JP2018201350A - 動物管理システムおよび植物管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】人体以外の動物を管理する動物管理システムおよび植物を管理する植物管理システムを提供する。【解決手段】動物が移動可能な所定範囲内を撮影する複数のカメラであって、前記所定範囲の少なくとも一部の領域を２以上のカメラが撮影する、複数のカメラと、前記複数のカメラによって得られた映像を用いて、前記所定範囲内にいる動物を計数する計数部と、前記少なくとも一部の領域に移動した動物を撮影した前記２以上のカメラによって得られた映像を用いて、その動物の大きさを計測する計測部と、前記計測された動物の大きさに基づいて個々の動物を特定する特定部と、を備える動物管理システムが提供される。【選択図】図１

Description

本発明は、動物管理システムおよび植物管理システムに関する。

特許文献１には、人体画像に含まれる人体の移動距離に基づいて、人体の転倒を検知する転倒検知装置が開示されている。しかしながら、検知の対象は専ら人体に限られている。

国際公開ＷＯ２０１４／０１０２０３号

本開示の課題は、人体以外の動物を管理する動物管理システムおよび植物を管理する植物管理システムを提供することである。

本開示の一態様によれば、動物が移動可能な所定範囲内を撮影する複数のカメラであって、前記所定範囲の少なくとも一部の領域を２以上のカメラが撮影する、複数のカメラと、前記複数のカメラによって得られた映像を用いて、前記所定範囲内にいる動物を計数する計数部と、前記少なくとも一部の領域に移動した動物を撮影した前記２以上のカメラによって得られた映像を用いて、その動物の大きさを計測する計測部と、前記計測された動物の大きさに基づいて個々の動物を特定する特定部と、を備える動物管理システムが提供される。

動物あるいは植物を管理できる。

第１の実施形態に係る動物管理システムの概略構成図。 重複撮影領域を説明する図。 計測部２２が計測する動物の部位の例を説明する図。 追跡部２４による動物の追跡を説明する図。 第２の実施形態に係る植物管理システムの概略構成図。 可視光カメラによって得られた映像の例を示す図。 赤外線カメラあるいは紫外線カメラによって得られた映像の例を示す図。 図６Ａの映像と図６Ｂの映像とを合成して得られた映像の例を示す図。

以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。

なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために、提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

（第１の実施形態）
第１の実施形態は動物を管理するシステムに関する。

図１は、第１の実施形態に係る動物管理システムの概略構成図である。本動物管理システムで管理対象となる動物は、柵や檻で仕切られた範囲内を移動可能な豚や鶏、生簀内を遊泳可能な魚など、特定の閉じた範囲内で移動可能な任意の動物である。動物管理システムは、複数のカメラ１と、各カメラ１と接続されたサーバ２とを備えている。また、サーバ２は、計数部２１と、計測部２２と、特定部２３と、追跡部２４と、記憶部２５とを有する。なお、図１では、計数部２１、計測部２２、特定部２３、追跡部２４および記憶部２５がサーバ２内に設けられる例を示しているが、その少なくとも一部が各カメラ１内に設けられてもよい。

管理対象となる動物が移動可能な範囲（以下、単に移動可能範囲という）を複数のカメラ１が撮影する。すなわち、各カメラ１は移動可能範囲の一部の領域を撮影するが、移動可能範囲においていずれのカメラ１にも撮影されない領域はない。ここで、図２に示すように、移動可能範囲の少なくとも一部の領域（以下、単に重複撮影領域という）は２以上のカメラ１によって重複して撮影される。各カメラ１が撮影を行って得られた映像はサーバ２に伝送される。

計数部２１は、複数のカメラ１によって得られた映像を用い、移動可能範囲内にいる動物を計数する。計数結果は記憶部２５に記憶される。具体例として、計数部２１は各カメラ１によって得られた映像に対して人工知能を適用して動物を検知し（この動物検知機能は各カメラ１が持っていてもよい）、重複撮影領域内の動物を重複カウントしないよう調整すればよい。複数のカメラ１が移動可能範囲の全域を撮影することで、動物が必ずいずれか１つ以上のカメラ１で撮影されることとなり、正確に動物を計数できる。

計測部２２は、重複撮影領域に移動した動物を撮影した２以上のカメラ１によって得られた映像を用い、その動物の大きさを計測する。計測結果は記憶部２５に記憶される。具体的には、１つのカメラ１によって得られた映像における動物の大きさや位置と、他のカメラ１で撮影された動物の大きさや位置とを用いる。計測するのは、図３に示すように、例えば動物における頭の先端から尾までの長さｘ［ｃｍ］、足の下端から頭の上端までの長さｙ［ｃｍ］、胴体の幅ｄ［ｃｍ］など任意の部位であってよい。また、計測部２２はこれらの長さに基づいて動物の体重を推定してもよい。

特定部２３は、計測された動物の大きさに基づいて個々の動物にユニークなタグを付けるなどにより、個々の動物を特定する。そして、特定部２３は個々の動物とその大きさとを関連付けて記憶部２５に記憶する。

追跡部２４は、複数のカメラ１によって得られた映像を用い、特定された個々の動物を追跡する。すなわち、追跡部２４は個々の動物が移動可能範囲内のどこにいるかを特定し、記憶部２５に記憶する。移動可能範囲において十分な重複撮影領域が設定されていれば、追跡部２４は、あるカメラ１で得られた映像に含まれる動物の情報と、隣接する領域を撮影するカメラ１で得られた映像に含まれる動物の情報とをやり取りすることで、個々の動物の位置を３次元的に正確に追跡できる（図４）。

このような動物管理システムにおいて、特定部２３が一旦個々の動物を特定すると、計測部２２は個々の動物の大きさの変化を時系列で計測できる。これによって、個々の動物の育成状態を管理可能となる。また、追跡部２４は個々の動物の歩様や行動解析を行うことができる。これによって、個々の動物の健康状態を把握可能となる。さらに、養畜檻システムと連動し、特定の動物のみに餌を与える、檻の外へ誘導するなど、オペレーションの自動化にも寄与する。

このように、本実施形態では、管理対象の動物が移動可能な範囲をカバーする複数のカメラを設け、重複撮影領域を設定する。これにより、移動する動物の大きさや位置を管理できる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態は植物を管理するシステムに関する。

図５は、第２の実施形態に係る植物管理システムの概略構成図である。本植物管理システムで管理対象となる植物に特に制限はないが、例えばエンザイム用タバコ、医療用大麻、低カリウムレタス、ワイン用ブドウ、高級イチゴ、サクランボ、マンゴーである。植物管理システムは、複数のカメラ３と、各カメラ３と接続されたサーバ４とを備えている。また、サーバ４は推定部４１を有する。

複数のカメラ３は互いに受像波長が異なるカメラを含んでおり、具体的には、１以上の可視光カメラ３１、１以上の赤外線カメラ３２および１以上の紫外線カメラ３３を含んでいるのが望ましい。なお、植物が移動することはほとんどないため、１か所から複数のカメラ３が撮影を行ってもよい。そして、複数のカメラ３のそれぞれは管理対象の植物を撮影する。各カメラ３が撮影を行って得られた映像はサーバ４に伝送される。
推定部４１は、複数のカメラ３によって得られた映像を合成したり解析したりして、植物の育成状況を推定する。

具体的には、推定部４１は、果実や食用花葉の糖度や特定栄養価などを把握・管理し、適切な収穫期を推定したり、必要な肥料や照射光を推定したりする。より具体的には、推定部４１は、可視光カメラによって得られた映像に基づいて植物の外観（外寸や重量といった大きさや色）を把握できる。また、赤外波長あるいは紫外波長を発する糖分などに関して、推定部４１は、可視光カメラによって得られた映像と（図６Ａ）と、赤外線カメラあるいは紫外線カメラによって得られた映像（図６Ｂ）と、を合成する（図６Ｃ）ことで、植物に含まれる糖度などを把握できる。そして、時系列で撮影された映像を用いて推定部４１が外観や糖度などの変化を追跡することで、いつ収穫を行うのがよいか、あるいは、どのような肥料や照射光が必要かを推定する。期待する外観、糖度、特定栄養価にて植物の収穫が可能となり、収量や付加価値が向上する。

推定において、特に露地栽培の場合に、天気予報に基づく気温や湿度の情報も組み合わせたり、日照量も組み合わせたりすることで、推定部４１による推定精度が向上する。推定には、予め学習が行われた人工知能を適用することが考えられる。

このように、本実施形態では、受像波長が互いに異なる複数のカメラで植物を撮影するため、外観や糖度など様々な情報が得られ、収穫期などを高精度に推定できる。

なお、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、特許請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。

１ カメラ
２ サーバ
２１ 計数部
２２ 計測部
２３ 特定部
２４ 追跡部
２５ 記憶部
３ カメラ
３１ 可視光カメラ
３２ 赤外線カメラ
３３ 紫外線カメラ
４ サーバ
４１ 推定部

Claims (8)

1. 動物が移動可能な所定範囲内を撮影する複数のカメラであって、前記所定範囲の少なくとも一部の領域を２以上のカメラが撮影する、複数のカメラと、
   前記複数のカメラによって得られた映像を用いて、前記所定範囲内にいる動物を計数する計数部と、
   前記少なくとも一部の領域に移動した動物を撮影した前記２以上のカメラによって得られた映像を用いて、その動物の大きさを計測する計測部と、
   前記計測された動物の大きさに基づいて個々の動物を特定する特定部と、を備える動物管理システム。
2. 前記複数のカメラによって得られた映像を用いて、前記特定された個々の動物を追跡する追跡部を備える、請求項１に記載の動物管理システム。
3. 前記計測部は、前記特定された個々の動物ごとに、その大きさの変化を計測する、請求項１または２に記載の動物管理システム。
4. 植物を撮影する、互いに受像波長が異なる複数のカメラと、
   前記複数のカメラによって得られた映像を解析して、前記植物の生育状況を推定する推定部と、を備える植物管理システム。
5. 前記推定部は、前記複数のカメラによって得られた映像を解析して、前記植物の適切な収穫期を推定する、請求項４に記載の植物管理システム。
6. 前記推定部は、前記複数のカメラによって得られた映像を解析して、前記植物の外観、糖度、特定栄養価の少なくとも１つを推定する、請求項４または５に記載の植物管理システム。
7. 前記推定部は、人工知能機能によって推定を行う、請求項４乃至６のいずれかに記載の植物管理システム。
8. 前記複数のカメラは、可視光カメラ、赤外線カメラおよび紫外線カメラを含む、請求項４乃至７の何れかに記載の植物管理システム。