JP2007272614A - Action analysis device using interlaced image - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To solve the following problem: though a demand that action of a minute living thing such as plankton, a fry, or a small fish is desired to be measured in a site wherein aquaculture is performed or a fishery-related research field, it is difficult to perform the action measurement because coping with a sharp change of motion of the minute living thing is impossible in conventional measurement technique. <P>SOLUTION: In this action analysis device, a characteristic image is measured as abnormal action from acquired interlaced images. Appearance numbers of observed normal action and the abnormal action, and fluctuation of the appearance numbers by a change of time are measured and recorded in an abnormal action appearance database 9. The appearance number 9a of the normal action and the appearance number 9b of the abnormal action are recorded in the abnormal action appearance database 9. By using the abnormal action appearance database 9, the appearance number, an appearance ratio, and the temporal fluctuation of the appearance number or the appearance ratio of the abnormal action are calculated, and they are set as an index of deciding health condition of the small fish, the fry, the plankton or the like. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、仔魚、稚魚、プランクトンなどの微小生物の行動解析に利用可能な、行動解析装置に関する。   The present invention relates to a behavior analysis apparatus that can be used for behavior analysis of micro organisms such as larvae, fry, and plankton.

養殖漁業を行う現場あるいは漁業関連の研究分野では仔魚、稚魚、プランクトンなどの微小生物の動きを計測する事は重要である。これまで、養殖魚の仔魚や稚魚の動きを目視により観測し経験的に仔魚や稚魚の健康に関しての判断を行ったり、プランクトンの動きを目視により観測して仔魚や稚魚の餌となるプランクトンの健康状況の判断がおこなわれていた。また、漁業関連の研究機関では仔魚、稚魚、プランクトンなどの微小生物の動き目視により観測し、マス目状の用紙に仔魚、稚魚、プランクトンなどの微小生物の動きを記録することにより行動の解析を行っていた。もしくは、流体の流れを計測するための流れ計測装置や汎用画像処理装置を用いて仔魚、稚魚、プランクトンなどの微小生物で行動の計測を行なっていた。
小林 他:二次元流れ場の実時間ディジタル画像計測システムの開発、機械学会論文集(B編)55巻509号(1989年)
It is important to measure the movement of small organisms such as larvae, fry, and plankton in the field where aquaculture is conducted or in the fishery-related research field. Up to now, the movement of cultured larvae and larvae has been visually observed to make empirical judgments regarding the health of larvae and larvae, and the plankton's health status by observing plankton movements visually. Judgment was made. In addition, fisheries-related research institutions observe the movement of small organisms such as larvae, larvae, and plankton by visual observation, and record the movement of tiny fish such as larvae, larvae, and plankton on a grid of paper to analyze behavior. I was going. Alternatively, behaviors are measured with micro-organisms such as larvae, fry and plankton using a flow measurement device for measuring the flow of fluid and a general-purpose image processing device.
Kobayashi et al .: Development of a real-time digital image measurement system for two-dimensional flow fields, Transactions of the Japan Society of Mechanical Engineers (Part B), Vol. 55, No. 509 (1989)

しかしながら、人間が目視で計測する場合は、人間の力量や疲労具合により測定結果が大きく異なり定量的な計測は行えなかった。また、マス目状の用紙を用いた方法は、長時間の解析や大量データ解析を行う必要から実施が難しく、解析する人間の力量や疲労具合により計測結果に差が出ることがあり定量的な計測を行うことが難しかった。さらに、流れ計測装置や汎用画像処理装置を用いた解析では、対象とするプランクトンや魚などを個別に追跡することにより行動を解析する必要があるが、仔魚、稚魚、プランクトンなどの生物は、流体計測で用いられるトレーサー粒子のように動きが一様でないため、生物特有の急な行動の変化があった場合、対象物を見失い計測ができないという問題があった。   However, when humans make visual measurements, the measurement results vary greatly depending on human ability and fatigue, and quantitative measurements cannot be performed. In addition, it is difficult to carry out the method using grid-form paper because it requires long-term analysis and large-scale data analysis, and the measurement results may vary depending on the human ability and fatigue level of the analysis. It was difficult to measure. Furthermore, in analysis using a flow measurement device or general-purpose image processing device, it is necessary to analyze the behavior by individually tracking the target plankton and fish, but organisms such as larvae, fry and plankton are Since the movement is not uniform like the tracer particles used in measurement, there is a problem that when there is a sudden change in behavior peculiar to living things, the object is lost and measurement cannot be performed.

以上の課題を解決するために、第一発明は、テレビカメラ、DVD、デジタルビデオ、画像ファイル、ハイビジョン画像ファイルなどから得られる画像データを偶数画面と奇数画面からなるインターレス画像として定期的あるいは不定期的に取り込む画像取り込み部と、偶数画面と奇数画面からなるインターレス画像を同時に処理し、取り込んだ偶数行と奇数行の差異をもとに異常行動を検出する異常行動検出機能を備え、画像データ中の仔魚、稚魚、プランクトンなどの微小生物の位置と時刻の情報をメモリまたはハードディスクに記録し、一定の時間の間に異常行動検出機能が検出した異常行動の出現数、出現比率、出現数や出現比率の時間的変動を算出することにより、仔魚、稚魚、プランクトンなどの微小生物の異常行動を測定することを特徴としたインターレス画像を用いた行動解析装置である。   In order to solve the above-described problems, the first invention is that the image data obtained from a TV camera, a DVD, a digital video, an image file, a high-definition image file, or the like is periodically or not used as an interlaced image including an even screen and an odd screen. An image capture unit that captures periodically and an interlaced image consisting of even and odd screens are processed simultaneously, and an abnormal behavior detection function that detects abnormal behavior based on the difference between captured even and odd rows Record the location and time information of micro-organisms such as larvae, fry, plankton in the data in memory or hard disk, and the number of appearances, appearance ratio, number of appearances of abnormal behavior detected by abnormal behavior detection function during a certain period of time Measure abnormal behavior of small organisms such as larvae, larvae, plankton, etc. Preparative a behavioral analysis apparatus using an interlaced image wherein.

また、第二発明は、請求項1の行動解析装置で画像データ中の仔魚、稚魚、プランクトンに個別のID番号を付与し、定期的あるいは不定期に対処物のID番号ごとの位置、時刻および異常行動の有無を計測し、異常行動が検出されない場合は定期的あるいは不定期的な時間間隔で取得した画像データから対象とする微小生物の移動しているであろう方向と範囲を微小生物のこれまでの移動方向、移動速度からから決定し、所定時間間隔後の微小生物を画像データよりID番号に関連づけ、異常行動を検出した場合は、微小生物が移動しているであろう範囲の設定を変更して検索を行う事により、複数の微小生物の行動を連続的に追跡する事が可能なインターレス画像を用いた行動解析装置である。   Further, the second invention assigns individual ID numbers to larvae, fry and plankton in the image data in the behavior analysis apparatus according to claim 1, and positions, times, and The presence or absence of abnormal behavior is measured, and if abnormal behavior is not detected, the direction and range in which the target organism is likely to move are determined from the image data acquired at regular or irregular time intervals. Determined from the moving direction and moving speed so far, the minute organisms after a predetermined time interval are related to the ID number from the image data, and if abnormal behavior is detected, the range in which the minute organisms will move is set This is a behavior analysis device using an interlaced image that can continuously track the behavior of a plurality of micro-organisms by changing the search.

さらに、第三発明は、請求項2のインターレス画像を用いた行動解析装置で、単数あるいは複数の対象物の位置座標を個別IDごとにメモリあるいはハードディスクに記録しておき、記録した個別IDごとの時間および位置の変化をもとに対象物の行動を解析、仕分け、行動特徴の抽出を行う機能を特徴とするインターレス画像を用いた行動解析装置である。
Furthermore, the third invention is the behavior analysis apparatus using the interlaced image according to claim 2, wherein the position coordinates of one or more objects are recorded in a memory or a hard disk for each individual ID, and each recorded individual ID is recorded. This is a behavior analysis apparatus using an interlaced image characterized by functions of analyzing, sorting, and extracting behavior features of an object based on changes in time and position.

本発明では、プランクトンや魚などの行動解析を効率良く行うため、偶数画像と奇数画像により構成されているインターレス画像を同時に解析することにより、プランクトンや魚の行動変化の兆候を検知することを特徴とする行動解析装置に関するものである。プランクトンや魚などが行動パターンを変える場合は急激な動作を伴う事が多いという現象に着目し、急激な動作を異常行動の兆候としてとらえ検出する事を特徴とする。この現象を偶数画面と奇数画面が交互に送信されるインターレス画像を偶数画面、奇数画面を同時に表示することにより、行動パターンを変える兆候として使用できる対象物の急激な動作が、対象物の特徴的な画像として観測される。この画像は、急激な行動により画像の偶数画面と奇数画面として計測した対象物の位置が大きくずれるため、対象物の周辺がギザギザした映像として観測されるものである。本発明では偶数画像と奇数画像を同時に処理することにより異常行動の兆候である対象物を撮影した映像に発生する特徴的な画像を検出することにより、異常行動の検出を行う。対象物映像に特徴的な画像が発生した場合、対象物はこれまでの行動と違った行動を取る可能性が高いため、異常行動として検出し、これまで採用していた対象物を追跡するために必要な検索範囲を変更することにより、追跡ミスや追跡誤差を減らす事が可能となる。一般に異常行動の兆候となる特徴的な画像が得られた後は、微小生物の進行方向が大きく変化したり、速度が大きく変化するため検索範囲を広げることにより対応する。   In the present invention, in order to efficiently analyze the behavior of plankton, fish, etc., it is possible to detect signs of plankton or fish behavior change by simultaneously analyzing an interlaced image composed of even and odd images. Is related to the behavior analysis device. Focusing on the phenomenon that plankton, fish, etc. often change their behavior pattern, it is often accompanied by a sudden movement, and it is characterized by detecting the sudden movement as a sign of abnormal behavior. This phenomenon is characterized by the rapid movement of the object that can be used as a sign of changing the behavior pattern by displaying the interlaced image in which the even and odd screens are transmitted alternately, even and odd screens at the same time. Observed as a typical image. This image is observed as a jagged image of the periphery of the object because the position of the object measured as an even screen and an odd screen of the image is greatly shifted due to a sudden action. In the present invention, the abnormal behavior is detected by detecting the characteristic image generated in the video obtained by photographing the object that is the sign of the abnormal behavior by processing the even image and the odd image simultaneously. When a characteristic image is generated in an object image, it is likely that the object will behave differently from the previous action, so it is detected as abnormal behavior and the object that has been adopted so far is tracked By changing the search range necessary for tracking, tracking errors and tracking errors can be reduced. In general, after a characteristic image that is a sign of abnormal behavior is obtained, the traveling direction of the micro-organism changes greatly, or the speed changes greatly, so that the search range is expanded.

この発明の一実施例を、図1に示す。この実施例ではシャーレなどの浅い液体容器に微小生物を入れ、本発明のインターレス画像を用いた行動解析装置で計測する場合のブロック図である。   One embodiment of the present invention is shown in FIG. In this embodiment, a micro-organism is put in a shallow liquid container such as a petri dish, and the measurement is performed by the behavior analysis apparatus using the interlaced image of the present invention.

以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。図1に示した実施例では、微小生物を海水または淡水2と共にシャーレなどの浅い液体容器3に入れ下方からライトまたはレーザー4で光を照射する事により得られる映像をアナログテレビカメラ1aで計測する。アナログテレビカメラの画像信号はアナログ画像デジタル画像変換器5によりデジタル画像信号に変換され、インターレス画像を用いた行動解析装置6に送られる。インターレス画像を用いた行動解析装置6では偶数画面と奇数画面からなるインターレス画像を処理する事により対象となる微小生物の行動解析を行う。インターレス画像を用いた行動解析装置はCPU6a、インターフェース6b、ハードディスク6c、メモリ6d、モニタ6eから構成されておりインターレス画像を用いて微小生物の行動を解析する。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the embodiment shown in FIG. 1, an analog TV camera 1a measures an image obtained by putting a micro organism in a shallow liquid container 3 such as a petri dish together with seawater or fresh water 2 and irradiating light with a light or a laser 4 from below. . The image signal of the analog TV camera is converted into a digital image signal by the analog image digital image converter 5 and sent to the behavior analysis device 6 using an interlaced image. In the behavior analysis apparatus 6 using the interless image, the behavior analysis of the target micro-organism is performed by processing the interlaced image including the even-numbered screen and the odd-numbered screen. The behavior analysis apparatus using the interlaced image includes a CPU 6a, an interface 6b, a hard disk 6c, a memory 6d, and a monitor 6e, and analyzes the behavior of the micro-organism using the interlaced image.

図2は、実施例の取得画像の説明図である。一般的な、1/60secの時間間隔で偶数画面、奇数画面が送信される映像を利用する場合について解析方法を述べる。この場合、偶数画面と奇数画面により構成されるインターレス画像は1/30secで送られてくる事になる。行動解析装置では、1/30secごとに取得できる偶数画面と奇数画面を取り込み、解析を行う。実施例を用いて、異常行動が発生していない場合は図2に示すような映像7aが観測される。ここで計測される微小生物は偶数画面と奇数画面を合成することにより画像8aとして計測できる。   FIG. 2 is an explanatory diagram of an acquired image according to the embodiment. An analysis method will be described in the case of using a general video in which an even screen and an odd screen are transmitted at a time interval of 1/60 sec. In this case, an interlaced image composed of even and odd screens is sent in 1/30 sec. The behavior analysis apparatus takes in even-numbered screens and odd-numbered screens that can be acquired every 1/30 sec and performs analysis. Using the example, when no abnormal behavior occurs, a video 7a as shown in FIG. 2 is observed. The micro organisms measured here can be measured as an image 8a by synthesizing the even screen and the odd screen.

図3は、実施例の検出を行う異常行動画像の説明図である。実施例では、異常行動が起きた場合には映像7bが観測される。つまり、微小生物の動きが一時的に速くなったため、偶数画面と奇数画面の映像の差が大きくなり、特徴的な画像として観測される。本発明は偶数画面と奇数画面から構成されるインターレス画像を観測する事によりこの特徴的な画像を抽出し、微小生物の異常行動を検出するものである。   FIG. 3 is an explanatory diagram of an abnormal action image for detecting the embodiment. In the embodiment, the video 7b is observed when abnormal behavior occurs. In other words, because the movement of micro-organisms temporarily increased, the difference between the even-numbered screen and the odd-numbered screen becomes large and is observed as a characteristic image. According to the present invention, this characteristic image is extracted by observing an interlaced image composed of an even-numbered screen and an odd-numbered screen, and abnormal behavior of a micro-organism is detected.

図4は、実施例での異常行動の出現計測に関する説明図である。請求項1の発明では、実施例を用いて観測される通常行動と異常行動の出現数および時間の変化による出現数の変動を計測し異常行動データベース9に記録する。異常行動データベース9には通常行動の出現数9aと異常行動の出現数9bが記録される。この異常行動出現データベース9を用いることにより、異常行動の出現数、出現比率、出現数や出現比率の時間的変動を算出し、仔魚、稚魚、プランクトンなどの健康状態を判断する指標とする。
FIG. 4 is an explanatory diagram regarding the appearance measurement of abnormal behavior in the embodiment. In the first aspect of the present invention, the number of appearances of normal behavior and abnormal behavior observed using the embodiment and the change in the number of appearances due to changes in time are measured and recorded in the abnormal behavior database 9. The abnormal behavior database 9 records the number of normal behaviors 9a and the number of abnormal behaviors 9b. By using this abnormal behavior appearance database 9, the number of appearances of abnormal behavior, the appearance ratio, the temporal variation of the number of appearances and the appearance ratio are calculated, and used as an index for judging the health status of larvae, fry, plankton, and the like.

図5は、実施例の制御コンピュータブロック図とデータベースの説明図である。画像データとしてはアナログテレビカメラの画像だけでなく、デジタルビデオカメラ1bの画像やDVD、デジタルビデオ、画像ファイル、ハイビジョン画像ファイルの使用も可能である。請求項2の発明ではアナログテレビカメラ1aからの映像はアナログ画像デジタル画像変換器5を通って行動解析装置6に送られる。デジタルビデオカメラの画像は直接行動解析装置に送られる。行動解析装置では、画像データ中の仔魚、稚魚、プランクトンに個別のID番号を付与し、定期的あるいは不定期的に対処物のID番号ごとの位置、時間および異常行動の有無を計測し、行動関連づけデータベース10に記録する。このデータベースにはID番号10a、計測時刻10b、水平座標10c、垂直座標10d、異常行動の有無10eが記録され、計測時間が異なる画像間に記録された微小生物の関連づけに用いられる。   FIG. 5 is an explanatory diagram of a control computer block diagram and a database according to the embodiment. As image data, not only an image of an analog TV camera but also an image of a digital video camera 1b, a DVD, a digital video, an image file, or a high-definition image file can be used. According to the second aspect of the present invention, the video from the analog television camera 1 a is sent to the behavior analysis device 6 through the analog image digital image converter 5. Images from the digital video camera are sent directly to the behavior analysis device. In the behavior analysis device, individual ID numbers are assigned to larvae, fry, and plankton in the image data, and the position, time, and presence / absence of abnormal behavior are measured periodically or irregularly for each ID number of the countermeasure. Record in the association database 10. In this database, ID number 10a, measurement time 10b, horizontal coordinate 10c, vertical coordinate 10d, presence / absence of abnormal behavior 10e are recorded and used for associating micro-organisms recorded between images having different measurement times.

図6は、実施例のフロー図である。計測を開始するとまずインターレス画像の取り込みを行う。次に対象物のID番号、位置、計測時間を記録する。インターレス画像から特徴的な画像を抽出することにより異常行動であるか通常行動であるがを判断し、通常行動であれば対応する対象物を検出した後新たなインターレス画像の取り込みを行う。インターレス画像の特徴的な映像から対象とする微小生物が異常行動であると判断した場合は、検索範囲を変更し、偶数画面と奇数画面の分離を行う。これは、異常行動が検出された場合は、偶数画面と奇数画面のズレがおおきく、同時に処理した場合に誤差が大きくなる事を避けるためである。偶数画面と奇数画面で対応する対象物を検出した後、新たなインターレス画像の取り込みを行う。
FIG. 6 is a flowchart of the embodiment. When measurement is started, an interlaced image is first captured. Next, the ID number, position, and measurement time of the object are recorded. A characteristic image is extracted from the interlaced image to determine whether the behavior is abnormal behavior or normal behavior. If the behavior is normal behavior, a corresponding object is detected and then a new interlaced image is captured. When it is determined from the characteristic video of the interlaced image that the target micro-organism is abnormal behavior, the search range is changed and the even screen and the odd screen are separated. This is to avoid a large error between the even-numbered screen and the odd-numbered screen when an abnormal action is detected, and processing simultaneously. After detecting the corresponding objects on the even and odd screens, a new interlaced image is captured.

図7は実施例の検索範囲決定に関しての説明図である。通常行動を行っている微小生物8aが観測された場合は、過去の運動履歴より、進行方向、進行速度を予測した後、次のインターレス画像を取得し、11aの検索範囲で検索を行い微小生物の映像12aと対応付けをおこなう。これに対し、異常行動が検出された微小生物8bは次に取得する映像でこれまでの運動とは大きく異なった運動を行う可能性が高いため、現在の位置を中心とした検索範囲11bを設定し、微小生物津の映像12bと対応付けをおこなう。インターレス画像を用いた異常行動を検出することによりこれまでの行動と大きく違う行動をした微小生物12bの関連づけが可能となる。 FIG. 7 is an explanatory diagram for determining the search range of the embodiment. When the micro organism 8a performing normal behavior is observed, after predicting the traveling direction and the traveling speed from the past movement history, the next interlaced image is acquired, and the search is performed within the search range of 11a. Corresponding to the image 12a of the organism. On the other hand, since the micro organism 8b in which the abnormal behavior is detected is likely to perform a motion that is significantly different from the previous motion in the next acquired image, the search range 11b centered on the current position is set. Then, the image is associated with the image 12b of the microbiological tsu. By detecting the abnormal behavior using the interlaced image, it is possible to associate the micro-organism 12b having a behavior that is significantly different from the conventional behavior.

図8は実施例の行動分類に用いるデータベースの説明図である。請求項3の発明では単数あるいは複数の対象物の移動座標を個別IDごとに計測時刻の変化に沿って並び替えてメモリあるいはハードディスクに行動解析データベース13として記録する。個別ID13a、計測時刻13b、計測時刻での水平座標13c、計測時刻での垂直座標13dを用いて、個別IDごとの時間に沿った位置座表を取得し、対象となる微小生物の運動速度変化、進行方向の変化などを取得する事ができる。
FIG. 8 is an explanatory diagram of a database used for action classification in the embodiment. According to the third aspect of the present invention, the movement coordinates of one or a plurality of objects are rearranged along the change in measurement time for each individual ID and recorded as the behavior analysis database 13 in a memory or a hard disk. Using the individual ID 13a, the measurement time 13b, the horizontal coordinate 13c at the measurement time, and the vertical coordinate 13d at the measurement time, a position table along the time for each individual ID is obtained, and the movement speed change of the target micro-organism It is possible to acquire changes in the direction of travel.

「実施形態の効果」
この実施形態によれば、インターレス画像を用いた単純な処理により複数の微小生物の異常行動を観測できる。また、多数の微小生物の動きを個別に解析でき、個別IDごとの微小生物の動きを解析できるため、漁業関連の研究機関で問題となっている多数の微小生物の行動解析に利用できる。さらに、行動を解析し分類することにより、外形は似ているが、動きが違う仔魚、稚魚、プランクトンなどの同定に利用可能である。
"Effect of the embodiment"
According to this embodiment, abnormal behaviors of a plurality of micro-organisms can be observed by a simple process using an interlaced image. In addition, since the movement of a large number of micro-organisms can be analyzed individually and the movement of the micro-organisms for each individual ID can be analyzed, it can be used for behavior analysis of a large number of micro-organisms that are problematic in fishery-related research institutions. Furthermore, by analyzing and classifying the behavior, it can be used to identify larvae, fry, plankton, etc. that have similar movements but different movements.

「他の実施形態」
図9に示す他の実施形態では、テレビカメラ1aを防水し、ライトやレーザー4を横から照射する事により、大きな水槽での利用が可能となる。
"Other embodiments"
In another embodiment shown in FIG. 9, the television camera 1a is waterproofed and can be used in a large water tank by irradiating the light or the laser 4 from the side.

図10に示す他の実施形態では、現場で映像のみをデジタルビデオカメラ1bで取得し、後に行動解析装置6で解析を行うものである。現場には、カメラのみを持ち込めば良いため計測作業の繁雑さを避けることができる。また、DVDやハイビジョンディスク(ブルーレイディスク、HDディスク)などを使用しても良い。   In another embodiment shown in FIG. 10, only the video is acquired at the site by the digital video camera 1 b and later analyzed by the behavior analysis device 6. Since only the camera needs to be brought into the field, the complexity of the measurement work can be avoided. Also, a DVD or a high-definition disc (Blu-ray disc, HD disc) may be used.

本発明を用いることにより、養殖漁業を行う現場あるいは漁業関連の研究分野で仔魚、稚魚、プランクトンの行動解析が容易になる。仔魚や稚魚の行動は仔魚や稚魚の健康状態を表す指標として利用可能であるため、養殖魚の飼育作業の高度化に貢献できる。また、養殖魚の餌として使用されるプランクトンの行動解析を本発明の実施例で行うことにより養殖魚用餌の安定供給に貢献できる。また、本発明の実施例を用いることにより、漁業関連の学術研究の効率化、スピードアップ化が図れる。
By using the present invention, it becomes easy to analyze the behavior of larvae, fry and plankton in the field where aquaculture is carried out or in a fishery-related research field. Since the behavior of larvae and larvae can be used as an index representing the health status of larvae and larvae, it can contribute to the advancement of farmed fish. Moreover, it can contribute to the stable supply of the feed for cultured fish by performing the behavioral analysis of the plankton used as a food of cultured fish by the Example of this invention. In addition, by using the embodiments of the present invention, it is possible to improve the efficiency and speed of fishery-related academic research.

実施例のブロック図である。It is a block diagram of an Example. 実施例の取得画像の説明図である。It is explanatory drawing of the acquired image of an Example. 実施例の検出を行う異常行動画像の説明図である。It is explanatory drawing of the abnormal action image which performs the detection of an Example. 実施例で異常行動の出現計測の説明図である。It is explanatory drawing of appearance measurement of abnormal action in an Example. 実施例の制御コンピュータブロック図とデータベースの説明図である。It is explanatory drawing of the control computer block diagram and database of an Example. 実施例のフロー図である。It is a flowchart of an Example. 実施例の検索範囲決定の説明図である。It is explanatory drawing of the search range determination of an Example. 実施例の行動の分類に用いるデータベースの説明図である。It is explanatory drawing of the database used for the classification | category of the action of an Example. 防水カメラを用いた他の実施例のブロック図である。It is a block diagram of the other Example using a waterproof camera. デジタルビデオを用いた他の実施例のブロック図である。It is a block diagram of the other Example using a digital video.

符号の説明Explanation of symbols

1a アナログテレビカメラ
1b デジタルビデオカメラ
2 容器内の海水または淡水
3 液体容器
4 ライトまたはレーザー
5 アナログ画像デジタル画像変換器
6 行動解析装置
6a CPU
6b インターフェース
6c ハードディスク
6d メモリ
6e モニタ
7a 異常行動が観測されていない映像
7b 異常行動が観測された映像
8a 通常行動中の微小生物の映像
8b 異常行動中の微小生物の映像
9 異常行動データベース
9a 通常行動の出現数
9b 異常行動の出現数
10 行動関連づけデータベース
10a 行動関連づけデータベースID番号
10b 行動関連づけデータベース計測時刻
10c 行動関連づけデータベース水平座標
10d 行動関連づけデータベース垂直座標
10e 行動関連づけデータベース異常行動の有無
11a 通常行動時の検索範囲
11b 異常行動時の検索範囲
12a 通常行動時の対応映像
12b 異常行動時の対応映像
13 行動解析データベース
13a 行動解析データベースID番号
13b 行動解析データベース計測時刻
13c 行動解析データベース水平座標
13d 行動解析データベース垂直座標
n 任意のID番号
Tn,m ID番号nのm番目に計測した時刻
Xn,m ID番号nのm番目に計測した水平座標
Yn,m ID番号nのm番目に計測した垂直座標



1a Analog TV camera
1b Digital video camera 2 Seawater or fresh water in a container
3 Liquid container 4 Light or laser
5 Analog image digital image converter 6 Behavior analysis device 6a CPU
6b interface 6c hard disk 6d memory 6e monitor 7a video in which abnormal behavior is not observed 7b video in which abnormal behavior is observed 8a video of micro organisms in normal behavior 8b video of micro organisms in abnormal behavior 9 abnormal behavior database 9a normal behavior 9b Number of occurrences of abnormal behavior 10 Behavior association database 10a Behavior association database ID number 10b Action association database measurement time 10c Behavior association database horizontal coordinate 10d Behavior association database vertical coordinate 10e Presence of behavior association database abnormal behavior 11a Normal behavior Search range 11b Search range in abnormal behavior 12a Corresponding video in normal behavior 12b Corresponding video in abnormal behavior 13 Behavior analysis database 13a Behavior analysis database ID number 13b Motion analysis database measurement time 13c Behavior analysis database horizontal coordinate 13d Behavior analysis database vertical coordinate n Arbitrary ID number Tn, m Time measured at the mth ID number n Xn, m Horizontal coordinate measured at the mth ID number n Yn , M ID coordinate n measured vertical coordinate



Claims (3)

テレビカメラ、DVD、デジタルビデオ、画像ファイル、ハイビジョン画像ファイルなどから得られる画像データを偶数画面と奇数画面からなるインターレス画像として定期的あるいは不定期に取り込む画像取り込み部と、偶数画面と奇数画面からなるインターレス画像を同時に処理し、取り込んだ偶数行と奇数行の差異をもとに異常行動を検出する異常行動検出機能を備え、画像データ中の仔魚、稚魚、プランクトンなどの微小生物の位置と時刻の情報をメモリまたはハードディスクに記録し、一定の時間の間に異常行動検出機能が検出した異常行動の出現数、出現比率、出現数や出現比率の時間的変動を算出することにより、仔魚、稚魚、プランクトンなどの微小生物の異常行動を測定することを特徴としたインターレス画像を用いた行動解析装置。 An image capture unit that captures image data obtained from a TV camera, DVD, digital video, image file, high-definition image file, etc. regularly or irregularly as an interlaced image consisting of even and odd screens, and from even and odd screens It is equipped with an abnormal behavior detection function that detects abnormal behavior based on the difference between even and odd rows that are captured simultaneously, and the location of micro-organisms such as larvae, fry, plankton, etc. in the image data By recording the time information in the memory or hard disk and calculating the number of appearances of abnormal behavior detected by the abnormal behavior detection function during a certain period of time, the appearance ratio, the temporal variation of the number of appearances and the appearance ratio, Lines using interlaced images characterized by measuring abnormal behavior of small organisms such as fry and plankton Analysis apparatus. 請求項1のインターレス画像を用いた行動解析装置で、画像データ中の仔魚、稚魚、プランクトンに個別のID番号を付与し、定期的あるいは不定期的に対象物のID番号ごとの位置、時間および異常行動の有無を計測し、異常行動が検出されない場合は定期的あるいは不定期的な時間間隔で取得した画像データから対象とする微小生物の移動しているであろう方向と範囲を微小生物のこれまでの移動方向、移動速度からから予測し、所定時間間隔後の微小生物を画像データよりID番号に関連づけ、また、異常行動を検出した場合は、微小生物が移動しているであろう範囲の設定を変更して検索を行う事により、微小生物特有の急激な行動の変化にも対応可能であり、かつ複数の微小生物の行動を連続的に追跡する事が可能なインターレス画像を用いた行動解析装置。 The behavior analysis apparatus using the interlaced image according to claim 1, wherein individual ID numbers are assigned to larvae, fry and plankton in the image data, and the position and time for each ID number of the target object are regularly or irregularly assigned. If abnormal behavior is not detected, the direction and range in which the target micro-organism will be moving from the image data acquired at regular or irregular time intervals are determined. Predicted from the moving direction and moving speed of the past, the micro organism after a predetermined time interval is associated with the ID number from the image data, and if abnormal behavior is detected, the micro organism will be moving By changing the range setting and performing searches, it is possible to respond to sudden changes in behavior unique to micro-organisms, and it is possible to continuously track the behavior of multiple micro-organisms Behavioral analysis device using the image. 請求項2のインターレス画像を用いた行動解析装置で、単数あるいは複数の対象物の計測時刻、位置座標を個別IDごとにメモリあるいはハードディスクに記録しておき、記録した個別IDごとの時刻および位置座標の変化をもとに対象物の行動を解析、仕分け、特徴の抽出を行う機能を特徴とするインターレス画像を用いた行動解析装置。


The behavior analysis apparatus using an interlaced image according to claim 2, wherein the measurement time and position coordinates of one or more objects are recorded in a memory or a hard disk for each individual ID, and the time and position for each recorded individual ID. A behavior analysis apparatus using an interlaced image characterized by the function of analyzing, sorting, and extracting features of an object based on changes in coordinates.


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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101357890B1 (en) 2012-04-19 2014-02-05 김형근 Remote management system of fishbowl
CN104872025A (en) * 2015-06-08 2015-09-02 广东省农业科学院畜牧研究所 Aquarium fish activity track record method
CN112380920A (en) * 2020-10-23 2021-02-19 中国水产科学研究院东海水产研究所 Method for counting fry number by using video data
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CN114667956A (en) * 2021-12-16 2022-06-28 杭州环特生物科技股份有限公司 Method for constructing zebra fish memory evaluation model and application thereof

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