(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の動物の行動量を算出することが出来る行動量算出プログラム、行動量算出方法、行動量算出装置及び動物監視システムの提供。【解決手段】行動量算出装置１００は、複数の動物を含む複数の撮像画像を取得する。行動量算出装置１００は、複数の撮像画像に基づいて、複数の動物のそれぞれに装着された装着物の動きを検出し、検出された装着物の動きに応じて、複数の動物のそれぞれの行動量を算出する。【選択図】図２
2018148843.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の動物を含む複数の撮像画像を取得し、
前記複数の撮像画像に基づいて、前記複数の動物のそれぞれに装着された装着物の動きを検出し、
検出された前記装着物の動きに応じて、前記複数の動物のそれぞれの行動量を算出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする行動量算出プログラム。
【請求項２】
前記複数の動物のそれぞれに装着された装着物は、それぞれ異なる色である、
ことを特徴とする請求項１に記載の行動量算出プログラム。
【請求項３】
前記複数の撮像画像は、所定の範囲を撮像範囲とする撮像装置により撮像された画像であり、
前記撮像装置により撮像された前記所定の範囲を撮像範囲とする他の撮像画像に含まれる色を特定し、
特定された前記色に応じて、装着物の候補色を出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載の行動量算出プログラム。
【請求項４】
コンピュータが実行する行動量検出方法であって、
複数の動物を含む複数の撮像画像を取得し、
前記複数の撮像画像に基づいて、前記複数の動物のそれぞれに装着された装着物の動きを検出し、
検出された前記装着物の動きに応じて、前記複数の動物のそれぞれの行動量を算出する、
処理を実行することを特徴とする行動量算出方法。
【請求項５】
複数の動物を含む複数の撮像画像を取得する取得部と、
前記複数の撮像画像に基づいて、前記複数の動物のそれぞれに装着された装着物の動きを検出し、検出した前記装着物の動きに応じて、前記複数の動物のそれぞれの行動量を算出する算出部と
を有することを特徴とする行動量算出装置。
【請求項６】
カメラと、行動量算出装置とを含む動物監視システムであって、
前記カメラは、複数の動物を含む複数の撮影画像を撮影し、撮影した撮影画像を前記行動量算出装置に出力し、
前記行動量算出装置は、
前記カメラから前記撮影画像を取得する取得部と、
前記複数の撮像画像に基づいて、前記複数の動物のそれぞれに装着された装着物の動きを検出し、検出した前記装着物の動きに応じて、前記複数の動物のそれぞれの行動量を算出する算出部と
を有することを特徴とする動物監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、行動量算出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、家畜の行動量を計測し、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】特表２０１６−５１４４８２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、複数の動物の行動量を算出することができないという問題がある。
【０００６】
農家によっては、同一の分娩房に複数の家畜を入れる場合がある。例えば、同一のカメラに撮影される撮影画像に、複数の家畜が含まれると、各家畜に取り付けられた首輪を区別することが難しく、各家畜の行動量を算出することができなかった。ここでは、家畜の首輪について言及したが、家畜に首輪以外の装着物を取り付けて、かかる装着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、複数の動物の行動量を算出することができる行動量算出プログラム、行動量算出方法、行動量算出装置および動物監視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】
【０００８】
第１の案では、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、複数の動物を含む複数の撮像画像を取得する。コンピュータは、複数の撮像画像に基づいて、複数の動物のそれぞれに装着された装着物の動きを検出する。コンピュータは、検出された装着物の動きに応じて、複数の動物のそれぞれの行動量を算出する。
【発明の効果】
【０００９】
複数の動物の行動量を算出することができる。
【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、本実施例に係る行動量算出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、検出テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】図６は、行動量テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】図７は、特定部の処理の一例を説明するための図（１）である。
【図８】図８は、特定部の処理の一例を説明するための図（２）である。
【図９】図９は、首輪の色を特定する処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、牛の行動量を算出する処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、行動量算出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、本願の開示する行動量算出プログラム、行動量算出方法、行動量算出装置および動物監視システム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、行動量算出装置１００とを有する。カメラ１０と行動量算出装置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、所定の色の首輪をつけた複数の牛が飼育されている。図１に示す例では、牛５ａ，５ｂ，５ｃが飼育されている。牛５ａ，５ｂ，５ｃには、それぞれ異なる色の首輪６ａ，６ｂ，６ｃが取り付けられている。
【００１４】
カメラ１０の撮影範囲には、牛５ａ，５ｂ，５ｃが含まれるものとする。カメラ１０は、撮影した映像の情報を、行動量算出装置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、撮影画像と表記する。
【００１５】
行動量算出装置１００は、カメラ１０が撮影した撮影画像を解析して、牛５ａ〜５ｃに取り付けられた首輪６ａ〜６ｃをそれぞれ検出する処理を、各撮影画像について実行することで、牛５ａ〜５ｃの行動量を算出する装置である。
【００１６】
図２は、本実施例に係る行動量算出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、この行動量算出装置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。
【００１７】
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。
【００１８】
入力部１２０は、各種の情報を行動量算出装置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等を設定する。
【００１９】
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。
【００２０】
記憶部１４０は、バッファ１４０ａと、認識パラメータ１４０ｂと、検出テーブル１４０ｃと、行動量テーブル１４０ｄ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。
【００２１】
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撮影画像が連続する情報である。
【００２２】
認識パラメータ１４０ｂは、検出対象となる首輪６ａ〜６ｃ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。
【００２３】
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、識別情報毎に、色相の範囲と、彩度の範囲と、明度の範囲とが対応付けられる。識別情報は、各首輪を一意に識別する情報である。例えば、首輪の色相の範囲は、他の首輪の色相の範囲と重複しないように設定されている。また、後述するように、各首輪の色相の範囲は、牛舎１の所定領域に含まれる色相を含まない範囲に設定される。なお、彩度、明度の範囲については、各首輪で領域が重複していても良い。
【００２４】
例えば、首輪６ａに対応する色相の範囲は「Ｈ１°〜Ｈ２°」となり、彩度の範囲は「１４０〜２００」となり、明度の範囲は「Ｂ１〜Ｂ２」となる。首輪６ｂに対応する色相の範囲は「Ｈ３°〜Ｈ４°」となり、彩度の範囲は「１４０〜２００」となり、明度の範囲は「Ｂ１〜Ｂ２」となる。首輪６ｃに対応する色相の範囲は「Ｈ５°〜Ｈ６°」となり、彩度の範囲は「１４０〜２００」となり、明度の範囲は「Ｂ１〜Ｂ２」となる。
【００２５】
検出テーブル１４０ｃは、撮影画像上の時刻毎の首輪の位置を保持するテーブルである。図５は、検出テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、この検出テーブル１４０ｃは、識別情報と、時刻と、座標とを対応付ける。識別情報は、首輪を一意に識別する情報である。時刻は、座標を特定した時刻を示す。座標は、撮影画像から検出した首輪の座標を示す。例えば、１行目のレコードには、首輪６ａが、時刻「ｔ１」の撮影画像上の座標「ｘａ１，ｙａ１」に位置することが示されている。
【００２６】
行動量テーブル１４０ｄは、各牛５ａ〜５ｃの行動量に関する情報を保持するテーブルである。図６は、行動量テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、この行動量テーブル１４０ｄは、識別情報と、行動量とを対応付ける。識別情報は、各首輪を一意に識別する情報である。行動量は、首輪をつけた牛の行動量を示す情報である。例えば、行動量は、所定時刻間の行動量を累計した値である。なお、図１で説明したように、首輪が特定されれば、牛が特定されるものとする。
【００２７】
制御部１５０は、取得部１５０ａと、特定部１５０ｂと、算出部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】
取得部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。上記のように、映像の情報は、複数の撮影画像が連続する情報である。後述するように、「行動量算出フェーズ」では、各撮影画像には、複数の首輪６ａ〜６ｂ（牛５ａ〜５ｃ）の画像が含まれることを前提とする。一方、「パラメータ設定フェーズ」では、牛５ａ〜５ｃには、首輪が取り付けられていないものとする。
【００２９】
特定部１５０ｂは、認識パラメータ１４０ｂの色相の範囲を特定する処理部である。特定部１５０ｂは、特定した色相の範囲の情報を、表示部１３０に表示させる。管理者は、表示部１３０に表示された色相の範囲を参照して、牛に取り付ける首輪の色を判断する。以下において、特定部１５０ｂの処理の一例について説明する。
【００３０】
特定部１５０ｂは、パラメータ設定フェーズにおいて動作する。パラメータ設定フェーズにおいて、特定部１５０ｂは、牛５ａ〜５ｃに首輪が取り付けられていないという条件で撮影された撮影画像を、バッファ１４０ａから取得する。以下の説明では、牛５ａ〜５ｃに首輪が取り付けられていないという条件で撮影された撮影画像を「設定画像」と表記する。現フェーズがパラメータ設定フェーズであるか否かの情報は、管理者が入力部１２０を操作することで、特定部１５０ｂに通知する。また、パラメータ設定フェーズにおいて、管理者は予め、牛５ａ〜５ｃの首輪を外しておくものとする。
【００３１】
特定部１５０ｂは、設定画像のうち、所定領域の画像を解析することで、所定領域に含まれる色相を判定する。図７は、特定部の処理の一例を説明するための図（１）である。図７の設定画像１５には、所定領域１５ａが設定されている。所定領域１５ａは、牛５ａ〜５ｃの行動範囲をカバーする領域であり、管理者に予め指定される領域である。
【００３２】
特定部１５０ｂは、所定領域１５ａに含まれる画素値を基にして、ＨＳＶ色空間の色相を判定する処理を、画素毎に実行することで、所定領域１５ａの色相の範囲を特定する。以下の説明では、所定領域１５ａの色相の範囲を「除外対象範囲」と表記する。特定部１５０ｂは、色相の範囲０°〜３６０°のうち、除外対象範囲と重複しない範囲を、各識別情報の色相の範囲に割り当てる。
【００３３】
図８は、特定部の処理の一例を説明するための図（２）である。図８において、色相の範囲を、０°〜３６０°で示す。例えば、除外対象範囲を、色相範囲３０ａとすると、特定部１５０ｂは、色相範囲３０ｂから、認識パラメータ１４０ｂの色相の範囲を特定する。特定部１５０ｂは、牛の数がｎ頭である場合には、色相範囲３０ｂをｎ等分し、各首輪に割り当てる色相の範囲とする。
【００３４】
例えば、特定部１５０ｂは、牛５ａ〜５ｂの各首輪６ａ〜６ｃに割り当てる色相の範囲をそれぞれ、色相範囲３１ａ、３１ｂ、３１ｃとして特定し、認識パラメータ１４０ｂに設定する。特定部１５０ｂは、特定した色相の範囲の情報（色相範囲３１ａ、３１ｂ、３１ｃ）を、表示部１３０に表示する。管理者は、表示部１３０に表示された色相の範囲の情報を参照して、牛５ａ〜５ｂの各首輪６ａ〜６ｃの色を判断する。管理者は、首輪６ａ〜６ｃを作成した後に、牛５ａ〜５ｃに首輪６ａ〜６ｃを取り付ける。
【００３５】
管理者は、牛５ａ〜５ｃに首輪６ａ〜６ｃを取り付けた後、入力部１２０を操作して、認識パラメータ１４０ｂにアクセスし、識別情報と、色相の範囲との対応関係について、適宜修正を行っても良い。
【００３６】
算出部１５０ｃは、行動量算出フェーズにおいて動作する。行動量算出フェーズにおいて、算出部１５０ｃは、複数の撮像画像に基づいて、牛５ａ〜５ｃのそれぞれに装着された首輪６ａ〜６ｃの動きを検出する。算出部１５０ｃは、検出した首輪６ａ〜６ｃの動きに応じて、牛５ａ〜５ｃのそれぞれの行動量を算出する。後述するように、算出部１５０ｃは、首輪の座標を検出する処理と、行動量を算出する処理とを実行する。
【００３７】
首輪の座標を検出する処理の一例について説明する。算出部１５０ｃは、バッファ１４０ａに格納された撮影画像と、認識パラメータ１４０ｂとを比較する。算出部１５０ｃは、撮影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、識別情報毎に特定する。すなわち、識別情報「首輪６ａ」の色相、彩度、明度に対応する領域、識別情報「首輪６ｂ」の色相、彩度、明度に対応する領域、識別情報「首輪６ｃ」の色相、彩度、明度に対応する領域を特定する。
【００３８】
算出部１５０ｃは、特定した各領域の重心座標を、それぞれ首輪６ａ、６ｂ、６ｃの座標として判定する。算出部１５０ｃは、撮影画像の時刻と、首輪６ａ〜６ｃの座標とを対応付けた情報を、検出テーブル１４０ｃに登録する。算出部１５０ｃは、複数の撮影画像に対して、上記処理を繰り返し実行することで、各時刻と、首輪６ａ〜６ｃの座標との関係を、検出テーブル１４０ｃに登録していく。
【００３９】
行動量を算出する処理の一例について説明する。算出部１５０ｃは、検出テーブル１４０ｃを参照し、所定時間経過における首輪の変化量を算出する。ここでは一例として、首輪６ａ（牛５ａ）の行動量を算出する場合について説明するが、首輪６ｂ、６ｃ（牛５ｂ、５ｃ）についても、同様に行動量を算出することができる。
【００４０】
算出部１５０ｃは、検出テーブル１４０ｃを参照し、首輪６ａの所定時間毎の座標の変化量を算出する。所定時間は、管理者が予め設定しているものとする。算出部１５０ｃは、各所定時間の変化量を合計することで、首輪６ａの行動量を算出する。算出部１５０ｃは、識別情報と、行動量とを対応付けて、行動量テーブル１４０ｄに登録する。
【００４１】
次に、本実施例に係る行動量算出装置１００の処理手順について説明する。図９は、首輪の色を特定する処理手順を示すフローチャートである。図９に示すように、行動量算出装置１００の特定部１５０ｂは、バッファ１４０ａから設定画像を取得する（ステップＳ１０１）。
【００４２】
特定部１５０ｂは、所定領域の色相の範囲を検出する（ステップＳ１０２）。特定部１５０ｂは、所定領域の色相の範囲に基づいて、牛舎１に含まれない色相の範囲を決定する（ステップＳ１０３）。
【００４３】
特定部１５０ｂは、各首輪の色を判定する（ステップＳ１０４）。特定部１５０ｂは、判定結果を出力する（ステップＳ１０５）。
【００４４】
図１０は、牛の行動量を算出する処理手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、行動量算出装置１００の算出部１５０ｃは、バッファ１４０ａから撮影画像を取得する（ステップＳ２０１）。
【００４５】
算出部１５０ｃは、撮影画像と認識パラメータ１４０ｂとを比較し、各首輪６ａ〜６ｃに対応する領域を抽出する（ステップＳ２０２）。算出部１５０ｃは、各首輪６ａ〜６ｃの座標を算出し、検出テーブル１４０ｃに格納する（ステップＳ２０３）。
【００４６】
算出部１５０ｃは、牛の行動量を算出する（ステップＳ２０４）。算出部１５０ｃは、算出結果を行動量テーブル１４０ｄに格納する（ステップＳ２０５）。算出部１５０ｃは、処理を継続する場合には（ステップＳ２０６，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０１に移行する。算出部１５０ｃは、処理を継続しない場合には（ステップＳ２０６，Ｎｏ）、処理を終了する。
【００４７】
次に、本実施例に係る行動量算出装置１００の効果について説明する。行動量算出装置１００は、撮影画像から、それぞれの牛に取り付けられたそれぞれ色の異なる首輪の位置を検出する処理を繰り返し、各牛の移動量を算出する。このため、複数の牛が撮影画像に含まれる場合でも、複数の牛の行動量を算出することができる。本実施例では、牛を用いて説明したが、その他の動物であっても同様に、行動量を算出することができる。
【００４８】
また、行動量算出装置１００は、カメラ１０により撮像された所定範囲を撮像範囲とする設定画像に含まれる色を特定し、特定された色に応じて、首輪の候補色を出力する。これにより、首輪の色相の範囲は、他の首輪の色相の範囲と重複しないように設定されている。また、各首輪の色相の範囲は、牛舎１の所定領域に含まれる色相を含まない範囲に設定される。従って、各首輪を区別しつつ、正確に各首輪の座標を検出することが可能となる。
【００４９】
次に、上記実施例に示した行動量算出装置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１１は、行動量算出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。
【００５０】
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。
【００５１】
ハードディスク装置２０８は、取得プログラム２０８ａ、特定プログラム２０８ｂ、算出プログラム２０８ｃを有する。ＣＰＵ２０１は、取得プログラム２０８ａ、特定プログラム２０８ｂ、算出プログラム２０８ｃを読み出してＲＡＭ２０７に展開する。
【００５２】
取得プログラム２０８ａは、取得プロセス２０７ａとして機能する。特定プログラム２０８ｂは、特定プロセス２０７ｂとして機能する。算出プログラム２０８ｃは、算出プロセス２０７ｃとして機能する。
【００５３】
取得プロセス２０７ａの処理は、受付部１５０ａの処理に対応する。特定プロセス２０７ｂの処理は、特定部１５０ｂの処理に対応する。算出プロセス２０７ｃの処理は、算出部１５０ｃの処理に対応する。
【００５４】
なお、各プログラム２０８ａ〜２０８ｃ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が各プログラムプログラム２０８ａ〜２０８ｃを読み出して実行するようにしても良い。
【００５５】
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。
【００５６】
（付記１）複数の動物を含む複数の撮像画像を取得し、
前記複数の撮像画像に基づいて、前記複数の動物のそれぞれに装着された装着物の動きを検出し、
検出された前記装着物の動きに応じて、前記複数の動物のそれぞれの行動量を算出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする行動量算出プログラム。
【００５７】
（付記２）前記複数の動物のそれぞれに装着された装着物は、それぞれ異なる色である、
ことを特徴とする付記１に記載の行動量算出プログラム。
【００５８】
（付記３）前記複数の撮像画像は、所定の範囲を撮像範囲とする撮像装置により撮像された画像であり、
前記撮像装置により撮像された前記所定の範囲を撮像範囲とする他の撮像画像に含まれる色を特定し、
特定された前記色に応じて、装着物の候補色を出力する、
ことを特徴とする付記１に記載の行動量算出プログラム。
【００５９】
（付記４）コンピュータが実行する行動量検出方法であって、
複数の動物を含む複数の撮像画像を取得し、
前記複数の撮像画像に基づいて、前記複数の動物のそれぞれに装着された装着物の動きを検出し、
検出された前記装着物の動きに応じて、前記複数の動物のそれぞれの行動量を算出する、
処理を実行することを特徴とする行動量算出方法。
【００６０】
（付記５）前記複数の動物のそれぞれに装着された装着物は、それぞれ異なる色である、
ことを特徴とする付記４に記載の行動量算出方法。
【００６１】
（付記６）前記複数の撮像画像は、所定の範囲を撮像範囲とする撮像装置により撮像された画像であり、
前記撮像装置により撮像された前記所定の範囲を撮像範囲とする他の撮像画像に含まれる色を特定し、
特定された前記色に応じて、装着物の候補色を出力する、
ことを特徴とする付記４に記載の行動量算出方法。
【００６２】
（付記７）複数の動物を含む複数の撮像画像を取得する取得部と、
前記複数の撮像画像に基づいて、前記複数の動物のそれぞれに装着された装着物の動きを検出し、検出した前記装着物の動きに応じて、前記複数の動物のそれぞれの行動量を算出する算出部と
を有することを特徴とする行動量算出装置。
【００６３】
（付記８）前記複数の動物のそれぞれに装着された装着物は、それぞれ異なる色である、
ことを特徴とする付記７に記載の行動量算出装置。
【００６４】
（付記９）前記複数の撮像画像は、所定の範囲を撮像範囲とする撮像装置により撮像された画像であり、
前記撮像装置により撮像された前記所定の範囲を撮像範囲とする他の撮像画像に含まれる色を特定し、特定した前記色に応じて、装着物の候補色を出力する特定部を更に有することを特徴とする付記７に記載の行動量算出装置。
【００６５】
（付記１０）カメラと、行動量算出装置とを含む動物監視システムであって、
前記カメラは、複数の動物を含む複数の撮影画像を撮影し、撮影した撮影画像を前記行動量算出装置に出力し、
前記行動量算出装置は、
前記カメラから前記撮影画像を取得する取得部と、
前記複数の撮像画像に基づいて、前記複数の動物のそれぞれに装着された装着物の動きを検出し、検出した前記装着物の動きに応じて、前記複数の動物のそれぞれの行動量を算出する算出部と
を有することを特徴とする動物監視システム。
【００６６】
（付記１１）前記複数の動物のそれぞれに装着された装着物は、それぞれ異なる色である、
ことを特徴とする付記１０に記載の動物監視システム。
【００６７】
（付記１２）前記複数の撮像画像は、所定の範囲を撮像範囲とする撮像装置により撮像された画像であり、
前記撮像装置により撮像された前記所定の範囲を撮像範囲とする他の撮像画像に含まれる色を特定し、特定した前記色に応じて、装着物の候補色を出力する特定部を更に有することを特徴とする付記１０に記載の動物監視システム。
【符号の説明】
【００６８】
１        牛舎
１０      カメラ
５０      ネットワーク
１００    行動量算出装置
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  検出テーブル
１４０ｄ  行動量テーブル
１５０    制御部
１５０ａ  取得部
１５０ｂ  特定部
１５０ｃ  算出部
【図１】
2018148843.tif 000003
【図２】
2018148843.tif 000004
【図３】
2018148843.tif 000005
【図４】
2018148843.tif 000006
【図５】
2018148843.tif 000007
【図６】
2018148843.tif 000008
【図７】
2018148843.tif 000009
【図８】
2018148843.tif 000010
【図９】
2018148843.tif 000011
【図１０】
2018148843.tif 000012
【図１１】
2018148843.tif 000013