(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
畜舎の上部に設けられるカメラ；
前記カメラから撮影された映像をもとに、牛の乗駕行動の有無を判読する中央処理部；
を含み、
前記中央処理部は、リアルタイムに入力される前記映像の設定フレームごとにＭＨＩ（Ｍｏｔｉｏｎ  Ｈｉｓｔｏｒｙ  Ｉｍａｇｅ）を獲得し、前記ＭＨＩをもとに、動きが発生した領域全体のピクセルの数に比べて、前記ＭＨＩの値が設定数値以上である領域のピクセルの数である面積値を獲得し、前記ＭＨＩをもとに、動きが発生した領域の中心点を測定し、前記ＭＨＩをもとに、動きが発生した領域の傾きを測定するが、
前記ＭＨＩの獲得のための最初のフレームをａフレーム、前記ａフレームとの比較のための次回のフレームをｂフレーム、前記ＭＨＩ獲得のための総フレーム比較数をｃ回とすると、
前記ａフレームと前記ｂフレームとの間の様々なフレームのうち、いずれか１つ以上のフレームについて、前記ａフレームと前記ｂフレームの間のフレーム数間隔でｃ回分量比較してＭＨＩをそれぞれ獲得し、
獲得した前記ＭＨＩらのそれぞれから得られた前記面積値の変化量、前記中心点の変化量、前記傾きの変化量それぞれの平均値がそれぞれの設定範囲をすべて満足すれば乗駕行動と判断し、
乗駕行動が検知されると、検知された日付と時間を記録し、ユーザー端末にこれを送信する、牛の乗駕行動の判読システム。
【請求項２】
前記中央処理部は、前記映像が設定サイズより大きな場合、前記映像を設定サイズでダウンサンプリング（Ｄｏｗｎ−ｓａｍｐｌｉｎｇ）する、請求項１に記載の牛の乗駕行動の判読システム。
【請求項３】
前記中央処理部は、前記ダウンサンプリングされた映像の設定フレームごとに動きが発生した領域を追跡するが、動きが発生した領域に加重値を与え、動きが発生していない領域の加重値を減少させ、前記ＭＨＩを獲得し、
前記ＭＨＩは、
【数１】
0006915904.tif 000010
−ＨΓ（ｘ，ｙ，ｔ）＝ＭＨＩ
−Ｄ（ｘ，ｙ，ｔ）＝直前回次のフレームとの二進の差映像
−Γ＝ｍａｘｉｍｕｍ  ｍｏｔｉｏｎ  Ｄｕｒａｔｉｏｎ
−δ＝減少係数
である、請求項２に記載の牛の乗駕行動の判読システム。
【請求項４】
前記中央処理部は、前記面積値の変化量、前記中心点の変化量、または前記傾きの変化量が前記設定範囲を満足するか、または、前記設定範囲の境界値から設定値以内である場合が、設定時間の間、設定時間間隔で確認されると、乗駕行動と判断し、前記設定範囲の境界値から設定値以内である前記面積値の変化量、前記中心点の変化量または、前記傾きの変化量を前記設定範囲の境界値として再設定する、請求項１に記載の牛の乗駕行動の判読システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、牛の乗駕行動の判読システムに関し、さらに詳細には、畜舎の内部を撮影するだけで、牛の乗駕行動を判読することができるので、別の牛装着装備および検知装置を備えなくてもよく、判断エラーを最小化することができ、画像プロセッシング途中に発生し得るエラーを最小化することができると共に、自己学習が可能な牛の乗駕行動の判読システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
雌牛に対する仕様管理の最も大きな比重を占めることは、正に発情の適時観察と適期授精である。雌牛が、発情がくるようになると、他の牛の匂いを嗅いでなめ、頻繁に泣き叫び、不安な姿をし、人が近づくとゆっくりと避け、顔色をうかがいながら餌を食べない。
【０００３】
また、他の牛に乗駕を許容したり、自分が直接乗駕をするようになる。このような発情時期は、約１８時間程度持続されるが、畜産農家で時間が限られた牛の発情時期を逃すことは大きい損失を発生させる。
【０００４】
このような牛の発情時期を検知するために、自動検知システムを使用して動物の異常状態を把握するための試みが何度も行われてきた。従来には、畜舎の側面にカメラを設けて、牛が乗駕行動をするモーションを検知して、牛の発情有無を検知するか、またはマルチレベルしきい値分割を用いて牛の動きを把握した。しかし、以前の物体抽出方式で得られた結果物は、おおよその画像だけを追跡するので、判断エラーが多いという問題があった。
【０００５】
したがって、画像プロセッシングエラーおよび判断エラーを最小化して、さらに自己学習が可能なので判断エラーの比重をより一層下げることができる牛の乗駕行動判読システムの開発が必要となった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】韓国公開特許第１０−２０１６−０１０９０２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、畜舎の内部を撮影するだけで牛の乗駕行動を判読することができるので、別の牛装着装備および検知装置を備えなくてもよい牛の乗駕行動の判読システムを提供することにその目的がある。
【０００８】
さらに、本発明は、判断エラーを最小化することができ、画像プロセッシング途中に発生し得るエラーを最小化することができる牛の乗駕行動の判読システムを提供することにその目的がある。
【０００９】
また、本発明は、自己学習が可能な牛の乗駕行動の判読システムを提供することにその目的がある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、畜舎の上部に設けられるカメラ；上記カメラから撮影された映像をもとに、牛の乗駕行動の有無を判読する中央処理部；を含むが、上記中央処理部は、リアルタイムに入力される映像の設定フレームごとにＭＨＩ（Ｍｏｔｉｏｎ  Ｈｉｓｔｏｒｙ  Ｉｍａｇｅ）を獲得し、獲得した上記ＭＨＩから面積値の変化量、中心点の変化量および傾きの変化量を獲得し、獲得した上記面積値の変化量、上記中心点の変化量および上記傾きの変化量が設定範囲を満足した場合が、設定時間の間、設定時間間隔で確認されると、乗駕行動と判断し、乗駕行動が検知されると、検知された日付と時間を記録し、ユーザー端末にこれを送信する。
【００１１】
本発明の上記中央処理部は、上記映像が設定サイズより大きな場合、上記映像を設定サイズでダウンサンプリング（Ｄｏｗｎ−ｓａｍｐｌｉｎｇ）する。
【００１２】
本発明の上記中央処理部は、上記ダウンサンプリングされた映像の設定フレームごとに動きが発生した領域を追跡するが、動きが発生した領域に加重値を与え、動きが発生していない領域の加重値を減少させ、ＭＨＩを獲得する。
【００１３】
本発明の上記中央処理部は、上記ＭＨＩをもとに動きが発生した領域のピクセルの数を測定し、動きが発生した領域全体のピクセルの数に比べて、ＨΓ（ｘ，ｙ，ｔ）の値が設定数値以上である領域のピクセルの数である面積値を獲得し、上記面積値の変化量が設定範囲を満足した場合が、設定時間の間、設定時間間隔で確認されると、乗駕行動と判断する。
【００１４】
本発明の上記中央処理部は、上記ＭＨＩをもとに、動きが発生した領域の中心点を測定し、時間による上記中心点の変化量が設定範囲を満足した場合が、設定時間の間、設定時間間隔で確認されると、乗駕行動と判断する。
【００１５】
本発明の上記中央処理部は、上記ＭＨＩをもとに、動きが発生した領域の傾きを測定し、時間による上記傾きの変化量が設定範囲を満足した場合が、設定時間の間、設定時間間隔で確認されると、乗駕行動と判断する。
【００１６】
本発明の上記中央処理部は、上記ＭＨＩの獲得のための最初フレームをａフレーム、上記ａフレームとの比較のための次回のフレームをｂフレーム、上記ＭＨＩ獲得のための総フレーム比較数をｃ回に設定するが、上記ａフレームと上記ｂフレームとの間の各フレームのいずれか以上のフレームについて、ｂフレーム間隔でｃ回だけＭＨＩをそれぞれ獲得し、獲得した上記ＭＨＩらのそれぞれから得られた上記面積値の変化量、上記中心点の変化量、上記傾きの変化量のそれぞれの平均値が設定範囲を満足した場合が、設定時間の間、設定時間間隔で確認されると、乗駕行動と判断する。
【００１７】
本発明の上記中央処理部は、上記面積値の変化量、上記中心点の変化量、または上記傾きの変化量が上記設定範囲を満足するか、または、上記設定範囲の境界値から設定値以内である場合が、設定時間の間、設定時間間隔で確認されると、乗駕行動と判断し、上記設定範囲の境界値から設定値以内である上記面積値の変化量、上記中心点の変化量または、上記傾きの変化量を上記設定範囲の境界値として再設定する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明は、畜舎の内部を撮影するだけで、牛の乗駕行動を判読することができるので、別の牛装着装備および検知装置を備えなくてよい効果がある。
【００１９】
また、本発明は、面積値の変化量だけでなく、中心点の変化量および傾きの変化量を総合的に判断して牛の乗駕行動を判読することで、判断エラーを最小化することができる効果がある。
【００２０】
また、本発明は、隣接した複数フレーム別に設定フレームごとにＭＨＩを獲得することで、画像プロセッシング途中に発生し得るエラーを最小化することができる効果がある。
【００２１】
また、本発明は、設定された範囲の境界値から設定値以内である値も乗駕行動の判断のための値に活用され、また、その値を今後の設定範囲の境界値として活用することで、自己学習が可能な効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】図１は、本発明の実施例による牛の乗駕行動の判読システムの概略図である。
【図２】図２は、本発明の実施例による牛の乗駕行動の判読システムの乗駕行動時の面積値の変化量および中心点の変化量の例示図である。
【図３】図３は、本発明の実施例による牛の乗駕行動の判読システムの歩く行為時の面積値の変化量および中心点の変化量の例示図である。
【図４】図４は、本発明の実施例による牛の乗駕行動判読システムの尾を揺する行為時の面積値の変化量および中心点の変化量の例示図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下で、本発明の実施例について添付した図面を参照して詳細に説明する。
【００２４】
本発明は、畜舎の上部に設けられるカメラ（１００）と、カメラ（１００）から撮影された映像をもとに牛の乗駕行動の有無を判読する中央処理部（２００）を含み、中央処理部（２００）は、リアルタイムに入力される映像の設定フレームごとにＭＨＩ（Ｍｏｔｉｏｎ  Ｈｉｓｔｏｒｙ  Ｉｍａｇｅ）を獲得し、獲得したＭＨＩから面積値の変化量、中心点の変化量および傾きの変化量を獲得し、獲得した面積値の変化量、中心点の変化量および傾きの変化量が設定範囲を満足する場合、乗駕行動と判断する。
【００２５】
カメラ（１００）は、畜舎の上部に設けられ、畜舎の上部に設けられたレールに沿って移動可能に設けられ得る。カメラ（１００）モデュールの移動中の停止位置は、既設定され得、中央処理部（２００）により調整できる。
【００２６】
カメラ（１００）は、例えば、横２，５６０、縦１，２８０の解像度とｆｐｓ（Ｆｒａｍｅ  ｐｅｒ  ｓｅｃｏｎｄ）２０であることが適正であるが、これに限定するものではない。このようなカメラ（１００）は、一台のカメラ（１００）で多数の畜舎を観察するために、魚眼レンズを装着したものであることができ、魚眼レンズを装着した場合、側面歪曲現象を防止するために、歪曲平滑化作業（ｆｉｓｈｅｙｅ  ｕｎｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）をさらに進行することが望ましい。
【００２７】
カメラ（１００）から撮影された映像は、中央処理部（２００）に送信されてＭＨＩの抽出に用いられる。
【００２８】
中央処理部（２００）は、カメラ（１００）から撮影された映像の入力を受けて設定フレームごとに差映像を獲得し、獲得した差映像からＭＨＩを獲得して、これをもとに、移動が発生した部分の面積値の変化量、中心点の変化量および傾きの変化量を獲得し、獲得した面積値の変化量、中心点の変化量および傾きの変化量が設定範囲を満足すると、乗駕行動と判断する。そして、乗駕行動が検知されると、検知された日付と時間を記録し、ユーザー端末にこれを送信する。
【００２９】
以下で、中央処理部（２００）の動作について詳細に説明する。まず、中央処理部（２００）は、カメラ（１００）から畜舎を撮影した映像を獲得する。この際、獲得した映像は、横２，０４８、縦２，５６０の解像度を有するか、または、その他の解像度を有し得る。このような大きな画像を処理するためには、処理速度が遅くなり得る。したがって、本発明では獲得した映像を横１，０２４、縦１，２８０でダウンサンプリング（Ｄｏｗｎ−ｓａｍｐｌｉｎｇ）する。
【００３０】
一方、カメラ（１００）が魚眼カメラ（１００）である場合、側面歪曲現象が発生するので、実際の物体のＭＨＩ動き領域が不正確になり得る。したがって、このような場合、より正確な動き領域を得るために、歪曲平滑化作業を実施する。この際、得られた映像は、平滑化過程でノイズが発生し得るが、発生したノイズはモルフォロジープロセッシング（Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）を通じて除去する。
【００３１】
歪曲平滑化およびノイズ除去が行われた映像は、別の保存部にリアルタイムに保存され、設定フレーム間隔で抽出される。
【００３２】
以降、中央処理部（２００）は、映像を設定フレームごとに抽出してＭＨＩを獲得する。ＭＨＩの獲得は、直前回次のフレームと現在回次のフレームを二進化比較して差映像を獲得し、設定フレームごとに差映像を獲得するが、新しい動きが発生した領域に加重値を与え、時間が経つことによって、加重値を減少させてＭＨＩを獲得する。簡略に例えば、映像を碁盤形に区分した時、最初のフレームと最初のフレームから設定フレーム後の２回目のフレームを比較した結果、横２、縦３の領域に動きが発生すると、２−３領域が白に表示され、２回目のフレームと３回目のフレームを比較した結果、横３、縦４の領域に動きが発生すると、２−３の領域はグレーに、３−４領域は白に表示されるようになる。そして、３回目のフレームと４回目のフレームを比較した結果、横４、縦５の領域に動きが発生すると、２−３の領域は、濃いグレーに、３−４領域はグレーに、４−５領域は白に表示される。このようなのプロセスを経ることで、一時点のＭＨＩは、最近にどの領域で動きが発生されたか、動きの領域がどの方向に進行されるか、動きがどの速度で行われたかを一目で確認することができるようになる。
【００３３】
このようなＭＨＩの生成は、次のような式による。
【００３４】
【数１】
0006915904.tif 000002
【００３５】
この際、ＨΓ（ｘ，ｙ，ｔ）は、ピクセル座標の特定の時間でのＭＨＩであり、Ｄ（ｘ，ｙ，ｔ）は、直前回次のフレームとの二進差映像である。もし、Ｄ（ｘ，ｙ，ｔ）がＭＨＩしきい値ξ１より大きな場合、ＨΓ（ｘ，ｙ，ｔ）にｍａｘｉｍｕｍ  ｍｏｔｉｏｎ  ｄｕｒａｔｉｏｎΓを代入する。Γは、一般的にｆｐｓが代入される。そして、一つのフレームを経るごとに減少係数δだけ加重値を減少させて順次的な動きを表現し、加重値が０より小さな場合は、０に処理する。
【００３６】
一方、ＭＨＩは、隣接した複数フレームにかけて、各フレーム別に設定フレームごとに獲得したＭＨＩの平均値として構成され得る。つまり、ＭＨＩの獲得のための最初のフレームをａフレーム、ａフレームとの比較のための次回のフレームをｂフレーム、そしてＭＨＩ獲得のための総フレーム比較数をｃ回に設定する際、ａフレームとｂフレームとの間に、複数のフレームが存在するようになる。このようなａフレームとｂフレームとの間のフレームも、ｂフレーム間隔でｃ回だけＭＨＩをそれぞれ獲得し、ここで得られた各ＭＨＩの面積値の変化量、中心点の変化量、そして傾きの変化量のそれぞれの平均値を、乗駕行動の判断のための面積値の変化量、中心点の変化量および傾きの変化量として活用することができる。例えば、第１のＭＨＩを１−６−１１−１６−２１フレームから獲得した場合、第２のＭＨＩは２−７−１２−１７−２２フレームから獲得し、第５のＭＨＩは５−１０−１５−２０−２５フレームから獲得するようになるものである。このように獲得されたＭＨＩのそれぞれから面積値の変化量、中心点の変化量、傾きの変化量を獲得して、これらの平均値を乗駕行動の判断のためのパラメータとして活用することができ、または、ＭＨＩ段階で平均値を求めて面積値の変化量、中心点の変化量、傾きの変化量画得のためのＭＨＩとして活用することもできる。
【００３７】
このように得られたＭＨＩは、牛の乗駕行動の判断のためのデータとして活用されるが、ＭＨＩから面積値の変化量、中心点の変化量および傾きの変化量を獲得し、乗駕行動の判断のために、このような面積値の変化量、中心点の変化量および傾きの変化量が設定時間の間、設定時間間隔で設定範囲を満足するかを確認すべきである。ところが、一般的に牛の乗駕行動は、入力映像ｆｐｓ２０を基準に３秒〜７秒にかけて、５フレーム間隔で徐々に動きが大きくなる特徴を有する。したがって、本発明では、平均乗駕行動持続時間である５秒間５回にかけてＭＨＩから面積値の変化量、中心点の変化量および傾きの変化量を獲得する。
【００３８】
第一に、牛の動きは、動きの面積で区分が可能である。まず、ＭＨＩから動きが発生した領域の総ピクセル数、すなわちピクセルの値が２５５未満、または第１の設定数値より小さなピクセルの数を測定する。以降、ピクセルの値が第２の設定数値より大きなピクセルの数を測定する。この際、第２の設定数値はΓ、すなわち、上述したＭＨＩの公式によると、最も直近に動きが発生した領域の明るさの数値である。
【００３９】
動きが発生した領域の総ピクセル数は、次の式による。
【００４０】
【数２】
0006915904.tif 000003
【００４１】
ｉは関心領域(ｂｌｏｂ)のインデックス、ｋはＬ（ｘ，ｙ，ｔ）でｉに該当するラベルインデックスである。
【００４２】
そして、最近動きが発生した領域のピクセル数は、次の式による。
【００４３】
【数３】
0006915904.tif 000004
【００４４】
この際、ξ２は、直近の動きのしきい値であり、ΓまたはΓと類似した値が指定されることができる。
【００４５】
このような全体の動きが発生した領域対比、最近動きが発生した領域の値を比較することで、牛の乗駕行動中の一部を区分することができるが、例えば、牛が乗駕行動を開始するようになると、動きが激しくなり、したがって最近動きが発生した領域の比率が上がるようになる。このような面積値の変化量をもとに、牛の乗駕行動中の一つの因子を判断することができるようになる。
【００４６】
第二に、牛の動きは、関心領域の中心点の位置移動を通じて把握することができる。例えば、関心領域の中心点がゆっくりたゆまず移動する場合、牛が歩く行為として把握することができ、関心領域の中心点が速やかにたゆまず移動する場合、牛が走る行為と把握できるものである。このような中心点の変化量は単独で活用されることは難しいが、上述した面積値の変化量と共に活用されると、牛の乗駕行動を判断することができる。例えば、最近動きが発生した領域の比率が増加するのに比べて、中心点の変化が畜舎内の特定範囲をずれていないと、牛が走ったり歩いたりしなく、乗駕行動をしていると判断できるようになるものである。
【００４７】
このような関心領域の中心点は、次のような式による。
【００４８】
【数４】
0006915904.tif 000005
【００４９】
【数５】
0006915904.tif 000006
【００５０】
上記の数学式４と数学式５を用いて、時間によるＭＨＩの中心点の変化量を下記の式のように計算することができる。
【００５１】
【数６】
0006915904.tif 000007
【００５２】
【数７】
0006915904.tif 000008
【００５３】
第三に、全体動きが発生した領域の傾きの変化量を通じて、牛の乗駕行動を判断する。牛が歩いたり走ったりする行為をする際と、乗駕行動をする際には、動きが発生した領域の傾きが互いに異なる特定を有することになるが、このような傾きの変化量と、上述した面積値の変化量および中心点の変化量を総合的に判断することで、牛の乗駕行動の判断が行われるようになる。
【００５４】
このような傾きの変化量は、次のような式からなる。
【００５５】
【数８】
0006915904.tif 000009
【００５６】
中央処理部（２００）は、上述した面積値の変化量、中心点の変化量、傾きの変化量情報をもとに、乗駕行動を判断する。例えば、面積値の変化量の設定範囲が、動きが発生した全体面積対比の最近の動きの面積の比率が２０％以上であり、中心点の変化量が５０ピクセル以下であり、傾きの変化量が２０％以下である場合を乗駕行動と判断するように設定範囲が設定された場合を想定してみることができる。このような場合で５秒間１秒間隔でＭＨＩを分析した結果、５回すべて面積値の変化量が２０％以上、中心点の変化量が５０ピクセル以下、傾きの変化量が２０％以内である場合、乗駕行動と判断するものである。
【００５７】
一方、乗駕行動の判断は、面積値の変化量、中心点の変化量、傾きの変化量が単に数値を満足することだけでなく、特定のパターンを満足するかどうかで判断できる。例えば、図２のように、面積値の変化量が測定初期に比べて、中後半に急激に大きくなる場合、乗駕行動と判断するか、図３のように測定初期に比べて、中後半へいくほど面積値の変化量が小さくなる場合、歩いたり走ったりする行為と判断することができ、図４のように測定初期から面積値の変化量が躍る場合、尾を揺する行為などと判断することができる。
【００５８】
また、このような面積値の変化量、中心点の変化量、傾きの変化量は、個別に判断されず、総合的に判断されることが望ましい。例えば、中心点の変化量が乗駕行動と尾を揺する行為で、互いに類似に現れるが、面積値の変化量で違いを見せているからである。
【００５９】
このような方法で、パラメータの各変化量の総量および変化パターンを用いて乗駕行動を判断することで、夜明け時間などにも容易に牛の乗駕行動の有無をユーザーに伝達できるようになる。
【００６０】
上述した面積値の変化量、中心点の変化量、傾きの変化量および各変化量を計算するために活用されたパラメータは、中央処理部（２００）の学習装置、例えば、ＳＶＭ（サポートベックターマシン：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）の学習および認識のために活用され得る。ＳＶＭは学習速度が早く、少ないデータでも立派な性能を見せたために例示しただけで、これに限定するものではない。
【００６１】
中央処理部（２００）は、面積値の変化量、中心点の変化量、または傾きの変化量がそれぞれの設定範囲を満足するか、またはそれぞれの設定範囲の境界値から設定値以内である場合は、設定時間の間、設定時間間隔で確認されると、これを乗駕行動と判断し、設定範囲の境界値から設定値以内である面積値の変化量、中心点の変化量または傾きの変化量を設定範囲の境界値として再設定する方式で設定範囲を学習することができる。
【００６２】
例えば、面積値の変化量の設定範囲が、動きが発生したすべての面積対比の最近の動きの面積の比率が２０％以上であり、中心点の変化量が５０ピクセル以下であり、傾きの変化量が２０％以下である場合を乗駕行動と判断するように設定範囲が設定された場合を想定してみることができる。このような場合で、５秒間１秒間隔でＭＨＩを分析した結果、４回は面積値の変化量が２０％以上であるが、１回で面積値の変化量が１８％に現れるか、または中心点の変化量が３回は５０ピクセル以下であるが、残りの２回でそれぞれ５２ピクセル、５３ピクセルに現れるか、または傾きの変化量が４回は２０％以内であるが、残りの１回で２２％が測定される場合があり得る。この際、中央処理部（２００）に既設定された設定範囲の学習のための設定値が、面積値の変化量は境界値から２％以内、中心点の変化量は境界値から５ピクセル以内、傾きの変化量は境界値から２％以内である場合、上述した場合は、すべて境界値から設定値以内にすべてのデータがあるので、乗駕行動と判断することができる。また、この際、中央処理部（２００）は、境界値から外れた値について乗駕行動と判断することから、さらにこのようなデータをもとに、学習を実行することができる。すなわち、上述した場合、面積値の変化量は１８％から２０％以上である値に設定範囲が可変され、中心点の変化量は５３ピクセル以下である値に設定範囲が可変され、傾き変化量は２２％以下である値に設定範囲が可変される。しかし、このような学習は、１回の判断結果としてすぐ可変されず、数回にかけて境界値を外れた数値が境界値の設定値以内に位置する場合、可変されることが望ましい。
【００６３】
上述した構成からなる本発明は、畜舎の内部を撮影するだけで、牛の乗駕行動を判読することができるので、別の牛装着装備および検知装置を備えなくてもよい効果がある。
【００６４】
また、本発明は、面積値の変化量だけでなく、中心点の変化量および傾きの変化量を総合的に判断して牛の乗駕行動を判読することで、判断エラーを最小化することができる効果がある。
【００６５】
また、本発明は、隣接した複数のフレーム別に設定フレームごとにＭＨＩを獲得することで、画像プロセッシング途中に発生し得るエラーを最小化することができる効果がある。
【００６６】
また、本発明は、設定された範囲の境界値から設定値以内である値も乗駕行動の判断のための値として活用され、また、その値を今後の設定範囲の境界値として活用することで、自己学習が可能な効果がある。
【符号の説明】
【００６７】
１００：カメラ
２００：中央処理部
【図１】
0006915904.tif 000011
【図２】
0006915904.tif 000012
【図３】
0006915904.tif 000013
【図４】
0006915904.tif 000014