(57)【要約】【課題】特定部位等を激しく動かしている画像解析対象の様子の中で、その激しく動かしている特定部位を、カメラの向きや画角などを動かしている間も、その周りよりも良く見えるようにすること。【解決手段】連続する画像間での監視対象に動きのある部位を色彩表示する情報処理装置が、監視対象を含んだ連続する画像間における画素単位の差分を動きの情報として取得し、取得した動きの情報から画像全体の動きの情報を減算し、取得した動きの情報から画像全体の動きの情報を減算したのちの動きの情報を色彩情報に変換し、色彩情報に変換した動きの情報による色彩を色彩情報に変換したオリジナル画像に加えて表示するように制御する。 【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続する画像間での監視対象に動きのある部位を色彩表示する情報処理装置であって、
前記監視対象を含んだ連続する画像間における画素単位の差分を、動きの情報として取得する取得手段と、
前記取得した動きの情報から、画像全体の動きの情報を減算する減算処理手段と、
前記取得した動きの情報から画像全体の動きの情報を減算したのちの動きの情報を、色彩情報に変換する変換処理手段と、
前記色彩情報に変換した前記動きの情報による色彩を、前記色彩情報に変換したオリジナル画像に加えて表示するように制御する表示処理手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記連続する画像は、前記監視対象を撮影したカメラの向きや画角を動かしている間のリアルタイム画像であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記連続する画像は、前記監視対象が特定部位を動かしている間のリアルタイム画像であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記動きの情報から、前記監視対象が特定部位を動かしているか否かを判定する判定手段と、
前記監視対象が特定部位を動かしていると判定した場合に、前記監視対象が特定部位を動かしていることを警告する警告手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
連続する画像間での監視対象に動きのある部位を色彩表示する情報処理装置の制御方法であって、
前記情報処理装置の取得手段が、前記監視対象を含んだ連続する画像間における画素単位の差分を、動きの情報として取得する取得工程と、
前記情報処理装置の減算処理手段が、前記取得した動きの情報から、画像全体の動きの情報を減算する減算処理工程と、
前記情報処理装置の変換処理手段が、前記取得した動きの情報から画像全体の動きの情報を減算したのちの動きの情報を、色彩情報に変換する変換処理工程と、
前記情報処理装置の表示処理手段が、前記色彩情報に変換した前記動きの情報による色彩を、前記色彩情報に変換したオリジナル画像に加えて表示するように制御する表示処理工程と、
を含むことを特徴とする制御方法。
【請求項６】
連続する画像間での監視対象に動きのある部位を色彩表示する情報処理装置で読み取り実行可能なプログラムであって、
前記情報処理装置を、
前記監視対象を含んだ連続する画像間における画素単位の差分を、動きの情報として取得する取得手段と、
前記取得した動きの情報から、画像全体の動きの情報を減算する減算処理手段と、
前記取得した動きの情報から画像全体の動きの情報を減算したのちの動きの情報を、色彩情報に変換する変換処理手段と、
前記色彩情報に変換した前記動きの情報による色彩を、前記色彩情報に変換したオリジナル画像に加えて表示するように制御する表示処理手段と、
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、その制御方法とプログラムの技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
畜産において、特に肉用牛の肥育においては、出荷前の太った牛が寝た状態から起き上がれずに、胃にガスが溜って死亡してしまう事故が発生する。または、第一胃内で異常発酵が発生し呼吸困難（鼓脹症）などを引き起こし倒れて死亡してしまう事故が発生する。
【０００３】
このような事故は畜産農家にとって非常に大きな損失である。しかしながら、特に飼養頭数が多い畜産農家においては飼養者が牛の状態を常に観察していることは困難である。
【０００４】
このような事象が発生した場合にすぐに対処を行うことができるような検出および通知システムが求められている。
【０００５】
特許文献１には、牛の首にセンサー機器（気圧・加速度）を取り付けて、牛の状態を判定し、牛の健康管理を行う技術が開示されている。
【０００６】
特許文献１の技術では、牛の身体に物理的にセンサーを取り付けることにより牛の行動や状態を計測することで健康状態を管理することを実現している。この方法は発情行動や分娩などの目的のために利用されるが、倒れて暴れているような牛の状態の検出については何ら言及されていない。
【０００７】
牛の身体に特別なセンサーを取り付けることなく、牛舎に取り付けたカメラからの映像によって、倒れて起き上がれずに暴れている牛を検出し、飼養管理者に通知するシステムを提供する場合、畜産農家は容易にシステムを導入でき、牛に負荷をかけることなく、起き上がれずに暴れている牛を早期に発見でき、獣医を呼ぶなどの対処を取ることができ、牛が死亡してしまうという事象を回避することが可能となる。
【０００８】
このように牛舎に取り付けたカメラからの映像によって、倒れて起き上がれずに暴れている牛を検出する場合に利用可能な画像解析技術として以下のような２つの公知技術が開発されてい
【０００９】
（１）画像情報から、目的の見えの物体を検出する物体検出手法であり、一例としてＦａｓｔｅｒ  Ｒ−ＣＮＮがあ
【００１０】
（２）連続する画像情報から、動き情報を特徴量として抽出する動きの特徴量抽出手法であり、一例としてＯｐｔｉｃａｌｆｌｏｗがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２０１７−６０４０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、倒れて起き上がれずに暴れている牛の様子を画像解析する際に、撮影するカメラの向きや画角が常時固定されているわけではなく、ＰＴＺ制御が可能なネットワークカメラを用いてカメラの向き（パン方位、チルト角）や画角（ズーム）などを変更して倒れて起き上がれずに暴れている牛の様子を、暴れている間ずっと画像解析する必要があり、この場合、前述したＯｐｔｉｃａｌｆｌｏｗで抽出される動き情報が、撮影した画面全体で抽出されてしまうため、カメラの向き（パン方位、チルト角）や画角（ズーム）などを動かしながら監視する暴れている牛の様子は、画面全体の動きに紛れて見えないという問題が発生する。
【００１３】
そこで、本発明は、特定部位等を激しく動かしている画像解析対象の様子の中で、その激しく動かしている特定部位を、カメラの向きや画角などを動かしている間も、その周りよりも良く見えるようにすることが可能な仕組み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】
【００１４】
本発明は、連続する画像間での監視対象に動きのある部位を色彩表示する情報処理装置であって、前記監視対象を含んだ連続する画像間における画素単位の差分を、動きの情報として取得する取得手段と、前記取得した動きの情報から、画像全体の動きの情報を減算する減算処理手段と、前記取得した動きの情報から画像全体の動きの情報を減算したのちの動きの情報を、色彩情報に変換する変換処理手段と、前記色彩情報に変換した前記動きの情報による色彩を、前記色彩情報に変換したオリジナル画像に加えて表示するように制御する表示処理手段と、を備えることを特徴とする。
【００１５】
また、前記連続する画像は、前記監視対象を撮影したカメラの向きや画角を動かしている間のリアルタイム画像であることを特徴とする。
【００１６】
また、前記連続する画像は、前記監視対象が特定部位を動かしている間のリアルタイム画像であることを特徴とする。
【００１７】
また、前記動きの情報から、前記監視対象が特定部位を動かしているか否かを判定する判定手段と、前記監視対象が特定部位を動かしていると判定した場合に、前記監視対象が特定部位を動かしていることを警告する警告手段と、を更に備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明により、特定部位等を激しく動かしている画像解析対象の様子の中で、その激しく動かしている特定部位を、カメラの向きや画角などを動かしている間も、その周りよりも良く見えるようにすることが可能な仕組みを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の情報処理システムのシステム構成等の一例を示す図である。
【図２】情報処理装置等のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】寝ている牛が画像内の一部領域から検知された場合の概念図を示す図である。
【図４】寝ている牛が検知された画像内の一部領域の中から更に、倒れて起き上がれずに暴れている牛の動きの情報Ｏｐｔｉｃａｌｆｌｏｗ値が抽出される場合の概念図を示す図である。
【図５】倒れて起き上がれずに暴れている状況等を色で表現した場合の一例を示す図である。
【図６】倒れて起き上がれずに暴れている状況等を色で表示する表示処理の全体的な流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明す
【００２１】
（情報処理システムのシステム構成）
図１は、本実施形態における情報処理システムのシステム構成の一例を示す図である。
【００２２】
情報処理システムは、ネットワークカメラ１０１、情報処理装置１０２、クライアント端末１０３で構成されている。
【００２３】
更にネットワークカメラ１０１、情報処理装置１０２、クライアント端末１０３は、ネットワーク１０４を介して相互に通信可能に接続されている。
【００２４】
ネットワークカメラ１０１は牛舎の天井付近に設置された撮像装置であり、暴れている牛の様子を継続的にあるいは定期的に監視するために、ネットワークカメラ１０１のＰＴＺ設定値をユーザ所望の値に設定変更させることで、暴れている牛の様子を暴れている間中ずっと撮影することができる。
【００２５】
情報処理装置１０２は、牛舎の外である監視所等に設置された画像解析サーバであり、ネットワークカメラ１０１で撮影された牛舎内の牛（監視対象）の様子の画像を取得して、現在暴れている様子の牛が居ないか等をリアルタイムで画像解析する装置である。
【００２６】
クライアント端末１０３は、情報処理装置１０２でリアルタイムに画像解析された後の、ネットワークカメラ１０１で撮影された牛舎内の牛の様子をユーザに表示するための端末であり、クライアント端末１０３にインストールされたウエブブラウザ、あるいは専用アプリケーションによって、牛舎内のリアルタイムに牛の様子を表示する装置である。このようにクライアント端末１０３で、自動検出した暴れている牛をユーザに警告したり、現在暴れている牛の様子を色彩表現でリアルタイム画像としてユーザに見せることができる。
【００２７】
ネットワーク１０４は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネット等の通信ネットワークで
【００２８】
（情報処理システムの各要素のハードウェア構成）
図２は、本実施形態における情報処理装置１０２ハードウェア構成の一例を示す図である。
【００２９】
情報処理装置１０２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０３を含む。また、情報処理装置１０２は、入力コントローラ２０５、ビデオコントローラ２０６、メモリコントローラ２０７、通信Ｉ／Ｆコントローラ２０８を含む。各要素は、システムバス２０４を介して相互に通信可能に接続されている。
【００３０】
ＣＰＵ２０１は、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する中央演算装置である。
【００３１】
ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が実行する制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）やＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）、本実施形態の処理を実現するためのコンピュータ読み取り実行可能なプログラム、各種データを記憶する記憶装置である。
【００３２】
ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する記憶装置である。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０２や外部メモリ２１１からＲＡＭ２０３にロードし、ロードしたプログラムを実行することで各種処理を実現する。
【００３３】
入力コントローラ２０５は、キーボード（ＫＢ）２０９やマウス等のポインティングデバイス等の入力装置からの入力を制御するコントローラである。入力コントローラ２０５は、入力装置がタッチパネルの場合、操作者がタッチパネルに表示されたアイコンやカーソルやボタンに合わせて選択（指等でタッチ）することにより、各種の入力を受付けることができる。入力コントローラ２０５は、マルチタッチスクリーン等の、複数の指でタッチされた位置を検出することが可能なタッチパネルである入力装置からの入力を受付けることもできる。
【００３４】
ビデオコントローラ２０６は、ディスプレイ２１０等の外部出力装置への情報の表示を制御する。ディスプレイ２１０は、情報処理装置１０２本体と分離したディスプレイであってもよいし、情報処理装置１０２本体と一体になったノート型パソコンのディスプレイであってもよい。ビデオコントローラ２０６は、外部出力装置として、ディスプレイ２１０でなく、例えばプロジェクタ等に情報を出力してもよい。また、ビデオコントローラ２０６は、タッチ操作を受け付け可能な入力装置でもあるタッチパネル等の外部出力装置への情報の表示を制御してもよい。
【００３５】
また、ビデオコントローラ２０６は、表示制御を行うためのビデオメモリ（ＶＲＡＭ）を制御できる。ビデオコントローラ２０６は、ビデオメモリ領域であるＲＡＭ２０３の一部を利用することもできるし、ＲＡＭ２０３と別途に設けられた専用のビデオメモリを利用することもできる。
【００３６】
メモリコントローラ２０７は、外部メモリ２１１に対する情報の入出力を制御するコントローラである。
【００３７】
外部メモリ２１１は、ブートプログラム、各種アプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、および各種データ等を記憶する記憶装置である。外部メモリ２１１は、例えば、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ、ソリッドステートドライブ等である。
【００３８】
通信Ｉ／Ｆコントローラ２０８は、ネットワーク１０４を介した外部機器との接続・通信に利用され、通信制御処理を実行するコントローラである。通信Ｉ／Ｆコントローラ２０８は、例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信やＩＳＤＮ等の電話回線、携帯電話の３Ｇ、ＬＴＥ回線を用いた通信等が可能である。
【００３９】
また、ＣＰＵ２０１は、例えば、ＲＡＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ２１０上のマウスカーソル等を介して、操作者からの指示を受付けることができる。
【００４０】
ＣＰＵ２０１が、ＲＯＭ２０２又は外部メモリ２１１に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することで、情報処理装置１０２の機能及び図５、図６で後述するフローチャートにおける情報処理装置１０２の処理等が実現される。
【００４１】
ネットワークカメラ１０１と情報処理装置１０２、クライアント端末１０３のハードウェア構成で情報処理を実行する部分は、図２に示す情報処理装置１０２のハードウェア構成と同様な構成である。
【００４２】
本実施形態では、情報処理装置１０２の外部メモリは、各種テーブルの情報を記憶するとする。また、情報処理装置１０２のＲＯＭが、各種テーブルの情報を記憶することとしてもよい。
【００４３】
情報処理装置１０２のＣＰＵが、情報処理装置１０２のＲＯＭ又は外部メモリに記憶されたプログラムに基づき処理を実行することで、情報処理装置１０２の機能及び図６で後述するフローチャートにおける情報処理装置１０２の処理等が実現される。
【００４４】
図３は寝ている牛が画像内の一部領域から検知された場合の概念図を示す図である。
【００４５】
３０１は牛舎内を撮影した画像の１枚のフレームを示した図である。このフレームには、３０２の矩形領域に寝ている牛が１頭検出されている状態を示している。このフレームの時点ではその１頭の牛が「静かに寝ている牛」か「倒れて起き上がれずに暴れている牛」かの判別まではできていない。
【００４６】
図４は寝ている牛が検知された画像内の一部領域の中から更に、倒れて起き上がれずに暴れている牛の動きの情報（ＯＦ値）が抽出される場合の概念図を示す図である。
【００４７】
４０１は前のフレーム画像（ｔ）を示した図であり、４０２は次フレームの画像（ｔ＋１）を示した図である。この例の場合、１頭の牛が倒れて起き上がれずに暴れているので、
前のフレーム画像（ｔ）と次フレームの画像（ｔ＋１）との間の特徴量の差分から動きの情報であるＯＦ値（矢印）を抽出することが可能な場合の一例である。
【００４８】
図５の上図は、Ｓ６２０での各画素単位での動きの情報（動きの方向と、動きの強さ）を、ＨＳＶ色空間における色相と明度にそれぞれ対応させる概念図である。
【００４９】
５０１はＨＳＶ色空間であり、ＨＳＶ色空間ではベクトルの方向成分（Ｈ）と長さ成分（Ｖ）を、色相と明度として表現することができる。つまり各画素単位での動きの方向をＨＳＶ色空間のベクトルの方向成分（Ｈ）とし、各画素単位での動きの強さをＨＳＶ色空間のベクトルの長さ成分（Ｖ）とすることで、図５の下の図のように倒れて起き上がれずに暴れている牛の足が動く方向と、その動きの強さをＨＳＶ色空間に変換することになる。
【００５０】
図５の下図は、寝ている牛５１１の状態であり、静かに寝ている牛の場合には５１２や５１３のような色での表現はされない。逆に倒れて起き上がれずに暴れている牛の場合には、５１２（例えば赤）や５１３（例えば緑）の色表現が交互に入れ替わることで、起き上がれずに暴れている牛の足の動きの激しさを、色がどのように付いているかよって分かりやすく表現することになる。
【００５１】
本願発明では、図３のように、始めは広域の監視で、寝ている牛５１１の存在を検知し、その後に、ＰＴＺ制御が可能なネットワークカメラ１０１を用いてカメラの向き（パン方位、チルト角）や画角（ズーム）などを変更する間ずっと起き上がれずに暴れている牛の足の動きの激しさを色で表現する場合に、画面全体の動きによる周辺の動きの情報による色の変化と混じらないように、暴れている牛の足の動きの部分だけ分かりやすく色で表現することができる。
【００５２】
図６は情報処理装置１０２のＣＰＵが実行する倒れて起き上がれずに暴れている状況等を色で表示する表示処理の全体的な流れを示すフローチャートである。
【００５３】
Ｓ６１１で情報処理装置１０２は撮影された牛舎内の牛の様子の画像を、順次取得して、順次その記憶部に牛の様子の連続画像を保持する
Ｓ６１２では、牛の様子の連続画像で前のフレーム画像（ｔ）の次フレームの画像（ｔ＋１）を１枚取得する。
【００５４】
Ｓ６１３では牛の様子の連続画像の中で、次フレームの画像（ｔ＋１）が取得できたか否かを判定する。次フレームの画像（ｔ＋１）が取得できたと判定した場合にＳ６１４に進み、取得できなかったと判定した場合には処理を終了する。
【００５５】
Ｓ６１４では、Ｓ６１２で取得した次フレームの画像（ｔ＋１）の中から、例えばＦａｓｔｅｒ−ＲＣＮＮの公知技術を用いて、図３に示したように『寝ている状態の牛』が居る画像領域を検出する。
【００５６】
Ｓ６１５では、Ｓ６１４でＦａｓｔｅｒ−ＲＣＮＮによって『寝ている状態の牛』が居る画像領域を検出できたか否かを判定する。検出できたと判定された場合にＳ６１６に進み、検出できなかったと判定した場合にはＳ６１２のステップまで戻る。
【００５７】
Ｓ６１６では、Ｓ６１４で『寝ている状態の牛』が居る画像領域を検出した次フレームの画像（ｔ＋１）内の座標を記憶部に一時保持する。
【００５８】
Ｓ６１７では、例えばＯｐｔｉｃａｌｆｌｏｗであるＦａｒｎｅＢａｃｋ法の公知技術を用いて、一つ前のフレーム画像（ｔ）とＳ６１２で取得した次フレームの画像（ｔ＋１）とのフレーム間で全ての画素の差分から、各画素単位での画素単位ＯＦ（Ｏｐｔｉｃａｌｆｌｏｗ）値を取得する（取得手段）。
【００５９】
あるいは、ＯｐｔｉｃａｌｆｌｏｗであるＬｕｃａｓＫａｎａｄｅ法の公知技術を用いて、一つ前のフレーム画像（ｔ）とＳ６１２で取得した次フレームの画像（ｔ＋１）とのフレーム間で画像特徴点となる各画素の差分から、各画素単位での画素単位ＯＦ（Ｏｐｔｉｃａｌｆｌｏｗ）値を取得してもよい。
【００６０】
画素単位のＯＦ（Ｏｐｔｉｃａｌｆｌｏｗ）値や画像全体のＯＦ（Ｏｐｔｉｃａｌｆｌｏｗ）値の両方が本願発明の動きの情報として利用される。
【００６１】
Ｓ６１８では、Ｓ６１７で取得した全ての画素の、各画素単位での画素単位ＯＦ値の平均ＯＦ値を求める。ここで求めた平均ＯＦ値が画像単位のＯＦ値である。
【００６２】
Ｓ６１９では、Ｓ６１８で求めた平均ＯＦ値をＳ６１７で取得した各画素単位での画素単位ＯＦ値からそれぞれ減算する（減算処理手段）。それぞれ減算した後の、画素単位ＯＦ値から、各画素単位での動きの情報（動きの方向と、動きの強さ）を、各画素単位で計算して一時記憶する。
【００６３】
この平均ＯＦ値がネットワークカメラ全体の動き（ＰＴＺ設定値の変更）を近似した動き情報として考えられるので、ネットワークカメラ全体の動き（画面全体の動き）を減算させることで、『寝ている状態の牛』が激しく動かしている場所（例えば足等）だけが、面全体の動きよりも良く見えるようなる。
【００６４】
Ｓ６２０では、Ｓ６１９で計算した各画素単位での動きの情報（動きの方向と、動きの強さ）を、ＨＳＶ色空間（図５）における色相と明度にそれぞれ対応させて変換する。
【００６５】
Ｓ６２１では、Ｓ６２０で変換したＨＳＶ色空間情報を、さらにＲＧＢ値（ＲＧＢのバランスやその濃淡）に変換する（変換処理手段）。変換するＲＧＢ値が本発明の色彩情報である。
【００６６】
Ｓ６２２では、各画素単位で変換したＲＧＢ値を、Ｓ６１２で取得したオリジナル画像である次フレームの画像（ｔ＋１）の元々の各画素単位のＲＧＢ値に加算することで、オリジナル画像である次フレームの画像（ｔ＋１）に重ね合わせることができる。
【００６７】
ここでＲＧＢ値を重ね合わせた次フレームの画像（ｔ＋１）は、順次クライアント端末１０３の表示画面で図５下のように、暴れている牛の足の様子を色の表現を使って、暴れている牛が激しく動かしている特定部位（例えば足）を強調してリアルタイム画像としてユーザに見せることになる（表示処理手段）。
【００６８】
Ｓ６２３では、Ｓ６２２の動きの情報分のＲＧＢ値を重ね合わせた次フレームの画像（ｔ＋１）から、Ｓ６１６で一時保持した『寝ている状態の牛』が居る画像領域を抽出する。
【００６９】
Ｓ６２４では、Ｓ６２３で抽出した『寝ている状態の牛』が居る画像領域を更に、予め「静かに寝ている状況」か「倒れて起き上がれずに暴れている状況」かを識別可能な学習済みモデルを用いて、「静かに寝ている牛」か「倒れて起き上がれずに暴れている牛」のいずれか１つに分類する（判定手段）。
【００７０】
なお分類する手法としては、公知技術であるＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）手法あるいは、Ｏｐｔｉｃａｌｆｌｏｗ値を使った機械学習手法などによって分類する。
【００７１】
Ｓ６２５では、Ｓ６２４で倒れて起き上がれずに暴れている牛に分類されたか否かを判定して、倒れて起き上がれずに暴れている牛と判定された場合に、Ｓ６２６に進み、「静かに寝ている牛」と判定された場合にはＳ６１２に戻る。
【００７２】
Ｓ６２６では、クライアント端末１０３で表示できるように、倒れて起き上がれずに暴れている牛が居ることのユーザへの警告情報を発する（警告手段
【００７３】
（変形例）
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記録媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良よい。
【００７４】
また、本発明におけるプログラムは、図６に示すフローチャートの処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムであり、本発明の記憶媒体は図６の処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムが記憶されている。なお、本発明におけるプログラムは図６の各装置の処理方法ごとのプログラムであってもよい。
【００７５】
以上のように、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムを読み出し、実行することによっても本発明の目的が達成される。
【００７６】
この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
【００７７】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、シリコンディスク等を用いることができる。
【００７８】
また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００７９】
更に、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００８０】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、ひとつの機器から成る装置に適用してもよい。また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適応できる。この場合、本発明を達成するためのプログラムを格納した記録媒体を該システムあるいは装置に読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。
【００８１】
更に、本発明を達成するためのプログラムをネットワーク上のサーバ、データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。なお、上述した各実施形態およびその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。
【符号の説明】
【００８２】
１０１  ネットワークカメラ（牛舎内）
１０２  情報処理装置
１０３  クライアント端末
【図１】
2019061600.tif 000003
【図２】
2019061600.tif 000004
【図３】
2019061600.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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