JP2021107991A - 情報処理装置、コンピュータプログラム及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】漁船上で漁獲データを速やかに収集して漁獲データを効率的に活用できる情報処理装置を提供する。【解決手段】上記目的を達成するために、情報処理装置において、漁船上において、漁獲物を海中から漁船上に引き上げる際の画像を取得するためのカメラと、前記カメラによって取得された漁獲物の画像に基づき少なくとも前記漁獲物の種類毎の重量または数量を集計して第１の集計データを生成する集計手段と、前記第１の集計データを前記漁船以外の場所に設置した所定の管理サーバに送信させるための制御手段と、を有することを特徴とする。【選択図】 図１

Description

本発明は水産業に適した情報処理装置等に関するものである。

従来、日本の漁業において、漁船上で魚を様々な捕獲方法で捕獲し、漁船の上で漁師の手によって一部の分別が行われる。その後漁港に戻り水揚げした魚を種類や大きさ等に応じて箱に詰められ競りに掛けられて卸業者に下ろされて市場に出るという流通が一般的である。
しかし、最近は大手の生鮮食品取扱業者が漁船と契約をして直接仕入れるルートや昨今の他国による密漁等もあり、漁場の正確な漁獲高データを把握することが困難になっている。また、船上での漁獲高データの把握は、作業環境が過酷で負荷も高いため迅速な把握を行うことが出来ていなかった。
そのような状況のなかで、ＩＴをより効率的に活用することによって漁業関係者の負荷を大幅に軽減するとともに、利益を増大するための方法が検討されている。

特許６４０１４１１号公報

上記特許文献１には、水槽で飼育されている魚を個別に撮像し、画像から魚種を判定すると共に、画像から個別特徴量を判別して魚毎に個別の識別番号を付与し、流通経路においてトレースできるようにする技術が開示されている。
しかし、上記の技術は漁獲物を水槽で飼育するようなケースにおいて適用されるものであって、天然の漁場における水産資源把握のため一般的な漁船上での漁獲に適用できる技術ではなかった。

そこで、本発明は漁船上で漁獲データを速やかに収集して天然の漁場における水産資源把握のための漁獲データを効率的に活用できる情報処理装置を提供することを目的とする。

上述の目的を達成するため、本発明の情報処理装置は、
漁船上において、漁獲物を海中から漁船上に引き上げる際の画像を取得するためのカメラと、
前記カメラによって取得された漁獲物の画像に基づき少なくとも前記漁獲物の種類毎の重量または数量を集計して第１の集計データを生成する集計手段と、
前記第１の集計データを前記漁船以外の場所に設置した所定の管理サーバに送信させるための制御手段と、
を有することを特徴とする。

本発明によれば漁船上で漁獲データを速やかに収集して漁獲データを効率的に活用できる情報処理装置を実現できる。

本発明の実施例の漁船内の情報処理装置のブロック図である。 実施例の情報処理装置を用いた処理フローの例を示すフローチャートである。 図２の処理フローの続きを示すフローチャートである。 漁獲物を海中から引き上げる際に画像を取得する例について説明する図である。 漁獲物を海中から引き上げる際に画像を取得する他の例について説明する図である。 情報処理装置において表示されるテーブルの例を示す図である。 実施例の情報処理装置と組み合わされる漁業支援システムを説明するための図である。 図７の漁業支援システムの他の部分を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施の形態について実施例を用いて説明する。なお、各図において、同一の部材ないし要素については同一の参照番号を付し、重複する説明は省略ないし簡略化する。

図１は、本発明の実施例の情報処理装置のブロック図である。
以下、図１を参照して本発明の実施例における情報処理装置を用いたシステムの全体構成について説明する。
図１において、１は漁船であり、１００は漁船内に配置された情報処理装置である。漁船内にはそれぞれネットワーク通信機能を有する複数のカメラ２が配置されており、少なくとも１つのカメラは漁獲物を網または釣り糸等で海中から漁船上に引き上げる際の画像を撮影するように配置されている。

３はカメラ２によって撮影された漁獲物の画像データであり、船内のサーバ４に前記画像データは取り込まれサーバ４によって画像に基づき漁獲物の種類、サイズまたは数量等を画像認識によって判別する。なお、漁獲物の雌雄や年齢なども判別するようにしても良い。５はデータバスであり、各種機能ブロックがデータバス５に接続されている。６は集計部であり、サーバ４で画像に基づき画像認識によって判別した漁獲物の種類、サイズまたは数量等を集計し第１の集計データを生成する。

ここで前記サーバ４と集計部６によって、漁獲物の画像に基づき少なくとも前記漁獲物の種類毎のサイズまたは数量を集計して第１の集計データを生成する集計手段が構成されている。７は表示部であり、集計結果を表示する。８は修正部（修正手段）であり、表示部７に表示された集計結果（第１の集計データ）に対してユーザが適宜修正を加えて第２の集計データを生成する。これは集計部６による集計結果（第１の集計データ）に画像認識誤差等が発生する場合があり、それを修正するためである。

９は通信手段としての通信部であり、集計部６で集計された第１の集計データ、或いは修正部で修正された結果である第２の集計データを、前記漁船に関する識別情報と共に所定のネットワークＮを介して漁船以外の場所に設置した管理サーバに送信する。管理サーバは例えば母港に設置されている。
また、管理サーバ等からの指示を受信して、受信した指示内容に基づきサーバ４は各種動作を実行する。なお、サーバ４はコンピュータを含み、不図示のメモリに記憶されたコンピュータプログラムに従って情報処理装置１００内の各部分の制御や情報処理装置１００に接続された他の部分の制御を行う制御手段として機能する。

次に図２は実施例の情報処理装置を用いた処理フローの例を示すフローチャートであり、図３は図２の処理フローの続きを示すフローチャートである。
図２において、ステップＳ２０１で、漁船１内の少なくとも１つのカメラを用いて漁獲物を漁船上に引き上げる際の画像を取得させる。図４、図５はそれぞれ漁獲物を海中から引き上げる際に画像を取得する例について説明する図である。

図４において、１０は漁業従事者であり、１１は漁業従事者１０が着用するウェアラブルカメラであり、ウェアラブルカメラ１１はネットワーク通信機能を有する。
１２は漁獲物１３を海中から漁船上に引き上げるための網である。ここでは網の例を示しているが、釣り糸で漁獲物１３を海中から漁船上に引き上げる場合に、その画像を取得するようにしても良い。ウェアラブルカメラ１１は漁業従事者１０が網や釣り糸等を用いて漁獲物１３を海中から漁船上に引き上げる際の画像を取得できるような位置、方向に向けて設置されている。

図５において、１４は網を巻き上げるための巻き上げ機の上や横等に配置された１台または複数台のカメラであり、カメラ１４もネットワーク通信機能を有する。１５は網であり、図５の例においては、一度に多量の漁獲物を海中から漁船上に引き上げる漁法の例を示している。カメラ１４は網１５によって漁獲物を海中から漁船上に引き上げる際に網に入った漁獲物の画像を取得する。

なお、一旦漁船上に引き上げられた漁獲物を、その後で更に、漁船１内の他のカメラで撮影し、その画像も取得するようにしても良い。それによって更にサーバ４において、漁獲物の種類、サイズ、量を画像認識によって判別する際の精度が向上する。しかし、本実施例においては少なくとも漁獲物を海中から漁船上に引き上げる際に漁獲物の画像を取得するためのカメラを有する点に特徴を有する。

次いでステップＳ２０２で、サーバ４は各カメラで取得された画像を受信する。なお、カメラのネットワーク通信機能が遠距離通信可能である場合には、サーバ４は船内に設置されたものでなく、船外の、例えば陸上に設置されたものであっても良い。また、タイムラグは発生するが、漁船上のカメラで取得された画像は、漁船上の記憶装置に蓄積しておき、陸上のサーバやネットワーク上のクラウド等と通信するためのアクセスポイントや基地局と通信可能な距離範囲に入った時点でまとめて送信するようにしても良い。
ステップＳ２０３において、サーバ４は受け取った画像を画像解析し、集計部６によって第１の集計データを生成しディスプレイ画面に表示する。第１の集計データは漁獲物の種類、サイズまたは数量（数または重量）を含む。

例えば図４に示す例のように、網にかかった漁獲物を個別に判別しやすい場合には、漁獲物の種類、サイズと漁獲物の種類毎の数量を計測しやすい。一方、図５に示すように大量の漁獲物を海中から漁船上に引き上げる漁法の場合には、図５に示すように、網のふくらみ具合や、網に入った漁獲物の縦と横の幅などに基づき重量（や数）を算出する。
なお、網のふくらみ具合や、網に入った漁獲物の縦と横の幅などと重量などとの関係は、過去の漁獲時の網のふくらみ具合や、網に入った漁獲物の縦と横の幅などと、後述のステップＳ２０５で生成された修正後の第２の集計データとを用いる。

そして、その後で漁港に水揚げして漁港で取得した重量データと一緒にディープラーニングや機械学習等のＡ．Ｉ．（人工知能）学習データ（教師データ）として蓄積しておき、それを参照することによって精度よく推測することができる。また、図５に示すように、漁獲物の画像が重なっている場合には、画像認識によって判別できる漁獲物の種類やサイズは一部になってしまい、第１の集計データに誤差が生じるが、この誤差も過去の学習データを参照することによって最小化することができる。
なお、ステップＳ２０３で画像認識によって第１の集計データを算出する精度を上げるために、最初にカメラを設置した時やその後に何度か、第１の集計データを集計するための集計アルゴリズムやパラメータを調整可能にすることが望ましい。

前記修正部８はそのためのキャリブレーション設定部（設定手段）を含む。キャリブレーション設定部ではサーバ４において画像認識を行う際の、感度や色、明るさ、焦点距離、歪補正量、その他のパラメータ、更には画像認識のアルゴリズム（関数）を調整または変更可能なっている。それによって第１の集計データを集計するためのアルゴリズムやパラメータを調整する。即ち、例えば図５の例では、網のふくらみ具合や、網に入った漁獲物の縦と横の幅などに基づき重量（や数量）を初期段階で推測して調整する。

なお、網のふくらみ具合や、網に入った漁獲物の縦と横の幅などと重量などとの関係は、複数回実際に漁獲をして関係を測定する。即ち実際に漁獲した時の網のふくらみ具合や、網に入った漁獲物の縦と横の幅などと、後述のステップＳ２０５で生成された修正後の第２の集計データと、その後で漁港で取得した重量データとを参照して調整する。その際、ユーザまたはメンテナンス担当者が前記のアルゴリズム（関数）やパラメータをマニュアルで調整するものとする。このキャリブレーション設定は最初にその漁船の所定位置にカメラを設置したときに行うだけでなく、その後も定期的に設定を調整するようにしても良い。その際、例えば漁船毎、カメラ毎、網毎、網の種類毎、漁法毎、対象としている漁獲物の種類毎、カメラの設置位置または向き等の少なくとも１つに応じてメンテナンス担当者が調整する。

ある程度第１の集計データが安定してきたら、学習データに基づき自動的に画像認識をさせるようにしても良い。
集計部６はデータバス５を介してサーバ４から漁獲物の種類、サイズ、量を受け取り、漁獲物の種類ごとに、サイズまたは数量を集計しテーブル化する。なお、集計部６はサーバ４に内蔵されていても良い。集計部６で集計されテーブル化された第１の集計データは表示部７において不図示のディスプレイ画面上に表示される。本実施例では、ユーザは画面上に表示されたテーブルを見て必要に応じて漁獲物の種類、サイズまたは数量などを修正することが可能となっている。

即ち、ステップＳ２０４においてディスプレイ画面上に修正が必要か否かを質問するダイアログを表示し、それに対するユーザの回答が、ＮｏであればステップＳ２０６に進み、ＹｅｓであればステップＳ２０５に進む。ステップＳ２０５において、ユーザが上記の漁獲物の種類、サイズ、数量などを修正し、その修正結果として第２の集計データを得る。その後でステップＳ２０６において、修正がない場合は第１の集計データでＯＫか、また修正した場合は第２の集計データでＯＫか画面上のダイアログで質問表示する。そして、ユーザの回答がＹｅｓとなるまで待ち、Ｙｅｓとなったら、ステップＳ２０７で決定の指示を出す。

なお、第２の集計データはサーバ４に保存され、次回以降のステップＳ２０３における画像認識のための学習データとしてサーバ４内に蓄積される。
ステップＳ２０７で決定の指示が出たら、ステップＳ２０８で管理サーバ（例えば漁港２３のサーバ２４）に対して、修正の有無を含む修正結果を送信する。即ち、修正があったか否かと、修正があった場合には修正後のデータ（第２の集計データ）を管理サーバに送信する。

なお、その際に、漁船に関する識別情報も一緒に送信する。ここで漁船に関する識別情報とは、例えば漁船毎に予め付与された識別情報であっても良いし、あるいはその漁船のカメラの識別情報であっても良い。
カメラの識別情報の場合にはその漁船の代表となるカメラの識別情報でも良いし、漁獲物を海中から漁船上に引き上げる際の画像を取得する位置のカメラの識別情報でも良い。例えば複数の漁船がそれぞれ複数のカメラを配置している場合には、それぞれのカメラの識別番号は異なるように設定されているものとする。

カメラがそれぞれネットワーク通信機能を有する場合には、カメラの識別情報はカメラのネットワークＩＤであっても良い。なお、ここで本実施例では管理サーバは漁港２３のサーバとしているが、これに限定されず船外であれば、どこに配置されたサーバであっても良い。
図６はステップＳ２０８において管理サーバに送信されるデータの例を示している。
図６において、１６は漁獲物の画像であり、取得された漁獲物野画像の中から、画像分析の結果、漁獲物の種類毎に自動的に分類された画像の中から例えば一番映りの良いものを自動で選択したものである。

また、ユーザが必要に応じてステップＳ２０５で適宜選択し直した画像でもよい。１７は漁獲物の種類、１８はサイズの平均、１９は数量、２０は漁船の識別情報、２１は漁船の位置情報である。ここで漁船の位置情報は漁船に設けられたＧＰＳや漁船のカメラ内に設けられたＧＰＳ等から取得したデータであって概略の位置であれば良い。
２２はサーバ４が分析した第１の集計データに対して修正があったか否かを示すデータである。ちなみに修正なしの場合には集計されているデータは第１のデータということになり、修正有の場合には、集計されているデータは第２の集計データということになる。

なお、実施例においては、１７〜２２のデータは１６の画像のファイルのヘッダ部分にメタデータとして書き込んで管理サーバに送るものとする。なお、管理サーバに送るデータは画像を含まずに、漁獲物の種類１７、サイズ１８または数量１９、漁船に関する識別情報、修正の有無のデータ２２等だけでも良い。本実施例ではそれ以外にも漁獲物の画像や漁船の概略位置を送信しているので、ネット等に出品する場合に、注文者が安心して注文しやすくなる。あるいは価格が高くなる場合もある。

また、画像ファイルのヘッダ領域に１７〜２２等のデータを埋め込んで送るので、画像とのリンクを容易につけることができ、データの管理が容易になるという効果がある。
次いでステップＳ２０９において、管理サーバに送信した漁獲物についてネット等に出品するか否かを画面上でダイアログを用いて確認し判別する。Ｎｏの場合には、ステップＳ２１６に進み、Ｙｅｓの場合にはステップＳ２１０に進み出品指示を管理サーバに対して送る。

ここで本実施例では、管理サーバは第１の集計データまたは第２の集計データに基づき、漁獲物を種類毎に出品させるための出品処理を行う出品処理手段として機能する。ただし、管理サーバとは別のサーバによって上記出品処理手段を構成しても良い。出品処理手段は、漁獲物の種類毎に、サイズまたは数量を含む出品情報を生成する。その際、出品情報として画像を送信した際の漁船の概略の位置情報を含めても良い。即ち、例えば大間周辺の漁船で収穫されたマグロ、関周辺の漁船で収穫されたさばなど漁獲物の概略の位置が出品情報として表示されることで注文者が増えたり価格が上がったりする場合があるからである。

また出品情報は、漁船に関する識別情報（例えば漁船の名前）または漁船に関連付けられた特定の人間（例えば船長の名前等）の識別情報を含んでも良い。出所が明確化されることによって消費者（注文者／買い手）が安心して購入してくれる場合があるからである。
ステップＳ２１１ではサーバ４は、その後、出品処理手段から、出品された漁獲物に対する注文を受けたか判別し、ＮｏであればステップＳ２１６に進む。ＹｅｓであればステップＳ２１２で注文情報（漁獲物の種類、数量、価格、注文者、指定漁港など）を取得しディスプレイ画面に表示させる。

ステップＳ２１３でその注文内容でＯＫか否かを確認するための画面を表示する。即ち表示された前記注文結果に基づき販売を指示するための指示を行うか否かを入力させるために、例えばＯＫボタンとＮＧボタンを画面表示する。画面のＯＫボタンにタッチするかあるいはマウス等でＯＫボタン位置にカーソルを合わせてクリックすればステップＳ２１４においてＯＫ、即ち売買成立の指示を管理サーバに送信する。ステップＳ２１３でＮｏの場合には売買不成立の指示を管理サーバに送信する。その後売買履歴を保存してから、ステップＳ２１６に進む。

このように本実施例においては漁船上でしかも漁獲物を海中から漁船上に引き上げた直後に速やかに売買を開始することができる効果がある。従って非常に鮮度が高い状態でしかも漁港のセリなどを経ずに高い価格で売買を行うことができる。近距離であって、急ぎの場合には予め漁船に用意したドローン等を用いて注文者に漁船上から直接発送することもできる。

次にステップＳ２１６で漁を終了するか否かを画面で質問し、Ｎｏの場合にはステップＳ２０１に戻り、Ｙｅｓの場合にはステップＳ２１７に進む。なお、ステップＳ２１８以降は漁港のサーバ２４がコンピュータプログラムに基づいて実行する処理例を示している。
ステップＳ２１７では注文者が指定した漁港、或いは母港等に漁獲物を水揚げする。そしてステップＳ２１８で売買が成立済であって急ぎの漁獲物が有るか判別する。そのために、サーバ２４は漁船のサーバ４と通信をして事前に当日の売買履歴データを取得する。

ステップＳ２１８でＹｅｓであればステップＳ２１９で買い手への発送を手配する。ステップＳ２１８でＮｏの場合には、ステップＳ２２０に進み、残りの漁獲物を漁港内の複数のカメラで撮影させる。図７は実施例の情報処理装置と組み合わせされる、漁港に水揚げされた漁獲物を撮影する漁業支援システムを説明するための図である。
図７において、２３は漁港Ａであり、この実施例では漁船１の母港である。２４は漁港内のサーバであり、本実施例ではサーバ２４はステップＳ２０８でデータが送信される管理サーバとして機能する。

更には、サーバ２４は前記サーバ４として機能させることもできる。即ち、漁船１の内部のサーバ４で画像を一旦集めた後に、通信部を介して、漁港２３のサーバ２４に画像を送信し、サーバ２４で漁獲物の種類、サイズまたは数量などを画像認識させるようにしても良い。
図７において、ＤＢはデータバスであり、サーバ２４の他に例えば操作端末２５や複数のカメラ２６などが接続されている。カメラ２６は漁港内施設の天井等の複数個所において、漁獲物の画像を取得する。例えば２７は水揚げ直後の場所であり、２８は漁獲物を選別するための場所である。

場所２８には多数のカメラを配置して様々な角度から画像を取得できるようにすることが望ましい。選別された後は漁獲物毎に、また数量毎に所定の容器などに移されるので画像から漁獲物の種類、サイズ、数量等に関する各種データを取得する際の精度が大幅に向上する。なお、サーバ２４は、漁獲物の雌雄や年齢なども判別するようにしても良い。２９はセリを行うための場所である。２９の施設天井にもカメラを配置するようにしても良いが、場所２８、２９において現場で働く作業者にウェアラブルカメラを装着して撮影するようにしても良い。
３０〜３７は漁獲物の流れを示しており、３０は漁場、３１は陸揚げ（水揚げ）、３２は選別等の荷捌き、３３はセリ等による販売、３４はトラック等への積み込み、３５は出荷、３６は加工工場における加工、３７は加工工場からの出荷を示している。

図７に示すように、複数のカメラで漁獲物を追うことによって、漁獲物の種類、サイズ、数量等に関するデータの精度を高めることができる。また、漁港毎に複数の漁船の漁獲についての上記の第１〜第４の集計データを集計して漁港単位で漁獲データとして管理するようにしても良い。
図８は各漁港で取得された漁獲物の種類、サイズ、数量等に関する各種漁獲データを集計するための管理エリアサーバについて説明するための図である。

漁港８、４０、４１等の複数の漁港からの上記の各種データ（例えば第１〜第４の集計データ）はネットを介して例えば水産試験場３８等の管理エリア統合サーバ３９に集積される。
集積されたデータはその地域における漁獲物の種類やそのサイズや数量等のビッグデータとして管理され気候その他の要因と合わせて管理される。

管理エリア統合サーバ３９に集積されたデータは更に国の漁業管理用のサーバや他の研究機関にも送られ地域や国の漁業行政や研究にも用いられる。
図３に戻り、ステップＳ２２０において、漁港内の複数のカメラで取得された漁獲物の画像はステップＳ２２１において画像分析され、第３の集計データとして、漁港単位の漁獲物の種類、サイズ、数量等に関する各種データが集計される。ここで集計されたデータはステップＳ２２２において操作端末２５の画面上に再び図６のように表示される。

ステップＳ２２１で取得される第３の集計データはステップＳ２０８で管理サーバに送信されたデータを参照しつつ作成され、しかも精度が高い。画面上には更に修正が必要か否か質問するダイアログ表示され、必要と指示された場合にはステップＳ２２３において、漁港の担当者によって修正され、第４の集計データとして蓄積される。ステップＳ２２４に進む。ステップＳ２２２でＮｏの場合にもステップＳ２２４に進む。
ステップＳ２２４では、ステップＳ２１４で売買が成立した漁獲物であって、ステップＳ２１８で急ぎの漁獲物でないとされた漁獲物があるか否かを判別し、ＮｏであればステップＳ２２６に進む。

ＹｅｓであればステップＳ２２５において、買い手への発送の手配をする。その後ステップＳ２２６において、残りの漁獲物について、他の漁船から水揚げされ画像を取得され、集計された第３、第４のデータも含めて例えば図６のようなテーブルがネットを介して複数の操作端末のディスプレイに表示されるように構成されている。セリに参加している買い手はそれぞれの操作端末に表示されている例えば図６のようなテーブルを見ながらセリを行う。セリで販売を行った後、ステップＳ２２７において、第３、第４の集計データをサーバ２４において、学習データとして次回以降に参照できるように例えばサーバ２４内の蓄積部（蓄積手段）において蓄積する。

なお、ステップＳ２２７で蓄積された第３、第４の集計データをサーバ４の学習データとして参照できるようにしても良い。その場合には、ステップＳ２０３で漁船内のサーバ４が適宜のタイミングでサーバ２４内に蓄積された学習データにアクセスして参照できるようにする。また、そのためには、漁船毎の、漁獲物を海中から漁船上に引き上げた際の所定のカメラの識別情報と、その時に得られた漁獲物の画像と、前記第３、第４の集計データを関連付けて記憶し蓄積するようにする。

以上のように、本実施例によれば、漁船上で漁獲物を海中から漁船上に引き上げる際の画像を取得し、その画像を分析することによって漁獲物の種類、サイズ、数量等を速やかに取得できるようにしている。従って、漁船において漁をしている間や港に戻る前に漁獲物の売買を開始することができる。あるいは漁港単位あるいは漁場の地域単位等で複数の漁船からのリアルタイムの漁獲物の種類、サイズ、数量等を集計するができ、漁場の適切な水産資源管理や漁場単位の漁獲予想等ができるようになる。従って、漁業の効率を大幅に改善できる漁業支援システムを実現することができる。

以上、本発明をその好適な実施例に基づいて詳述してきたが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の主旨に基づき種々の変形が可能であり、それらを本発明の範囲から除外するものではない。例えば実施例では情報処理装置は漁船上に配置された一体または別体の複数の手段から構成されているが、情報処理装置の一部は陸上などに設置されていても良い。

なお、本実施例における制御の一部または全部を上述した実施例の機能を実現するコンピュータプログラムをネットワーク又は各種記憶媒体を介して情報処理装置を構成する各サーバ等のコンピュータに供給するようにしてもよい。そしてそのサーバにおけるコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。その場合、そのプログラム、及び該プログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することとなる。

１ 漁船
２ カメラ
４ サーバ
６ 集計部
７ 表示部
８ 修正部
９ 通信部

Claims (24)

1. 漁船上において、漁獲物を海中から漁船上に引き上げる際の画像を取得するためのカメラと、
   前記カメラによって取得された漁獲物の画像に基づき少なくとも前記漁獲物の種類毎の重量または数量を集計して第１の集計データを生成する集計手段と、
   前記第１の集計データを前記漁船以外の場所に設置した所定の管理サーバに送信させるための制御手段と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記カメラによって取得された漁獲物の画像に基づく前記第１の集計データは前記漁獲物の種類毎のサイズを含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１の集計データを修正して第２の集計データを生成する修正手段を有することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記制御手段は、前記第１の集計データまたは前記第２の集計データを前記漁船に関する識別情報と共に所定の管理サーバに送信させることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記カメラは前記漁獲物を網または釣り糸で海中から引き上げる際の漁獲物の画像を取得するためのものであることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記カメラは前記漁獲物を海中から引き上げる漁業従事者が着用するウェアラブルカメラを含むことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記制御手段は前記画像も送信することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記制御手段は前記漁船の位置情報も送信することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記集計手段は前記漁船上に設置されたサーバを含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
10. 前記第１の集計データまたは前記第２の集計データに基づき、前記漁獲物を種類毎に出品させるための出品処理手段を有することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
11. 前記出品処理手段は、前記漁獲物の種類毎に、サイズまたは数量を含む出品情報を生成することを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記出品情報は、前記画像を送信した際の前記漁船の位置情報を含むことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 前記出品情報は、前記漁船に関する識別情報または前記漁船に関連付けられた特定の人間の識別情報を含むことを特徴とする請求項１１または１２に記載の情報処理装置。
14. 前記制御手段は、前記出品処理手段から出品された漁獲物に対する注文情報を受け付けて注文結果を表示させることを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
15. 前記制御手段は、表示された前記注文結果に基づき販売を指示するための表示を行うことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
16. 前記制御手段は、前記管理サーバを介して、前記第１の集計データまたは前記第２の集計データに基づき、前記漁獲物を種類毎に出品させることを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
17. 前記カメラの設置位置または向きに応じて前記集計手段における前記第１の集計データを集計するためのアルゴリズムまたはパラメータを調整するための設定手段を有することを特徴とする請求項１〜１６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
18. 前記設定手段は、前記漁船の網毎、漁法毎、漁獲物毎の内の少なくとも１つに応じて前記集計手段における前記第１の集計データを集計するためのアルゴリズムまたはパラメータを調整可能であることを特徴とする請求項１〜１７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
19. 前記漁船が漁獲物を所定の漁港で水揚げした後で、前記漁港内に設置されたカメラで前記漁獲物の画像を取得し、前記漁港で取得した前記画像に基づき少なくとも前記漁獲物の種類毎のサイズまたは数量を前記漁港において集計して第３の集計データを取得するサーバを有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
20. 前記第３の集計データ、または前記第３の集計データを修正した第４の集計データを、前記漁獲物を海中から漁船上に引き上げた際の前記画像と関連付けて蓄積する蓄積手段を有することを特徴とする請求項１９に記載の情報処理装置。
21. 前記第１の集計データを修正して第２の集計データを生成する修正手段を有し、前記第１〜第４の集計データを所定の漁港単位で集計するためのサーバを有することを特徴とする請求項２０に記載の情報処理装置。
22. 前記漁船に関する識別情報は前記カメラの識別情報を含むことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
23. 請求項１〜２２のいずれか１項に記載の前記情報処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
24. 漁船上において、漁獲物を海中から漁船上に引き上げる際の画像を取得するための取得工程と、
    前記取得工程によって取得された漁獲物の画像に基づき少なくとも前記漁獲物の種類毎の重量または数量を集計して第１の集計データを生成する集計工程と、
    前記第１の集計データを前記漁船以外の場所に設置した所定の管理サーバに送信させるための制御工程と、
    を有することを特徴とする情報処理方法。
    
    
    

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