(57)【要約】【課題】簡便に牛体のさまざまな特性値を推定することができるシステムを提供する。【解決手段】牛体を診断するシステムは、診断対象の牛（２００）を撮像して該牛の臀部の体表面の３次元画像データを生成する３次元スキャン装置（１０、２２）と、３次元画像データから、牛の臀部の体表面における任意の２点間の測地線長を測定する測地線長測定部（２３）と、体重を少なくとも一つの目的変数とし、左右腰角間の測地線長を少なくとも一つの説明変数とし、牛の個体情報を固定効果とする一般化線形回帰モデルに基づいて、測地線長測定部によって測定された測地線長のうち少なくとも左右腰角間の測地線長から牛体特性値として少なくとも診断対象の牛の体重を推定する牛体特性値推定部（２４）とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
牛体を診断するシステムであって、
診断対象の牛を撮像して該牛の臀部の体表面の３次元画像データを生成する３次元スキャン装置と、
前記３次元画像データから、前記牛の臀部の体表面における任意の２点間の測地線長を測定する測地線長測定部と、
体重を少なくとも一つの目的変数とし、左右腰角間の測地線長を少なくとも一つの説明変数とし、牛の個体情報を固定効果とする一般化線形回帰モデルに基づいて、前記測地線長測定部によって測定された測地線長のうち少なくとも左右腰角間の測地線長から牛体特性値として少なくとも前記診断対象の牛の体重を推定する牛体特性値推定部とを備えている
ことを特徴とする牛体診断システム。
【請求項２】
前記牛の個体情報が経産数である
ことを特徴とする請求項１に記載の牛体診断システム。
【請求項３】
前記牛の個体情報が泌乳日数である
ことを特徴とする請求項１に記載の牛体診断システム。
【請求項４】
前記目的変数は、ボディコンディションスコア、乳量、乳脂肪率、および乳タンパク率の少なくとも一つをさらに含み、
前記説明変数は、左右寛骨間の測地線長、左右坐骨間の測地線長、腰角／寛骨間の測地線長、腰角／坐骨間の測地線長、および尾骨靱帯の測地線長をさらに含み、
前記牛体特性値推定部は、前記測地線長測定部によって測定された左右寛骨間の測地線長、左右坐骨間の測地線長、腰角／寛骨間の測地線長、腰角／坐骨間の測地線長、および尾骨靱帯の測地線長から、牛体特性値として、体重、ボディコンディションスコア、乳量、乳脂肪率、および乳タンパク率の少なくとも一つを推定する
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の牛体診断システム。
【請求項５】
前記腰角／寛骨間の測地線長、前記腰角／坐骨間の測地線長、および前記尾骨靱帯の測地線長が、いずれも、牛の左半身の測定値である
ことを特徴とする請求項４に記載の牛体診断システム。
【請求項６】
牛体を診断する方法であって、
３次元スキャン装置が、診断対象の牛を撮像して該牛の臀部の体表面の３次元画像データを生成し、
測地線長測定部が、前記３次元画像データから、前記牛の臀部の体表面における任意の２点間の測地線長を測定し、
牛体特性値推定部が、体重を少なくとも一つの目的変数とし、左右腰角間の測地線長を少なくとも一つの説明変数とし、牛の個体情報を固定効果とする一般化線形回帰モデルに基づいて、前記測地線長測定部によって測定された測地線長のうち少なくとも左右腰角間の測地線長から牛体特性値として少なくとも前記診断対象の牛の体重を推定する
ことを特徴とする牛体診断方法。
【請求項７】
前記牛の個体情報が経産数である
ことを特徴とする請求項６に記載の牛体診断方法。
【請求項８】
前記牛の個体情報が泌乳日数である
ことを特徴とする請求項６に記載の牛体診断方法。
【請求項９】
前記目的変数は、ボディコンディションスコア、乳量、乳脂肪率、および乳タンパク率の少なくとも一つをさらに含み、
前記説明変数は、左右寛骨間の測地線長、左右坐骨間の測地線長、腰角／寛骨間の測地線長、腰角／坐骨間の測地線長、および尾骨靱帯の測地線長をさらに含み、
前記牛体特性値推定部が、前記測地線長測定部によって測定された左右寛骨間の測地線長、左右坐骨間の測地線長、腰角／寛骨間の測地線長、腰角／坐骨間の測地線長、および尾骨靱帯の測地線長から、牛体特性値として、体重、ボディコンディションスコア、乳量、乳脂肪率、および乳タンパク率の少なくとも一つを推定する
ことを特徴とする請求項６ないし請求項８のいずれかに記載の牛体診断方法。
【請求項１０】
前記腰角／寛骨間の測地線長、前記腰角／坐骨間の測地線長、および前記尾骨靱帯の測地線長が、いずれも、牛の左半身の測定値である
ことを特徴とする請求項９に記載の牛体診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、牛体を診断するシステムおよび方法に関し、特に、牛の３次元画像データから牛体のさまざまな特性値を推定するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
動物の健康状態を診断する指標としてボディコンディションスコア（以下、ＢＣＳ）が普及している。ＢＣＳは、動物個体の脂肪蓄積量を推定するための簡便な指標である。
【０００３】
ＢＣＳは、熟練者の目診および触診により判定されるため、動物一体ごとの判定に時間を要してしまう。このため、動物個体数が多い場合には、ＢＣＳの判定に多大な労力がかかってしまう。また、ＢＣＳは、判定者の主観的判断に依るところが大きいため、判定者によって判定結果が異なることがある。また、触診により動物にストレスを与えるおそれがある。
【０００４】
そこで、触診を伴わずにＢＣＳを判定する方法として、従来、３次元スキャナ装置を用いて動物の３次元画像を撮像し、当該３次元画像に基づいて動物の体表面を統計的に分析することでＢＣＳを客観的に決定している（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特表２０１２−５１０２７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
多くの動物の中でも牛は、乳を生産し、また、食肉としても利用できる有益な家畜である。したがって、酪農家にとって、家畜牛の健康を維持・管理することは重要な課題である。そのためには、牛の健康状態が適切に診断できなければならない。
【０００７】
上述したように、ＢＣＳは牛の健康状態を知るための一つの指標となり得る。ＢＣＳ以外にも、体重や、乳牛の場合には乳生産成績（乳量、乳脂肪率、乳タンパク率など）が酪農家にとっての大きな関心事項である。さらに、酪農の大規模化を鑑みるに、体重や乳生産成績といった牛体のさまざまな特性値を簡便な方法で取得できることが望ましい。
【０００８】
かかる問題に鑑み、本発明は、簡便に牛体のさまざまな特性値を推定することができるシステムおよび方法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】
【０００９】
本発明の一局面に従った牛体を診断するシステムは、診断対象の牛を撮像して該牛の臀部の体表面の３次元画像データを生成する３次元スキャン装置と、前記３次元画像データから、前記牛の臀部の体表面における任意の２点間の測地線長を測定する測地線長測定部と、体重を少なくとも一つの目的変数とし、左右腰角間の測地線長を少なくとも一つの説明変数とし、牛の個体情報を固定効果とする一般化線形回帰モデルに基づいて、前記測地線長測定部によって測定された測地線長のうち少なくとも左右腰角間の測地線長から牛体特性値として少なくとも前記診断対象の牛の体重を推定する牛体特性値推定部とを備えたものである。
【００１０】
また、上記システムに対応する牛体を診断する方法では、３次元スキャン装置が、診断対象の牛を撮像して該牛の臀部の体表面の３次元画像データを生成し、測地線長測定部が、前記３次元画像データから、前記牛の臀部の体表面における任意の２点間の測地線長を測定し、牛体特性値推定部が、体重を少なくとも一つの目的変数とし、左右腰角間の測地線長を少なくとも一つの説明変数とし、牛の個体情報を固定効果とする一般化線形回帰モデルに基づいて、前記測地線長測定部によって測定された測地線長のうち少なくとも左右腰角間の測地線長から牛体特性値として少なくとも前記診断対象の牛の体重を推定する。
【００１１】
上記のシステムまたは方法によると、牛の臀部の体表面の３次元画像データからその牛の牛体特性値を推定することができる。
【００１２】
前記牛の個体情報が経産数であってもよい。あるいは、前記牛の個体情報が泌乳日数であってもよい。
【００１３】
前記目的変数は、ボディコンディションスコア、乳量、乳脂肪率、および乳タンパク率の少なくとも一つをさらに含んでいてもよく、前記説明変数は、左右寛骨間の測地線長、左右坐骨間の測地線長、腰角／寛骨間の測地線長、腰角／坐骨間の測地線長、および尾骨靱帯の測地線長をさらに含んでいてもよく、前記牛体特性値推定部が、前記測地線長測定部によって測定された左右寛骨間の測地線長、左右坐骨間の測地線長、腰角／寛骨間の測地線長、腰角／坐骨間の測地線長、および尾骨靱帯の測地線長から、牛体特性値として、体重、ボディコンディションスコア、乳量、乳脂肪率、および乳タンパク率の少なくとも一つを推定してもよい。
【００１４】
これによると、一般化線形回帰モデルの説明変数に、左右寛骨間の測地線長、左右坐骨間の測地線長、腰角／寛骨間の測地線長、腰角／坐骨間の測地線長、および尾骨靱帯の測地線長を追加することで、ボディコンディションスコア、乳量、乳脂肪率、および乳タンパク率などを推定することができる。
【００１５】
前記腰角／寛骨間の測地線長、前記腰角／坐骨間の測地線長、および前記尾骨靱帯の測地線長が、いずれも、牛の左半身の測定値であることが好ましい。
【００１６】
牛の第一胃が牛の左側にあるため、このように牛の左半身の測定値を用いることにより、牛の肥満度をよく反映させて牛体特性値を推定することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によると、診断対象の牛を３次元スキャン装置で撮影するといった簡便な方法で、その牛のさまざまな特性値を推定することができる。これにより、酪農の大規模化に対応して大量の家畜牛の健康状態を効率よく診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係る牛体診断システムの概要図
【図２】３次元スキャン装置によって生成された牛の臀部の３次元画像データの例を示す図
【図３】牛体特性値の推定に用いられる牛の体測値を説明する図
【図４】経産数を固定効果とする第１の一般化線形回帰モデルに基づいたＢＣＳ、体重、乳量、乳脂肪率、乳タンパク率の予測対観測を示すグラフ
【図５】泌乳日数を固定効果とする第２の一般化線形回帰モデルに基づいたＢＣＳ、体重、乳量、乳脂肪率、乳タンパク率の予測対観測を示すグラフ
【図６】経産数を固定効果として説明変数を左右腰角間の測地線長のみにした第３の一般化線形回帰モデルに基づいた体重の予測対観測を示すグラフ
【図７】泌乳日数を固定効果として説明変数を左右腰角間の測地線長のみにした第４の一般化線形回帰モデルに基づいた体重の予測対観測を示すグラフ
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しながら本発明を実施するための形態について説明する。なお、図はあくまで説明用の便宜的なものであって、図示した各要素の寸法および位置関係は実際のものとは異なることがある。
【００２０】
本発明の一実施形態に係る牛体診断システムは、牛の臀部の体表面の３次元画像データを解析して牛体特性値を推定するものである。牛体特性値とは、例えば、体重、ＢＣＳ、乳量、乳脂肪率、乳タンパク率などである。
【００２１】
図１は、本発明の一実施形態に係る牛体診断システムの概要を示す。本実施形態に係る牛体診断システム１００は、３次元スキャナ１０および解析装置２０を備えている。
【００２２】
一般に、３次元スキャナで対象物の３次元画像データを得るには、対象物をさまざまな角度から撮影する必要がある。さまざまな角度で撮影されたフレーム画像は繋ぎ合わされて、対象物の３次元画像データが生成される。
【００２３】
３次元スキャナ１０は、例えば、可搬型のハンディータイプのスキャナである。測定者は、３次元スキャナ１０を手に持つか、あるいは、図示しない支持物の先端に固定して、診断対象の牛２００の後部で３次元スキャナ１０をさまざまな角度に動かして牛２００の臀部を撮影することができる。
【００２４】
３次元スキャナ１０は、ＲＧＢカメラ１１および深度センサ１２を備えている。ＲＧＢカメラ１１は、被写体のカラー画像を撮像する。深度センサ１２は、赤外線プロジェクタ１２１および近赤外線カメラ１２２からなる。赤外線プロジェクタ１２１が被写体に赤外線を照射し、近赤外線カメラ１２２が被写体で反射した近赤外線を受光することで、深度センサ１２は、被写体の深度画像を生成する。
【００２５】
解析装置２０は、主な構成要素として、メモリ２１、画像処理部２２、測地線長測定部２３、および牛体特性値推定部２４を備えている。解析装置２０は、例えば、ＰＣなどの汎用コンピュータにアプリケーションソフトウェアをインストールすることで構成することができる。その場合、画像処理部２２、測地線長測定部２３、および牛体特性値推定部２４は、図示しないＣＰＵによって実行されるソフトウェアとして実現される。
【００２６】
メモリ２１は、半導体メモリやハードディスク装置などのようにデータを読み書きすることができるデバイスである。
【００２７】
画像処理部２２は、３次元スキャナ１０とともに３次元スキャナ装置を構成する要素である。画像処理部２２は、３次元スキャナ１０が撮像した牛２００の臀部のカラー画像および深度画像を取得してメモリ２１に保存する。画像処理部２２は、メモリ２１からそのカラー画像および深度画像を適宜読み出して、深度画像を実空間での３次元座標に変換し、それをカラー画像の座標と合わせて牛２００の臀部の体表面の３次元画像データを生成する。また、画像処理部２２は、生成した３次元画像データをメモリ２１に保存する。
【００２８】
図２は、３次元スキャナ１０および画像処理部２２からなる３次元スキャン装置によって生成された牛２００の臀部の３次元画像データの例を示す。
【００２９】
測地線長測定部２３は、メモリ２１から３次元画像データを読み出し、その読み出した３次元画像データから、牛２００の臀部の体表面における任意の２点間の測地線長を測定する。例えば、測地線長測定部２３は、図２に示したような画像を解析装置２０の画面に表示させ、測定者が画面上でその画像の任意の２点を指定することで、指定された２点間の測地線長を算出することができる。
【００３０】
牛体特性値推定部２４は、牛２００の体測値から牛体特性値を推定する。牛体特性値は、例えば、体重、ＢＣＳ、乳生産成績などである。乳生産成績は、例えば、乳量、乳脂肪率、乳タンパク率などである。なお、乳量は生産される乳の一日当たりの重量、乳脂肪率は、乳量に対する脂肪の重量パーセント、乳タンパク率は、乳量に対するタンパク質の重量パーセントのことである。具体的には、牛体特性値推定部２４は、牛２００の体表面の所定の２点間の測地線長を、後述する一般化線形回帰モデルに当てはめて各種牛体測定値を推定する。
【００３１】
図３は、牛体特性値の推定に用いられる牛２００の体測値を説明する図である。図３に示したように、具体的には、牛体特性値の推定には、左右腰角（２０１Ｌ、２０１Ｒ）間の測地線長ＧＬｈｈ、左右寛骨（２０２Ｌ、２０２Ｒ）間の測地線長ＧＬｔｔ、左右坐骨（２０３Ｌ、２０３Ｒ）間の測地線長ＧＬｐｐ、腰角（２０１Ｌ、２０１Ｒ）／寛骨（２０２Ｌ、２０２Ｒ）間の測地線長ＧＬｈｔ、腰角（２０１Ｌ、２０１Ｒ）／坐骨（２０３Ｌ、２０３Ｒ）間の測地線長ＧＬｈｐ、および尾骨靱帯（２０４Ｌ、２０４Ｒ）の測地線長ＧＬｃｌの６つのパラメータを用いる。このうちＧＬｈｈは上記のすべての牛体特性値の推定に関わる必須のパラメータである。牛体特性値推定部２４は、測地線長測定部２３によって測定された各測地線長を、牛体特性値の推定のための各体測値として用いることができる。
【００３２】
なお、ＧＬｈｐ、ＧＬｈｐ、およびＧＬｃｌについては、いずれも、牛２００の左半身の測定値を用いることが好ましい。これは、牛２００の第一胃が牛２００の左側にあるため、牛２００の左半身のこれら測定値は牛２００の肥満度をよく反映するからである。もちろん、右半身の測定値や、右半身および左半身の測定値の平均値などを用いることも可能である。
【００３３】
本願発明者は、長年の研究の結果、上記の６つの体測値が、牛の体重、ＢＣＳ、乳生産成績などの牛体特性値に相関していることを見いだし、牛体測定値を推定するための一般化線形回帰モデルを構築した。以下、一般化線形回帰モデルの例と実施例について説明する。
【００３４】
＜第１の一般化線形回帰モデル＞
次式は第１の一般化線形回帰モデルを表す。
【００３５】
【数１】
2016059300.tif 000003
【００３６】
上記式において、目的変数ｙｋは、ＢＣＳ、体重、乳量、乳脂肪率、乳タンパク率のいずれかである。なお、これら目的変数は正規分布に従うと仮定する。説明変数は、牛２００の臀部における上記６つの体測値である。本モデルでは、経産数Ｐａｒｉｔｙｊを固定効果として用いる。また、ａｊは切片、ｂ１〜ｂ６は各説明変数の係数である。
【００３７】
≪実施例≫
図４は、８頭の牛について得た９１個のサンプルについて、第１の一般化線形回帰モデルに基づいた各種牛体特性値の予測対観測を示すグラフである。図４（ａ）はＢＣＳ、図４（ｂ）は体重、図４（ｃ）は乳量、図４（ｄ）は乳脂肪率、図４（ｅ）は乳タンパク率を表し、各グラフの縦軸は予測値、横軸は観測値である。
【００３８】
決定係数Ｒ２（重相関係数Ｒの２乗値）は、ＢＣＳではＲ２＝０．７３、体重ではＲ２＝０．８０、乳量ではＲ２＝０．６２、乳脂肪率ではＲ２＝０．６２、乳タンパク率ではＲ２＝０．５３である。
【００３９】
＜第２の一般化線形回帰モデル＞
次式は第２の一般化線形回帰モデルを表す。
【００４０】
【数２】
2016059300.tif 000004
【００４１】
上記式において、目的変数ｙｋは、ＢＣＳ、体重、乳量、乳脂肪率、乳タンパク率のいずれかである。なお、これら目的変数は正規分布に従うと仮定する。説明変数は、牛２００の臀部における上記６つの体測値である。本モデルでは、泌乳日数ＤＩＭｊを固定効果として用いる。また、ａｊは切片、ｂ１〜ｂ６は各説明変数の係数である。
【００４２】
≪実施例≫
図５は、８頭の牛について得た９１個のサンプルについて、第２の一般化線形回帰モデルに基づいた各種牛体特性値の予測対観測を示すグラフである。図５（ａ）はＢＣＳ、図５（ｂ）は体重、図５（ｃ）は乳量、図５（ｄ）は乳脂肪率、図５（ｅ）は乳タンパク率を表し、各グラフの縦軸は予測値、横軸は観測値である。
【００４３】
決定係数Ｒ２（重相関係数Ｒの２乗値）は、Ｒ２＝０．９６〜０．９８であり、第１の一般化線形回帰モデルよりも好成績である。
【００４４】
＜第３の一般化線形回帰モデル＞
次式は第３の一般化線形回帰モデルを表す。
【００４５】
【数３】
2016059300.tif 000005
【００４６】
上記式において、目的変数ｙｋは、ＢＣＳ、体重、乳量、乳脂肪率、乳タンパク率のいずれかである。なお、これら目的変数は正規分布に従うと仮定する。説明変数は、左右腰角間の測地線長ＧＬｈｈのみである。本モデルでは、経産数Ｐａｒｉｔｙｊを固定効果として用いる。また、ａｊは切片、ｂ１は説明変数の係数である。
【００４７】
≪実施例≫
図６は、８頭の牛について得た９１個のサンプルについて、第３の一般化線形回帰モデルに基づいた体重の予測対観測を示すグラフである。グラフの縦軸は予測値、横軸は観測値である。
【００４８】
決定係数Ｒ２（重相関係数Ｒの２乗値）は、Ｒ２＝０．５４５である。
【００４９】
＜第４の一般化線形回帰モデル＞
次式は第４の一般化線形回帰モデルを表す。
【００５０】
【数４】
2016059300.tif 000006
【００５１】
上記式において、目的変数ｙｋは、ＢＣＳ、体重、乳量、乳脂肪率、乳タンパク率のいずれかである。なお、これら目的変数は正規分布に従うと仮定する。説明変数は、左右腰角間の測地線長ＧＬｈｈのみである。本モデルでは、泌乳日数ＤＩＭｊを固定効果として用いる。また、ａｊは切片、ｂ１は説明変数の係数である。
【００５２】
≪実施例≫
図７は、８頭の牛について得た９１個のサンプルについて、第４の一般化線形回帰モデルに基づいた体重の予測対観測を示すグラフである。グラフの縦軸は予測値、横軸は観測値である。
【００５３】
決定係数Ｒ２（重相関係数Ｒの２乗値）は、Ｒ２＝０．９８５であり、第３の一般化線形回帰モデルよりも好成績である。
【００５４】
以上のように、本実施形態によると、診断対象の牛２００を３次元スキャナ１０いった簡便な方法で、牛２００のさまざまな特性値（ＢＣＳ、体重、乳量、乳脂肪率、乳タンパク率など）を推定することができる。これにより、酪農の大規模化に対応して大量の家畜牛の健康状態を効率よく診断することができる。
【００５５】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態の構成に限られず種々の変形が可能である。例えば、一般化線形回帰モデルにおける固定効果として経産数および泌乳日数以外の牛の個体情報を用いるようにしてもよい。
【００５６】
また、上記実施形態により示した構成は、本発明の一実施形態に過ぎず、本発明を当該構成に限定する趣旨ではない。
【符号の説明】
【００５７】
１０    ３次元スキャナ（３次元スキャン装置）
２２    画像処理部（３次元スキャン装置）
２３    測地線長測定部
２４    牛体特性値推定部
【図１】
2016059300.tif 000007
【図６】
2016059300.tif 000008
【図７】
2016059300.tif 000009
【図２】
2016059300.tif 000010
【図３】
2016059300.tif 000011
【図４】
2016059300.tif 000012
【図５】
2016059300.tif 000013