(57)【要約】【解決手段】  家畜体重を見積もるシステムおよび方法が記載される。システムの実施形態は、計算装置と、動物にしっかりと固定されるように構成された三次元タグとを含むことができる。三次元タグを含む、動物の１つまたは複数の画像を処理して、動物の様々な測定値を採ることができる。測定値のスケーリング係数を、三次元タグに基づいて決めることができる。測定値が較正された後、較正済み測定値に基づいて動物の体重を見積もることができる。【選択図】  図１
2021517470.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
既知の寸法を有する三次元対象物を提供することと；
前記三次元対象物を第１の動物に装着することと；
前記第１の動物に前記三次元対象物を装着した状態で前記第１の動物の複数の画像を取得することと；
複数の画像を処理することと、を含む、動物の体重を見積もる方法であって、前記処理するステップが：
前記第１の画像内の前記三次元対象物と前記第１の動物を識別することと；
前記第１の画像内の前記三次元対象物の直径を測定することと；
前記第１の画像内の前記三次元対象物に基づいて、前記第１の画像内の前記第１の動物の寸法を較正することと；
第２の画像内の前記三次元対象物と前記第１の動物を識別することと；
前記第２の画像内の前記三次元対象物の直径を測定することと；
前記第２の画像内の前記三次元対象物に基づいて、前記第２の画像内の前記第１の動物の寸法を較正することと；
前記第１の画像および前記第２の画像内の前記第１の動物の較正済み寸法に基づいて、前記第１の動物を表す第１の３Ｄモデルを構築することと；
前記第１の動物の前記第１の３Ｄモデルに基づいて、前記第１の動物の第１の見積もり体重を計算することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記三次元対象物が特有の識別子を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の３Ｄモデルが点群モデルである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の３Ｄモデルが姿勢推定法を用いて構築される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記三次元対象物が前記第１の動物の耳に装着されている、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記処理するステップが：
第３の画像内の前記三次元対象物と前記第１の動物を識別するステップと；
前記第３の画像内の前記三次元対象物の直径を測定するステップと；
前記第３の画像内の前記三次元対象物に基づいて、前記第３の画像内の前記第１の動物の寸法を較正するステップと；
前記第１の画像、前記第２の画像、および前記第３の画像内の前記第１の動物の較正済み寸法に基づいて、前記第１の動物を表す第２の３Ｄモデルを構築するステップと；
前記第１の動物の前記第２の３Ｄモデルに基づいて、前記第１の動物の第２の見積もり体重を計算するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記処理するステップが：
第４の画像内の前記三次元対象物と前記第１の動物を識別するステップと；
前記第４の画像内の前記三次元対象物の直径を測定するステップと；
前記第４の画像内の前記三次元対象物に基づいて、前記第４の画像内の前記第１の動物の寸法を較正するステップと；
前記第１の画像、前記第２の画像、前記第３の画像、および前記第４の画像内の前記第１の動物の較正済み寸法に基づいて、前記第１の動物を表す第３の３Ｄモデルを構築するステップと；
前記第１の動物の前記第３の３Ｄモデルに基づいて、前記第１の動物の第３の見積もり体重を計算するステップと、
をさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
（ｉ）前記第１の見積もり体重に関連するデータが、前記第２の見積もり体重が計算された後に削除され、
（ｉｉ）前記第２の見積もり体重に関連するデータが、前記第３の見積もり体重が計算された後に削除される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
既知の寸法を有する第２の三次元対象物を提供するステップであって、前記第２の三次元対象物が実質的に円形の形状を有するリングであるステップと；
前記第２の三次元対象物を第２の動物に装着するステップと；
前記第２の三次元対象物を前記第２の動物に装着した状態で、前記第２の動物の複数の画像を取得するステップと；
複数の画像を処理するステップと、を含む、請求項１に記載の方法であって、前記処理するステップが：
第３の画像内の前記第２の三次元対象物と前記第２の動物を識別することと；
前記第３の画像内の前記第２の三次元対象物の直径を測定することと；
前記第３の画像内の前記第２の三次元対象物に基づいて、前記第３の画像内の前記第２の動物の寸法を較正することと；
第４の画像内の前記第２の三次元対象物と前記第２の動物を識別することと；
前記第４の画像内の前記第２の三次元対象物の直径を測定することと；
前記第４の画像内の前記三次元対象物に基づいて、前記第４の画像内の前記第２の動物の寸法を較正することと；
前記第３の画像および前記第４の画像内の前記第２の動物の較正済み寸法に基づいて、前記第２の動物を表す３Ｄモデルを構築することと；
前記第２の動物の前記３Ｄモデルに基づいて、前記第２の動物の見積もり体重を計算することと、
を含む方法。
【請求項１０】
前記三次元対象物が実質的に円形の形状を有するリングである、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記三次元対象物が実質的に円形の形状を有する印を少なくとも含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
既知の寸法を有する三次元対象物を提供することと；
前記三次元対象物を動物に装着することと；
前記動物に前記三次元対象物を装着した状態で前記第１の動物の第１の画像と第２の画像とを取得し、前記第１の画像が側面図、前記第２の画像が上面図であることと；
画像を処理することと、を含む、動物の体重を見積もる方法であって、前記処理するステップが：
前記第１の画像内の三次元対象物の位置を決定することと；
前記第１の画像内の前記三次元対象物の直径を決定することと；
前記第１の画像内の前記動物の第１の組の対象点を決定することと；
前記第１の画像内の前記第１の組の対象点の予め定義された対どうしの間の距離を測定することと；
前記第１の画像内の前記三次元対象物の既知の寸法に基づいて前記測定値をスケーリングすることと；
前記第２の画像内の前記三次元対象物の位置を決定することと；
前記第２の画像内の前記三次元対象物の直径を決定することと；
前記第２の画像内の前記動物の第２の組の対象点を決定することとと；
前記第２の画像内の前記第２の組の対象点の予め定義された対どうしの間の距離を測定することと；
前記第２の画像内の前記三次元対象物の既知の寸法に基づいて測定値をスケーリングすることと；
前記動物の見積もり体重を計算することと、
を含む方法。
【請求項１３】
前記三次元対象物が実質的に円形の形状を有するリングである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記画像がカメラ装置によって赤外線スペクトルで取り込まれる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記処理するステップが：
前記動物の品種を決定するステップと；
前記動物の品種に基づいて前記動物の見積もり体重を調整するステップと、
をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
リチャード・Ｈ・ダム（Ｒｉｃｈａｒｄ  Ｈ．  Ｄｕｍｍ）、およびティモシー・ベリス（Ｔｉｍｏｔｈｙ  Ｂｅｌｌｉｓ）
関連出願との相互参照
本出願は、２０１７年１１月６日に出願された米国仮出願第６２／５８１，９８７号の利益を主張する。
【背景技術】
【０００２】
家畜の正確な体重を得ることは、実例としては、（ｉ）交配の成功、（ｉｉ）特定の飼料配給時の体重増加、（ｉｉｉ）病気に起因する体重減少、（ｉｖ）体重および体重の調整に基づくその他の無数の予想を判断する手助けとするためには望ましい。この業界は主に、それぞれ個々の動物の体重を検出する機械的手段に依存している。家畜管理者は、様々な種類の体重計に搭載されたロードセルを利用することにより、動物の体重を直接または間接に取得することができる。家畜の群の中のそれぞれ個々の動物の体重を体重計で測定することは、体重計または各動物の一方を他方に移動させる必要があって、費用と時間がかかるものである。言うことをきかず活発な動物は、正確なデータ収集を妨害することがある。特定の動物の胴回りやその他の特徴を測定する巻き尺も、体重を見積もるのに使用される。この方法は、それほど費用がかからないが、危険で時間がかかり、常に正確とは限らない。
【０００３】
家畜の群の中の動物の体重を見積もる他の技術が使用され提案されているが、１つまた複数の欠点がある。光検出と測距（Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）（ライダー（ＬｉＤａｒ））が検証されており、これは、レーザー画像を使用して動物をスキャンし、動物の体重を見積もるのに使用できる三次元モデルを開発するものである。残念なことに、ＬｉＤａｒ装置は費用がかかり、セットアップや操作に技術的なスキルが必要である。
【０００４】
写真撮影システムも提案されており、この場合には動物は、シュート（ｃｈｕｔｅ）を通過する際に写真撮影される。動物までのカメラの相対距離が既知であり、写真の被写界内に寸法基準を設けることができるため、写真から得られたデータを使用して動物の寸法を比較的正確に決定することができ、この寸法を使用して体重を見積もることができる。しかし、この処理では、家畜をシュートに通す必要があって、これは、ロードセルを用いた体重計を使用するのとほぼ同じ時間と費用がかかり、概して体重計の方が正確である。
【０００５】
別の提案されたシステムは、距離を計算する機能を含む手持ち式の三次元カメラシステムを使用する。３Ｄ画像からの寸法データはつづいて、体重を見積もるのに使用することができる。しかしこのシステムには、特化されたカメラが必要であり、家畜の群れの中のすべての動物を写真撮影するための作業者が必要である。
【０００６】
最後に、これらのシステムはすべて、動物のじゃまをしないわけにはいかず、これによりストレスを発生させる可能性があって、動物と操作者の両方に時に潜在的な危険性となる。ストレスのかかる接触や不必要な動きを避けることが、良好な動物管理の鍵である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
動物の体重を、動物から遠隔に高い正確度で計算することができる非妨害式システムが必要とされている。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態による、家畜体重見積もりシステムのブロックである。
【図２】本発明の一実施形態による、家畜体重見積もりシステムの制御モジュールのブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態による、家畜体重見積もりシステムの詳細図である。
【図４】図４Ａは本発明の一実施形態による、三次元対象物の詳細図である。図４Ｂは本発明の一実施形態による、三次元対象物の詳細図である。
【図５】本発明の一実施形態による、家畜体重見積もり処理の流れ図である。
【図６】本発明の一実施形態による、別の家畜体重見積もり処理の流れ図である。
【図７】本発明の一実施形態による、家畜上の対象点の詳細図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の実施形態は、家畜の体重を見積もるシステムおよび方法を含む。典型的には本システムは、三次元対象物と使用者装置とを含むことができるが、これらには限定されない。１つまたは複数のカメラ装置に取り込まれた家畜の画像は、使用者装置によってアクセス可能または取得可能とすることができる。いくつかの実例では、使用者装置は、カメラと、カメラに取り込まれたデジタル画像を記憶するデジタル記憶装置とを含む装置であってもよい。使用者装置は、家畜動物の一つまたは複数の画像から採られた測定値に基づいて、動物の見積もり体重を計算するように構成された、プログラムまたはアプリケーションを含むことができる。
【００１０】
一実施形態では、顔認識ソフトウェアに類似した技術を実装して、家畜上の目印（例えば、肩、後ろ、耳等）どうしの間の測定値を得ることができる。つづいて測定値を、家畜の見積もり体重を計算するプログラムが使用することができる。特に留意すべきことに、三次元対象物を家畜に結合させて、顔認識ソフトウェア用の既知の寸法の基準とすることができる。一実施形態では、三次元対象物は、リング形状を有することができて、異なる角度から撮影された画像によって、顔認識ソフトウェアがリングの直径を決定できるようにすることができる。
【００１１】
別の実施形態では、一種または複数種の写真測量法を実装して、２枚以上の二次元（２Ｄ）画像から家畜動物の三次元（３Ｄ）モデルを生成することができる。実例としては、立体写真測量は、異なる位置から撮影された２枚以上の写真画像を用いて得られた測定値を使用して、動物上の点の三次元座標を見積もることを含むことができる。留意すべきことに、三次元対象物を含むことにより、異なる装置または角度から撮影された画像を較正して、実質的に類似した物差しにすることができる。
【００１２】
理解されるとおり、リング（または完全に円形の耳タグ）形状の三次元タグを実装することにより、リングの直径は、リングがどの角度から見られているかに関係なく、常に測定することができる。留意すべきことに、斜めになっているかどうかに関係なく、直径は、リングを見ることができるいかなる点からでも測定し見ることができる。リングの直径は既知の変数であるため、システムはこの測定値を基礎として使用して、動物の他のすべての可測定量を決定することができる。他のほとんどの形状は、様々な角度から見ると、もっと短くまたは長く見えることになる。タグのデザインを単純なものにしておくことにより、このタグは、数値識別子、殺虫剤タグ等としての役割をすることができる。
【００１３】
一実施形態では、三次元対象物は円盤とすることができる。別の実施形態では、三次元対象物は、その対象物上に少なくとも円形の形状を含むことができる。実例として、実質的に正方形の平面形状が、その対象物に染め込まれた円形の基準形状を含んでもよい。あるいは、円形の基準形状が、対象物に装着されたもの（例えば、ステッカー）であってもよい。
【００１４】
本発明の実施形態は、写真およびビデオから、動物の一群の中にいる動物の体重を見積もるシステムおよび方法を含むことができる。カメラを用いた先行技術の体重見積もりシステムとは異なり、本発明の実施形態は、特化されたカメラを使用して撮影された写真、または動物に対して特定の位置から撮影された写真に依らなくともよい。システムおよび方法は、画像が適切な解像度を有することを条件に、一群の動物を撮影した、いかなる写真さらにはビデオフレームも利用することができる。留意すべきことに、写真に要求される解像度は概して、すべてではないにしても、現在のほとんどのスマホ用カメラが満し得るものである。
【００１５】
一実施形態では、体重見積もりシステムは、特定のハードウェアおよび／または特定のソフトウェアを用いるコンピュータシステム、および１つまたは複数の三次元タグを含むことができるが、これらには限定されない。本発明の実施形態はまた、個々の動物および／または動物の群全体の体重を推定する体重見積もりシステムを使用する方法を含むことができる。体重見積もりシステムの実施形態はさらに、静止カメラまたはビデオカメラと組み合わせて使用することができる。カメラは、分析対象の動物の静止画像または動画像を取り込むのに使用することができる。
【００１６】
ハードウェアおよびソフトウェアを含むこの特化されたコンピュータシステムは、重要なそして顕著な相違点を有する顔認識技術で使用されるコンピュータシステムと類似のものとすることができる。
【００１７】
顔認識システムでは、分析されている顔を既知の人物に一致させようとするさいに、顔の様々な特徴どうしの間の相対距離または比が、データベース内の以前に収集された情報と比較される。顔認識システムは、顔の様々な特徴の大きさに関連する比を比較するので、特徴の実際の大きさは重要ではなく、解像度が充分であると仮定すると、対象となる人物がカメラの比較的近くにいても、比較的遠くにいても、またはその間のいかなる距離にいてもシステムは動作することができる。
【００１８】
一実例では、体重見積もりコンピュータシステムは、特定の動物上の点どうしの間の相対距離を決定する際に、顔認識システムと同様の方法で、ビデオおよび／または写真の画像を分析することができる。体重見積もりコンピュータシステムは、データベースから、特定の動物を識別するためのこの情報を使用することさえ可能である。しかし、体重見積もりコンピュータシステムは、動物に装着することのできる三次元タグ上の２点間の相対距離も測定することにより、動物上の識別された点どうしの間の実際の長さを決定することができる。ついで、体重見積もりコンピュータシステムによって得られた測定値を、質量（または体重）の見積もりを行う１つまたは複数のソフトウェアアルゴリズムが利用することができる。
【００１９】
体重見積もりコンピュータシステムは、動物の体重を見積もる論理回路と、取得され計算されたデータを格納するデータベースとを含むことができる。コンピュータシステムのいくつかの実施形態は、計算された体重情報をフォーマットし表示する、そして個別に最適なレポートを使用者が作成できるようにするモジュールを含むことができる。
【００２０】
三次元タグは、動物に装着されるのに適したいかなる三次元対象物とすることもできる。三次元タグは、複数の角度または見晴らしの良い地点からタグの少なくとも一つの側を見ることのできる位置で、動物に装着することができる。例えば、多くの家畜動物の場合、タグは、動物の耳に装着することができる。タグの他の変形例を動物の他の位置に装着し、これによって、動物を動画撮影または写真撮影する可能性のある多くはないにしてもほとんどの角度および側から、タグの寸法基準が確実に視認可能とするようにできる。いくつかの実施形態では、複数のタグを動物上に配置することができる。タグまたは他の装置の三次元的特徴は、全方向から、場合によってはドローンを介して上空からであっても見ることができるよう充分目立つものである。いくつかの変形例では、タグは、タグを特有のものとして識別する特定の情報を含むことができる。実例としては、タグは、そのタグを視覚的に識別する、そしてそれと関連して、タグが装着されている動物を識別することができるＵＰＣシンボルまたはＱＲコード(登録商標)を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、タグは、そうした装置で現在使用されているまたは想定されているセンシング技術、例えば無線周波数識別タグ（ＲＦＩＤセンシング技術）またはブルートゥース(登録商標)（Ｂｌｕｅｔｏｏｏｔｈ）技術を含むことができる。
【００２１】
いくつかの実施形態では、１つまたは複数の入れ墨または焼印を寸法基準として使用することができるが、ただし、動物の肌または皮の上のマークは、体重の増減に伴って寸法変化する可能性があることは理解されるものとする。
【００２２】
動物の体重の見積もりを容易にするためには、動物のビデオ映像および／または写真を取得する必要がある。これを達成するために、いかなる適切なビデオカメラまたは写真カメラも利用することができる。理解されるとおり、デジタルカメラは、写真データをコンピュータシステムに転送する場合には好ましいことが多い。一実施形態では、カメラは、動物またはその群れの画像を監視し取り込むための、肥育場の戦略的な位置に取り付けられた専用ユニットとすることができる。別の実施形態では、カメラは、放牧地の家畜の群れを牧場主が写真撮影または映像記録するのに使用できる手持ち式のユニット（例えば、スマートフォン）とすることができる。写真データは、リアルタイムで、例えば有線接続または無線接続を介してコンピュータシステムに転送することも、コンピュータ読み取り可能な媒体に保存して、将来のある時点でコンピュータシステムにダウンロードすることもできる。
【００２３】
以下に記載されているのは、先に記載されている体重見積もりコンピュータシステムを移植する例示的な一方法である。
【００２４】
最初に、使用者が体重を見積もろうと望む対象の各動物に、三次元タグを装着することができる。タグは汎用のものであってもよいし、特有の構成のものであってもよい。特有のタグであれば、そのタグが装着され関連付けられている特定の動物を識別するよう特化されたコンピュータシステムによって識別することができる。各三次元タグは、所定の許容範囲内で既知の寸法を有することができて、そのタグデータが、関連付けられた動物の測定値を決定する基準点となる。
【００２５】
次に、体重測定されるタグ付き動物の写真画像が、あらゆる適切な手段によって得られる。一変形例では、牧場主は、体重見積もりの対象としている動物を、ビデオテープ撮影または写真撮影することができる。理想的には、「体重測定」される動物のそれぞれは、三次元タグもまた完全に見えている２か所以上の見晴らしの良い地点から撮像することができる。別の変形例では、ビデオカメラまたは写真カメラは、動物、例えば家畜の群れの中にいる動物が定期的に通過する見晴らしの良い地点に配置される。動物が通過すると、それらの動物を写真撮影することができる。理想的には、写真データはデジタル形式で表現されるが、ただし、スキャニングなどの追加の操作において写真データがデジタル形式に変換されるという変形例が企図される。
【００２６】
必要に応じて、デジタル写真データをコンピュータシステムに転送し、そのシステムで使用可能な形式に変換することができる。
【００２７】
いくつかの変形例では、ソフトウェアは、提供されたファイルを自動的にスキャンし、写真データに示されたそれぞれ異なる動物を識別することができる。写真データがビデオを含む場合、システムは、見積もり体重を計算するさいに使用するために、ビデオから各動物についていくつか代表的な静止画像を取り込んでもよい。システムは、各特定の動物の正体を、その動物の特有の特性、例えば、サイズや、様々な解剖学的特徴の位置、呈色、巻き毛、焼き印、または動物に付いている印を認識することによって決定してもよい。システムは、以前に記憶された情報を参照し、画像を既知の動物に関するデータと関連づけ、システムに以前には記憶されていなかった動物について新たな登録を行ってもよい。
【００２８】
そこまで自動化されていない変形例では、体重見積もりコンピュータシステムの作業者が写真データを並べ替えて、画像を特定の動物に関連付けてもよい。データがビデオで構成されている場合、作業者は、体重見積もりをしたい各動物の代表的な枚数の静止フレームを識別してもよい。この情報は、特定の動物についてのフォルダおよび／またはデータベース登録部に記憶されてもよい。
【００２９】
理解されるとおり、写真データを動物に関連付ける方法は、前記の例によって示されるとおり、大幅に違ったものとすることができる。しかし最終的には、写真データを特定の動物に関連付ける手段がどのような方法であっても、動物の体重を見積もる処理は同様とすることができる。
【００３０】
体重推定コンピュータシステムは、画像内の関連する点を識別することができ、つづいて、画像内に三次元タグの少なくとも一つの側が存在するおかげで、様々な点どうしの間の距離を計算することができる。ソフトウェアは、画像内のタグの構成要素の長さを決定することにより、元々画像を撮影したカメラから類似の距離に配置されていた様々な点どうしの間の長さを決定することができる。ソフトウェアによって識別される特定の点は、異なる動物および関連する体重見積もりアルゴリズムに対して変ることになる。
【００３１】
コンピュータシステムは、点が識別されると、特定の寸法パラメータに体重を関連付けるデータベース情報に基づいて動物の体重を推定するアルゴリズムを実行することができる。アルゴリズムの複雑さおよび正確度は、実施形態が異なると変わり得る。いくつかの実施形態では、より初歩的なアルゴリズムを利用して、動物の体重のより一般的な見積もり値を得てもよく、一方で、他のアルゴリズムでは、より多くの点およびそれらの間の距離を利用して、体重をより正確に見積もってもよい。いくつかのアルゴリズムは、動物についての既知の情報、例えば体重計で決定された実際の体重、および体重計による計量時の既知の寸法パラメータを考慮して、見積もり体重に調整を行い、それによって正確度を向上させてもよい。システムの先進的な変形例は、人工知能の構成要素を含んでいてもよく、この場合にはシステムは、それぞれ個々の動物、またはそれと同一タイプの動物の集まりのいずれかについて過去の結果を分析して、アルゴリズムを修正してさらに高い正確度にすることができる。
【００３２】
体重が見積もられたら、その情報は、データベースに記憶する、特定の動物に関連付ける、チャートまたはグラフに表示する、またはいかなる適切な方法でも使用することができる。実例としては、体重見積もりコンピュータシステムは、分析用パッケージまたはモジュールを含むことができ、これを用いて、作業者は特定の動物の体重の経時変化を見たり、動物の群れの集団的な体重変化を見たりすることができる。さらに他の変形例では、システムは、実例としては、マイクロソフト・エクセル（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｅｘｃｅｌ）またはマイクロソフト・アクセス（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｃｃｅｓｓ）といった広く使われている分析プログラムで使用するためのデータファイルを作成することができる。
【００３３】
一実施形態では、動物の画像を得るために赤外線カメラを実装することができる。実例として、赤外線カメラは、７５０ｎｍ〜１ｍｍの波長スペクトルで撮像することができる。理解されるとおり、この波長は、ほとんどの体毛を透過することができるが、動物の肌で反射され戻る。このようにして、システムは、体重を見積もる際に、被毛が動物の胴体の見え方に影響を与えるという課題を取り除くことができる可能性がある。
【００３４】
いくつかの実施形態では、熱撮像を実施して、動物の画像を得ることができる。動物の見積もり体重を計算する際に使用する熱画像から、データを得ることができる。
【００３５】
いくつかの実施形態では、色と組み合わせた様々な解剖学的差異を使用して、ほとんどの牛の品種を正確に定義することができる。動物の品種を決定することにより、特定の動物の体重を見積もる際に被毛が影響を及ぼす可能性のある変動のいくつかを取り除くことができる。実例としては、温暖さの度合いに応じて異なる、品種の平均的な毛の長さを知ることで、その変数は体重測定の際に取り除くことができる。
【００３６】
一実施形態では、動物の体重を見積もる方法は、三次元対象物を提供することであって、その三次元対象物が実質的に円形の形状を有するリングである既知の寸法を有することと、三次元対象物を第１の動物に装着することと、三次元対象物を第１の動物に装着した状態で第１の動物の複数の画像を得ることと、複数の画像を処理することとを含むことができるが、これらには限定されない。処理するステップは、第１の画像内の三次元対象物と第１の動物を識別することと、第１の画像内の三次元対象物の直径を測定することと、第１の画像内の三次元対象物に基づいて、第１の画像内の第１の動物の寸法を較正することと、第２の画像内の三次元対象物と第１の動物を識別することと、第２の画像内の三次元対象物の直径を測定することと、第２の画像内の三次元対象物に基づいて、第２の画像内の第１の動物の寸法を較正することと、第１の画像および第２の画像内の第１の動物の較正済み寸法に基づいて、第１の動物を表現する第１の３Ｄモデルを構築することと、第１の動物の第１の３Ｄモデルに基づいて、第１の動物の第１の見積もり体重を計算することとを含むことができるが、これらには限定されるない。
【００３７】
別の実施形態では、動物の体重を見積もる方法は、既知の寸法を有する三次元対象物を提供することであって、その三次元対象物が実質的に円形の形状を有するリングであることと、三次元対象物を動物に装着することと、三次元対象物を動物に装着した状態で動物の第１の画像および第２の画像を得ることであって、第１の画像が側面図であり、第２の画像が上面図であることと、画像を処理することとを含むことができるが、これらには限定されない。処理するステップは、第１の画像内の三次元対象物の位置を決定することと、第１の画像内の三次元対象物の直径を決定することと、第１の画像内の動物上にある第１の組の対象点を決定することと、第１の画像内の第１の組の対象点の所定の対どうしの間の距離を測定することと、第１の画像内の三次元対象物の既知の寸法に基づいて、測定値をスケーリングすることと、第２の画像内の三次元対象物の位置を決定することと、第２の画像内の三次元対象物の直径を決定することと、第２の画像内の動物上にある対象点の第２の組を決定することと、第２の画像内の対象点の第２の組の所定の対どうしの間の距離を測定することと、第２の画像内の三次元対象物の既知の寸法に基づいて、測定値をスケーリングすることと、動物の見積もり体重を計算することとを含むことができるが、これらには限定されない。
【００３８】
本発明は、装置、システム、方法、および／またはコンピュータプログラム製品として具現化することができる。したがって、本発明は、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）に具現化することができる。さらに、本発明は、コンピュータ使用可能なまたはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体上のコンピュータプログラム製品の形態をとることができ、この記憶媒体は、命令実行システムでまたはそれに関連して使用するために媒体内に具現化されたコンピュータ使用可能なまたはコンピュータ読み取り可能なプログラムコードを有する。一実施形態では、本発明は、非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体として具現化することができる。本明細書の文脈では、コンピュータ使用可能なまたはコンピュータ読み取り可能な媒体は、命令実行なシステム、器械、または装置でまたはそれらに関連して使用するためのプログラムを含むことができる、記憶することができる、それと通信することができる、それを伝播させることができる、または輸送することができる、いかなる媒体も含むことができるが、これらには限定されない。
【００３９】
コンピュータ使用可能なまたはコンピュータ読み取り可能な媒体は、電子的な、磁気的な、光学的な、電磁気的な、赤外線の、または半導体の、システム、装置、器械、装置、または伝播媒体とすることができるが、これらには限定されない。
【００４０】
用語この項における引用符（「」）で示された用語および語句は、文脈上別段の明確な指示がない限り、この「用語」の項においてそれらに帰された意味を有することが意図され、本項は、特許請求の範囲を含め、本明細書全体を通じてそれらに適用される。さらに、該当する場合には、記載された定義は、単語または語句の場合にかかわらず、定義された単語または語句の、単数および複数にした変形例に適用されるものとする。
【００４１】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される「または」という用語は、排他的であることを意味するものではなく、包括的なものであり、どちらか一方または両方を意味する。
【００４２】
本明細書において、「一実施形態」、「或る実施形態」、「別の実施形態」、「好ましい実施形態」、「代替実施形態」、「一変形例」、「或る変形例」、および類似の語句に言及がなされる場合には、これは、その実施形態または変形例と関連して記載された特定の特徴、構造、または特性が、本発明の少なくとも或る実施形態また変形例に含まれていることを意味する。本明細書の様々な場所で使用される「一実施形態では」、「一変形例では」の語句、または類似の語句は、同一実施形態または同一変形例を指すことを必ずしも意味しているわけではない。
【００４３】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される「結合する」または「結合される」という用語は、識別された構成要素、構成成分、または対象物の間の間接的または直接的な物理的接続を指す。結合の仕方は、結合された２つ構成要素が相互作用する仕方に具体的に関連することになる場合が多い。
【００４４】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される「直接的に結合する」または「直接的に結合される」という用語は、識別された構成要素、構成成分、または対象物の間の物理的接続であって、直接的に結合されると識別されたものどうしの間には他の構成要素、構成成分、または対象物が存在しないことを指す。
【００４５】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される「近似的に」という用語は、所与の値のプラスまたはマイナス１０％を指す。
【００４６】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される「約」という用語は、所与の値のプラスまたはマイナス２０％を指す。
【００４７】
本明細書および添付の特許請求の範囲において使用される「概して」および「実質的に」という用語は、たいてい、または大部分を意味する。
【００４８】
方向を示すおよび／または関係を示す用語、例えば左、右、直下、頂点、最上部、最下部、鉛直、水平、後部、前部、および横方向は、互いに相対的であって、該当する構成要素または対象物の特定の向きに依存しており、様々な実施形態を記載する際の手助けとなるよう適宜使用されるものであり、限定的であると解釈されるのを必ずしも意図していない。
【００４９】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される「ソフトウェア」という用語は、システムの動作に付随する、プログラム、手順、規則、命令、およびあらゆる関連文書を指す。
【００５０】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される「ファームウェア」という用語は、ハードウェア装置に恒久的に含まれる、コンピュータプログラム、手順、規則、命令、およびあらゆる関連文書を指し、フラッシュウェアであってもよい。
【００５１】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される「ハードウェア」という用語は、システムの物理的、電気的、および機械的な部分を指す。
【００５２】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される「コンピュータ使用可能な媒体」または「コンピュータ読み取り可能な媒体」という用語は、命令実行のシステム、器械、または装置によって、またはそれに関連して使用するためのプログラムを含むことができる、記憶することができる、それと通信することができる、伝播させることができる、または輸送することができるあらゆる媒体を指す。コンピュータ使用可能なまたはコンピュータ読み取り可能な媒体は、例えば、電子的な、磁気的な、光学的な、電磁気的な、赤外線の、または半導体の、システム、器械、装置、または伝播媒体であってもよいが、これらには限定されない。例としては、そして限定するものではないが、コンピュータ読み取り可能な媒体は、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含んでいてもよい。
【００５３】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される「信号」という用語は、信号中に情報を符号化するようにして１つまたは複数の特性が設定または変更された信号を指す。信号を送信するための無線手段は、ブルートゥース(登録商標)（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）、Ｗｉ−Ｆｉ、音響、ＲＦ、赤外線および他の無線手段を含むが、これらに限定されない無線手段を実装することができることは理解されよう。
【００５４】
家畜体重を見積もるシステムの一実施形態図１を参照すると、家畜の体重を見積もるシステムを示す実施形態１００のブロック図が示されている。システム１００を実装して、家畜の１つまたは複数の画像に基づいて家畜の体重を推定することができる。
【００５５】
図１に示すとおり、家畜体重見積もりシステム１００は、制御モジュール１０２と、三次元対象物（またはタグ）１０４とを含むことができるが、これらには限定されない。制御モジュール１０２を実装して、画像データを解析し、画像データから生成された情報から１つまたは複数のアルゴリズムを適用して、動物の体重を見積もることができる。三次元タグ１０４を実装して、制御モジュール１０２用に物差しを提供し、画像データから測定値をより正確に決定することができる。システム１００は、ビデオ／写真モジュール１０６と、ネットワーク１０８とをさらに含んでいてもよい。
【００５６】
一実施形態では、制御モジュール１０２は、計算装置、または複数の使用者のセッションをサポートすることができる別の強力な専用コンピュータシステムを表すことができる。いくつかの実施形態では、制御モジュール１０２は、パーソナルコンピュータ、ゲームコンソール、スマートフォン、タブレット、ネットブックコンピュータ、または他の計算装置を含むが、これらに限定されないいかなるタイプの計算装置であってもよい。一実施形態では、制御モジュール１０２は、分散システムとすることができ、この場合には制御モジュールの機能が、ネットワークに接続されたいくつかのコンピュータに分散される。制御モジュール１０２は典型的には、ハードウェアプラットフォームと、ソフトウェア構成成分とを含むことができる。
【００５７】
前述のとおり、三次元タグ１０４を実装することで、家畜の画像に基づいて家畜の体重を見積もる際に、家畜上に測定用の物差しを提供することができる。一実施形態では、三次元タグ１０４は、ほぼ均一な直径を有する実質的に「リング」形状を有することができる。
【００５８】
ビデオ／写真モジュール１０６を実装することで、家畜の画像を取り込むことができる。一実施形態では、ビデオ／写真モジュール１０６は、デジタルカメラとすることができる。別の実施形態では、ビデオ／写真モジュール１０６は、デジタルビデオカメラとすることができる。さらに別の実施形態では、ビデオ／写真モジュール１０６は、スマートデバイスのデジタルカメラ部分とすることができる。実例としては、スマートフォンのカメラを実装することで、静止画像および／またはビデオ画像の両方を取り込むことができる。ビデオ／写真モジュール１０６は、制御モジュール１０２に動作可能に接続することができる。一実施形態では、ビデオ／写真モジュール１０６は、制御モジュール１０２と通信することのできるネットワークインタフェース１０７を含むことができる。ネットワークインタフェース１０７は、制御モジュール１０２と通信する、実配線のされたおよび／または無線の通信プロトコルを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、ビデオ／写真モジュール１０６は、制御モジュール１０２にデータを転送するリムーバブルフラッシュメモリを含んでいてもよい。
【００５９】
ネットワーク１０８は、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、またはインターネットなどのいかなるタイプのネットワークとすることもできる。いくつかの場合では、ネットワーク１０８は、有線または無線での接続を含むことができ、様々なプロトコルを使用して情報を送受信することができる。
【００６０】
図２を参照すると、制御モジュール１０２のブロック図が図示されている。制御モジュール１０２のソフトウェア構成成分は、家畜の情報およびデータを記憶することができる１つまたは複数のデータベース１１０を含むことができる。また、ソフトウェア構成成分は、様々なアプリケーション１１６を実行することが可能なオペレーティングシステム１１４を含むことができる。一実施形態では、制御モジュール１０２は、家畜の体重を見積もることに特化したアプリケーションを含むことができる。実例として、アプリケーションは、以下に説明する方法と同様の処理または方法に従うものとすることができる。データベースマネージャ１１８は、データベース１１０に対してクエリを実行するアプリケーションとすることができる。一実施形態では、データベースマネージャ１１８は、使用者装置上のＨＴＭＬユーザインタフェースを通じたデータベース１１０との対話を可能にすることができる。
【００６１】
制御モジュール１０２のハードウェアプラットフォームは、プロセッサ１２０、ランダムアクセスメモリ１２２、不揮発性記憶装置１２４、ユーザインタフェース１２６、およびネットワークインタフェース１２８を含むことができるが、これらには限定されない。プロセッサ１２０は、単一のマイクロプロセッサ、マルチコアプロセッサ、または一群のプロセッサとすることができる。ランダムアクセスメモリ１２２は、実行可能コードだけでなく、プロセッサに直接アクセス可能なデータを記憶することができる。不揮発性記憶装置１２４は、実行可能コードおよびデータを永続的な状態で記憶することができる。ユーザインタフェース１２６は、キーボード、モニタ、ポインティングデバイス、および他のユーザインタフェース構成成分を含むことができる。ネットワークインタフェース１２８は、実配線のおよび無線のインタフェースを含むことができ、これらのインタフェースを通じて制御モジュール１０２は、ビデオ／写真モジュール１０６を含むがこれらに限定されない他の装置と通信することができる。いくつかの実施形態では、制御モジュール１０２は、ビデオ／写真モジュール１０６を含むことができ、実装されて家畜の画像を取り込むことができる。そのような実施形態では、制御モジュール１０２は、スマートデバイスであってもよく、これを実装して、取り込まれた画像を分析することもできる。
【００６２】
図３を参照すると、体重見積もりシステム１００の例示的な実施形態の詳細図が示されている。典型的な実施形態では、ビデオ／写真モジュール１０６は、制御モジュール１０２か遠隔に配置することができる。前述のとおり、制御モジュール１０２とビデオ／写真モジュール１０６は、一体となって単一の使用者装置になっていてもよい。本実施例では、ビデオ／写真モジュール１０６はカメラを指すものとする。
【００６３】
示されているとおり、カメラ１０６は、１頭または複数頭の家畜動物、この実例では牛のいる放牧地に配置されていてもよい。カメラ１０６は、牛がカメラ１０６の前を通過するさいに、連続的または断続的に牛をビデオ撮影および／または写真撮影するように構成することができる。実例としては、カメラ１０６は、牛がカメラ１０６のそばを通るときにカメラ１０６のビデオ記録機能を作動させる、動き検出センサを含んでいてもよい。別の実例では、カメラ１０６は、画像を連続的に記録し、それらの画像を記憶用の制御モジュール１０２にストリーミングしてもよい。ビデオフレームまたは画像内に牛がいつ存在するかを判断し、それらの画像を保存すると同時に、牛の画像を含まないデータを破棄または削除するプログラムまたはアプリケーションを実装してもよい。
【００６４】
一頭または複数頭の家畜の画像が得られたら、制御モジュール１０２はそれらの画像を分析することができる。一実施形態では、使用者は、それらの画像の各々を並べ替えて、カメラ１０６が撮影した各動物に１つまたは複数の画像を関連付けてもよい。一組の画像が特定の動物に関連付けられたら、アプリケーションは、その画像の組を分析して、動物の体重の見積もり値を計算することができる。別の実施形態では、アプリケーションは、各動物に特有の識別子を識別するように構成することができる。例えば、三次元タグ１０４は、アプリケーションが各画像の中にどの動物がいるかを決定できるようにするために、特有の識別子を含んでいてもよい。留意すべきことに、他の特有の識別子を、特定の画像にどの動物が存在するかを決定するのに使用してもよい。
【００６５】
アプリケーションは、撮影された各画像を分析することができる。概して、第１のステップでは、アプリケーションは、三次元タグ１０４がどこに配置されているかを決定し、三次元タグ１０４の直径を決定することができる。三次元タグ１０４は、各動物について実質的に同一の均一な直径を有することができるので、アプリケーションは、直径について距離を記憶することができる。直径が特定の画像について決定されると、アプリケーションは、直径をその画像の物差しとして使用することができる。対象点どうしの間でアプリケーションが様々な測定値を採った後、アプリケーションは、タグ１０４の直径に基づき、物差しを使用してそれらの測定値を計算することができる。
【００６６】
図４Ａを参照すると、三次元タグ１０４の例示的な一実施形態が図示されている。示されているとおり、タグ１０４は、実質的に円形のリング形状とすることができる。円形のリングを使用することにより、タグ１０４は、リングの直径のいかなる測定値も近似的に等しくなるような均一な直径を有することができる。
【００６７】
図４Ｂを参照すると、三次元タグ１０４の別の例示的な実施形態が図示されている。示されているとおり、タグは、実質的に円形の形状を有することができ、延在する突出部が、タグを動物の耳にしっかりと固定できるようにしている。留意すべきことに、タグは、タグの各側に円形の基準印を含むことができる。タグは、特定の動物のための特有の識別子として実装される１つまたは複数の英数字または他の文字を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、円形の基準印は、容易に識別できるようするために着色することができる。理解できるとおり、円形の基準マークを含む他の形状のタグを実装してもよい。
【００６８】
図５を参照すると、家畜体重見積もりシステム１００を使用して動物の見積もり体重を生成する方法（または処理）の第１の実施形態２００が図示されている。図５には示されていない１つまたは複数のステップが含まれていてもよいことは理解されよう。
【００６９】
第１の方法２００は、ブロック２０２から開始することができる。
【００７０】
ブロック２０２では、１頭または複数頭の家畜動物の画像を取り込むことができる。画像を取り込む手段は、画像を取り込むように設計された様々な手段およびタイプの装置を含むことができる。典型的には、ビデオ／写真モジュール１０６は、画像を取り込むよう実装することができる。前述したとおり、ビデオ／写真モジュール１０６は、画像を取り込むように設計された複数の異なる装置のうちのいかなるものであってもよい。実例としては、ビデオカメラおよび／または静止カメラを含むドローンを、放牧地に出ている家畜の画像を取り込むのに使用することができる。別の実例では、カメラ装置を、家畜の放牧地内のポールまたは他のタイプのポストの上に配置してもよい。さらに別の実例では、複数のカメラ装置を、家畜の画像を取り込むのに実装してもよい。理解できるとおり、２つ以上の異なるタイプのカメラ装置を一緒に使用して、画像を取り込んでもよい。
【００７１】
画像が取り込まれた後、その画像はブロック２０４で処理することができる。画像を処理するステップは、ブロック２１０〜２２０に示される１つまたは複数のステップを含むことができる。
【００７２】
ブロック２１０では、画像をフィルタリングすることができる。典型的には、背景差分処理および／またはエッジ、コーナー、およびブロブ（ｂｌｏｂ）を検出する処理を実行することができる。実例としては、背景差分を行うために、背景モデリングまたは二値化を実装することができる。エッジ、コーナー、およびブロブを検出するために、ガウシアン・オブ・ラプラシアン（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｇａｕｓｓｉａｎ（ＬｏＧ））、ガウス差分（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎｓ（ＤｏＧ））、ソーベル演算子（Ｓｏｂｅｌ  ｏｐｅｒａｔｏｒ）、キャニー・エッジ検出器（Ｃａｎｎｙ  ｅｄｇｅ  ｄｅｔｅｃｔｏｒ）、最小単一値セグメント同化核（Ｓｍａｌｌｅｓｔ  ｕｎｉｖａｌｕｅ  ｓｅｇｍｅｎｔ  ａｓｓｉｍｉｌａｔｉｎｇ  ｎｕｃｌｅｕｓ  （ＳＵＳＡＮ））、および加速セグメントテストによる特徴量抽出（Ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｆｒｏｍ  ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ  ｓｅｇｍｅｎｔ  ｔｅｓｔ  （ＦＡＳＴ））を含むが、これらに限定されない処理を実装することができる。
【００７３】
ブロック２１２では、画像内の対象物を検出することができる。実例として、動物に装着された三次元タグ１０４を検出することができる。さらに、動物自体を検出することができる。画像内の対象物を検出するために、複数の処理のうちの１つまたは複数を実装することができる。処理は、画像内の対象物を識別するためのサポート・ベクター・マシン（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ）、ニューラル・ネットワーク（ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、およびディープ・ラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を含むことができるが、これらには限定されない。
【００７４】
ブロック２１４では、画像内の１つまたは複数の対象物を識別した後、三次元タグ１０４を測定し、三次元タグ１０４上のいかなる識別印も読み取ることができる。留意すべきことに、三次元タグ１０４は、各画像内で測定して、各画像のスケーリング係数を作り出すことができる。理解できるとおり、各画像内で採られた測定値は他の画像に向けて較正することができるが、これは、三次元タグ１０４が、予め定義された測定値を有することができるからである。テキストを認識する処理は、光学式文字認識を含むことができるが、これには限定されない。
【００７５】
識別印または文字が三次元対象物１０４に含まれる場合、方法２００は、同一の三次元タグ１０４を有する画像を一緒に並べ替えて編集するステップを含んでいてもよい。実例として、複数の動物が写真撮影されている場合、方法２００は、画像を並べ替えて、各動物を含む画像に基づいて当該動物が個別に解析されるようにするステップを含んでいてもよい。
【００７６】
三次元タグ１０４が画像内で測定されたら、ブロック２１６のスケーリング係数に基づいて対象物の寸法を較正することができる。典型的には、スケーリング係数は、三次元タグ１０４の測定結果に基づいて決定することができる。
【００７７】
ブロック２１８では、画像内で検出された各動物は、三次元（３Ｄ）の対象物（またはモデル）に構築することができる。３Ｄ対象物を生成するために、１つまたは複数の処理を実施することができる。処理は、３Ｄ点群法および姿勢推定法を含むことができるが、これらには限定されない。二次元画像から三次元モデルを生成する他の手段または方法論が企図されていることは理解されよう。
【００７８】
動物の３Ｄモデルが構築されたら、動物の見積もり体重をブロック２２０で計算することができる。３Ｄモデルに基づいて動物の見積もり体重を計算するために、１つまたは複数の処理を実施することができる。処理は：八分木および総和の結果を使用して点群をボクセルに変換することと；点群を表面メッシュに変換し、表面メッシュに基づいて体積メッシュを計算し、さらに続いて、体積メッシュ内の四面体の体積を総和することと、を含むことができるが、これらには限定されない。いくつかの実施形態では、サイズおよび体重のデータベースを実装して動物の３Ｄモデルを比較し、体重を計算してもよい。
【００７９】
ブロック２０６では、処理された画像から得られた動物の見積もり体重に関連するデータを、１つまたは複数の装置に出力してもよい。
【００８０】
いくつかの実施形態では、方法２００で実行されたステップに関連するデータは、履歴を参照するために記憶することができる。実例として、画像、各画像のタイムスタンプ、画像の処理におけるあらゆる誤り、検出情報（例えば、マスクされた画像および識別された対象物）、動物の正体、計算された動物の体重、および給餌を、データベースにより記憶することができる。一実例では、データは、制御モジュール１０２のデータベース１１０に記憶することができる。別の実例では、データは、遠隔に配置されたサーバおよび／またはデータベースに記憶することができる。
【００８１】
いくつかの実例では、処理ステップ２０４は、動物の新たな画像が得られたときに再び実施することができる。実例として、カメラ装置は、処理用の制御モジュール１０２に連続的に画像を送信してもよい。複数の画像に対して既に処理が実行されている場合、方法２００は、動物の新たな画像を含むように処理ステップ２０４を再び実施してもよい。
【００８２】
理解できるとおり、新たな画像を含めることによって、動物のさらに正確な３Ｄモデルを表現してもよい。典型的には、新たな画像に基づいて新しい見積もり体重が計算された後、以前に計算された見積もり体重を削除してもよい。理解できるとおり、データから１つまたは複数のレポートを生成してもよい。実例としては、経時的な動物の体重を詳述するレポートを生成してもよい。経時的な動物の状態についてのレポートを生成してもよい。別の実例では、給餌と体重増加／減少との相関関係を示すレポートを生成して、特定の動物のための適切な食事を決定する手助けとすることができる。さらに別の実例では、参照データと、特定の動物の群れまたは集団との間の比較を含むレポートを生成することができる。
【００８３】
図６を参照すると、家畜体重見積もりシステム１００を使用して動物の見積もり体重を生成する方法（または処理）の第２の実施形態３００が例示されている。図６に示されていない１つまたは複数のステップが含まれてもよいことは理解されよう。
【００８４】
第２の方法３００は、ブロック３０２から開始することができる。
【００８５】
ブロック３０２では、前述の第１の方法２００において説明された画像を取り込む手段と同様に動物の画像を取り込むことができる。留意すべきことに、少なくとも動物の上面図および動物の側面図を、体重を見積もられる各動物について取り込むことができる。
【００８６】
画像が取り込まれた後、その画像はブロック３０４で処理することができる。画像を処理するステップは、ブロック３１０〜３２０に示されるステップのうちの１つまたは複数を含むことができる。典型的には、第２の方法３００は、ブロック３１０〜３１４を含むことができ、これらのブロックは、ブロック２１０〜２１４に含まれるステップおよび処理に実質的に類似したステップおよび処理を含んでおり、ブロック３１０〜３１４に関してさらに詳細にはそこで言及することができる。ブロック３１０では、画像をフィルタリングすることができる。ブロック３１２では、画像内の対象物を検出することができる。ブロック３１４では、画像内の１つまたは複数の対象物を識別した後、三次元タグ１０４を測定し、タグ１０４上のいかなる識別印も読み取ることができる。
【００８７】
ブロック３１６では、予め定義された対象点どうしの間の複数の距離を測定することができる。概して対象点は、最初に各画像内の動物上で決定することができる。次いで、対象点どうしの間の測定値を採ることができる。留意すべきことに、２つ以上の対象点を一緒に対にすることができる。対象点は、家畜動物の胴体上の複数の異なる位置を含むことができる。例示的な対象点は、図７では牛の「Ｘ」で表示されるものとして示されている。留意すべきことに、牛の体重を見積もる場合、典型的には、この動物の側面図および上面図を使用することができる。図には概して牛が示されているが、同一技術が他のタイプの家畜にも適用できることは理解されよう。
【００８８】
ブロック３１８では、前のステップで行われた測定値を較正することができる。先に説明した第１の方法１００と同様に、スケーリング係数を、画像内の三次元対象物１０４の測定値に基づいて決めることができる。理解できるとおり、各画像内の測定値を較正して、体重の見積もりの正確度を高めることができる。
【００８９】
画像の各測定値が較正されたら、ブロック３２０で動物の体重を計算することができる。一実例では、体重は、対象点どうしの間で採られた測定値に基づいて計算することができる。牛の体重を見積もる１つの手段は、（ｉ）牛の心臓の位置に対する牛の胴回り、および（ｉｉ）牛の胴体の長さを測定することである。つづいて、この二つの測定値を用いて、次の式で牛の体重を計算することができる。
Ｇ２×Ｌ＝Ｗ
【００９０】
上式で、「Ｇ」は牛の胴回りの測定値を表し、「Ｌ」は牛の胴体の長さを表し、「Ｗ」はポンド単位での牛の体重を表す。留意すべきことに、上式をさらに改良するために、他のパラメータが含まれていてもよい。実例としては、牛の種類に基づくスケーリング係数が含まれていてもよい。異なる品種の牛は、さらに短いまたは太い毛を有しており、これは、牛の体重を見積もる上記の方法を不正確にしてしまう可能性がある。よって、見積もり体重の正確度を高めるために、牛の品種に基づくスケーリング係数を用いて式を修正してもよい。
【００９１】
図７を参照すると、動物の見積もり体重を計算するための動物３５０の対象点を含む、側面図および上面図が示されている。側面図に示すとおり、動物３５０上には、図中の「Ｘ」で表される４つの対象点が存在することができる。動物３５０の前部および動物３５０の後部に近似的に配置された２つの対象点は、測定値「Ａ」とすることができる。動物３５０の最下部および動物３５０の最上部に近似的に配置された２つの対象点は、測定値「Ｂ」とすることができる。留意すべきことに、測定値「Ａ」は、前記式において、動物３５０の長さ（Ｌ）として実装することができる。留意すべきことに、測定値「Ａ」は、動物３５０の胴体が湾曲していて直線ではない可能性を考慮して、１つまたは複数のスケーリング係数を用いて較正してもよい。したがって、測定の正確度を高めるためにスケーリング係数を実装してもよい。
【００９２】
上面図に示すとおり、「Ｘ」で表される２つの対象点を、測定値「Ｃ」とすることができる。測定値「Ｃ」および測定値「Ｂ」は、動物３５０の近似的な胴回りを計算するために実装することができる。理解できるとおり、動物３５０は、実質的に楕円形の断面を有することができる。このように、測定値「Ｃ」は楕円の短軸、測定値「Ｂ」は長軸とすることができる。これらの２つの測定値に基づき、楕円の周囲長を見出すことによって、近似的な胴回り（Ｇ）を計算することができる。楕円の周囲長を計算する式は周知であり、本明細書には含まれていない。
【００９３】
胴回り（Ｇ）および長さ（Ｌ）の測定値が計算されたら、上式に基づいて見積もり体重を計算することができる。
【００９４】
見積もり体重が計算された後、データをブロック３０６に出力することができる。ブロック３０６は、第１の方法２００におけるブロック２０６と実質的に類似のものとすることができる。
【００９５】
代替の実施形態および変形例添付の図に例示の、および／または上記の様々な実施形態およびその変形例は、単に例示的なものであり、本発明の範囲を限定することを意図したものではない。本開示の利点を考慮すると、当業者には自明であろうとおり、本発明の多数の他の変形例が企図されていることは理解されよう。添付の特許請求の範囲を精査した本発明のすべての変形例は、本発明の範囲内にあることが意図され想定されている。
【図１】
2021517470.tif 000003
【図２】
2021517470.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2021517470.tif 000009
【国際調査報告】
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