(57)【要約】【課題】監視画像に対する解析精度を向上する。【解決手段】解析装置１００は、監視画像のうち第１の領域の指定と、第２の領域の指定とを受け付ける。解析装置１００は、第１の領域の輝度が第１の基準以下と判定され、かつ、第２の領域の輝度が第２の基準以上の場合に、第１の領域の輝度が第１の基準を超える場合に比較して、彩度の抽出範囲を拡大させて監視画像に含まれる対象物の色解析を実行する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視画像のうち第１の領域の指定と、第２の領域の指定とを受け付け、
前記第１の領域の輝度が第１の基準未満と判定され、かつ、前記第２の領域の輝度が第２の基準以上の場合に、前記第１の領域の輝度が第１の基準を超える場合に比較して、彩度の抽出範囲を拡大させて前記監視画像に含まれる対象物の色解析を実行する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする解析プログラム。
【請求項２】
前記色解析は、前記監視画像のうち前記対象物の色に対応する領域を抽出する処理である、
ことを特徴とする請求項１に記載の解析プログラム。
【請求項３】
前記対象物は、動物に装着された装着物である、
ことを特徴とする請求項１に記載の解析プログラム。
【請求項４】
前記装着物は首輪である、
ことを特徴とする請求項３に記載の解析プログラム。
【請求項５】
前記第１の基準は、他の監視画像の前記第１の領域に対応する領域の輝度に応じて算出される、
ことを特徴とする請求項１に記載の解析プログラム。
【請求項６】
前記彩度の抽出範囲の拡大は、抽出範囲の下限を下げる処理である、
ことを特徴とする請求項１に記載の解析プログラム。
【請求項７】
コンピュータが実行する解析方法であって、
監視画像のうち第１の領域の指定と、第２の領域の指定とを受け付け、
前記第１の領域の輝度が第１の基準未満と判定され、かつ、前記第２の領域の輝度が第２の基準以上の場合に、前記第１の領域の輝度が第１の基準を超える場合に比較して、彩度の抽出範囲を拡大させて前記監視画像に含まれる対象物の色解析を実行する、
処理を実行することを特徴とする解析方法。
【請求項８】
監視画像のうち第１の領域の指定と、第２の領域の指定とを受け付ける受付部と、
前記第１の領域の輝度が第１の基準未満と判定され、かつ、前記第２の領域の輝度が第２の基準以上の場合に、前記第１の領域の輝度が第１の基準を超える場合に比較して、彩度の抽出範囲を拡大させて前記監視画像に含まれる対象物の色解析を実行する解析部と
を有することを特徴とする解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、解析プログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
酪農を営む農家では、乳牛を飼育して乳搾り等を行うほか、繁殖牛の分娩の介助を行う。ここで、繁殖牛の分娩の介助を適切に行わないと、死産や、母牛が死亡するリスクが高まるため、牧場主は、定期的な見回りや、監視カメラの映像を定期的に参照して、牛の行動を観察し、牛に分娩の兆候が見られるか否かを判断している。
【０００３】
上記のように、定期的に見回りを行うことや、監視カメラを参照する方法では、牧場主に係る負担が大きいため、牛に分娩の兆候が見られるか否かを自動的に牧場主に通知することが望ましい。この要望に関して、例えば、家畜に所定の色の首輪を取り付けておき、画像解析を行い、首輪の位置を検出する処理を繰り返し実行することで、家畜の移動量を計測し、家畜に分娩の兆候があるか否かを判定するものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２５９１３７号公報
【特許文献２】特開２０１６−１１８９１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来技術では、画像情報から対象物を検出するための解析精度が低いという問題がある。
【０００６】
例えば、昼・夜、照明条件等により、画像情報に含まれる首輪の彩度が変化すると、画像情報の首輪の彩度と、予め想定した首輪の彩度の条件とが合致せず、画像情報から首輪を検出することができない場合がある。ここでは、家畜の首輪について言及したが、家畜に首輪以外の対象物を取り付けて、かかる対象物を検出する場合にも同様に発生する問題である。
【０００７】
１つの側面では、本発明は、解析精度を向上させることができる解析プログラム、解析方法および解析装置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】
【０００８】
第１の案では、解析プログラムは、コンピュータに下記の処理を実行させる。コンピュータは、監視画像のうち第１の領域の指定と、第２の領域の指定とを受け付ける。コンピュータは、第１の領域の輝度が第１の基準以下と判定され、かつ、第２の領域の輝度が第２の基準以上の場合に、第１の領域の輝度が第１の基準を超える場合に比較して、彩度の抽出範囲を拡大させて監視画像に含まれる対象物の色解析を実行する。
【発明の効果】
【０００９】
解析精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本実施例に係るシステムの一例を示す図である。
【図２】図２は、本実施例に係る解析装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、ＨＳＶ色空間の一例を示す図である。
【図４】図４は、認識パラメータのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】図５は、第１領域と第２領域との一例を示す図である。
【図６】図６は、本実施例に係る解析装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、解析装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願の開示する解析プログラム、解析方法および解析装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
【００１２】
図１は、本実施例に係るシステムの一例を示す図である。図１に示すように、このシステムは、カメラ１０と、解析装置１００とを有する。カメラ１０と解析装置１００とは、ネットワーク５０を介して相互に接続される。
【００１３】
カメラ１０は、牛舎１に設置されている。牛舎１には、所定の色の首輪５ａをつけた牛５が飼育されている。カメラ１０の撮影範囲は、牛舎１を移動する牛５の移動範囲を含むものとする。カメラ１０は、撮影した映像の情報を、解析装置１００に送信する。映像の情報は、複数の画像フレームが連続する情報である。以下の説明では、適宜、画像フレームを、監視画像と表記する。
【００１４】
解析装置１００は、カメラ１０から送信される監視画像を解析することで、監視画像上の首輪５ａの座標を特定し、牛５の移動量を算出する装置である。ここで、解析装置１００は、監視画像から首輪５ａの座標を特定する場合には、夜間となり、かつ、蛍光灯６が点灯しているか否かを判定する。解析装置１００は、夜間となり、かつ、蛍光灯６が点灯している場合には、首輪５ａを認識するための認識パラメータにおいて、通常時よりも、彩度の範囲を広げる。これにより、夜間・蛍光灯の影響により、監視画像上の首輪５ａの彩度が低下している場合でも、首輪５ａを認識可能となる。従って、解析精度を向上させることができる。
【００１５】
図２は、本実施例に係る解析装置の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、解析装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、表示部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０とを有する。
【００１６】
通信部１１０は、図１に示したカメラ１０とネットワーク５０を介してデータ通信を実行する処理部である。後述する制御部１５０は、通信部１１０を介して、カメラ１０から牛舎１の映像の情報を受信する。また、通信部１１０は、ネットワーク５０を介して、他の外部装置と通信を実行しても良い。通信部１１０は、通信装置に対応する。
【００１７】
入力部１２０は、各種の情報を解析装置１００に入力するための入力装置である。例えば、入力部１２０は、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。管理者は、入力部１２０を操作して、後述する認識パラメータ１４０ｂ、指定領域情報１４０ｃ、閾値情報１４０ｄを設定する。
【００１８】
表示部１３０は、制御部１５０から出力される各種の情報を表示する表示装置である。例えば、表示部１３０は、液晶ディスプレイやタッチパネル等に対応する。
【００１９】
記憶部１４０は、バッファ１４０ａと、認識パラメータ１４０ｂと、指定領域情報１４０ｃと、閾値情報２４０ｄと、解析結果情報１４０ｅとを有する。記憶部１４０は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの記憶装置に対応する。
【００２０】
バッファ１４０ａは、カメラ１０から送信される映像の情報を格納するバッファである。上記のように、映像の情報は、時刻と対応付けられた複数の監視画像が連続する情報である。
【００２１】
認識パラメータ１４０ｂは、検出対象となる首輪５ａの色の特徴をＨＳＶ（Hue  Saturation  Brightness）色空間で定義した情報である。図３は、ＨＳＶ色空間の一例を示す図である。ＨＳＶ色空間は、色相（Hue）、彩度（Saturation）、明度（Brightness）を含む。例えば、色相は色の種類を示すものであり、０〜３６０°の範囲で定義される。彩度は、色の鮮やかさを示す値であり、０〜２５５の範囲で設定される。明度は、色の明るさを示す値であり、０〜２５５の範囲で設定される。
【００２２】
図４は、認識パラメータのデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、この認識パラメータ１４０ｂは、首輪５ａの色の特徴に対応する、色相の範囲と、彩度の範囲と、明度の範囲とを示す情報である。例えば、図４に示す例では、色相はＨ１°〜Ｈ２°、彩度は１４０〜２００、明度はＢ１〜Ｂ２となっている。
【００２３】
指定領域情報１４０ｃは、監視画像の領域のうち、夜間であるか否かを判定する第１領域の座標と、蛍光灯６が点灯しているか否かを判定する第２領域の座標とを指定する情報である。図５は、第１領域と第２領域との一例を示す図である。図５に示す例では、監視画像６０上に、第１領域６０ａと第２領域６０ｂとが設定されている。
【００２４】
第１領域６０ａおよび第２領域６０ｂの座標は予め管理者等により設定されているものとする。例えば、第１領域６０ａは、監視画像６０上で、蛍光灯６が存在する領域よりも、所定距離離れた座標に設置される。第２領域６０ｂは、監視画像６０上で蛍光灯６が存在する領域から所定距離以内の座標に設置される。ここでは一例として、監視画像６０に設定される第１領域６０ａ、第２領域６０ｂとを示したが、他の監視画像についても同様の位置に、第１領域、第２領域が設定される。
【００２５】
閾値情報１４０ｄは、第１閾値と、第２閾値とを含む。第１閾値は、第１領域６０ａの輝度値と比較される閾値であり、第１領域６０ａの輝度値が第１閾値未満である場合には、夜間と判定される。第２閾値は、第２領域６０ｂの輝度値と比較される閾値であり、第２閾値６０ｂの輝度値が第２閾値以上である場合には、蛍光灯６が点灯していると判定される。
【００２６】
解析結果情報１４０ｅは、後述する解析部１５０ｃの解析結果の情報を保持する。例えば、解析結果情報１４０ｅは、監視画像６０上の首輪５ａの座標を、時刻と対応付けた情報である。
【００２７】
制御部１５０は、登録部１５０ａと、受付部１５０ｂと、解析部１５０ｃとを有する。制御部１５０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などによって実現できる。また、制御部１５０は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。
【００２８】
登録部１５０ａは、カメラ１０から映像の情報を受信し、受信した映像の情報を、バッファ１４０ａに登録する処理部である。
【００２９】
受付部１５０ｂは、入力部１２０を介して、認識パラメータ１４０ｂ、指定領域情報１４０ｃ、閾値情報１４０ｄを受け付ける処理部である。受付部１５０ｂは、受け付けた認識パラメータ１４０ｂ、指定領域情報１４０ｃ、閾値情報１４０ｄを、記憶部１４０に格納する。
【００３０】
解析部１５０ｃは、バッファ１４０ａから監視画像を取得し、調整処理と、認識処理とを実行する処理部である。以下において、調整処理と、認識処理について説明する。
【００３１】
調整処理について説明する。解析部１５０ｃは、指定領域情報１４０ｃを基にして、監視画像上に第１領域および第２領域を設定する。解析部１５０ｃは、閾値情報を基にして、第１領域の輝度値と、第１閾値との比較、および、第２領域の輝度値と、第２閾値との比較を行う。例えば、解析部１５０ｃは、第１領域に含まれる各画素の輝度値を平均した値を、第１領域の輝度値とする。解析部１５０ｃは、第２領域に含まれる各画素の輝度値を平均した値を、第２領域の輝度値とする。
【００３２】
第１領域の輝度値が第１閾値未満である場合には、夜間であることを意味する。第２領域の輝度値が第２閾値以上である場合には、牛舎１の蛍光灯６が点灯していることを意味する。解析部１５０ｃは、第１領域の輝度値が第１閾値未満であり、かつ、第２領域の輝度値が第２閾値以上である場合に、認識パラメータを調整する。以下の説明では、第１領域の輝度値が第１閾値未満であり、かつ、第２領域の輝度値が第２閾値以上であるという条件を、「調整条件」と表記する。
【００３３】
解析部１５０ｃが実行する認識パラメータ１４０ｂの調整の一例について説明する。解析部１５０ｃは、認識パラメータ１４０ｂにアクセスし、彩度の範囲を広げる調整を行う。例えば、解析部１５０ｃは、彩度の範囲を「１４０〜２００」を、「７０〜２００」に変更する。
【００３４】
なお、解析部１５０ｃは、上記の調整条件を満たして、認識パラメータ１４０ｂを調整した後、上記の調整条件を満たさなくなった場合に、彩度の範囲を調整前の「１４０〜２００」に戻しても良い。
【００３５】
続いて、認識処理について説明する。解析部１５０ｃは、監視画像と、認識パラメータ１４０ｂとを比較して、監視画像に含まれる領域のうち、認識パラメータ１４０ｂに定義される色相の範囲、彩度の範囲、明度の範囲に含まれる、色相、彩度、明度を有する領域を特定する。解析部１５０ｃは、特定した領域の重心座標を、首輪５ａの座標として判定する。解析部１５０ｃは、監視画像の時刻と、首輪５ａの座標とを対応付けた情報を、解析結果情報１４０ｅに登録する。解析部１５０ｃは、バッファ１４０ａに含まれる各監視画像について、上記処理を繰り返し実行する。
【００３６】
図６は、本実施例に係る解析装置の処理手順を示すフローチャートである。図６に示すように、解析装置１００の受付部１５０ｂは、指定領域情報１４０ｃを受け付ける（ステップＳ１０１）。
【００３７】
解析装置１００の解析部１５０ｃは、監視画像中の第１領域および第２領域を特定する（ステップＳ１０２）。解析部１５０ｃは、第１領域の第１輝度値と、第２領域の第２輝度値とを検出する（ステップＳ１０３）。
【００３８】
解析部１５０ｃは、第１輝度値が第１閾値未満となり、第２輝度値が第２閾値以上となる調整条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０４）。解析部１５０ｃは、調整条件を満たさない場合には（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、ステップＳ１０７に移行する。
【００３９】
一方、解析部１５０ｃは、調整条件を満たす場合には（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、認識パラメータ１４０ｂの彩度の抽出範囲を拡大する（ステップＳ１０６）。解析部１５０ｃは、認識処理を実行する（ステップＳ１０７）。
【００４０】
次に、本実施例に係る解析装置１００の効果について説明する。解析装置１００は、第１領域の輝度値が第１閾値未満であり、かつ、第２領域の輝度値が第２閾値以上である場合に、認識パラメータ１４０ｂの彩度の抽出範囲を拡大させて、監視画像に含まれる対象物の色解析を実行する。これにより、環境ノイズにより、監視画像上の対象物の彩度が低下している場合でも、対象物を認識可能となり、解析精度を向上させることができる。例えば、夜間・蛍光灯の影響により、監視画像上の首輪５ａの彩度が低下している場合でも、彩度の抽出範囲の下限を下げる調整を行うことで、首輪５ａを精度良く認識可能である。
【００４１】
本実施例では一例として、牛を用いて説明したが、その他の動物であってもよい。また、動物に取り付ける物体は、首輪以外の物体や、マーカ等であっても良い。
【００４２】
次に、上記実施例に示した解析装置１００と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例について説明する。図７は、解析装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【００４３】
図７に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置２０５とを有する。コンピュータ２００は、カメラ２０６を有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０７と、ハードディスク装置２０８とを有する。そして、各装置２０１〜２０８は、バス２０９に接続される。
【００４４】
ハードディスク装置２０８は、受付プログラム２０８ａ、解析プログラム２０８ｂを有する。ＣＰＵ２０１は、受付プログラム２０８ａ、解析プログラム２０８ｂを読み出してＲＡＭ２０７に展開する。
【００４５】
受付プログラム２０８ａは、受付プロセス２０７ａとして機能する。解析プログラム２０８ｂは、解析プロセス２０７ｂとして機能する。
【００４６】
受付プロセス２０７ａの処理は、受付部１５０ｂの処理に対応する。解析プロセス２０７ｂの処理は、解析部１５０ｃの処理に対応する。
【００４７】
なお、各プログラム２０８ａ、２０８ｂについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０８に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００が各プログラム２０８ａ、２０８ｂを読み出して実行するようにしても良い。
【００４８】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００４９】
（付記１）監視画像のうち第１の領域の指定と、第２の領域の指定とを受け付け、
前記第１の領域の輝度が第１の基準未満と判定され、かつ、前記第２の領域の輝度が第２の基準以上の場合に、前記第１の領域の輝度が第１の基準を超える場合に比較して、彩度の抽出範囲を拡大させて前記監視画像に含まれる対象物の色解析を実行する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする解析プログラム。
【００５０】
（付記２）前記色解析は、前記監視画像のうち前記対象物の色に対応する領域を抽出する処理である、
ことを特徴とする付記１に記載の解析プログラム。
【００５１】
（付記３）前記対象物は、動物に装着された装着物である、
ことを特徴とする付記１に記載の解析プログラム。
【００５２】
（付記４）前記装着物は首輪である、
ことを特徴とする付記３に記載の解析プログラム。
【００５３】
（付記５）前記第１の基準は、他の監視画像の前記第１の領域に対応する領域の輝度に応じて算出される、
ことを特徴とする付記１に記載の解析プログラム。
【００５４】
（付記６）前記彩度の抽出範囲の拡大は、抽出範囲の下限を下げる処理である、
ことを特徴とする付記１に記載の解析プログラム。
【００５５】
（付記７）コンピュータが実行する解析方法であって、
監視画像のうち第１の領域の指定と、第２の領域の指定とを受け付け、
前記第１の領域の輝度が第１の基準未満と判定され、かつ、前記第２の領域の輝度が第２の基準以上の場合に、前記第１の領域の輝度が第１の基準を超える場合に比較して、彩度の抽出範囲を拡大させて前記監視画像に含まれる対象物の色解析を実行する、
処理を実行することを特徴とする解析方法。
【００５６】
（付記８）前記色解析は、前記監視画像のうち前記対象物の色に対応する領域を抽出する処理である、
ことを特徴とする付記７に記載の解析方法。
【００５７】
（付記９）前記対象物は、動物に装着された装着物である、
ことを特徴とする付記７に記載の解析方法。
【００５８】
（付記１０）前記装着物は首輪である、
ことを特徴とする付記９に記載の解析方法。
【００５９】
（付記１１）前記第１の基準は、他の監視画像の前記第１の領域に対応する領域の輝度に応じて算出される、
ことを特徴とする付記７に記載の解析方法。
【００６０】
（付記１２）前記彩度の抽出範囲の拡大は、抽出範囲の下限を下げる処理である、
ことを特徴とする付記７に記載の解析方法。
【００６１】
（付記１３）監視画像のうち第１の領域の指定と、第２の領域の指定とを受け付ける受付部と、
前記第１の領域の輝度が第１の基準未満と判定され、かつ、前記第２の領域の輝度が第２の基準以上の場合に、前記第１の領域の輝度が第１の基準を超える場合に比較して、彩度の抽出範囲を拡大させて前記監視画像に含まれる対象物の色解析を実行する解析部と
を有することを特徴とする解析装置。
【００６２】
（付記１４）前記色解析は、前記監視画像のうち前記対象物の色に対応する領域を抽出する処理である、
ことを特徴とする付記１３に記載の解析装置。
【００６３】
（付記１５）前記対象物は、動物に装着された装着物である、
ことを特徴とする付記１３に記載の解析装置。
【００６４】
（付記１６）前記装着物は首輪である、
ことを特徴とする付記１５に記載の解析装置。
【００６５】
（付記１７）前記第１の基準は、他の監視画像の前記第１の領域に対応する領域の輝度に応じて算出される、
ことを特徴とする付記１３に記載の解析装置。
【００６６】
（付記１８）前記彩度の抽出範囲の拡大は、抽出範囲の下限を下げる処理である、
ことを特徴とする付記１３に記載の解析装置。
【符号の説明】
【００６７】
１    牛舎
１０    カメラ
１００    解析装置
１１０    通信部
１２０    入力部
１３０    表示部
１４０    記憶部
１４０ａ  バッファ
１４０ｂ  認識パラメータ
１４０ｃ  指定領域情報
１４０ｄ  閾値情報
１４０ｅ  解析結果情報
１５０    制御部
１５０ａ  登録部
１５０ｂ  受付部
１５０ｃ  解析部
【図１】
2018152733.tif 000003
【図２】
2018152733.tif 000004
【図３】
2018152733.tif 000005
【図４】
2018152733.tif 000006
【図５】
2018152733.tif 000007
【図６】
2018152733.tif 000008
【図７】
2018152733.tif 000009