魚の捕食行動に応じた給餌制御を行うことによって、適切な給餌を実現することができる。
【００１３】
前記画像処理装置は、Ｄｅｎｓｅ型のオプティカルフローにより、前記画像における各画素の移動量に基づいて、前記画像の動きを示す量を算出することが望ましい。これにより、魚群の捕食行動に応じた給餌制御を行うことができる。
【００１４】
前記画像処理装置は、Ｄｅｎｓｅ型のオプティカルフローにより、前記画像の動きを示す量として、各画素の移動量の総和を算出することが望ましい。若しくは、前記画像処理装置は、Ｄｅｎｓｅ型のオプティカルフローにより、前記画像の動きを示す量として、各画素の移動ベクトルから構成された行列のフロベニウスノルムを算出することが望ましい。これにより、魚群の捕食行動に応じた給餌制御を行うことができる。
【００１５】
前記カメラは、前記生簀内の前記養殖魚を撮影した前記画像データを取得することを特徴とする給餌システム。
【００１６】
前記カメラは、前記給餌装置の給餌口から投入された餌の水中での落下経路が画角に含まれるように、前記生簀内の水中に設置されていることが望ましい。これにより、捕食行動中の養殖魚の魚影を撮影しやすくなる。
【００１７】
前記カメラは、前記生簀の水面を撮影した前記画像データを取得することが望ましい。これにより、カメラを水中に設置しなくて済む。
【００１８】
給餌装置の設置された生簀に設置されたカメラと、前記カメラで取得した画像データの示す画像の動きを解析する画像処理装置と、を備え、前記給餌装置の給餌中に前記画像の動きを示す量が所定量以下になったとき、前記給餌装置による給餌を停止させることを特徴とする給餌システムが明らかとなる。このような給餌システムによれば、養殖魚の捕食行動に応じた給餌制御を行うことによって、適切な給餌を実現することができる。
【００１９】
給餌装置により、生簀内の養殖魚への給餌を行う給餌工程と、前記生簀に設置したカメラで画像データを取得する画像データ取得工程と、前記画像データの示す画像の動きを解析する画像処理工程と、前記給餌装置の給餌中に前記画像の動きを示す量が所定量以下になったとき、前記給餌装置による給餌を停止させる停止工程とを備えることを特徴とする給餌方法が明らかとなる。このような給餌方法によれば、養殖魚の捕食行動に応じた給餌制御を行うことによって、適切な給餌を実現することができる。
【００２０】
＝＝＝第１実施形態＝＝＝
＜全体構成＞
図１は、第１実施形態の給餌システム１０の全体構成図である。
【００２１】
本実施形態の給餌システム１０は、生簀１の養殖魚に対して給餌を行うための装置である。給餌システム１０は、自動給餌装置２０と、動作検出センサ３１と、カメラ３２と、制御部３３と、通信装置３４と、画像処理装置３５とを備えている。なお、既に生簀１に設置されている既存の自動給餌装置２０に、動作検出センサ３１やカメラ３２等を追加設置することによって、給餌システム１０を構築することも可能である。
【００２２】
自動給餌装置２０は、生簀１に餌を自動的に投入する装置である。自動給餌装置２０は、生簀１の構体１Ａの上に設置されている。自動給餌装置２０は、餌を貯留するためのタンク（不図示）と、餌を生簀１に投入するための給餌口２０Ａと、駆動モーター２１と、スイッチ２２とを有する。スイッチ２２がオン・オフされることによって、駆動モーター２１の駆動がオン・オフされて、給餌口２０Ａからの餌の投入・停止が行われる。スイッチ２２は、制御部３３からの指示に応じて、オン・オフされることになる。すなわち、自動給餌装置２０による給餌動作は、制御部３３からの指示に応じて、制御されている。
【００２３】
本実施形態では、自動給餌装置２０は、予め設定された給餌時間や給餌量に従って、生簀１に餌を投入する。但し、自動給餌装置２０は、給餌中に制御部３３から停止指示を受けたときには、設定された給餌時間や給餌量に達していなくても、給餌動作を停止させる。
【００２４】
動作検出センサ３１は、自動給餌装置２０の動作を検出するためのセンサである。動作検出センサ３１は、自動給餌装置２０が給餌中か否か（停止中か）を検出する。本実施形態では、動作検出センサ３１は、自動給餌装置２０の給餌中に駆動モーター２１の電流値が上がることを利用して、自動給餌装置２０の駆動モーター２１に流れる電流を計測することによって、自動給餌装置２０の動作を検出する。なお、動作検出センサ３１は、駆動モーター２１の電流値ではなく、自動給餌装置２０のバッテリー（不図示）の電流を計測することによって、自動給餌装置２０の動作を検出しても良い。また、動作検出センサ３１は、電流計測とは異なる方法で、自動給餌装置２０の動作を検出しても良い。
【００２５】
カメラ３２は、生簀１の養殖魚の補食行動を撮影するための撮影装置である。後述のオプティカルフローの算出のため、カメラ３２は、少なくとも２枚の連続的なフレーム（静止画）を取得する。ここでは、カメラ３２は、多数のフレームから構成される動画を撮影する。本実施形態では、カメラ３２は、例えば１５フレーム／秒で動画を撮影する。
【００２６】
本実施形態では、カメラ３２は、水中に設置されており、生簀１の養殖魚の魚影を撮影する。生簀１の養殖魚の魚影が撮影範囲に含まれやすいようにするため、広角カメラが使用されている。また、カメラ３２は、水面から水底面までの範囲を画角に含められるように、水面近傍に設置されている。更に、捕食行動中の養殖魚の魚影を撮影しやすいようにするため、自動給餌装置２０の給餌口２０Ａから水中に投入された餌の落下経路がカメラ３２の画角に含まれるように、カメラ３２が水中に設置されている。但し、後述するように、カメラ３２は、水上に設置しても良いし、養殖魚を直接撮影しなくても良い。
【００２７】
制御部３３は、生簀１に設置された各種装置（自動給餌装置２０、動作検出センサ３１、カメラ３２、通信装置３４等）を制御するためのコントローラーである。例えば、制御部３３は、自動給餌装置２０のスイッチ２２のオン・オフを制御することにより、自動給餌装置２０による給餌動作を制御する。また、制御部３３は、動作検出センサ３１の検出結果を定期的なタイミング（例えば１分毎）で取得し、自動給餌装置２０の給餌状態を検出する。なお、動作検出センサ３１による検出タイミングは、定期的ではなくても良く、画像処理装置３５からの指示に応じて自動給餌装置２０の給餌状態を検出しても良い。また、制御部３３は、カメラ３２による撮影を制御し、カメラ３２から画像データを取得する。また、制御部３３は、通信装置３４によるデータの送受信を制御する。例えば、制御部３３は、通信装置３４を介して、動作検出センサ３１の検出結果（自動給餌装置２０の給餌状態）に関するデータを画像処理装置３５へ送信したり、カメラ３２で取得した画像データを画像処理装置３５へ送信したり、画像処理装置３５から指示データを受信したりする。
【００２８】
なお、制御部３３が、画像処理装置３５の機能（後述）を備えていても良い。この場合、給餌システム１０は、通信装置３４を備えていなくても良く、また、通信ネットワーク５に接続されていなくても良い。
【００２９】
通信装置３４は、通信ネットワーク５に接続するための装置である。通信装置３４と画像処理装置３５は、通信ネットワーク５を介して、通信可能に接続されている。通信装置３４は、制御部３３からの指示に応じて、画像データや動作検出センサ３１の検出結果などのデータを画像処理装置３５へ送信したり、画像処理装置３５からの指示データ（例えば自動給餌装置２０への制御指示）を受信したりする。なお、通信ネットワーク５は、例えばインターネット、電話回線網、無線通信網、ＬＡＮ、ＶＡＮなどであり、ここではインターネットを想定している。
【００３０】
画像処理装置３５は、カメラ３２で取得した画像データを解析する装置である。また、画像処理装置３５は、制御部３３とともに、生簀１に設置された自動給餌装置２０等を制御するコントローラーとしての機能も有する（後述）。画像処理装置３５は、例えばパーソナルコンピューター、ワークステーションなどのコンピューターであり、不図示のＣＰＵ、メモリ、記憶装置、通信部などを備えている。画像処理装置３５は、１台又は複数台のコンピューターで構成される。画像処理装置３５は、例えばレンタルサーバー会社の提供するサーバーでも良い。
【００３１】
画像処理装置３５は、通信ネットワーク５を介して、通信装置３４から動作検出センサ３１の検出結果や、カメラ３２で取得された動画データなどを受信する。また、画像処理装置３５は、通信ネットワーク５を介して、自動給餌装置２０の給餌動作の制御指示を送信する。
【００３２】
図２は、画像処理装置３５が行う画像処理のフロー図である。画像処理装置３５を構成するコンピューターには、画像処理プログラムが予めインストールされており、画像処理プログラムは、コンピューターに、図中の各処理を実行させる。
【００３３】
まず、画像処理装置３５は、自動給餌装置２０の給餌状態を取得する（Ｓ００１）。なお、本実施形態では、自動給餌装置２０は、予め設定された給餌時間や給餌量に従って給餌動作を行う（例えば、２日ごとの午後５時に９０分間の給餌動作を行う）。また、制御部３３は、動作検出センサ３１の検出結果を定期的なタイミング（例えば１分毎）で取得しており、画像処理装置３５は、定期的なタイミングで自動給餌装置２０の給餌状態を取得している。但し、画像処理装置３５が、動作検出センサ３１の検出結果を送信するように制御部３３に指示することによって、自動給餌装置２０の給餌状態を取得しても良い。
【００３４】
次に、画像処理装置３５は、給餌中か否か（自動給餌装置２０が給餌動作中なのか否か）を判断する（Ｓ００２）。給餌中でない場合には（Ｓ００２でＮＯ）、Ｓ００１に戻り、給餌状態の取得を継続する。
【００３５】
画像処理装置３５は、給餌中だと判断した場合には（Ｓ００２でＹＥＳ）、カメラ３２に動画を撮影するように制御部３３に動画撮影指示を送信する（Ｓ００３）。画像処理装置３５からの動画撮影指示を受信した制御部３３は、カメラ３２に動画を撮影させて動画データを生成し、その動画データを画像処理装置３５に送信する。これにより、画像処理装置３５は、制御部３３から送信された動画データを取得する（Ｓ００４）。なお、本実施形態では、画像処理装置３５は、１０秒程度の動画をカメラ３２に撮影させて、動画データを取得する。なお、画像処理装置３５は、撮影開始から数秒間のフレーム（画像データ）は破棄し、撮影開始から数秒経過した後のフレームを抽出する。これは、撮影開始直後にカメラ３２が自動設定（例えば自動露出設定や自動焦点設定など）されるため、撮影開始直後のフレームの示す画像が不安定だからである。
【００３６】
次に、画像処理装置３５は、動画データに含まれるフレーム（画像データ）を解析し、フレームの示す魚影の画像の動きを解析する。ここでは、画像処理装置３５は、オプティカルフローにより、動画データの魚影の行動量を定量的に算出する（Ｓ００５）。
【００３７】
オプティカルフローとして、例えばＳｐａｒｓｅ型とＤｅｎｓｅ型のアルゴリズムがある。Ｓｐａｒｓｅ型のオプティカルフローでは、画像内の特徴点が抽出され、その特徴点の移動量が算出（推定）されることになる。一方、Ｄｅｎｓｅ型のオプティカルフローでは、画像を構成する各画素の移動量が算出されることになる。
【００３８】
本実施形態では、画像処理装置３５は、Ｄｅｎｓｅ型のオプティカルフローのアルゴリズムに基づいて、魚影の画像の行動量を算出する。Ｄｅｎｓｅ型のオプティカルフローを採用した第１の理由は、画像中に魚群（多数の養殖魚）が撮影された際に、その魚群全体の捕食行動の定量評価に適しているためである。また、Ｄｅｎｓｅ型のオプティカルフローを採用した第２の理由は、生簀１の養殖魚の魚影を撮影するという特殊な環境下では、同形の多数の魚が画像内に写し込まれた状態になるため、Ｓｐａｒｓｅ型のオプティカルフローにおける特徴点の抽出が難しくなるためである。
【００３９】
図３は、オプティカルフローにより算出される移動ベクトルの説明図である。ここでは座標（ｉ，ｊ）の画素の移動ベクトルのみが示されているが、Ｄｅｎｓｅ型のオプティカルフローでは、２次元的に配列されている各画素の移動ベクトルがそれぞれ算出されることになる。
【００４０】
本実施形態では、画像処理装置３５は、オプティカルフローにより各画素の移動ベクトルをそれぞれ算出するとともに、各画素の移動ベクトルの絶対量（移動量）の総和を算出し、その値を動画データの魚影の行動量として算出している。例えば、座標（ｉ，ｊ）における移動ベクトルを（ｘｉｊ，ｙｉｊ）としたとき、その画素の移動量（移動ベクトルの絶対量）ｍｉｊは、次式の通りである。
ｍｉｊ  ＝  （ｘｉｊ２  ＋  ｙｉｊ２）０．５
【００４１】
図４Ａは、動画データに含まれるフレーム（画像データ）の示す画像の一例である。このように、画像には多数の養殖魚（魚群）が撮影されている。但し、画像中の多数の養殖魚は、それぞれバラバラな動きをしている。  
図４Ｂは、オプティカルフローにより算出された各画素の移動量を可視化した説明図である。ここでは、移動量の大きい画素が濃い階調値で示されるように、各画素の移動量が可視化されている。オプティカルフローにより各画素の移動ベクトルをそれぞれ算出するとともに、各画素の移動ベクトルの絶対量（移動量）を算出すれば、画像中の多数の養殖魚の動きがバラバラであっても、魚群全体の動きの様子を把握することが可能である。つまり、本実施形態のように、各画素の移動量（移動ベクトルの絶対量）の総和を行動量として算出すれば、魚群の動きが活発な場合には行動量の値が大きくなり、魚群の動きが低下した場合には行動量の値が小さくなるため、算出された行動量の値に基づいて、画像データに示された魚影の画像の動きを定量的に評価することが可能である。
【００４２】
なお、本実施形態では、各画素の移動量（移動ベクトルの絶対量）の総和を行動量として算出しているが、画像の動きを示す行動量は、これに限られるものではない。例えば、画像処理装置３５は、各画素の移動量ｍｉｊを並べて構成された行列Ｍ（＝［ｍｉｊ］）のフロベニウスノルムを算出し、この値を魚影の画像の行動量としても良い。ここで、行列Ｍのフロベニウスノルムとは、行列Ｍを構成する全成分の二乗和のルートである。この場合においても、魚群の動きが活発な場合には行動量の値が大きくなり、魚群の動きが低下した場合には行動量の値が小さくなるため、算出された行動量の値に基づいて、画像データに示された魚影の画像の動きを定量的に評価することが可能である。
【００４３】
また、オプティカルフローにより各画素の移動量（移動ベクトルの絶対量）をそれぞれ算出するとともに、その移動量の最大値を、画像の動きを示す行動量としても良い。これにより、移動量が最大値となる画素を画像の特徴点として、その特徴点における移動量に基づいて、魚影の画像の動きを定量的に評価すること可能となる。
【００４４】
次に、画像処理装置３５は、Ｓ００５で算出された行動量と、所定量の閾値とを比較する（Ｓ００６）。そして、行動量が閾値を超えている場合には（Ｓ００６でＹＥＳ）、画像処理装置３５は、自動給餌装置２０の給餌動作を継続させるように制御部３３へ指示を送信する（Ｓ００７）。これは、行動量が閾値を超えているときには、魚群の動きが活発であることから、養殖魚が補食行動中であると推測されるためである。
【００４５】
一方、画像処理装置３５は、Ｓ００５で算出された行動量が閾値以下になった場合には（Ｓ００６でＮＯ）、自動給餌装置２０の給餌動作を停止させるように制御部３３へ指示を送信する（Ｓ００８）。これは、行動量が閾値以下になったときには、魚群の動きが低下していることから、養殖魚が補食行動を行わなくなったものと推測されるためである。画像処理装置３５からの停止指示を受信した制御部３３は、自動給餌装置２０のスイッチ２２をオフにし、これにより、自動給餌装置２０は、予め設定された給餌時間・給餌量に達する前に給餌動作を停止することができる。
【００４６】
図５Ａ及び図５Ｂは、行動量と、自動給餌装置２０の給餌状態との関係を示すグラフである。グラフの横軸は、時間を示している。グラフの左側の縦軸は、Ｓ００５で算出した行動量を示している。グラフの右側の縦軸は、自動給餌装置２０の電流値（動作検出センサ３１の検出結果）を示している。グラフ中の黒三角形の点は、行動量の値を示している。グラフ中の白四角形の点は、自動給餌装置２０の電流値を示している。なお、ここでは行動量と給餌状態との関係を説明するため、行動量が閾値以下になるか否かに関わらず、自動給餌装置２０は、予め設定された給餌時間（例えば９０分間）の給餌動作を行っている。
【００４７】
図５Ａに示すように、自動給餌装置２０の給餌中には、養殖魚が補食行動をとるため、魚群の動きが活発化し、この結果、行動量（黒三角形）の値が大きくなる。また、図５Ａに示すように、自動給餌装置２０が、予め設定された給餌量（例えば９０分間の給餌時間）の給餌動作を終えると、養殖魚が補食行動を行わなくなり、この結果、行動量の値が小さくなる。
【００４８】
図５Ｂに示すように、自動給餌装置２０が給餌動作を開始して、行動量（黒三角形）の値が一旦大きくなった後、給餌中にも関わらず、行動量の値が小さくなることがある。このような状況下で自動給餌装置２０から餌を投入し続けると、餌代が無駄になるだけでなく、食い残された餌によって生簀１の環境が汚染されるおそれがある。これに対し、本実施形態では、行動量が閾値以下になった場合に、自動給餌装置２０の給餌動作を停止させるため（Ｓ００８）、過剰な餌が生簀１に投入されることを抑制できる。
【００４９】
＝＝＝第２実施形態＝＝＝
図６は、第２実施形態の給餌システム１０の全体構成図である。前述の第１実施形態では、カメラ３２は、水中に設置されており、生簀１の養殖魚の魚影を撮影していたが、この第２実施形態では、カメラ３２は水面よりも上に設置されている。また、第２実施形態では、カメラ３２は、水中の養殖魚を撮影しておらず、餌の投入される水面（投入口と対向する水面）を撮影している。第２実施形態では、カメラ３２を水中に設置しなくて済むという利点がある。
【００５０】
第２実施形態においても、前述の第１実施形態と同様に、画像処理装置３５は、カメラ３２で取得した動画データを解析し、Ｄｅｎｓｅ型のオプティカルフローにより各画素の移動ベクトルをそれぞれ算出するとともに、各画素の移動ベクトルの絶対量（移動量）の総和を算出し、その値を行動量として算出する。
【００５１】
自動給餌装置２０の給餌中に養殖魚が補食行動をとると、水面に水しぶきが生じるため、画像データから算出される行動量の値が大きくなる。一方、養殖魚が補食行動を行わなくなると、水面が穏やかになるため、画像データから算出される行動量の値が小さくなる。
【００５２】
そこで、第２実施形態においても、前述の第１実施形態と同様に、Ｓ００５で算出された行動量と、所定量の閾値とを比較する（Ｓ００６）。そして、行動量が閾値を超えている場合には（Ｓ００６でＹＥＳ）、画像処理装置３５は、自動給餌装置２０の給餌動作を継続させるように制御部３３へ指示を送信する（Ｓ００７）。一方、画像処理装置３５は、Ｓ００５で算出された行動量が閾値以下になった場合には（Ｓ００６でＮＯ）、自動給餌装置２０の給餌動作を停止させるように制御部３３へ指示を送信する（Ｓ００８）。これにより、自動給餌装置２０は、予め設定された給餌時間・給餌量に達する前に給餌動作を停止することができ、過剰な餌が生簀１に投入されることを抑制できる。
【００５３】
＝＝＝その他＝＝＝
上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更・改良され得ると共に、本発明には、その等価物が含まれることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００５４】
１  生簀、１Ａ  構体、
５  通信ネットワーク、
１０  給餌システム、
２０  自動給餌装置、２０Ａ  給餌口、
２１  駆動モーター、２２  スイッチ、
３１  動作検出センサ、３２  カメラ、
３３  制御部、３４  通信装置、
３５  画像処理装置
【図１】
2018042651.tif 000003
【図２】
2018042651.tif 000004
【図３】
2018042651.tif 000005
【図４】
2018042651.tif 000006
【図５】
2018042651.tif 000007
【図６】
2018042651.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成30年3月12日(2018.3.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
養殖魚への給餌を行う給餌装置と、
カメラと、
前記カメラで取得した画像データの示す画像の動きを解析し、前記養殖魚の動きに関する情報を取得する画像処理装置と、
を備え、
前記給餌装置の給餌の開始後に、前記カメラが画像データの取得を開始する給餌システム。
【請求項２】
前記画像処理装置は、
前記カメラによる撮影の開始から予め決められた秒数のフレームを含まない画像データから、画像の動きを解析する請求項１記載の給餌システム。
【請求項３】
養殖魚への給餌を行う給餌装置が給餌中であるか否かを判断する判断手段と、
給餌中であると判断した場合に、撮影を行う指示である動画撮影指示を送信する送信手段と、
当該動画撮影指示の送信に応じて撮影された動画データを受信する受信手段と、
当該受信した動画データに含まれるフレームを解析する解析手段とを具備する画像処理装置。
【請求項４】
前記受信手段が受信した動画データから、カメラによる撮影の開始から予め決められた秒数のフレームを破棄した動画データを取得する破棄手段をさらに具備し、
前記解析手段は、
前記破棄手段が取得した動画データに含まれるフレームを解析する請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
判断手段、送信手段、受信手段、および解析手段により実現される画像処理方法であって、
前記判断手段が、養殖魚への給餌を行う給餌装置が給餌中であるか否かを判断する判断ステップと、
前記送信手段が、給餌中であると判断した場合に、撮影を行う指示である動画撮影指示を送信する送信ステップと、
前記受信手段が、当該動画撮影指示の送信に応じて撮影された動画データを受信する受信ステップと、
前記解析手段が、当該受信した動画データに含まれるフレームを解析する解析ステップとを具備する画像処理方法。
【請求項６】
コンピュータを、
養殖魚への給餌を行う給餌装置が給餌中であるか否かを判断する判断手段と、
給餌中であると判断した場合に、撮影を行う指示である動画撮影指示を送信する送信手段と、
当該動画撮影指示の送信に応じて撮影された動画データを受信する受信手段と、
当該受信した動画データに含まれるフレームを解析する解析手段として機能させるためのプログラム。
【国際調査報告】
2018042651.tif 000009
2018042651.tif 000010
2018042651.tif 000011
2018042651.tif 000012