JP2014223063A - ペット健康診断装置、ペット健康診断方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ペットにストレスを与えることなく、精度良く、ペットの病気を推定する。【解決手段】本開示のペット健康診断装置は、ペットの動画を撮影する撮影部と、撮影部で撮影したペットの動画を記憶する第１記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されている第１データベースと、第１記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、ペットが第１データベースに記憶されている動作情報により表される特定動作を行っているか否かを判断する第１判断部と、第１判断部の判断結果に基づいて、ペットの病気を推定する推定部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、犬や猫等のペットの健康を診断する装置、ペットの健康を診断する方法及びプログラムに関する。

近年、ペットは、単なる愛玩動物ではなく、“家族の一員”であるという認識が一般的になり、非常に大切に育てられるようになってきた。更に、栄養価の高いペットフードやワクチンの普及もあって、ペットの寿命は、ここ２０年の間で、大幅に延びてきた。

一方、ペットの長寿命化に伴い、肥満や糖尿病など、人間の生活習慣病のような病気になるペットが増えてきた。したがって、ペットの病気やケガに対する治療費は、増加傾向にある。よって、多くの飼い主は、ペットの健康に非常に気を使うようになっている。その結果、介護やペット保険等、人間同様の健康支援サービスを求めるニーズが高まりつつある。

このような背景のもと、従来から、ペットの健康を診断する方法やシステムが提案されている。特に、ペットは体調が悪くても、それを飼い主に直接伝えることができない。このため、ペットの健康を守るためには、病気になる前の予防とともに、悪化する前の「病気の早期発見」が非常に重要となる。よって、これまでに、ペットの病気を早期に発見するため、ペットの生体情報やペットを撮影した画像を用いて、ペットの病気を自動検出する方法やシステムが複数提案されている。

例えば、特許文献１には、センサと、送信部と、身体情報管理部とを備えた健康診断システムが開示されている。センサは、ペットの身体に接触させて、ペットの身体情報（脈拍、血圧、体温）を検出する。送信部は、前記センサから検出した身体情報を送信する。身体情報管理部は、それを受信する。このシステムでは、前記身体情報管理部は、ペットの身体情報を管理するとともに、ペットの身体情報の異常検知を行い、異常を検知した場合には、非常信号を発信する。

また、特許文献２には、ペットの健康診断システムが開示されている。この健康診断システムは、ペットの視線を引き付ける視線引きつけ部を用いて、ペットの視線を引き付けて、ペットの顔画像を撮影する。また、この健康診断システムは、ペットの顔画像から瞳孔の大きさ、目の温度、鼻の光沢度等の生体データを抽出する。そして、この健康診断システムは、抽出した生体データからペットの健康状態を判断する。なお、ここで、視線引き付け部は、ペットに対し、例えば、画像、光、音、臭い等の刺激を与えることによって、ペットの視線を引き付けるようにしている。

また、特許文献３には、ペット管理システムが開示されている。このペット管理システムは、カメラで撮影したペットの虹彩の画像及び飼い主が入力したペットの健康状態を、データベースと比較して、ペットの健康状態を判断し、判断結果を飼い主に通知する。

特開２００２−５１９９０号公報 特開２００９−１６５４１６号公報 特許第５１４２０３８号公報

しかしながら、特許文献１から３のようなシステムでは、更なる改善が必要とされていた。

上記課題を解決するために、本発明の一態様に係るペット健康診断装置は、ペットの動画を撮影する撮影部と、前記撮影部で撮影したペットの動画を記憶する第１記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されている第１データベースと、前記第１記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記第１データベースに記憶されている動作情報により表される前記特定動作を行っているか否かを判断する第１判断部と、前記第１判断部の判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定部と、を備えるものである。

前記一態様に係るペット健康診断装置によれば、更なる改善を図ることができる。

実施の形態１に係るペット健康診断装置のブロック図である。 実施の形態１に係る病気別動作特徴データベースに記憶されている情報の一例を示す図である。 実施の形態１に係る第２データベースに記憶されている情報の一例を示す図である。 実施の形態１に係るペット健康診断装置によるペット健康診断処理のフローチャートである。 実施の形態２に係るペット健康診断装置のブロック図である。 実施の形態２に係るペット健康診断装置によるペット健康診断処理のフローチャートである。 実施の形態３に係るペット健康診断装置のブロック図である。 実施の形態３に係る病気別動作音特徴データベースに記憶されている情報の一例を示す図である。 実施の形態３に係るペット健康診断装置によるペット健康診断処理のフローチャートである。 実施の形態３に係るペット健康診断装置によるペット健康診断処理のフローチャートである。 実施の形態４に係るペット健康診断装置のブロック図である。 実施の形態５に係るペット健康診断装置のブロック図である。 実施の形態５に係る表示部の表示例を概略的に示す図である。 実施の形態５に係るペット健康診断装置のシステム構成例を概略的に示す図である。

（本開示に係る一態様を発明するに至った経緯）
まず、本開示に係る一態様の着眼点について説明する。

特許文献１に記載のシステムでは、ペットの健康を診断するためのペットの身体情報を測定するために、ペットの身体にセンサを常時装着する必要がある。よって、特許文献１に記載のシステムは、ペットに与えるストレスが非常に大きいおそれがあるという課題を有する。

また、特許文献２に記載のシステムでは、ペットの健康を診断するための情報を非接触で取得することができる。しかし、特許文献２に記載のシステムは、顔画像だけを用いて、ペットの健康を診断する。したがって、特許文献２に記載のシステムは、例えば、ペットの手や足等の疾患を検出することができず、診断の精度を向上するのが困難という課題を有する。

また、特許文献３に記載のシステムでは、ペットの健康状態を、飼い主が入力した問診データと虹彩画像とから判断する。したがって、特許文献３に記載のシステムは、飼い主が気づかない身体部位の疾患を検出するのが困難という課題を有する。

そこで、本発明者らは、上記検討を踏まえ、以下のように本開示にかかる各態様の発明を想到するに至った。本開示にかかる一態様は、ペットにストレスを与えることなく、精度良く、ペットの病気が検出可能なペット健康診断装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

本開示にかかる一態様は、ペット健康診断装置であって、ペットの動画を撮影する撮影部と、前記撮影部で撮影したペットの動画を記憶する第１記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されている第１データベースと、前記第１記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記第１データベースに記憶されている動作情報により表される前記特定動作を行っているか否かを判断する第１判断部と、前記第１判断部の判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定部と、を備えるものである。

このように、本態様では、第１判断部は、ペットを撮影した動画を用いて、ペットの病気に対応する特定動作をペットが行っているか否かを判断する。推定部は、第１判断部の判断結果に基づき、ペットの病気を推定する。これにより、ペットの身体にセンサを装着することなしに、ペットの健康を診断できる。したがって、ペットにストレスを与えることがない。また、ペットの顔画像等の特定部位の写真だけを用いて病気を推定するのではなく、ペットの動作全体から病気を推定する。したがって、精度良く、ペットの健康を診断することができる。

上記態様において、例えば、ペットの種別を入力するための入力部をさらに備えてもよい。前記第１データベースには、ペットの種別毎に前記動作情報が記憶され、前記第１判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが前記特定動作を行っているか否かを判断してもよい。

本態様によれば、第１データベースには、ペットの種別毎に動作情報が記憶され、第１判断部は、入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが特定動作を行っているか否かを判断する。したがって、ペットの種別に対応して、精度良く、ペットの健康を診断することができる。

また、上記態様において、例えば、前記第１記憶部に記憶されているペットの動画からペットの静止画を抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出されたペットの静止画を記憶する第２記憶部と、ペットの病気別に、ペットの病気に関連する患部の特定患部画像を表す画像情報が記憶されている第２データベースと、前記ペットが前記特定動作を行っていると前記第１判断部により判断されると、前記特定動作に対応するペットの病気に関連する患部の静止画を前記第２記憶部から抽出し、抽出された静止画が、前記第２データベースに記憶されている画像情報により表される特定患部画像を含むか否かを判断する第２判断部と、をさらに備えてもよい。前記推定部は、前記第１判断部の判断結果と前記第２判断部の判断結果とに基づいて、前記ペットの病気を推定してもよい。

このように、本態様では、第２判断部は、第２記憶部から、前記特定動作に対応するペットの病気に関連する患部の静止画を抽出する。第２判断部は、抽出された静止画が、前記第２データベースに記憶されている画像情報により表されるペットの病気に関連する患部の特定患部画像を含むか否かを判断する。そして、推定部は、前記第１判断部の判断結果と前記第２判断部の判断結果とに基づいて、前記ペットの病気を推定する。これにより、ペットの動作だけでなく、その動作から推定される病気に関連するペットの患部の静止画に基づいて、ペットの病気を推定する。したがって、さらに精度良く、ペットの健康を診断することができる。

上記態様において、例えば、ペットの種別を入力するための入力部をさらに備えてもよい。前記第２データベースには、ペットの種別毎に前記画像情報が記憶され、前記第２判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットの患部の静止画が前記特定患部画像を含むか否かを判断してもよい。

このように、本態様では、第２データベースには、ペットの種別毎に画像情報が記憶され、第２判断部は、入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットの患部の静止画が特定患部画像を含むか否かを判断する。したがって、ペットの種別に対応して、精度良く、ペットの健康を診断することができる。

また、上記態様において、例えば、前記ペットから発生した音を録音する収音部と、前記収音部により録音されたペットから発生した音を記憶する第３記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う前記特定動作に伴って発生する音を表す動作音情報が記憶されている第３データベースと、をさらに備えてもよい。前記第１判断部は、前記第１記憶部に記憶されているペットの動画と前記第３記憶部に記憶されている動作音情報とを用いて、前記ペットが前記第１データベースに記憶されている動作情報により表される前記特定動作を行っているか否かを判断してもよい。

このように、本態様では、第１記憶部に記憶されているペットの動画と第３記憶部に記憶されている動作音情報とを用いて、ペットが第１データベースに記憶されている動作情報により表される特定動作を行っているか否かを判断する。第３記憶部に記憶されている動作音情報は、ペットが行う特定動作に伴って発生する音を表す。したがって、第１記憶部に記憶されているペットの動画が不鮮明な場合でも、第１判断部は、第３記憶部に記憶されている動作音情報を併用することにより、ペットが特定動作を行っているか否かを精度良く判断することができる。

上記態様において、例えば、ペットの種別を入力するための入力部をさらに備えてもよい。前記第３データベースには、ペットの種別毎に前記動作音情報が記憶され、前記第１判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが前記特定動作を行っているか否かを判断してもよい。

このように、本態様では、第３データベースには、ペットの種別毎に動作音情報が記憶され、第１判断部は、入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが特定動作を行っているか否かを判断する。したがって、ペットの種別に対応して、精度良く、ペットの健康を診断することができる。

上記態様において、例えば、前記撮影部の撮影条件を変更する撮影制御部をさらに備えてもよい。前記第２判断部は、前記第２記憶部から抽出した静止画が前記特定患部画像を含むか否かを判断する前に、前記静止画が前記判断をすることが可能な判断可能画像であるか否かを先ず判断し、前記静止画が前記判断可能画像でないと判断すると、前記静止画が前記判断可能画像でないと判断した判断の内容を前記撮影制御部に通知し、前記撮影制御部は、前記第２判断部から通知された前記判断の内容に基づき、前記撮影部の撮影条件を変更して、前記静止画を前記判断可能画像にしてもよい。

このように、本態様では、第２判断部は、第２記憶部から抽出した静止画が、特定患部画像を含むか否かの判断が可能な判断可能画像でないと判断すると、その判断の内容を撮影制御部に通知する。撮影制御部は、第２判断部から通知された判断の内容に基づき、撮影部の撮影条件を変更して、静止画を判断可能画像にする。したがって、第２記憶部から抽出した静止画が、特定患部画像を含むか否かの判断を、より精度良く行うことが可能になる。

上記態様において、例えば、前記推定部は、前記推定結果を表示部に表示させるようにしてもよい。

このように、本態様では、推定部の推定結果が、表示部に表示される。このため、ペットの飼い主は、表示部の表示内容によって、ペットの病気を直ぐに知ることができる。

本開示にかかる他の態様は、ペットの病気を推定するペット健康診断装置におけるペット健康診断方法であって、ペットの動画を撮影する撮影ステップと、前記撮影されたペットの動画を記憶部に記憶させる記憶ステップと、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されているデータベースを準備する準備ステップと、前記記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記データベースに記憶されている前記特定動作を行っているか否かを判断する判断ステップと、前記判断ステップの判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定ステップと、を備えるものである。

本開示にかかる他の態様は、ペットの病気を推定するペット健康診断装置を制御するプログラムであって、前記ペット健康診断装置のコンピュータに、ペットの動画を撮影する撮影ステップと、前記撮影されたペットの動画を記憶部に記憶させる記憶ステップと、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されているデータベースを準備する準備ステップと、前記記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記データベースに記憶されている前記特定動作を行っているか否かを判断する判断ステップと、前記判断ステップの判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定ステップと、を実行させるものである。

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

（実施の形態１）
図１は、本実施の形態１に係るペット健康診断装置１００の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、ペット健康診断装置１００は、撮影部１、第１記憶部２、抽出部３、第２記憶部４、病気データベース５、第１判断部６、第２判断部７、及び推定部８を備える。

撮影部１は、例えばビデオカメラであり、ペットの動画を撮影する。撮影部１は、基本的に、ペットが普段生活しているケージ、部屋及び庭等の任意の場所に固定して設置される。ペットは動きまわる。そこで、ペットを確実に撮影するために、撮影部１は、ペットの移動範囲を一度に撮影できる広角レンズ、または、ペットの移動をリアルタイムに追跡してペットを撮影することが可能な可動部を備えていることが望ましい。但し、より移動範囲が広い場合には、複数の撮影部１を設置する必要がある。また、暗闇時でも撮影するために、撮影部１は、赤外線による撮影機能を備えていてもよい。

第１記憶部２は、撮影部１が撮影したペットの動画を記憶する。抽出部３は、第１記憶部２に記憶されているペットの動画からペットの静止画を抽出する。第２記憶部４は、抽出部３によって抽出されたペットの静止画を記憶する。

病気データベース５には、ペットの種別（犬や猫等）及びペットの病気（鼻炎、皮膚炎等）毎に、ペットの症状が記述されている。病気データベース５は、第１データベース５１と第２データベース５２とを備える。

図２は、第１データベース５１に記憶されている情報の一例を示す図である。図２に示すように、第１データベース５１には、ペットの種別毎に、かつペットの病気別に、ペットが病気に罹ったときにペットが頻繁に行う特徴的な動作である特定動作が記憶されている。例えば、ペットの種別が犬で、病気が鼻炎の場合には、「くしゃみをする」という特定動作が記憶されている。また、ペットの種別が犬で、病気が皮膚炎の場合には、「皮膚を掻きむしる」という特定動作が記憶されている。また、ペットの種別が猫で、病気が鼻炎の場合には、「くしゃみをする」という特定動作が記憶されている。

なお、第１データベース５１には、具体的には、病気時にペットが特定動作（例えば、犬が「くしゃみをする」、「皮膚を掻きむしる」等）を行っている動画から、その動作を認識するために抽出された動作パターン（以下、「動作特徴パターン」と称される）の代表値Ａ_ｉが記憶されている。各特定動作に対して、少なくとも一つ以上の動作特徴パターン（動作情報の一例）の代表値が第１データベース５１に記憶されている。

この動作特徴パターンの代表値Ａ_ｉを、
Ａ_ｉ＝（ａ_ｉ１，ａ_ｉ２，・・・，ａ_ｉｎ） ｉ＝１，２，・・・，Ｎ （１）
とする。式（１）において、ｎは動作特徴パターンを構成する動作特徴量の数を示し、Ｎは第１データベース５１に記憶されている動作特徴パターンの代表値の数を示す。

更に、第１データベース５１には、各病気に対して複数の特定動作が記憶されていてもよい。例えば、第１データベース５１には、図２に示されるように、犬の鼻炎に対し、「くしゃみをする」という特定動作以外に、「せきをする」という特定動作が記憶されていてもよい。

図３は、第２データベース５２に記憶されている情報の一例を示す図である。図３に示すように、第２データベース５２には、ペットの種別毎に、かつペットの病気別に、ペットの病気に関連する患部名と、病気時の患部の特徴的な画像である特定患部画像とが記憶されている。例えば、ペットの種別が犬で、病気が鼻炎の場合、第２データベース５２には、患部名は「鼻」で、その「鼻」の画像において、「鼻から鼻水が流れている」という特定患部画像が記憶されている。また、例えばペットの種別が犬で、病気が皮膚炎の場合は、第２データベース５２には、患部名は「掻いている皮膚」で、その「掻いている皮膚」の画像において、「毛が抜けて、皮膚の色が赤くなっている」という特定患部画像が記憶されている。また、例えばペットの種別が猫で、病気が鼻炎の場合、第２データベース５２には、患部名は「鼻」で、その「鼻」の画像において、「鼻から鼻水が流れている」という特定患部画像が記憶されている。

なお、第２データベース５２には、具体的には、ペットの病気時の患部の特徴的な画像である特定患部画像（例えば、犬の「鼻水が流れている鼻」または、「毛が抜けて、色が赤くなっている皮膚」などの画像）から、その特定患部画像を認識するために抽出された画像パターン（以下、「画像特徴パターン」と称される）の代表値Ｐ_ｉが記憶されている。各患部に対して、少なくとも一つ以上の画像特徴パターン（画像情報の一例）の代表値が第２データベース５２に記憶されている。

この画像特徴パターンの代表値Ｐ_ｉを、
Ｐ_ｉ＝（ｐ_ｉ１，ｐ_ｉ２，・・・，ｐ_ｉｍ） ｉ＝１，２，・・・，Ｍ （２）
とする。式（２）において、ｍは画像特徴パターンを構成する画像特徴量の数を示し、Ｍは第２データベース５２に記憶されている画像特徴パターンの代表値の数を示す。

更に、第２データベース５２には、各病気に対して、特定患部画像が複数種類記憶されていてもよい。例えば、第２データベース５２には、図３に示されるように、犬の鼻炎に対し、「鼻から鼻水が流れている」という特定患部画像以外に、「目から目やにが出ている」という特定患部画像が記憶されていてもよい。

第１判断部６は、第１記憶部２に記憶されている、予め定められた時間（例えば１０秒）のペットの動画を用いて、ペットが第１データベース５１に記憶されている病気時の特定動作を行っているか否かを判断する。なお、上記予め定められた時間は、ペットの動画から上記判断を行うことができる時間に定めておけばよい。

第２判断部７は、第１判断部６がペットの病気時の特定動作をペットが行っていると判断した場合には、その判断した特定動作に対応する病気に関連するペットの患部の静止画を第２記憶部４から抽出する。第２判断部７は、抽出した静止画が、第２データベース５２に記憶されているペットの患部の特定患部画像を含むか否かを判断する。

推定部８は、第１判断部６の判断結果と第２判断部７の判断結果とを用いて、ペットの病気を推定する。

図４は、本実施の形態におけるペット健康診断装置１００の処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態において、以上のように構成されたペット健康診断装置１００について、以下、図４を用いてその動作を説明する。

まず、撮影部１は、ペットの様子を動画撮影する（Ｓ１）。そして、撮影部１は、撮影した動画を第１記憶部２に記憶する（Ｓ２）。次に、抽出部３は、第１記憶部２に保存されたペットの動画からペットの静止画を抽出し、第２記憶部４に記憶する（Ｓ３）。

ここで、ペットの動画から静止画を抽出する方法として、抽出部３は、種々の方法を採用することができる。例えば抽出部３は、予め定められた時間（例えば１００ｍｍ秒）毎に、動画から静止画を切り出し、第２記憶部４に記憶するようにしてもよい。また、例えば抽出部３は、動画の各フレームにおいて、フレーム間差分を算出し、算出された差分が予め定められた閾値以上の場合（つまりペットが移動したと判定される場合）に、そのフレームを第２記憶部４に記憶するようにしてもよい。

次に、第１判断部６は、第１記憶部２に記憶されているペットの動画を用いて、第１データベース５１に記憶されている病気時のペットの特定動作をペットが行っているか否かを判断する（Ｓ４）。

具体的には、第１判断部６は、第１記憶部２に記憶されているペットの動画から、ペットの動作を認識するための動作特徴パターンを抽出する。次に、第１判断部６は、抽出された動作特徴パターンと第１データベース５１に記憶されているペットの動作特徴パターンの全ての代表値とを比較し、各代表値に対して類似度を求める。類似度が予め定められた閾値より大きければ、第１判断部６は、ペットが、その代表値が示す特定動作を行っていると判定する。この場合、第１判断部６は、その特定動作に対応する病気を、ペットの病気の候補として、第２判断部７に出力する。

なお、第１判断部６は、第２判断部７に出力するペットの病気の候補として、最大類似度に対応する病気だけを出力してもよい。代替的に、第１判断部６は、類似度が大きいものから順に、予め定められた数の類似度に対応する複数の病気を、病気の候補として第２判断部７に出力してもよい。さらに代替的に、第１判断部６は、所定の閾値以上の類似度に対応する複数の病気を、病気の候補として第２判断部７に出力してもよい。

また、第１判断部６は、上記のようにして求められたペットの病気の候補の類似度を、各病気候補に対する信頼度ＤＲ１（ｉ）（ｉ＝１、２、・・・、Ｌ、Ｌは病気候補数）として、推定部８に出力する。

例えば、撮影したペットの動画から得られた動作特徴パターンＸを
Ｘ＝（ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_ｎ） （３）
とする。第１データベース５１に記憶されている病気別の動作特徴パターンの全ての代表値の数をＮとする。第１判断部６は、動作特徴パターンＸとＮ個の病気別の動作特徴パターンの代表値Ａ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）とをそれぞれ比較し、各代表値に対する類似度を求める。なお、類似度は、公知の時系列パターン認識技術、例えば、Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ（ＤＰ）マッチングまたは隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）などを用いて求めればよい。

もし、ここで、動作特徴パターンＸに対する代表値Ａ_１の類似度が、予め定められた閾値より大きければ、第１判断部６は、ペットが「くしゃみをする」という特定動作を行っていると判定する。第１判断部６は、その動作の原因である病気「鼻炎」を、ペットの病気候補として、算出した類似度とともに第２判断部７に出力する。

一方、全ての代表値の類似度が、予め定められた閾値より小さければ、第１判断部６は、撮影されたペットの動画からは、ペットが病気であると判定できないと判断し（Ｓ４でＮｏ）、再度、ペットの動画を撮影する処理Ｓ１に戻る。

第１判断部６がペットの病気時の特定動作を含むと判断した場合には（Ｓ４でＹｅｓ）、第２判断部７は以下のＳ５〜Ｓ７の処理を行う。

まず、第２判断部７は、第２データベース５２から、第１判断部６から出力されたペットの各病気候補に対応する患部を読み出す（Ｓ５）。次に、第２判断部７は、読み出された患部が撮影されているペットの静止画を第２記憶部４から抽出する（Ｓ６）。例えば、ペットの病気候補が鼻炎であれば、第２判断部７は、Ｓ５において、第２データベース５２から患部として「鼻」及び「目」を読み出す。

そして、Ｓ６において、第２判断部７は、第２記憶部４に記憶されている複数の静止画から、ペットの「鼻」及び「目」が撮影されている静止画を抽出する。なお、抽出方法としては、人間の顔画像を認識する際に、目または鼻を抽出する際に用いられているような、公知の一般的な画像認識技術を用いればよい。

最後に、Ｓ７において、第２判断部７は、抽出された患部が撮影されている静止画と、第２データベース５２に記憶されている病気時のペットの患部の特定患部画像とを比較する。そして、第２判断部７は、抽出された静止画が、患部の特定患部画像を含むか否かを判断する。

具体的には、第２判断部７は、ペットの患部が撮影されているペットの静止画から、ペットの患部の画像の特徴的なパターンを認識するための画像特徴パターンを抽出する。次に、第２判断部７は、その抽出された画像特徴パターンと第２データベース５２に記憶されているペットの病気別の画像特徴パターンの全ての代表値とを比較して、各代表値に対する類似度を求める。そして、第２判断部７は、求めた類似度の中の最大値を各病気候補に対する信頼度として、推定部８に出力する。

ここで、Ｓ６〜Ｓ７の具体例が説明される。例えば、病気の候補が「鼻炎」の場合、図３に示すように、患部は「鼻」、「目」である。したがって、第２判断部７は、まず、第２記憶部４からペットの「鼻」が撮影されている静止画を抽出する。次に、第２判断部７は、抽出された静止画から、画像特徴パターンＹ_１を抽出する。

この画像特徴パターンＹ_１を、
Ｙ_１＝（ｙ_１１，ｙ_１２，・・・，ｙ_１ｍ） （４）
とする。第２判断部７は、第２データベース５２に記憶されている病気別の画像特徴パターンの中から、病気「鼻炎」の、患部「鼻」の特定患部画像「鼻から鼻水が流れている」を示す画像特徴パターンＰ_１、
Ｐ_１＝（ｐ_１１，ｐ_１２，・・・，ｐ_１ｍ） （５）
を読み出す。第２判断部７は、第２記憶部４に記憶されている静止画から抽出した式（４）の画像特徴パターンＹ_１と、式（５）の画像特徴パターンＰ_１とを比較し、類似度ＤＳ_１を求める。なお、第２判断部７は、類似度を、公知の画像パターン認識技術、例えば、ベイズ識別法、部分空間法、ニューラルネットワーク等を用いて求めればよい。

次に、第２判断部７は、第２記憶部４からペットの「目」が撮影されている静止画を抽出する。次に、第２判断部７は、抽出された静止画から、画像特徴パターンＹ_２を抽出する。

この画像特徴パターンＹ_２を、
Ｙ_２＝（ｙ_２１，ｙ_２２，・・・，ｙ_２ｍ） （６）
とする。第２判断部７は、第２データベース５２に記憶されている病気別の画像特徴パターンの中から、病気「鼻炎」の、患部「目」の特定患部画像「目から目やにがでている」を示す画像特徴パターンＰ_２、
Ｐ_２＝（ｐ_２１，ｐ_２２，・・・，ｐ_２ｍ） （７）
を読み出す。第２判断部７は、第２記憶部４に記憶されている静止画から抽出した式（６）の画像特徴パターンＹ_２と、式（７）の画像特徴パターンＰ_２とを比較し、類似度ＤＳ_２を求める。

そして、第２判断部７は、求めた類似度ＤＳ_１，ＤＳ_２の値が大きい方を病気「鼻炎」に対する信頼度ＤＲ２（ｉ）（ｉ＝１、２、・・・、Ｌ、Ｌは病気候補数）として、推定部８に出力する。

Ｓ７に続いて、推定部８は、第１判断部６の判断結果及び第２判断部７の判断結果を用いて、ペットの病気を推定する（Ｓ８）。具体的には、第１判断部６から得られる各病気候補の信頼度ＤＲ１（ｉ）（ｉ＝１、２、・・・、Ｌ、Ｌは病気候補数）と、第２判断部７から得られる各病気候補の信頼度ＤＲ２（ｉ）（ｉ＝１、２、・・・、Ｌ、Ｌは病気候補数）とを用いて、各病気候補の統合された信頼度ＩＲ（ｉ）（ｉ＝１、２、・・・、Ｌ、Ｌは病気候補数）を、
ＩＲ（ｉ）＝ＤＲ１（ｉ）×ＤＲ２（ｉ） （８）
によって算出する。

そして、推定部８は、その統合された信頼度ＩＲ（ｉ）の中で、最大の統合された信頼度ＩＲｍａｘを求める。なお、式（８）ではなく、信頼度ＤＲ１（ｉ）と信頼度ＤＲ２（ｉ）とのうちで値が大きい方を統合された信頼度ＩＲ（ｉ）としてもよい。

最後に、推定部８は、最大の統合された信頼度ＩＲｍａｘが予め定められた閾値より大きいか否かを判定する（Ｓ９）。最大の統合された信頼度ＩＲｍａｘが閾値より大きい場合には（Ｓ９でＹｅｓ）、推定部８は、最大の統合された信頼度ＩＲｍａｘに対応する病気を推定結果とする。一方、最大の統合された信頼度ＩＲｍａｘが閾値より小さい場合には（Ｓ９でＮｏ）、推定部８は、撮影したペットの動画及び静止画からは、ペットが病気であると判定できないと決定し、再度、ペットの動画を撮影する処理（Ｓ１）に戻る。

以上説明したように、実施の形態１に係るペット健康診断装置１００では、第１判断部６は、ペットを撮影した動画から、ペットの病気に関連する特定動作をペットが行っているか否かを判断する。そして、第２判断部７は、その特定動作の原因であるペットの病気に関連するペットの患部の静止画を第２記憶部４から抽出する。さらに、第２判断部７は、抽出した静止画が、第２データベース５２に記憶されているペットの病気の患部の特定患部画像を含んでいるか否かを判断する。そして、推定部８は、第１判断部６の判断結果と第２判断部７の判断結果とを用いて、ペットの病気を推定する。

これにより、実施の形態１によれば、ペットの身体にセンサを装着することなしに、ペットの健康状態を診断できる。したがって、ペットにストレスを与えることがない。また、特許文献２のように、ペットの顔画像等の特定部位の写真だけを用いて病気を推定するのではなく、ペットの動作、及び、その動作の原因と考えられる病気に関連するペットの患部の静止画に基づいて、ペットの病気を推定する。したがって、特許文献２に記載のシステムに比べて、精度良く、ペットの健康を診断することができる。

以上、実施の形態１に係るペット健康診断装置１００について説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。

例えば、上記実施の形態１では、ペットの動画から抽出されたペットの病気に関連する特定動作と、その特定動作の原因であるペットの病気に関連するペットの患部の静止画とを用いて、推定部８がペットの病気を診断している。しかし、本開示は、これに限られない。

例えば、ペットの患部の静止画を用いずに、第１判断部６の判断結果、即ち、ペットの動画に、病気時のペットの特定動作が含まれているか否かを判定した結果だけを用いて、推定部８がペットの病気を推定してもよい。この変形された実施の形態の場合には、上記実施の形態１の構成において、抽出部３、第２記憶部４、第２データベース５２及び、第２判断部７はなくても構わない。

この場合には、推定部８は、第１判断部６から得られる各病気候補の信頼度ＤＲ１（ｉ）（ｉ＝１、２、・・・、Ｌ、Ｌは病気候補数）の最大値に対応する病気を推定結果とする。この変形された実施の形態では、ペットの病気診断において、ペットの患部の静止画を使わない。このため、この変形された実施の形態では、上記実施の形態１に比べて、病気診断の精度は低くなる。しかし、この変形された実施の形態によれば、診断に必要な処理時間を上記実施の形態１に比べて短くすることができる。

また、上記実施の形態１の第１判断部６は、第１記憶部２に記憶されているペットの動画に基づき、ペットの種別を識別するようにしてもよい。この場合、第２判断部７は、ペットの種別についての第１判断部６の識別結果を第１判断部６から受け取るようにしてもよい。さらに代替的に、実施の形態１の第２判断部７は、第２記憶部４に記憶されているペットの静止画に基づき、ペットの種別を識別するようにしてもよい。この場合、第１判断部６は、ペットの種別についての第２判断部７の識別結果を第２判断部７から受け取るようにしてもよい。これらの場合には、第１判断部６及び第２判断部７は、第１データベース５１及び第２データベース５２から、より精度良く、ペットの種別に対応するデータを読み出すことができる。

また、上記実施の形態１では、第１データベース５１及び第２データベース５２は、それぞれ、ペットの種別毎にデータが記憶されている。しかし、本開示は、これに限られない。例えば、第１データベース５１は、ペットの平均的な動作パターンを記憶しておいてもよい。第２データベース５２は、ペットの平均的な画像パターンを記憶しておいてもよい。但し、病気を精度良く推定できるため、ペットの種別毎にデータが記憶されている上記実施の形態１の方が好ましい。

（実施の形態２）
本実施の形態では、上記実施の形態１に係るペット健康診断装置１００の変形例について説明する。

図５は、本実施の形態２に係るペット健康診断装置２００の構成を示すブロック図である。

実施の形態２のペット健康診断装置２００は、実施の形態１のペット健康診断装置１００と、ほぼ同様の構成である。実施の形態２のペット健康診断装置２００は、実施の形態１のペット健康診断装置１００に対して、さらに撮影制御部９を備えることのみが異なる。このため、実施の形態２のペット健康診断装置２００では、実施の形態１のペット健康診断装置１００と共通する構成については実施の形態１と同様の符号を付している。

以下には、実施の形態１と異なる構成を中心に説明して、実施の形態１と共通する構成については詳細な説明を省略する。

実施の形態２の第２判断部７は、基本的には、実施の形態１の第２判断部７とほぼ同様の動作を行う。すなわち、第２判断部７は、第１判断部６がペットの病気時の特定動作をペットが行っていると判断した場合に、その判断した特定動作の原因である病気に関連するペットの患部の静止画を第２記憶部４から抽出する。第２判断部７は、抽出した静止画が、第２データベース５２に記憶されているペットの患部の特定患部画像を含むか否かを判断する。

但し、実施の形態２の第２判断部７は、実施の形態１における第２判断部７の機能に加えて、以下の機能を有する。実施の形態２の第２判断部７は、第２記憶部４から抽出されたペットの静止画が、特定患部画像を含むか否かを判断する前に、静止画が上記の判断をすることが可能な判断可能画像であるか否かを事前に判断する。実施の形態２の第２判断部７は、判断可能画像でないと判断した場合は、その判断の内容を撮影制御部９に通知する。

第２判断部７は、第２記憶部４から抽出された静止画が、上記の判断をすることが可能な判断可能画像であるか否かを、例えば以下の判断基準を用いて判断する。第２判断部７は、例えば、静止画の中に含まれている患部が予め定められた範囲（例えば、表示画面の２５〜１００％）内の大きさで撮影されていれば、判断可能画像であると判断してもよい。あるいは、第２判断部７は、静止画の中に含まれている患部がボケずに、鮮明に撮影されていれば、判断可能画像であると判断してもよい。

撮影制御部９は、第２判断部７から通知された判断の内容に基づいて、撮影部１を制御する。具体的には、ペットの患部の静止画を第２判断部７がより精度良く、容易に認識できるように、撮影部１の撮影条件（ズーム率、絞り値、シャッター速度、ＩＳＯ感度等）を変更する。

図６は、本実施の形態２におけるペット健康診断装置２００の処理の流れを示すフローチャートである。

本実施の形態において、以上のように構成されたペット健康診断装置２００について、以下、図６を用いてその動作を説明する。なお、以下では、実施の形態１との相違点を主に説明し、重複する説明は省略する。具体的には、図６において、Ｓ１１からＳ１６までの処理は、実施の形態１のフローチャート（図４）におけるＳ１からＳ６までの処理と同一の処理である。また、図６におけるＳ１８からＳ２０までの処理は、実施の形態１のフローチャート（図４）におけるＳ７からＳ９までの処理と同一の処理である。そこで、上記処理については、ここでは詳細な説明を省略し、新たに付け加えられたＳ１７，Ｓ２１，Ｓ２２の処理について、詳しく説明する。

まず、第２判断部７におけるＳ１７の処理について説明する。Ｓ１６の処理に続いて、Ｓ１７の処理が実行される。

本実施の形態では、Ｓ１７において、第２判断部７は、第２記憶部４から抽出されたペットの病気候補の患部が撮影されている静止画が、患部の特定患部画像を含むか否かを判断することが可能な判断可能画像であるか否かを判定する。ここで、静止画が判断可能画像であると判定された場合には（Ｓ１７でＹｅｓ）、実施の形態１と同様の判断処理が行われる（Ｓ１８）。逆に、判断可能画像であると判定されなかった場合には（Ｓ１７でＮｏ）、第２判断部７は、撮影制御部９に、その判断の内容を通知して、処理はＳ２１に進む。

Ｓ２１において、撮影制御部９は、第２判断部７から通知されたペットの患部の静止画についての判断の内容に基づいて、撮影部１の撮影条件を変更し、第２判断部７が特定患部画像を含むか否かを判断することが可能な静止画を撮影部１が撮影できるようにする。

例えば、患部の静止画についての判断の内容が「患部が写っている画像が所定のサイズより小さい」の場合には、撮影制御部９は、撮影部１のズーム率を高くする。また、例えば、患部の静止画についての判断の内容が「ボケて、画像が不鮮明」という場合には、撮影制御部９は、撮影部１のシャッタースピードを早くする。そして、撮影制御部９は、このように変更した撮影条件を撮影部１に出力する。

Ｓ２１に続くＳ２２において、撮影部１は、撮影制御部９から出力された撮影条件に基づいて、ペットの患部の静止画を撮影し、第２記憶部４に記憶する。続いて、第２判断部７は、新たに第２記憶部４に記憶された静止画を用いて、Ｓ１６以降の処理を再度行う。

以上説明したように、実施の形態２に係るペット健康診断装置２００では、ペットの病気の患部の画像を判断する際に、患部の画像が小さすぎる場合、または患部の画像がボケて不鮮明な場合などには、第２判断部７の判断の内容に基づいて、撮影制御部９が撮影部１の撮影条件を変更する。これによって、撮影部１は、第２判断部７が判断可能な静止画を再度撮影する。これにより、実施の形態２によれば、実施の形態１に比べ、第２判断部７の判断精度を向上させることができる。それに伴い、推定部８による病気推定の精度も向上させることができる。

（実施の形態３）
本実施の形態では、上記実施の形態１に係るペット健康診断装置１００の変形例について説明する。

図７は、本実施の形態３に係るペット健康診断装置３００の構成を示すブロック図である。

実施の形態３のペット健康診断装置３００は、実施の形態１のペット健康診断装置１００と、ほぼ同様の構成である。実施の形態３のペット健康診断装置３００は、実施の形態１のペット健康診断装置１００に対して、さらに収音部１０、第３記憶部１１及び第３データベース５３を備えることのみが異なる。このため、実施の形態３のペット健康診断装置３００では、実施の形態１のペット健康診断装置１００と共通する構成については実施の形態１と同様の符号を付している。

以下には、実施の形態１と異なる構成を中心に説明して、実施の形態１と共通する構成については詳細な説明を省略する。

収音部１０は、例えばマイクロフォンであり、ペットから発生した音を録音する。なお、ペットから発生した音は、ペットの鳴き声だけではなく、ペットの動作に伴って発生した音、例えば、くしゃみの音または身体を掻く音等も含むものとする。

収音部１０は、撮影部１と同様に、ペットが普段生活しているケージ、部屋及び庭等の任意の場所に固定して設置される。但し、ペットは動きまわるので、ペットから発生した音を確実に録音するためには、複数の収音部１０を配置するほうが望ましい。

第３記憶部１１は、収音部１０が録音したペットから発生した音を記憶する。病気データベース５は、ペットの種別（犬や猫等）及びペットの病気（鼻炎、皮膚炎等）毎に、ペットの症状が記述されているものである。実施の形態３の病気データベース５は、実施の形態１と同様の第１データベース５１及び第２データベース５２に加えて、第３データベース５３を備える。

図８は、第３データベース５３に記憶されている情報の一例を示す図である。図８に示すように、第３データベース５３は、ペットの種別毎に、かつペットの病気別に、ペットが病気に罹ったときにペットが頻繁に行う特定動作に伴って発生する音が記憶されている。例えば、ペットの種別が犬で、病気が鼻炎の場合には、「くしゃみをする」という特定動作に伴って発生する音が第３データベース５３に記憶されている。また、ペットの種別が犬で、病気が皮膚炎の場合には、「皮膚を掻きむしる」という特定動作に伴って発生する音が第３データベース５３に記憶されている。また、ペットの種別が猫で、病気が鼻炎の場合には、「くしゃみをする」という特定動作に伴って発生する音が第３データベース５３に記憶されている。

なお、第３データベース５３には、具体的には、病気時にペットが特定動作（例えば、犬が「くしゃみをする」、「皮膚を掻きむしる」等）を行っている音付き動画から、その動作に伴って発生する動作音を切り出して、その動作音を認識するために抽出された動作音パターン（以下、「動作音特徴パターン」と称される）の代表値Ｔ_ｉが記憶されている。なお、各特定動作に対して、少なくとも一つ以上の動作音特徴パターン（動作音情報の一例）の代表値が第３データベース５３に記憶されている。

この動作音特徴パターンの代表値Ｔ_ｉを、
Ｔ_ｉ＝（ｔ_ｉ１，ｔ_ｉ２，・・・，ｔ_ｉｒ） ｉ＝１，２，・・・，Ｋ （９）
とする。式（９）において、ｒは動作音特徴パターンを構成する動作音特徴量の数を示し、Ｋは第３データベース５３に記憶されている動作音特徴パターンの代表値の数を示す。

更に、第３データベース５３には、各病気に対して複数の特定動作に伴って発生する動作音が記憶されていてもよい。例えば、第３データベース５３には、図８に示されるように、犬の鼻炎に対し、「くしゃみをする」という特定動作に伴って発生する動作音以外に、「せきをする」という特定動作に伴って発生する動作音が記憶されていてもよい。

第１判断部６は、第１記憶部２に記憶されている、予め定められた時間（例えば、１０秒）のペットの動画と、第３記憶部１１に記憶されている、予め定められた時間（例えば、１分）のペットから発生した動作音とを用いて、ペットが第１データベース５１に記憶されている病気時の特定動作を行っているか否かを判断する。なお、上記予め定められた時間は、上記判断を行うことができる時間に定めておけばよい。

図９Ａ，９Ｂは、本実施の形態３におけるペット健康診断装置３００の処理の流れを示すフローチャートである。

本実施の形態において、以上のように構成されたペット健康診断装置３００について、以下、図９Ａ，９Ｂを用いてその動作を説明する。なお、以下では、実施の形態１との相違点を主に説明し、重複する説明は省略する。具体的には、図９Ａ，９Ｂにおいて、Ｓ３７からＳ４１までの処理は、実施の形態１のフローチャート（図４）におけるＳ５からＳ９までの処理と同一の処理である。そこで、上記処理については、ここでは説明を省略し、新たに付け加えられたＳ３３，Ｓ３４，Ｓ３６の処理を中心に、Ｓ３１からＳ３６までの処理を詳しく説明する。

実施の形態１と同様に、まず、撮影部１が、ペットの様子を動画撮影する（Ｓ３１）。そして、撮影部１は、撮影した動画を第１記憶部２に記憶する（Ｓ２）。

また、撮影部１とほぼ同時に、収音部１０が、ペットから発生した音を録音する（Ｓ３３）。そして、収音部１０は、録音した音を第３記憶部１１に記憶する（Ｓ３４）。なお、収音部１０による録音は、撮影部１が動画撮影する前に、開始されていてもよい。

次に、抽出部３は、実施の形態１と同様に、第１記憶部２に保存されたペットの動画からペットの静止画を抽出し、第２記憶部４に記憶する（Ｓ３５）。

続いて、第１判断部６は、第１記憶部２に記憶されているペットの動画及び、第３記憶部１１に記憶されているペットから発生した動作音を用いて、第１データベース５１に記憶されている病気時のペットの特定動作をペットが行っているか否かを判断する（Ｓ３６）。

具体的には、第１判断部６は、第１記憶部２に記憶されているペットの動画から、ペットの動作を認識するための動作特徴パターンを抽出する。次に、第１判断部６は、抽出された動作特徴パターンと第１データベース５１に記憶されているペットの動作特徴パターンの全ての代表値とを比較し、各代表値に対して類似度を求める。類似度が予め定められた閾値より大きければ、第１判断部６は、ペットが、その代表値が示す特定動作を行っていると判定する。この場合、第１判断部６は、その特定動作に対応する病気を、ペットの病気の第１の候補群とする。なお、具体的な上記類似度の求め方については、実施の形態１で記述した方法に基づくものとする。

また、第１判断部６は、第３記憶部１１に記憶されているペットから発生した動作音から、ペットの動作音を認識するための動作音特徴パターンを抽出する。次に、第１判断部６は、抽出された動作音特徴パターンと第３データベース５３に記憶されているペットの動作音特徴パターンの全ての代表値とを比較し、各代表値に対して類似度を求める。類似度が予め定められた閾値より大きければ、第１判断部６は、ペットが、その代表値が示す特定動作を行っていると判定する。この場合、第１判断部６は、その特定動作に対応する病気を、ペットの病気の第２の候補群とする。

以下、ペットから発生した動作音から、ペットの病気候補を求める処理について具体的に説明する。

例えば、録音したペットから発生した動作音特徴パターンＺを
Ｚ＝（ｚ_１，ｚ_２，・・・，ｚ_ｒ） （１０）
とする。第３データベース５３に記憶されている病気別の動作音特徴パターンの全ての代表値の数をＫとする。第１判断部６は、動作音特徴パターンＺとＫ個の病気別の動作音特徴パターンの代表値Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｋ）とをそれぞれ比較し、各代表値に対して類似度を求める。なお、類似度は、公知の時系列パターン認識技術、例えば、ＤＰマッチングまたは隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）などを用いて求めればよい。

もし、ここで、動作音特徴パターンＺに対する代表値Ｔ_ｉの類似度が、予め定められた閾値より大きければ、第１判断部６は、ペットが「くしゃみをする」という特定動作を行っていると判定する。第１判断部６は、その動作の原因である病気「鼻炎」を、ペットの病気の第２の候補群とする。

なお、第１判断部６は、第２判断部７に出力するペットの病気の第１及び第２の候補群として、各特徴パターンに対する最大類似度に対応する病気だけを出力してもよい。代替的に、第１判断部６は、類似度が大きいものから順に、予め定められた数の類似度に対応する複数の病気を第２判断部７に出力してもよい。さらに代替的に、第１判断部６は、所定の閾値以上の類似度に対応する複数の病気を第２判断部７に出力してもよい。実施の形態１と同様に、このようにして求めたペットの病気の候補の類似度を、各病気候補に対する信頼度ＤＲ３（ｉ）（ｉ＝１、２、・・・、Ｌ、Ｌは病気候補数）とする。

最後に、第１判断部６は、ペットの動画から求めたペットの病気の第１の候補群と、ペットから発生した動作音から求めたペットの病気の第２の候補群とを合わせたものをペットの病気候補として、算出した信頼度とともに第２判断部７及び推定部８に出力する。

このように、ペットがペットの病気時の特定動作を行っていると第１判断部６が判断した場合には（Ｓ３６でＹｅｓ）、第２判断部７は、続くＳ３７〜Ｓ４１の処理を行う。

一方、第１及び第２のペットの病気候補がない場合、即ち、各特徴パターンに対する全ての類似度が、予め定められた閾値より小さければ、第１判断部６は、撮影したペットの動画及び、動作音からは、ペットが病気であると判定できないと判断し（Ｓ３６でＮｏ）、再度、ペットの動画を撮影する処理Ｓ３１に戻る。

以上説明したように、実施の形態３に係るペット健康診断装置３００では、第１判断部６は、撮影部１がペットを撮影した動画に加えて、収音部１０が録音したペットから発生した動作音を用いて、ペットの病気に関連する特定動作をペットが行っているか否かを判断する。撮影部１を用いる場合、照明条件が悪いために、撮影した動画が不鮮明な場合、または、ペットが撮影視野から外れたために、撮影した動画にペットの身体の一部しか映っていない場合があり得る。このような場合でも、実施の形態３によれば、ペットの病気に関連する特定動作をペットが行っていると判断することが可能である。従って、実施の形態３によれば、実施の形態１に比べ、第１判断部６の判断精度を向上させることができる。また、それに伴い、推定部８における病気推定の精度も向上させることができる。

なお、本実施の形態３では、実施の形態１の構成に、収音部１０、第３記憶部１１及び、第３データベース５３を加えた構成で説明を行った。代替的に、実施の形態３は、実施の形態２の構成に、収音部１０、第３記憶部１１及び、第３データベース５３を加えた構成でもよい。

（実施の形態４）
本実施の形態では、上記実施の形態１に係るペット健康診断装置１００の変形例について説明する。

図１０は、本実施の形態４に係るペット健康診断装置４００の構成を示すブロック図である。

実施の形態４のペット健康診断装置４００は、実施の形態１のペット健康診断装置１００と、ほぼ同様の構成である。実施の形態４のペット健康診断装置４００は、実施の形態１のペット健康診断装置１００に対して、さらに入力部１２を備えることのみが異なる。このため、実施の形態４のペット健康診断装置４００では、実施の形態１のペット健康診断装置１００と共通する構成については実施の形態１と同様の符号を付している。以下では、実施の形態１と異なる構成を中心に説明して、実施の形態１と共通する構成については詳細な説明を省略する。

入力部１２は、ユーザがペットの種別を入力するためのものである。入力部１２は、例えば、いわゆるスマートフォンまたはタブレットなどのタッチパネルを備えた携帯端末であってもよい。入力部１２は、例えば、パーソナルコンピュータのキーボードであってもよい。

第１判断部６は、入力部１２により入力されたペットの種別に対応するデータを第１データベース５１から読み出して、上記判断を行う。第２判断部７は、入力部１２により入力されたペットの種別に対応するデータを第２データベース５２から読み出して、上記判断を行う。

以上説明したように、実施の形態４に係るペット健康診断装置４００では、第１判断部６及び第２判断部７は、ユーザにより入力部１２に入力されたペットの種別に対応するデータを、第１データベース５１及び第２データベース５２から、それぞれ読み出す。したがって、実施の形態４によれば、ペットに対応するデータを、より精度良く読み出すことができる。その結果、第１判断部６及び第２判断部７は、より正確に判断を行うことができる。それに伴って、推定部８における病気推定の精度も向上させることができる。

なお、上記実施の形態４では、実施の形態１の構成に、入力部１２を加えた構成で説明を行った。代替的に、実施の形態４は、実施の形態２または３の構成に、入力部１２を加えた構成でもよい。

（実施の形態５）
本実施の形態では、上記実施の形態１に係るペット健康診断装置１００の変形例について説明する。

図１１は、本実施の形態５に係るペット健康診断装置５００の構成を示すブロック図である。

実施の形態５のペット健康診断装置５００は、実施の形態１のペット健康診断装置１００と、ほぼ同様の構成である。実施の形態５のペット健康診断装置５００は、実施の形態１のペット健康診断装置１００に対して、さらに表示部１３を備えることのみが異なる。このため、実施の形態５のペット健康診断装置５００では、実施の形態１のペット健康診断装置１００と共通する構成については実施の形態１と同様の符号を付している。以下では、実施の形態１と異なる構成を中心に説明して、実施の形態１と共通する構成については詳細な説明を省略する。

表示部１３は、ペットの飼い主に推定部８の推定結果を報知するためのものである。表示部１３は、例えば、いわゆるスマートフォンまたはタブレットなどの表示パネルを備えた携帯端末であってもよい。表示部１３は、例えば、パーソナルコンピュータの表示装置であってもよい。表示部１３は、例えば、テレビ受像機であってもよい。

推定部８は、ペットの病気の推定結果を表示部１３に表示する。推定部８は、ペットが病気であると判定されたときのみ（図４のＳ９でＹｅｓ）、ペットの病気の種別を表示部１３に表示してもよい。推定部８は、さらに、ペットが病気であると判定されなかったときは（図４のＳ９でＮｏ）、ペットが病気でない旨を表示部１３に表示してもよい。

推定部８は、ペットの病気の推定結果に加えて、病気と推定した根拠となるペットの画像（動画または静止画）を表示部１３に表示してもよい。推定部８は、病気と推定した根拠となるペットの画像を表示部１３に表示する際に、画像の撮影時刻を表示してもよい。推定部８は、ペットの病気の推定結果として、複数の病気候補を表示部１３に表示してもよい。

図１２は、表示部１３の表示例を概略的に示す図である。図１２では、表示部１３は、ペットの飼い主１４が保有する携帯端末である。表示部１３には、「ペットが鼻炎です」という文章で、ペットの病気の推定結果２１が表示されている。また、表示部１３には、病気と推定した根拠となる画像２２として、鼻から鼻水が流れている静止画が表示されている。また、表示部１３には、画像２２が撮影された撮影時刻２３が表示されている。

以上説明したように、実施の形態５に係るペット健康診断装置５００では、推定部８は、ペットの病気の推定結果を表示部１３に表示している。したがって、実施の形態５によれば、ペットの飼い主は、ペットの病気を迅速に知ることができる。その結果、ペットを動物病院に連れて行くなどの対処を直ぐに行うことができる。

なお、上記実施の形態５では、実施の形態１の構成に、表示部１３を加えた構成で説明を行った。代替的に、実施の形態５は、実施の形態２または３または４の構成に、表示部１３を加えた構成でもよい。

上記実施の形態５が、実施の形態３の構成に、表示部１３を加えた構成の場合には、推定部８は、ペットの病気の推定結果に加えて、病気と推定した根拠となる音付きの動画を表示部１３に表示してもよい。

（システム構成例）
ここでは、上記実施の形態１〜５に係るペット健康診断装置１００〜５００のシステム構成例について説明する。

図１３は、上記実施の形態５に係るペット健康診断装置５００のシステム構成例を概略的に示す図である。

図１３に示されるシステムは、宅内に設けられたクライアント３１と宅外に設けられたサーバ３２とを備える。クライアント３１は通信装置３３を備える。サーバ３２は通信装置３４を備える。クライアント３１とサーバ３２とは、通信装置３３，３４によって、ネットワーク３５を介して通信可能に構成されている。

上記実施の形態５に係るペット健康診断装置５００の表示部１３は、図１２と同様に、ネットワーク３５を介して通信可能な携帯端末である。クライアント３１は、上記実施の形態５に係るペット健康診断装置５００の撮影部１を含む。サーバ３２は、上記実施の形態５に係るペット健康診断装置５００の第１記憶部２、抽出部３、第２記憶部４、病気データベース５、第１判断部６、第２判断部７、及び推定部８を含む。

撮影部１は、撮影した動画を、通信装置３３、ネットワーク３５、通信装置３４を介して、第１記憶部２に保存する。推定部８は、ペットの病気の推定結果を、通信装置３４、ネットワーク３５を介して表示部１３に表示する。なお、図１３において、第１記憶部２は、サーバ３２でなくてクライアント３１に配置されてもよい。また、表示部１３がテレビ受像機の場合には、クライアント３１に配置すればよい。

上記実施の形態１に係るペット健康診断装置１００も、図１３と同様のシステム構成であってもよい。すなわち、撮影部１はクライアント３１に配置する必要があるが、他の構成要素は全てサーバ３２に配置してもよい。代替的に、クライアント３１に撮影部１及び第１記憶部２を配置してもよい。さらに代替的に、クライアント３１に撮影部１、第１記憶部２、抽出部３及び第２記憶部４を配置してもよい。

上記実施の形態２に係るペット健康診断装置２００も、図１３と同様のシステム構成であってもよい。すなわち、撮影部１はクライアント３１に配置する必要があるが、他の構成要素は全てサーバ３２に配置してもよい。代替的に、クライアント３１に撮影部１及び第１記憶部２を配置してもよい。さらに代替的に、クライアント３１に撮影部１、第１記憶部２及び撮影制御部９を配置してもよい。また、代替的に、クライアント３１に撮影部１及び撮影制御部９を配置してもよい。上記の代替的な実施の形態において、それぞれ、抽出部３及び第２記憶部４を、さらにクライアント３１に配置してもよい。

上記実施の形態３に係るペット健康診断装置３００も、図１３と同様のシステム構成であってもよい。すなわち、撮影部１及び収音部１０はクライアント３１に配置する必要があるが、他の構成要素は全てサーバ３２に配置してもよい。代替的に、第１記憶部２をクライアント３１に配置してもよい。さらに代替的に、第３記憶部１１をクライアント３１に配置してもよい。

上記実施の形態４に係るペット健康診断装置４００も、図１３と同様のシステム構成であってもよい。すなわち、撮影部１はクライアント３１に配置する必要がある。また、入力部１２が携帯端末である場合には、図１３に示される表示部１３と兼用すればよい。さらに、入力部１２がパーソナルコンピュータのキーボードである場合には、クライアント３１に配置すればよい。上述のように、第１記憶部２は、クライアント３１に配置してもサーバ３２に配置してもよい。

（その他）
上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されることによって実現されてもよい。各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

さらに、上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、及びＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＯＭまたはＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。

さらにまた、上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、各装置に脱着可能なＩＣカード又は単体のモジュールから構成されているとしてもよい。ＩＣカード又はモジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、及びＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。ＩＣカード又はモジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ＩＣカード又はモジュールは、その機能を達成する。このＩＣカード又はこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。

また、本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、上記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。

さらに、本発明は、上記コンピュータプログラム又は上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）Ｄｉｓｃ）、ＵＳＢメモリ、ＳＤカードなどのメモリカード、又は半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、本発明は、これらの記録媒体に記録されている上記デジタル信号であるとしてもよい。

また、本発明は、上記コンピュータプログラム又は上記デジタル信号を、電気通信回線、無線或いは有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、又はデータ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。

また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリとを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムに従って動作するとしてもよい。

また、上記プログラム或いは上記デジタル信号を上記記録媒体に記録して移送することにより、又は、上記プログラム或いは上記デジタル信号を、上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより上記装置を実施するとしてもよい。

また、上記で用いた数字は、全て本発明を具体的に説明するために例示するものであり、本発明は例示された数字に制限されない。

また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例である。例えば、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。

また、上記ペット健康診断方法に含まれる複数のステップが実行される順序は、本発明を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。

以上、一つまたは複数の態様に係るペット健康診断装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

本開示の一態様は、ペットにストレスを与えることなく、精度良く、ペットの病気を推定することが可能なペットの健康診断装置として有用である。

１ 撮影部
２ 第１記憶部
３ 抽出部
４ 第２記憶部
５ 病気データベース
５１ 第１データベース
５２ 第２データベース
５３ 第３データベース
６ 第１判断部
７ 第２判断部
８ 推定部
９ 撮影制御部
１０ 収音部
１１ 第３記憶部
１００，２００，３００，４００，５００ ペット健康診断装置

Claims (10)

1. ペットの動画を撮影する撮影部と、
   前記撮影部で撮影したペットの動画を記憶する第１記憶部と、
   ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されている第１データベースと、
   前記第１記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記第１データベースに記憶されている動作情報により表される前記特定動作を行っているか否かを判断する第１判断部と、
   前記第１判断部の判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定部と、を備える、
   ペット健康診断装置。
2. ペットの種別を入力するための入力部をさらに備え、
   前記第１データベースには、ペットの種別毎に前記動作情報が記憶され、
   前記第１判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが前記特定動作を行っているか否かを判断する請求項１記載のペット健康診断装置。
3. 前記第１記憶部に記憶されているペットの動画からペットの静止画を抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出されたペットの静止画を記憶する第２記憶部と、
   ペットの病気別に、ペットの病気に関連する患部の特定患部画像を表す画像情報が記憶されている第２データベースと、
   前記ペットが前記特定動作を行っていると前記第１判断部により判断されると、前記特定動作に対応するペットの病気に関連する患部の静止画を前記第２記憶部から抽出し、抽出された静止画が、前記第２データベースに記憶されている画像情報により表される特定患部画像を含むか否かを判断する第２判断部と、
   をさらに備え、
   前記推定部は、前記第１判断部の判断結果と前記第２判断部の判断結果とに基づいて、前記ペットの病気を推定する請求項１または２記載のペット健康診断装置。
4. ペットの種別を入力するための入力部をさらに備え、
   前記第２データベースには、ペットの種別毎に前記画像情報が記憶され、
   前記第２判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットの患部の静止画が前記特定患部画像を含むか否かを判断する請求項３記載のペット健康診断装置。
5. 前記ペットから発生した音を録音する収音部と、
   前記収音部により録音されたペットから発生した音を記憶する第３記憶部と、
   ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う前記特定動作に伴って発生する音を表す動作音情報が記憶されている第３データベースと、
   をさらに備え、
   前記第１判断部は、前記第１記憶部に記憶されているペットの動画と前記第３記憶部に記憶されている動作音情報とを用いて、前記ペットが前記第１データベースに記憶されている動作情報により表される前記特定動作を行っているか否かを判断する請求項１〜４のいずれか１項に記載のペット健康診断装置。
6. ペットの種別を入力するための入力部をさらに備え、
   前記第３データベースには、ペットの種別毎に前記動作音情報が記憶され、
   前記第１判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが前記特定動作を行っているか否かを判断する請求項５記載のペット健康診断装置。
7. 前記撮影部の撮影条件を変更する撮影制御部をさらに備え、
   前記第２判断部は、前記第２記憶部から抽出した静止画が前記特定患部画像を含むか否かを判断する前に、前記静止画が前記判断をすることが可能な判断可能画像であるか否かを先ず判断し、前記静止画が前記判断可能画像でないと判断すると、前記静止画が前記判断可能画像でないと判断した判断の内容を前記撮影制御部に通知し、
   前記撮影制御部は、前記第２判断部から通知された前記判断の内容に基づき、前記撮影部の撮影条件を変更して、前記静止画を前記判断可能画像にする請求項３または４に記載のペット健康診断装置。
8. 前記推定部は、前記推定結果を表示部に表示させる請求項１〜７のいずれか１項に記載のペット健康診断装置。
9. ペットの病気を推定するペット健康診断装置におけるペット健康診断方法であって、
   ペットの動画を撮影する撮影ステップと、
   前記撮影されたペットの動画を記憶部に記憶させる記憶ステップと、
   ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されているデータベースを準備する準備ステップと、
   前記記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記データベースに記憶されている前記特定動作を行っているか否かを判断する判断ステップと、
   前記判断ステップの判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定ステップと、
   を備える、
   ペット健康診断方法。
10. ペットの病気を推定するペット健康診断装置を制御するプログラムであって、
    前記ペット健康診断装置のコンピュータに、
    ペットの動画を撮影する撮影ステップと、
    前記撮影されたペットの動画を記憶部に記憶させる記憶ステップと、
    ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されているデータベースを準備する準備ステップと、
    前記記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記データベースに記憶されている前記特定動作を行っているか否かを判断する判断ステップと、
    前記判断ステップの判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定ステップと、
    を実行させる、
    プログラム。

Images