JP2015069253A - 個体状態判定装置、個体状態判定方法および個体状態判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】対象を総覧的に容易に監視する。
【解決手段】監視対象に向けた視野を有し、視野内の各部の３次元座標を測定する３次元光測定手段と、前記３次元光測定手段の測定結果から監視対象の個体毎に所定のモーションを検出するモーション検出手段と、前記モーション検出手段が検出した個体毎のモーションを定量化するモーション定量化手段と、前記モーション定量化手段の個体毎のモーションの定量値から所定の条件を満たす個体を判定する判定手段とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、動物、人、ロボット、自動車等の種々の対象の動作を判定する技術に関する。

牛や鶏等の動物を多数飼育している環境では、病気等により弱った個体を早期に発見して対応をとりたいというニーズが存在する。

特許文献１には、傾きセンサを備えたＲＦＩＤタグを鶏の首に装着し、ＲＦＩＤリーダによりＲＦＩＤタグの情報を読み取ることにより、各々の鶏が首を傾けて餌を食べているか否かを把握し、変調をきたした個体を認知するシステムが開示されている。

上述した従来の技術では、個々の鶏に装着したＲＦＩＤタグから頻繁に情報を読み取るため、ＲＦＩＤタグに内蔵するバッテリの消耗も早く、長期間の使用にあってはメンテナンスに手間がかかる等の問題があった。

本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、対象を総覧的に容易に監視することができるようにすることにある。なお、監視の対象は、動物に限らず、人やロボット、更には自動車等についても適用することができる。

上記の課題を解決するため、本発明にあっては、監視対象に向けた視野を有し、視野内の各部の３次元座標を測定する３次元光測定手段と、前記３次元光測定手段の測定結果から監視対象の個体毎に所定のモーションを検出するモーション検出手段と、前記モーション検出手段が検出した個体毎のモーションを定量化するモーション定量化手段と、前記モーション定量化手段の個体毎のモーションの定量値から所定の条件を満たす個体を判定する判定手段とを備えるようにしている。

本発明にあっては、監視対象の３次元光測定を行ない、モーションを検出・定量化して判定を行うため、対象を総覧的に容易に監視することができる。

本発明の第１の実施形態にかかる個体状態判定装置の構成例を示す図である。 ３次元光測定部の構成例を示す図である。 実施形態の処理例を示すフローチャートである。 ３次元光測定の視野の例を示す図である。 モーション検出の例を示す図（その１）である。 モーション検出の例を示す図（その２）である。 個体の隠れの例を示す図である。 移動距離の推定の例を示す図である。 判定の例を示す図である。 測定モードの切り替えの例を示す図である。 判定の例を示す図である。 本発明の第２の実施形態にかかる個体状態判定装置の構成例を示す図である。 実施形態の処理例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態にかかる個体状態判定装置の構成例を示す図である。

以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。

＜第１の実施形態＞
図１は本発明の第１の実施形態にかかる個体状態判定装置１の構成例を示す図である。

図１において、個体状態判定装置１は、３次元光測定部１１と個体毎モーション検出部１２と個体毎モーション定量化部１３と個体毎正常性判定部１４と測定モード切替部１５と個体異常対応部１６とを備えている。３次元光測定部１１（光学系を除く）、個体毎モーション検出部１２、個体毎モーション定量化部１３、個体毎正常性判定部１４、測定モード切替部１５、個体異常対応部１６は、主にソフトウェア（コンピュータプログラム）により構成される機能部である。なお、測定モード切替部１５については、単一の測定モードしか用いない場合には省略することができる。

３次元光測定部１１は、監視対象に向けた視野を有し、視野内の各部の３次元座標を測定する機能を有している。３次元光測定部１１としては、後述するように、コヒーレント光によるスペックルパターンから視野内の画像の各点における３次元座標を計算する方式や、２つの撮像画像の視差から視野内の画像の各点における３次元座標を計算する方式や、スキャン光とその反射光の時間差から視野内の各点における３次元座標を計算する方式等を用いることができる。

個体毎モーション検出部１２は、３次元光測定部１１の測定結果から監視対象の個体毎に所定のモーション（例えば、移動）を検出する機能を有している。例えば、個体毎モーション検出部１２は、３次元光測定部１１の出力する３次元座標を伴う画像情報（距離画像）から各個体に対応する画像部分を認識して追跡を行ない、時系列に各個体の代表位置（例えば、重心点）の座標情報を出力する。

個体毎モーション定量化部１３は、個体毎モーション検出部１２が検出した個体毎のモーションを定量化する機能を有している。例えば、個体毎モーション定量化部１３は、個体毎モーション検出部１２の出力する各個体の時系列の座標情報から、所定時間内の移動距離を計算して出力する。

個体毎正常性判定部１４は、個体毎モーション定量化部１３の個体毎のモーションの定量値から所定の条件を満たす個体を判定する機能を有している。例えば、個体毎モーション定量化部１３の出力する各個体の所定時間内の移動距離が所定値（判定閾値）よりも小さい場合に不具合のある個体であると判定する。

測定モード切替部１５は、判定の精度を高めるために、２つの測定モードを適用する場合に、個体毎正常性判定部１４が所定の条件を満たすと判定した場合に、測定モードの切り替えを行う機能を有している。ここでは、第２の測定モードにおいても、３次元光測定部１１、個体毎モーション検出部１２、個体毎モーション定量化部１３、個体毎正常性判定部１４を用いた測定を行うものとしている。ただし、判定の精度を高めるため、３次元光測定部１１のズーム倍率および／または照明光量を上げた測定を行なったり、検出するモーションを変えたりすることができ、それに応じて個体毎正常性判定部１４の判定条件も変わる。

個体異常対応部１６は、個体毎正常性判定部１４が最終的に個体が所定の条件を満たすと判定した場合に、所定の処理を実行する機能を有している。例えば、個体異常対応部１６は、特定の個体に不具合があることを記録したり、管理者に連絡・通知を行ったりする。

図２は３次元光測定部１１の構成例を示す図であり、図２（ａ）はコヒーレント光によるスペックルパターンから視野内の画像の各点における３次元座標を計算する方式に対応する構成である。３次元光測定部１１は、コヒーレント光を所定の視野範囲に照射する照明部１１１と、所定の視野範囲を撮像する撮像部１１２と、この撮像部１１２により得られた画像に含まれるスペックルパターンから画像の各点における３次元座標を計算する３次元座標計算部１１３とを備えている。スペックルパターンを用いた３次元測定については、特表２００９−５３１６５５号公報に詳しい記載がある。

図２（ｂ）は、２つの撮像画像の視差から視野内の画像の各点における３次元座標を計算する方式に対応する３次元光測定部１１の構成である。３次元光測定部１１は、所定の視野範囲を撮像し、所定の距離だけ離間して設けられた２つの撮像部１１４、１１５と、これらの撮像部１１４、１１５により得られた画像の視差から、画像の各点における３次元座標を計算する３次元座標計算部１１６とを備えている。視野内が撮像する波長帯において充分な明るさをもっている場合には照明部を設ける必要はないが、明るさが不足する可能性がある場合には照明部を設けてもよい。

図２（ｃ）は、スキャン光とその反射光の時間差から視野内の各点における３次元座標を計算する方式に対応する３次元光測定部１１の構成である。３次元光測定部１１は、スキャン光を所定の視野範囲に照射するスキャン光照射部１１７と、スキャン光の対象物による反射光を受光する反射光受光部１１８と、スキャン光と反射光の時間差から所定の視野範囲の各点における３次元座標を計算する３次元座標計算部１１９とを備えている。

図３は上記の実施形態の処理例を示すフローチャートである。

図３において、先ず、３次元光測定部１１は対象の３次元測定を行う（ステップＳ１０１）。

図４は３次元光測定の視野の例を示す図であり、牧場等において牛が飼育されている環境を例にしている。図４（ａ）は側方から見た図であり、図４（ｂ）は上方から見た図である。３次元光測定部１１の視野は固定でもよいし、パン／チルトにより可変としてもよいし、ズームイン／ズームアウトできるものとしてもよい。

図３に戻り、個体毎モーション検出部１２は、３次元光測定部１１の測定結果から監視対象の個体毎に所定のモーション（移動）を検出する（ステップＳ１０２）。例えば、個体毎モーション検出部１２は、３次元光測定部１１の出力する３次元座標を伴う画像情報から各個体に対応する画像部分を認識して追跡を行ない、時系列に各個体の代表位置（例えば、重心点）の座標情報を出力する。

図５および図６はモーション検出の例を示す図であり、図５は３次元光測定部１１による観測画像を概念的に示し、図６は同じ状態を上方から見たものとして概念的に示している。

図５（ａ）および図６（ａ）は、時刻ｔ＝ｔ０における個体番号＃１〜＃３の牛が視野内にとらえられている状態を示している。図５（ａ）の観測画像では、近くの牛の画像は大きく、遠くの牛の画像は小さく見える。

図５（ｂ）および図６（ｂ）は、時刻ｔ＝ｔ１における状態を示しており、個体番号＃１の牛と個体番号＃３の牛の位置が変化して、移動したことがわかる。

個体毎モーション検出部１２は、個体番号＃１〜＃３の個々の牛について追跡を行ない、時系列に各個体の代表位置（例えば、重心点）の座標情報を出力する。

図３に戻り、個体毎モーション定量化部１３は、個体毎モーション検出部１２が検出した個体毎のモーションを定量化する（ステップＳ１０３）。例えば、個体毎モーション定量化部１３は、個体毎モーション検出部１２の出力する各個体の時系列の座標情報から、所定時間内の移動距離を計算して出力する。図６（ｂ）の場合は、時刻ｔ＝ｔ０から時刻ｔ＝ｔ１の間の移動距離として、個体番号＃１の牛についてはｄ１を、個体番号＃２の牛については０（ゼロ：移動なし）を、個体番号＃３の牛についてはｄ３を、所定時間内の移動距離に積算する。

ここで、次の処理を説明する前に、３次元光測定部１１の観測画像において対象の隠れが発生した場合に対処するための処理について説明する。対象の隠れとは、ある対象の画像が他の対象の画像の裏に隠れ、個体の追跡ひいては定量化が行えない状態となることをいう。

図７は個体の隠れの例を示す図であり、３次元光測定部１１による観測画像を概念的に示している。図７（ａ）は、時刻ｔ＝ｔ０において個体番号＃１の牛と個体番号＃２の牛が離れている状態を示している。図７（ｂ）は、時刻ｔ＝ｔ１において個体番号＃１の牛が個体番号＃２の牛に近づいてきた状態を示している。図７（ｃ）は、時刻ｔ＝ｔ２において個体番号＃１の牛が個体番号＃２の牛の裏に隠れた状態を示している。図７（ｄ）は、時刻ｔ＝ｔ３において個体番号＃１の牛が個体番号＃２の牛を通り越して再び現れた状態を示している。

このような場合、個体毎モーション検出部１２による対処と、個体毎モーション定量化部１３による対処とが考えられる。

個体毎モーション検出部１２による対処としては、隠れが発生する直前の個体の３次元座標および移動速度（ベクトル）から隠れが発生している期間の個体の３次元座標を推定するものである。推定値を用いることで、モーション検出の欠落が補填され、個体毎モーション定量化部１３によりモーションの定量化を問題なく行うことができる。

また、隠れていた個体が再び現れた場合（図７（ｄ））、個体毎モーション検出部１２は、隠れが発生する直前（図７（ｂ））の個体の３次元座標と再び現れた個体の３次元座標とが近接することを確認し、確認できた場合には同一の個体であると認識して追跡を続ける。なお、より簡略な処理として、厳密な３次元座標を用いずに、簡易に取得できる距離情報（３次元光測定部１１と対象物の間の距離に基づく情報）が近いことにより、隠れが発生する直前の個体と、再び現れた個体との同一性を判断するようにしてもよい。また、個体の形状特徴（例えば、牛の大きさ、形状、模様、耳の大きさ等）から個体を認識する技術と組み合わせることで、追跡の精度を高めることもできる。

一方、個体毎モーション定量化部１３による対処としては、隠れが発生する直前の個体の移動距離の変化率から、隠れていた個体が再び現れて追跡が可能になるまでの期間の移動距離を推定することができる。

図８は移動距離の推定の例を示す図であり、図７の各状態に対応しており、横軸は時間（時刻）、縦軸は移動距離を示している。ここで、個体番号＃２の牛は各時刻における３次元座標が把握されているため、移動距離が正確に算出されているのに対し、個体番号＃１の牛は時刻ｔ２の３次元座標が欠落するため、そのままでは移動距離が算出できない。そのため、時刻ｔ０から時刻ｔ１の間の移動距離の変化率を保って破線で示すように移動距離を推定する。

なお、３次元光測定部１１の配置や視野の設定を工夫することで、隠れが発生しないようにすることもできる。

図３に戻り、個体毎正常性判定部１４は、個体毎モーション検出部１２の個体毎のモーションの定量値から所定の条件を満たす個体を判定する（ステップＳ１０４）。例えば、個体毎モーション検出部１２の出力する各個体の所定時間内の移動距離が所定値（判定閾値）よりも小さい場合に不具合のある個体であると判定する。

図９は判定の例を示す図であり、個体番号＃１の牛の移動距離が最も長く、次いで、個体番号＃３の牛、個体番号＃２の牛となっている。この場合、図示のように判定閾値が設定されているものとすると、それを下回る個体番号＃２の牛に不具合があると判定する。個体番号＃２の牛は、通常より移動距離が短いことから、例えば病気等で弱っている可能性がある。

図３に戻り、ＮＧ（不具合）の判定が行われると（ステップＳ１０４のＮＧ）、単一の測定モードしか用いない場合には、個体異常対応部１６は、特定の個体に不具合があることを記録したり、管理者に連絡・通知を行ったりといった、所定の処理を実行する（ステップＳ１１１）。その後、続けて、または、所定のタイミングで、３次元光測定（ステップＳ１０１）から処理を行う。

また、ＯＫ（不具合なし）の判定が行われると（ステップＳ１０４のＯＫ）、３次元光測定（ステップＳ１０１）に戻る。

一方、判定の精度を高めるために、２つの測定モードを適用する場合、ＮＧ（不具合）の判定が行われると（ステップＳ１０４のＮＧ）、測定モード切替部１５は測定モードの切り替えを行う（ステップＳ１０５）。測定モードの切り替えとして、ここでは、第２の測定モードにおいても、３次元光測定の仕組を用いた測定を行うものとしている。他の形式の測定を行う例については後述する。

測定モードの切り替えとしては、光学系の切り替えと検出するモーションの切り替えとがある。

光学系の切り替えとしては、
・投光型の３次元光測定部１１の場合は、ＮＧ判定された個体の測定について光量を増大する場合
・ズームが可能な３次元光測定部１１の場合は、ＮＧ判定された個体の測定についてズーム倍率を増大する場合
・上記の両者を併用する場合
等がある。

光量を増大することで、取得画像のＳ／Ｎ（Signal/Noise）比を改善することができ、測定精度を向上させることができる。また、ズーム倍率を増大することで、画面内分解能が向上し、測定精度を向上させることができる。

また、光量やズーム倍率の増大は、
・ＮＧ判定された個体と３次元光測定部１１の距離に応じ、距離が長いほど光量やズーム倍率を増大する場合
・ＮＧ判定された個体のモーションの定量値（移動距離）に応じ、定量値が低いほど光量やズーム倍率を増大する場合
等がある。

前者は、個体との距離が長いほど光が届きにくいとともに取得画像も小さくなるため、それを補うことで測定精度を改善するという意味がある。後者は、ＮＧ判定された個体ほど、高い精度で再測定するという意味がある。

なお、特定の個体にフォーカスしやすくし、視野内に収まりやすくするように、３次元光測定部１１のパン／チルトを併せて制御することが好ましい。

モーションの切り替えとしては、
・先の測定モード（第１の測定モード）のモーション検出と同じにする場合
・先の測定モードのモーション検出と異ならせる場合
等がある。

先の測定モードのモーション検出と異ならせる場合の例として、先の測定モードでは個体の全体的な移動を検出していたのに対し、個体の部分（牛の場合は、口、脚、尻尾、腹部等）の動きを対象とすることができる。腹部の動きを計数することで、呼吸回数に定量化することができる。

図３において、測定モードの切り替えを行うものとする（ステップＳ１０５）。図１０は測定モードの切り替えの例を示す図である。図１０（ａ）は側方から見た図であり、ＮＧ判定された個体番号＃２の牛にズームインしている状態を示している。図１０（ｂ）はその際の観測画像を示しており、個体番号＃２の牛が視野内に大きく写っている状態を示している。

図３に戻り、次いで、３次元光測定部１１により３次元光測定を行ない（ステップＳ１０６）、ＮＧ判定された個体について個体毎モーション検出部１２によりモーション検出を行い（ステップＳ１０７）、個体毎モーション定量化部１３によりモーションの定量化を行う（ステップＳ１０８）。例えば、牛の腹部の動きから、所定時間内の呼吸回数に定量化する。

そして、定量化した定量値に基づいて個体毎正常性判定部１４により判定を行う（ステップＳ１０９）。図１１は判定の例を示す図であり、所定時間内の呼吸回数について図示のような判定閾値が設定されているものとすると、個体番号＃２の牛の呼吸回数は判定閾値を上回ることができず、不具合があると判定する。

図３に戻り、ＮＧ（不具合）の判定が行われると（ステップＳ１０９のＮＧ）、個体異常対応部１６は、特定の個体に不具合があることを記録したり、管理者に連絡・通知を行ったりといった、所定の処理を実行する（ステップＳ１１１）。その後、続けて、または、所定のタイミングで、３次元光測定（ステップＳ１０１）から処理を行う。

また、ＯＫ（不具合なし）の判定が行われると（ステップＳ１０９のＯＫ）、測定モードを元に戻すための切り替えを測定モード切替部１５により行い（ステップＳ１１０）、３次元光測定（ステップＳ１０１）に戻る。

＜第２の実施形態＞
図１２は本発明の第２の実施形態にかかる個体状態判定装置１の構成例を示す図である。この例では、ＮＧ判定された個体に対し、第２の測定モードとして、先の測定モード（第１の測定モード）とは異なる方式の測定を行うようにしている。

図１２においては、図１と比較して、個体情報取得部１７が新たに設けられている。個体情報取得部１７は、例えば、監視対象の個体のそれぞれに設けられた小型測定装置から、各個体の状態を示す情報を無線等により取得する機能を有している。小型測定装置としては、特許文献１に開示されるような、傾きセンサを内蔵したＲＦＩＤタグを用いることができる。傾きセンサは鶏の首の傾斜から餌を食べているか否かを把握するためのものであるが、監視対象の性質により、種々のセンサを用いることができる。例えば、体温センサ、脈拍センサ、血圧センサ等を用いることができる。

また、個体情報取得部１７により取得する情報が既に所定の動作（モーション）を示している場合（例えば、鶏が首を傾けた等）には、個体毎モーション検出部１２によるモーション検出を省略して個体毎モーション定量化部１３による定量化に進めることができる。個体情報取得部１７により取得する情報が、更に定量化すべき値と同様なもの（例えば、所定時間内に鶏が首を傾けた回数等）である場合には、個体毎モーション定量化部１３による定量化も省略して個体毎正常性判定部１４による判定に進めてもよい。個体情報取得部１７により取得する情報が所定の動作を示していない場合（例えば、個体の位置情報等）には、個体毎モーション検出部１２によるモーション検出の対象とする。

図１３は上記の実施形態の処理例を示すフローチャートである。本実施形態による処理は、図３に示したフローチャートにおいて測定モードを切り替える場合の処理（破線部分を実行する場合）とほぼ同様になる。異なるのは、切り替えた測定モードにおいては、３次元光測定ではなく、個体情報取得部１７による個体情報取得（ステップＳ２０６）となる点である。なお、取得した個体情報が既に所定のモーション検出の結果である場合には、モーション検出（ステップＳ２０７）は省略される。また、取得した個体情報が既に定量化済である場合には、モーションの定量化（ステップＳ２０８）も省略される。

個体情報取得部１７により必要となる個体情報は、ＮＧ判定された個体についてのみである。そのため、監視対象の個体に設けられた小型測定装置の個々に対し、通信のみを行える省電力モードと本来の測定も行える通常モードとを外部から制御可能とすることで省電力化を図ることができる。すなわち、ＮＧ判定された個体の小型測定装置だけを、第２の測定モードによる測定で必要な期間だけ通常モードとすることにより、その小型測定装置に内蔵するバッテリの消耗を抑え、長期間の使用でのメンテナンスを軽減することができる。

＜第３の実施形態＞
図１４は本発明の第３の実施形態にかかる個体状態判定装置１の構成例を示す図である。この例では、３次元光測定により得られる距離情報を伴う画像を有効利用し、監視対象の個体以外の異常物体の検出を行うようにしている。なお、第１の実施形態（図１）に適用した例を示したが、第２の実施形態（図１２）に適用してもよい。

図１４においては、図１に示した構成と比較して、新たに異常物体検出部１８と異常物体検出対応部１９とが設けられている。

異常物体検出部１８は、個体毎モーション検出部１２が３次元光測定部１１の距離画像から個体の画像部分を認識するのと同様に、異常物体の画像部分を認識する機能を有している。この場合、異常物体であるかどうかは、個体の正常範囲のサイズ（例えば、牛の通常のサイズ）と大きく異なるサイズ（例えば、鼠や猫のサイズ）の動く物体であるかどうかにより区別する。

異常物体検出対応部１９は、異常物体検出部１８が異常物体を検出した場合に、管理者に連絡する等の処理を行う機能を有している。

＜総括＞
以上説明したように、本実施形態によれば、監視対象の３次元光測定を行ない、モーションを検出・定量化して判定を行うため、対象を総覧的に容易に監視することができる。

監視の対象は、動物に限らず、人やロボット、更には自動車等についても適用することができる。例えば、道路を視野に監視を行うことで、何らかのトラブルが発生して立ち往生している自動車を検出し、適切に対応することができる。

以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。

１ 個体状態判定装置
１１ ３次元光測定部
１１１ 照明部
１１２ 撮像部
１１３ ３次元座標計算部
１１４、１１５ 撮像部
１１６ ３次元座標計算部
１１７ スキャン光照射部
１１８ 反射光受光部
１１９ ３次元座標計算部
１２ 個体毎モーション検出部
１３ 個体毎モーション定量化部
１４ 個体毎正常性判定部
１５ 測定モード切替部
１６ 個体異常対応部
１７ 個体情報取得部
１８ 異常物体検出部
１９ 異常物体検出対応部

特開２００５−２７８５４７号公報

Claims (7)

1. 監視対象に向けた視野を有し、視野内の各部の３次元座標を測定する３次元光測定手段と、
   前記３次元光測定手段の測定結果から監視対象の個体毎に所定のモーションを検出するモーション検出手段と、
   前記モーション検出手段が検出した個体毎のモーションを定量化するモーション定量化手段と、
   前記モーション定量化手段の個体毎のモーションの定量値から所定の条件を満たす個体を判定する判定手段と
   を備えたことを特徴とする個体状態判定装置。
2. 請求項１に記載の個体状態判定装置において、
   前記判定手段が所定の条件を満たすと判定した場合に、測定モードの切り替えを行う測定モード切替手段と、
   前記判定手段が所定の条件を満たすと判定した個体について、切り替え後の測定モードにより個体状態の測定を行う第２測定手段と、
   前記第２測定手段の測定結果に基づいて所定の条件を満たす個体であるか判定する第２判定手段と
   を備えたことを特徴とする個体状態判定装置。
3. 請求項２に記載の個体状態判定装置において、
   前記第２測定手段は、前記３次元光測定手段のズーム倍率および／または照明光量を上げた測定を行ない、
   前記第２判定手段は、前記第２測定手段から前記モーション検出手段および前記モーション定量化手段を経た個体毎のモーションの定量値から所定の条件を満たす個体を判定する
   ことを特徴とする個体状態判定装置。
4. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の個体状態判定装置において、
   前記モーション定量化手段は、前記モーション検出手段の検出結果が欠落された期間につき、直前の定量値の変化量から欠落された期間の定量値を推定する
   ことを特徴とする個体状態判定装置。
5. 請求項１乃至４のいずれか一項に記載の個体状態判定装置において、
   前記３次元光測定手段の測定結果から、監視対象の個体の正常範囲のサイズと乖離した動く異常物体を認識する異常物体検出手段
   を備えたことを特徴とする個体状態判定装置。
6. 監視対象に向けた視野を有し、視野内の各部の３次元座標を測定する３次元光測定工程と、
   前記３次元光測定工程の測定結果から監視対象の個体毎に所定のモーションを検出するモーション検出工程と、
   前記モーション検出工程が検出した個体毎のモーションを定量化するモーション定量化工程と、
   前記モーション定量化工程の個体毎のモーションの定量値から所定の条件を満たす個体を判定する判定工程と
   を備えたことを特徴とする個体状態判定方法。
7. 個体状態判定装置を構成するコンピュータを、
   監視対象に向けた視野を有し、視野内の各部の３次元座標を測定する３次元光測定手段、
   前記３次元光測定手段の測定結果から監視対象の個体毎に所定のモーションを検出するモーション検出手段、
   前記モーション検出手段が検出した個体毎のモーションを定量化するモーション定量化手段、
   前記モーション定量化手段の個体毎のモーションの定量値から所定の条件を満たす個体を判定する判定手段
   として機能させることを特徴とする個体状態判定プログラム。