JP2023015924A - 生産管理システム、生産管理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人の手を介することなく、手軽にかつ精度良く１頭以上の家畜の体重を推定することにより、効率よく家畜の生産管理を行うことができる生産管理システムを提供する。【解決手段】生産管理システム１００は、複数頭の家畜の体重の代表値を推定し、推定された代表値に基づいて、複数頭の家畜の出荷時期を推定する推定部２４ｂと、推定された出荷時期を出力する出力部２４ｆと、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、生産管理システム、生産管理方法及びプログラムに関する。

豚などの家畜の生産管理を支援するための様々な技術が提案されている。家畜の生産管理には、家畜の体重管理が必要である。例えば、体重計による豚の体重の測定に代わる方法として、特許文献１には、撮影エリアに位置する豚の画像に基づいて体重を推定する体重出力システムが開示されている。

特開２０１９－４５３０４号公報

一般に、食肉用の豚の販売においては、出荷時の体重が軽すぎても重すぎても価格が下がる。このため、出荷時の価格が最大となるように豚の体重を管理することにより、家畜の出荷管理及び在庫管理を行う仕組みが求められる。特許文献１に記載の方法で豚の体重を管理する場合、常に動く豚に対して、当該豚を所定の場所に位置させて画像を撮影する必要があるため、豚の体重を管理するのに手間がかかる。そのため、特許文献１に記載の方法により家畜の体重管理を行っても、家畜の生産管理を効率よく行えるとは言い難い。

本発明は、人の手を介することなく、手軽にかつ精度良く１頭以上の家畜の体重を推定することにより、効率よく家畜の生産管理を行うことができる生産管理システム、及び、生産管理方法及びプログラムを提供する。

本発明の一態様に係る生産管理システムは、複数頭の家畜の体重の代表値を推定し、推定された前記代表値に基づいて、前記複数頭の家畜の出荷時期を推定する推定部と、推定された前記出荷時期を出力する出力部と、を備える。

本発明の一態様に係る生産管理方法は、複数頭の家畜の体重の代表値を推定し、推定された前記代表値に基づいて、前記複数頭の家畜の出荷時期を推定する推定ステップと、推定された前記出荷時期を出力する出力ステップと、を含む。

本発明の一態様に係るプログラムは、前記生産管理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明の生産管理システム、生産管理方法及びプログラムは、人の手を介することなく、手軽にかつ精度良く１頭以上の家畜の体重を推定することにより、効率よく家畜の生産管理を行うことができる。

図１は、実施の形態に係る生産管理システムの概略構成の一例を示す図である。 図２は、豚舎の一例を示す図である。 図３は、実施の形態に係る生産管理システムの動作の一例を示すフローチャートである。 図４は、図３のステップＳ１０１の詳細なフローを示すフローチャートである。 図５は、画像に映る複数頭の豚の抽出から１頭以上の豚の大きさの算出までの動作を説明するための図である。 図６は、画像に映る豚の個体検知、及び、検知された豚の輪郭抽出の例を示す図である。 図７は、推定用画像の抽出の例を示す図である。 図８は、豚の体重の推定の例を示す図である。 図９は、推定情報の出力動作のフローチャートである。 図１０は、記憶部に日付を対応付けて格納された推定情報の一例を示す図である。 図１１は、特定の豚房における推定体重の時間推移を表で示す画像の一例を示す図である。 図１２は、複数の豚房における推定体重の時間推移をグラフで示す画像の一例を示す図である。 図１３は、出荷予定日の通知動作のフローチャートである。 図１４は、出荷予定日の通知画面の一例を示す図である。 図１５は、図１３のステップＳ３０１の詳細なフローの一例を示すフローチャートである。 図１６は、図１３のステップＳ３０１の詳細なフローの他の例を示すフローチャートである。 図１７は、出荷予定日の推定動作の一例を説明するための図である。 図１８は、出荷予定日の推定動作の一例を説明するための図である。 図１９は、出荷予定日の推定動作の一例を説明するための図である。 図２０は、成育状態の判定動作のフローチャートである。 図２１は、豚の成育状態の判定結果の通知画面の一例を示す図である。

以下、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、いずれも包括的又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、などは、一例であり、本発明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、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。

なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。

（実施の形態）
［構成］
以下、実施の形態に係る生産管理システムについて図面を参照しながら説明する。図１は、実施の形態に係る生産管理システムの機能構成の一例を示すブロック図である。図２は、畜舎の一例を示す図である。本実施の形態では、家畜が豚８０であり、飼育エリアが畜舎内（具体的には、図２の豚舎７５）の豚房７０である例を説明する。図２に示されるように、豚房７０は、畜舎の中に構成される複数の区画された領域であり、数十頭単位で豚を飼育するための飼育エリアである。豚８０は、豚房７０ごとに異なる日令の豚８０が飼育されてもよく、グループごとに異なる日令の豚８０が飼育されてもよい。

本開示に係る生産管理システムは、複数頭の家畜の体重の代表値を推定し、推定された代表値に基づいて、複数頭の家畜の出荷時期を推定し、推定された出荷時期を出力する。家畜は、例えば、豚、牛、羊、馬などの有諦類であるが、鶏などの家禽であってもよい。代表値は、例えば、平均値又は中央値である。

本実施の形態では、図１に示されるように、生産管理システム１００は、例えば、撮影装置１０によって撮影される豚房７０内の画像に基づいて、豚房７０内に位置する複数頭の豚８０の体重の代表値を推定する。より具体的には、例えば、生産管理システム１００は、豚房７０内に位置する複数頭の豚８０のうち画像処理により識別された１頭以上の豚８０の体重を推定し、推定された１頭以上の豚８０の体重に基づいて、豚房７０内に位置する複数頭の豚８０の体重の代表値を推定する。豚８０の飼育者等は、生産管理システム１００を利用することで豚房７０内の豚８０の体重（例えば、平均体重）だけでなく、豚８０の出荷予定日を容易に把握することができる。

続いて、生産管理システム１００の構成について説明する。生産管理システム１００は、例えば、複数の撮影装置１０と、情報処理装置２０とを備える。図１に示されるように、生産管理システム１００は、さらに、サーバ装置３０と、携帯端末４０とを備えてもよい。

撮影装置１０は、例えば、豚房７０の天井に取り付けられ、豚房７０内の少なくとも一部を上方から撮影するカメラである。図１の例では、撮影装置１０は、複数の豚房７０のそれぞれに１つずつ設けられているが、１つの豚房７０に対して少なくとも１つ設けられていればよく、１つの豚房７０に２つ以上設けられてもよい。撮影装置１０は、例えば、レンズ、及び、イメージセンサなどによって実現される。撮影装置１０は、具体的には、監視などの用途に用いられる一般的なカメラであるが、魚眼カメラなどであってもよい。

情報処理装置２０は、例えば、撮影装置１０によって撮影された画像に映る複数頭の豚８０のうち画像処理によって識別された１頭以上の豚８０の推定体重から複数頭の豚８０の体重の代表値を推定し、推定された代表値に基づいて複数頭の豚８０の出荷時期を推定する。情報処理装置２０は、例えば、パーソナルコンピュータなどの据え置き型の情報端末である。情報処理装置２０は、操作受付部２１と、表示部２２と、第一通信部２３と、情報処理部２４と、第二通信部２５と、記憶部２６とを備える。

操作受付部２１は、飼育者等（言い換えれば、ユーザ）の操作を受け付ける。操作受付部２１は、例えば、キーボード又はマウスなどの入力デバイスによって実現されるが、タッチパネルなどによって実現されてもよい。

表示部２２は、例えば、体重の推定結果（推定情報）又は出荷予定日に関する通知情報を示す画像などを表示する。表示部２２は、液晶パネル又は有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）パネルなどの表示パネルによって実現される。

第一通信部２３は、情報処理装置２０が局所通信ネットワークを介して複数の撮影装置１０と通信を行うための通信回路（通信モジュール）である。第一通信部２３は、例えば、撮影装置１０によって撮影された画像（言い換えれば、画像データ又は画像情報）を取得し、取得した画像を情報処理部２４に出力する。第一通信部２３によって行われる通信は、有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。第一通信部２３によって行われる通信の通信規格についても特に限定されない。

情報処理部２４は、複数頭の豚８０の生産管理に関する各種情報処理を行う。情報処理部２４は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。情報処理部２４は、機能的な構成要素として、取得部２４ａと、推定部２４ｂと、通知部２４ｃと、判定部２４ｄと、出力部２４ｆとを備える。これらの構成要素の機能は、例えば、情報処理部２４を構成するマイクロコンピュータ又はプロセッサ等が記憶部２６に記憶されたコンピュータプログラムを実行することによって実現される。

取得部２４ａは、例えば、複数の豚房７０内に設置された撮影装置１０のそれぞれから、当該撮影装置１０によって撮影された複数の画像（より詳細には、画像データ又は画像情報）を取得する。画像データには、当該画像を撮影した撮影装置１０の識別情報と、当該画像が撮影された日時を示す時間情報とが含まれてもよい。取得部２４ａは、取得した画像を推定部２４ｂに出力する。

推定部２４ｂは、複数頭の豚８０の体重の代表値を推定し、推定された代表値に基づいて、複数頭の豚８０の出荷時期を推定する。例えば、推定部２４ｂが画像処理により豚８０を識別する場合、推定部２４ｂは、取得部２４ａによって取得された複数の画像から豚８０が映る画像を体重推定用の画像（以下、推定用画像ともいう）として抽出してもよい。推定部２４ｂは、推定用画像に映る複数頭の豚８０の輪郭形状のうち所定の輪郭形状との一致度が第１閾値以上である１つ以上の輪郭形状を特定し、特定された１つ以上の輪郭形状に対応する１頭以上の豚８０の体重を推定する。推定部２４ｂは、このように推定された１頭以上の豚８０の体重に基づいて各豚房７０における複数頭の豚８０の体重の代表値を推定する。

また、推定部２４ｂは、撮影装置１０によって撮影された日付が異なる複数の画像のそれぞれから１頭以上の豚８０の体重を推定し、推定された１頭以上の豚８０の体重と、豚房７０の識別情報とが対応付けられた推定情報に、日付を対応付けて記憶部２６に格納させてもよい。

さらに、推定部２４ｂは、記憶部２６に似付けと対応付けて格納された推定情報に含まれる１頭以上の豚８０の体重によって定まる、複数頭の豚８０の体重の代表値の時間推移に基づいて、豚房７０内の複数頭の豚８０の出荷予定日を推定してもよい。より具体的には、例えば、推定部２４ｂは、代表値が平均値又は中央値である場合、代表値の時間推移に基づいて、代表値が第２閾値に達する日付を推定し、推定された日付を出荷予定日として推定してもよい。また、例えば、推定部２４ｂは、代表値が平均値である場合、代表値の時間推移に基づいて、代表値＋ｎ×σ（ｎ：自然数、σ：標準偏差）の値が第２閾値に達する日付を推定し、推定された日付を出荷予定日として推定してもよい。

推定部２４ｂは、例えば、情報処理装置２０が豚８０の輪郭形状と豚８０の実測体重とが紐づけられえて格納されたデータベース（不図示）を備える場合、データベースに基づいて、１頭以上の豚８０の体重を推定し、推定された１頭以上の豚８０の体重に基づいて、複数頭の豚８０の体重の代表値を推定してもよい。

また、推定部２４ｂは、例えば、情報処理装置２０が学習済みの機械学習モデル（言い換えると、学習済みモデル）（不図示）を備える場合、学習済みモデルにより抽出された複数頭の豚８０の輪郭に基づいて、複数頭の豚８０の輪郭形状のうち所定の輪郭形状との一致度が第１閾値以上である１つ以上の輪郭形状を特定し、特定された１つ以上の輪郭形状に対応する１頭以上の豚８０の体重を推定し、推定された１頭以上の豚８０の体重に基づいて、複数頭の豚８０の体重の代表値を推定してもよい。なお、豚８０の体重推定方法及び代表値の推定方法の詳細については、後述する。

通知部２４ｃは、例えば、ユーザに通知情報を通知する。より詳細には、通知部２４ｃは、例えば、ユーザに通知する通知情報を生成し、生成された通知情報を表示部２２又は携帯端末４０へ出力することにより、ユーザに通知情報を通知する。例えば、通知情報は、複数頭の豚８０の出荷予定日と豚房７０の識別情報とが対応付けられた情報であってもよい。

判定部２４ｄは、例えば、複数の豚房７０に対応する複数の１頭以上の豚８０の体重を比較することにより、複数の豚房７０のそれぞれにおける豚８０の成育状態を判定する。

出力部２４ｆは、例えば、推定部２４ｂによる推定結果及び判定部２４ｄによる判定結果を、表示部２２又は第二通信部２５を介してサーバ装置３０もしくは携帯端末４０に出力する。より具体的には、例えば、出力部２４ｆは、推定部２４ｂによって推定された出荷時期（例えば、出荷予定日）を出力する。また、例えば、出力部２４ｆは、推定部２４ｂによって推定され、かつ、記憶部２６に日付と対応付けて格納された推定情報を出力してもよい。また、例えば、出力部２４ｆは、判定部２４ｄによって判定された豚８０の成育状態を示す成育情報を出力してもよい。

第二通信部２５は、情報処理装置２０がインターネットなどの広域通信ネットワーク５０を通じて他の装置と通信を行うための通信回路（通信モジュール）である。第二通信部２５は、例えば、情報処理部２４の推定部２４ｂによって記憶部２６に日付と対応付けて格納された推定情報、及び、通知部２４ｃによって出力された出荷予定日と豚房７０の識別情報とが対応付けられた通知情報などをサーバ装置３０又は携帯端末４０に送信する。飼育者等（いわゆる、ユーザ）が所有する携帯端末４０にこのような推定情報及び通知情報が送信されれば、飼育者等は、各豚房７０内の豚８０の推定体重、推定体重の代表値の時間推移及び出荷予定日に関する情報を確認することができる。なお、第二通信部２５から送信される通知情報などの情報は、サーバ装置３０経由で携帯端末４０に送信されてもよい。第二通信部２５によって行われる通信は、有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。第二通信部２５によって行われる通信の通信規格についても特に限定されない。

記憶部２６は、情報処理部２４が情報処理を行うために実行するプログラム、及び、情報処理に用いられる各種情報が記憶される記憶装置である。記憶部２６は、具体的には、半導体メモリによって実現される。

記憶部２６には、例えば、豚８０の輪郭形状と豚８０の実測体重とが紐づけられて格納されたデータベース（不図示）が格納されてもよい。また、記憶部２６には、学習済みモデル（不図示）が格納されてもよい。学習済みモデルは、画像における複数頭の豚８０を検出し、検出された複数頭の豚８０の輪郭を抽出する。学習済みモデルは、例えば、サーバ装置３０で学習されてもよく、情報処理装置２０で学習されてもよい。いずれの場合でも、記憶部２６は、学習済みモデルを格納し、格納された学習済みモデルを、新たに学習された学習済みモデルに更新してもよい。学習の方法については、特に限定されないが、例えば、教師あり学習であってもよい。

サーバ装置３０は、生産管理システム１００が情報処理装置２０をクライアントとしたクライアントサーバシステムとして実現される場合に利用されるサーバ（クラウドサーバ）である。

携帯端末４０は、飼育者等によって操作される、スマートフォン又はタブレット端末などの携帯型の情報端末である。携帯端末４０は、飼育者等が、豚８０の推定体重及び出荷予定日に関連する通知を受けるために使用される。

［動作］
続いて、実施の形態に係る生産管理システム１００の動作について図面を参照しながら説明する。以下では、飼育エリアを豚房７０、及び、家畜を豚８０と読み替えて説明する。また、図１の例のように、生産管理システム１００は、複数の豚房７０のそれぞれで飼育されている１頭以上の豚８０の体重を推定するが、以下では、説明の便宜上、１つの豚房７０で飼育されている１頭以上の豚８０の体重を推定する動作について説明する。

［動作例１：出荷時期の出力］
図３は、実施の形態に係る生産管理システム１００の動作例１を示すフローチャートである。動作例１では、生産管理システム１００が豚房７０内に位置する複数頭の豚８０の体重の代表値に基づいて、複数頭の豚８０の出荷時期を推定し、推定された出荷時期を出力する動作について説明する。

図３に示されるように、まず、情報処理装置２０の推定部２４ｂは、複数頭の豚８０の体重の代表値を推定する（Ｓ１０１）。ステップＳ１０１の処理の詳細については、後述する。

次いで、推定部２４ｂは、ステップＳ１０１で推定された複数頭の豚８０の体重の代表値に基づいて、複数頭の豚８０の出荷時期を推定する（Ｓ１０２）。出荷時期は、例えば、家畜が成熟体重（例えば、豚の場合は、１１０ｋｇ以上１２０ｋｇ以下の範囲）に達する時期（日付など）である。成熟体重の家畜は、取引価格が最大となり、出荷に適した体重と言える。出荷時期は、成熟体重の家畜（ここでは、豚８０）の割合がなるべく多い時期がよい。例えば、出荷時期は、複数頭の豚８０の体重の代表値（例えば、平均値又は中央値）が豚８０の取引価格が最大となる体重（いわゆる、成熟体重）に到達する日付であってもよいし、代表値（例えば、平均値）±ｎ×σ（ｎ：自然数、σ：標準偏差）が豚８０の取引価格が最大となる体重に到達する日付であってもよい。第２閾値は、例えば、成熟体重であってもよい。出荷時期は、日付のように日単位で予測された時期であってもよく、週の後半、又は、月の第何週目などの数日単位又は週単位で予測された時期であってもよい。

次いで、出力部２４ｆは、ステップＳ１０２で推定部２４ｂによって推定された出荷時期を出力する（Ｓ１０３）。出力部２４ｆにより出力された出荷時期（言い換えると、出荷時期を示す情報）は、例えば、表示部２２で表示されてもよいし、第二通信部２５を介して、サーバ装置３０又は携帯端末４０に出力されてもよい。

以下、ステップＳ１０１の処理について、より具体的に説明する。図４は、図３のステップＳ１０１の詳細なフローの一例を示すフローチャートである。ステップＳ１０１では、取得部２４ａは、撮影装置１０によって撮影された、豚房７０内に位置する複数頭の豚８０が映る画像を取得する（Ｓ１１１）。例えば、取得部２４ａは、第一通信部２３を介して豚房７０に設置された撮影装置１０から当該撮影装置１０によって撮影された画像（いわゆる、画像データ又は画像情報）を取得する。なお、撮影装置１０は、常時画像を撮影してもよいし、情報処理装置２０からの指令に基づいて画像の撮影を開始してもよいし、所定時間内に一定時間間隔で複数の画像を撮影してもよい。また、各画像には、どの豚房７０内の画像であるかを示す識別情報が付与されている。例えば、撮影装置１０のＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレスなどが豚房７０の識別情報として使用されてもよい。以下のステップＳ１１２及びステップＳ１１３では、説明の便宜上、１つの画像を処理対象として説明が行われるが、実際には、ステップＳ１１１で取得された複数の画像のそれぞれに対して行われる。

次いで、推定部２４ｂは、画像に映る複数頭の豚８０の輪郭形状のうち所定の輪郭形状と一致度が第１閾値以上である１つ以上の輪郭形状を特定する（Ｓ１１２）。例えば、生産管理システム１００が豚８０の輪郭形状と豚８０の実測体重とが紐づけられて格納されたデータベース（不図示）を備える場合、推定部２４ｂは、データベースに格納された実測データを参照して、画像内で抽出された複数の輪郭形状のうち、所定の輪郭形状と一致度が高い輪郭形状を特定してもよい。また、例えば、生産管理システム１００が学習済みモデル（不図示）を備える場合、学習済みモデルは、入力された画像に映る複数の豚８０を検出し、検出された複数の豚８０の輪郭を抽出して出力してもよい。推定部２４ｂは、学習済みモデルにより抽出された複数の豚８０の輪郭に基づいて、複数の豚８０の輪郭形状のうち所定の輪郭形状との一致度が閾値以上である１つ以上の輪郭形状を特定する。このとき、推定部２４ｂは、上記のデータベースを参照して、所定の輪郭形状と一致度が高い輪郭形状を特定してもよい。

以下、ステップＳ１１２の具体的な処理について、図５を参照しながら説明する。図５は、画像に映る複数頭の豚８０の抽出から１頭以上の豚８０の大きさの算出までの動作を説明するための図である。

ステップＳ１１２では、推定部２４ｂは、ステップＳ１１１で取得部２４ａによって取得された画像（例えば、図５の（ａ））内の複数の豚８０の個体を検出する。このとき、推定部２４ｂは、例えば、Ｍａｓｋ－ＲＣＮＮなどの深層学習による物体検知技術を利用して、取得部２４ａにより取得された画像に映る全ての豚８０の画像領域を抽出する。そして、推定部２４ｂは、豚８０の体の全体（頭からお尻まで）が含まれる画像領域をフィルタリング処理により抽出する。このとき、豚８０の体の一部のみしか映っていない画像領域は除外される。例えば、図５の（ａ）には、画像に７頭の豚８０が映っているが、このうちの４頭は、体の一部のみしか映っていない。この場合、図５の（ｂ）に示されるように、推定部２４ｂは、豚８０の体の全体が映っており、かつ、豚８０の１頭分に相当する画像領域を抽出し、豚８０の体の一部のみが映っている画像領域を抽出しない。画像に映る豚８０の検出方法及び検出された豚８０の輪郭の抽出方法の詳細については、後述する。

なお、図５には示されていないが、ステップＳ１１２では、２頭以上の豚８０が重なって１つの領域であるように認識されるような場合、このような領域も抽出されない。具体的には、画像領域の大きさに上限値を設けることで、２頭以上の豚が重なった１つの領域を対象領域から除外することができる。

次いで、図５の（ｃ）に示されるように、推定部２４ｂは、抽出された複数の画像領域のそれぞれに含まれる豚８０の輪郭を抽出する。輪郭の抽出方法の詳細については、後述する。推定部２４ｂは、抽出された複数頭の豚８０の輪郭のうち、例えば、実測データにおける豚８０の輪郭と比較し、マッチングレベル（言い換えると、一致度）の高い輪郭を選択する。例えば、図５の（ｄ）に示されるように、図５の（ｃ）で抽出された３頭の豚８０のうち、お腹の部分が他の豚８０と重なって隠れている豚８０の輪郭が除外され、残りの２頭の豚８０の輪郭が選択される。このように、推定部２４ｂは、画像に映る複数頭の豚８０の輪郭形状から所定の輪郭形状との一致度が第１閾値以上である１つ以上の輪郭形状を特定する。なお、実測データは、豚８０の輪郭形状と当該輪郭形状を有する豚８０の実測体重とが対応付けられたデータであり、データベース（不図示）に格納されている。データベースは、推定部２４ｂが備えてもよく、記憶部２６が備えてもよい。

再び図４を参照する。推定部２４ｂは、ステップＳ１１２で特定された１つ以上の輪郭形状に対応する１頭以上の豚８０の体重を推定する（Ｓ１１３）。例えば、推定部２４ｂは、ステップＳ１１２で特定された１つ以上の輪郭形状に対応する１頭以上の豚８０のそれぞれについて、輪郭形状の重心の座標、並びに、重心を通る長軸及び短軸の長さを含むパラメータ（例えば、Ｈｕモーメント）を算出し、算出されたパラメータを用いて１頭以上の豚８０の体重を推定する。より具体的には、推定部２４ｂは、ステップＳ１１２で特定された１つ以上の輪郭形状からパラメータを算出する。Ｈｕモーメントは、画像を演算することで得られる平行移動、スケール、及び、回転に対して不変な量であり、形状のみによる量であるため、形状の類似度の判定に用いられる。より具体的には、図５の（ｄ）に示されるように、推定部２４ｂは、１頭以上の豚８０の輪郭形状から重心の座標（言い換えると、画像における重心の位置）を算出し、重心を通り交差する長軸（主軸ともいう）の長さＬ及び短軸（副軸ともいう）の長さＤを算出する。ここで、長軸及び短軸の長さは、画像上のピクセル単位で表される長さであるが、画像上の特定の長さ（例えば、給餌器、または、スノコ床などの既知の寸法）を基準にして、相対的な大きさで表されてもよい。

また、推定部２４ｂは、上述のデータベースに基づいて、複数の豚房７０のそれぞれについて、豚房７０内に位置する複数の豚８０の体重を推定するための補正係数ｋを導出し、パラメータと、補正係数ｋとを用いて、１頭以上の豚８０の体重を推定する。補正係数ｋは、体積と、体重の実測値との関係を示す実測データなどに基づいて、経験的又は実験的に定められる。体重の推定方法の詳細については、後述する。

再び図４を参照する。推定部２４ｂは、ステップＳ１１３で推定された１頭以上の豚８０の体重に基づいて、豚房７０内に位置する複数頭の豚８０の体重の代表値を推定する（Ｓ１１４）。代表値は、例えば、平均値又は中央値である。例えば、推定部２４ｂは、１頭以上の豚８０の体重の平均値を、豚房７０内に位置する複数頭の豚８０の体重の平均値と推定してもよい。

このように、生産管理システム１００は、豚房７０内を撮影した画像に映る複数頭の豚８０の輪郭形状のうち所定の輪郭形状との一致度が閾値以上である１つ以上の輪郭形状を特定し、特定された１つ以上の輪郭形状に対応する１頭以上の豚８０の体重を推定することができる。生産管理システム１００は、豚房７０内に位置する複数頭の豚８０を所定の場所に集めて画像を撮影する必要がなく、耳刻又は識別タグなどによって豚８０の個体を識別することはしない。したがって、生産管理システム１００は、人の手を介することなく、比較的容易に、かつ、精度良く１頭以上の豚８０の体重を推定することができるため、効率よく豚８０の生産管理を行うことができる。そのため、生産管理システム１００は、豚８０を一斉に豚房７０に入れて飼育した後、一斉に出荷する、オールインオールアウトの飼育方式に相性がよいといえる。

なお、動作例１では、出荷時期の出力に加え、例えば、推定情報が出力されてもよい。例えば、ステップＳ１１３では、推定部２４ｂは、推定された１頭以上の豚８０の体重と、豚房７０の識別情報とが対応付けられた推定情報に、日付（より詳細には、画像が撮影された日付）を対応付けて記憶部２６に格納させてもよい。この場合、出力部２４ｆは、ステップＳ１１３で推定部２４ｂによって記憶部２６に日付と対応付けて格納された推定情報を出力してもよい。

また、例えば、ステップＳ１１４では、推定部２４ｂは、推定された複数頭の豚８０の代表値と、豚房７０の識別情報とを対応付けた情報を推定情報とし、当該情報に日付を対応付けて記憶部２６に格納させてもよい。この場合、出力部２４ｆは、ステップＳ１１４で推定部２４ｂによって記憶部２６に日付と対応付けて格納された推定情報を出力してもよい。なお、推定情報の出力の詳細については、動作例２で説明する。

なお、推定部２４ｂは、推定情報に、撮影装置１０によって撮影された日時（少なくとも日付）を対応付けて記憶部２６に格納してもよい。上述したように、豚房７０の識別情報はステップＳ１１１で取得される画像に付与されている撮影装置１０の識別情報であってもよい。推定情報が日付と対応付けて格納されるため、記憶部２６は、複数の豚房７０のそれぞれにおける推定体重の時間推移を管理していると言える。

［豚の検出方法、及び、検出された豚の輪郭の抽出方法］
続いて、画像に映る豚８０の検出方法、及び、検出された豚８０の輪郭の抽出方法について、図６及び図７を参照しながら説明する。図６は、画像に映る豚８０の個体検知、及び、検知された豚８０の輪郭抽出の例を示す図である。図７は、推定用画像の抽出の例を示す図である。

（１）豚の検出方法
まず、画像に映る豚８０の検出方法について図６を参照しながら説明する。推定部２４ｂは、例えば、上述のＭａｓｋ－ＲＣＮＮなどの深層学習による物体検知技術を利用して、取得部２４ａにより取得された複数の画像のそれぞれについて、画像に映る全ての豚８０を検出し、検出された全ての豚８０の中から豚８０の体の全体を含む画像領域を抽出する。例えば、推定部２４ｂは、図６の（ａ）に示される画像、及び、図６の（ｂ）に示される画像に映る全ての豚８０の画像領域を抽出し、豚８０の体の全体（頭からお尻まで）が含まれる画像領域をフィルタリング処理により抽出する。そして、推定部２４ｂは、抽出された画像領域に含まれる豚８０の検出レベル（より詳細には、検出された物体が豚である尤度）を算出する。

（２）検出された豚の輪郭の抽出方法
続いて、画像内で検出された豚８０の輪郭の抽出方法について図６及び図７を参照しながら説明する。

まず、推定部２４ｂは、画像領域に依存した豚８０の輪郭（以下、領域依存の輪郭ともいう）を抽出する。より具体的には、図６の（ｂ）及び図６の（ｃ）に示されるように、推定部２４ｂは、画像内で検出された豚８０（検出レベル：０．９６９）の領域依存の輪郭（図中の網掛け領域の外周）を抽出する。

続いて、推定部２４ｂは、領域依存の輪郭を豚本来の形状に沿った輪郭に補正する。例えば、図６の（ｃ）に示されるように、推定部２４ｂは、領域依存の輪郭を複数の矢印の方向にそれぞれ広げることにより、豚本来の形状に沿った輪郭（図中の太い実線）に補正する。また、例えば、図６の（ｄ）に示されるように、推定部２４ｂは、画像内で検出された豚８０（検出レベル：０．９１０）の領域依存の輪郭（図中の網掛け領域の外周）を抽出し、領域依存の輪郭を複数の矢印方向にそれぞれ広げることにより、豚本来の形状に沿った輪郭（図中の太い実線）に補正する。これを補正後の輪郭ともいう。

続いて、図７の（ａ）及び図７の（ｂ）に示されるように、推定部２４ｂは、画像領域に含まれる豚８０の輪郭として、補正後の輪郭を抽出した後、豚８０の検出レベルを再び算出する。そして、推定部２４ｂは、所定の条件でフィルタリングすることにより、実測データと輪郭形状を比較する豚８０の輪郭（より詳細には、実測データにおける豚８０の輪郭形状との一致度を測る豚８０の輪郭であり、マッチング対象輪郭ともいう）を抽出する。所定の条件は、例えば、（ｉ）再び算出された豚８０の検出レベルが所定の値（例えば、０．９７０）よりも大きく、かつ、（ｉｉ）補正後の豚８０の輪郭の形状が楕円形である、である。

［体重の推定方法］
続いて、豚８０の体重の推定方法について、図８を参照しながら説明する。図８は、豚８０の体重の推定の例を示す図である。

推定部２４ｂは、画像に映る複数頭の豚８０の輪郭形状から上記抽出方法によりマッチング対象輪郭を抽出し、抽出されたマッチング対象輪郭のうち所定の輪郭形状との一致度が第１閾値以上である１つ以上の輪郭形状に対応する１頭以上の豚８０の体重を推定する。体重の推定では、まず、各豚房７０における補正係数ｋを算出する。例えば、図８に示されるように、推定部２４ｂは、第１の豚から第Ｎの豚までのＮ頭の豚８０について豚８０の大きさと豚８０の実測体重とが対応付けられた実測データから補正係数ｋを算出し、算出した補正係数ｋと、パラメータとを用いて、１頭以上の豚８０の体重を推定する。補正係数ｋは、豚８０の体積（例えば、ピクセル数で表される）を体重に変換する係数である。パラメータは、重心を通る短軸Ｄ及び長軸Ｌの長さである。具体的には、推定部２４ｂは、画像領域の数ｎ（ｎは自然数）を豚８０の数とみなし、補正係数ｋを用いて、第１の豚から第Ｎの豚までのＮ頭の豚８０のそれぞれについて、豚８０の１頭あたりの推定体重Ｗを、計算式Ｗ＝ｋ×Ｄ^２×Ｌにしたがって算出する。上述したように、補正係数ｋは、体積と、体重の実測値との関係を示す実測データなどに基づいて、経験的又は実験的に定められる。推定部２４ｂは、１頭以上の豚８０の体重を推定し、推定された１頭以上の体重の代表値を豚房７０内の複数の豚８０のそれぞれの体重と推定してもよい。言い換えると、推定部２４ｂは、１頭以上の豚の体重の代表値を豚房７０内の複数頭の豚８０の体重の代表値と推定してもよい。

［動作例２：推定情報の出力］
図９は、実施の形態に係る生産管理システム１００の動作例２を示すフローチャートである。動作例２では、生産管理システム１００は、撮影装置１０によって撮影された日付が異なる複数の画像のそれぞれから１頭以上の豚８０の体重を推定し、推定された１頭以上の豚８０の体重と、豚房７０の識別情報とを対応付けた推定情報を出力する。これにより、生産管理システム１００は、豚房７０ごとの豚８０の推定体重の時間推移を飼育者等（ユーザ）に提示することができる。

図示していないが、取得部２４ａは、撮影装置１０によって撮影された日付が異なる複数の画像を取得し、推定部２４ｂに出力する。次いで、推定部２４ｂは、撮影の日付が異なる複数の画像のそれぞれから１頭以上の豚８０の体重を推定する（Ｓ２０１）。体重推定方法については上述したため、ここでの説明を省略する。なお、ステップＳ２０１の処理では、１頭以上の豚８０の体重を推定するが、例えば、ステップＳ１０１の処理と同様に、１頭以上の豚８０の推定体重に基づいて、複数頭の豚８０の体重の代表値を推定してもよい。

次いで、推定部２４ｂは、推定された１頭以上の豚８０の体重（いわゆる、推定体重）と、豚房７０の識別情報とが対応付けられた推定情報に、日付を対応付けて記憶部２６に格納する（Ｓ２０２）。図１０は、記憶部２６に日付を対応付けて格納された識別情報の一例を示す図である。図１０に示されるように、記憶部２６には、日付と対応付けられた識別情報が格納されている。識別情報は、豚房７０の識別情報と、豚房７０内に位置する１頭以上の豚８０の推定体重とが対応付けられている。図１０の例では、日付は、画像が撮影された日時である。なお、豚房７０の識別情報は、例えば、豚房７０内に設置された撮影装置１０の識別情報（例えば、ＭＡＣアドレス）に対応付けられて記憶部２６に格納されてもよく、この場合、推定部２４ｂは、画像に付与された撮影装置１０の識別情報から撮影装置１０が設置された豚房７０の識別情報を取得してもよい。なお、ステップＳ２０２の処理では、識別情報は、１頭以上の豚８０の体重と豚房７０の識別情報とが対応付けられているが、複数頭の豚８０の体重の代表値と豚房７０の識別情報とが対応付けられてもよい。

図示していないが、操作受付部２１が飼育者等（いわゆる、ユーザ）の所定の操作を受け付けると、出力部２４ｆは、受け付けられた操作に応じて、推定情報と日付とが対応付けられた情報を表示部２２に出力してもよい。例えば、出力部２４ｆは、豚房７０ごとの豚８０の推定体重の時間推移を示す情報を出力し、表示部２２に豚房７０ごとの豚８０の体重（いわゆる、推定体重）の推移を示す画像を表示させてもよい。具体的には、取得部２４ａは、操作受付部２１から日付と対応付けられた推定情報を表示部２２に表示させるユーザの指示を示す信号を取得すると、記憶部２６から日付と対応付けて格納された推定情報を読み出し、読み出された推定情報（より詳細には、日付と対応付けられた推定情報）を出力部２４ｆに出力させる（Ｓ２０３）。なお、推定情報は、豚房７０ごとの豚８０の推定体重を示す情報である例を説明したが、これに限られない。例えば、推定情報は、複数の豚房７０から構成されるグループ（図２参照）ごとの豚８０の推定体重を示す情報であってもよいし、豚舎７５ごとの豚８０の推定体重を示す情報であってもよい。

表示部２２は、ステップＳ２０３で出力部２４ｆから出力された推定情報（つまり、日付と対応付けられた推定情報）に基づいて、例えば、特定の豚房７０における１頭以上の豚８０の推定体重の時間推移を表によって示す画像を表示する。図１１は、特定の豚房７０における推定体重の時間推移を表で示す画像の一例を示す図である。なお、１日に複数回推定体重が算出される場合、その１日の推定体重は、例えば、複数回算出された推定体重の代表値（例えば、平均値又は中央値など）である。

また、表示部２２は、複数の豚房７０における豚８０の推定体重の時間推移をグラフによって示す画像を表示してもよい。図１２は、複数の豚房７０における豚８０の推定体重の時間推移をグラフで示す画像の一例を示す図である。

このように、生産管理システム１００は、豚８０の推定体重の時間推移を飼育者等（ユーザ）に提示することができる。飼育者等は、豚房７０ごとの豚８０の推定体重の時間推移を把握することで、各豚房７０内の豚８０の出荷のタイミングを予想したり、餌の量をコントロールしたりすることができる。したがって、生産管理システム１００は、飼育者等の豚８０の生産管理を支援することができる。

［動作例３：出荷予定日の通知］
図１３は、実施の形態に係る生産管理システム１００の動作例３を示すフローチャートである。動作例３では、生産管理システム１００が豚房７０内に位置する複数頭の豚８０の体重の代表値に基づいて、豚房７０内の複数頭の豚８０の出荷予定日を推定し、推定された出荷予定日と豚房７０の識別情報とが対応付けられた通知情報を飼育者等（ユーザ）に通知する動作について説明する。なお、出荷予定日は、出荷時期の一例であり、豚８０が出荷に適した体重になる予定の日付である。これにより、生産管理システム１００は、豚８０の出荷予定日を事前に飼育者等に通知することができる。

図示してないが、推定部２４ｂは、記憶部２６に日付と対応付けて格納された推定情報を参照し、１頭以上の豚８０の体重によって定まる、複数頭の豚８０の体重の代表値の時間推移（言い換えると、豚８０の肥育の日令ごとの体重推移）に基づいて、複数の豚房７０のそれぞれについて、豚８０の出荷予定日（言い換えれば、推定体重が所定範囲内に到達する日付）を推定する（Ｓ３０１）。例えば、推定部２４ｂは、参照した推定情報によって定まる、豚房７０ごとの複数頭の豚８０の推定体重の代表値の時間推移データを用いて、当該データの近似曲線又は近似直線を算出することにより、豚房７０ごとの豚８０の出荷予定日を推定してもよい。なお、所定範囲は、家畜が豚８０の場合、例えば、１１０ｋｇ以上１２０ｋｇ以下の範囲などであるが、特に限定されない。

次いで、通知部２４ｃは、ステップＳ３０１で推定された豚８０の出荷予定日と、豚房７０の識別情報とが対応付けられた通知情報を飼育者等（ユーザ）に通知する（Ｓ３０２）。具体的には、通知部２４ｃは、豚房７０ごとの豚８０の出荷予定日を飼育者等に通知するための通知情報を、第二通信部２５を介して携帯端末４０又はサーバ装置３０に送信する。上述したように、携帯端末４０は、サーバ装置３０から通知情報を取得してもよいし、情報処理装置２０から通知情報を取得してもよい。この結果、携帯端末４０には、図１４のような通知画面が表示される。図１４は、出荷予定日の通知画面の一例を示す図である。なお、豚の８０の出荷予定日は、プッシュ通知されてもよい。また、豚８０の出荷予定日は、飼育者等の操作に基づいて、情報処理装置２０の表示部２２に表示されてもよい。

以下、ステップＳ３０１の処理について、より具体的に説明する。図１５は、図１３のステップＳ３０１の詳細なフローの一例を示すフローチャートである。図１６は、図１３のステップＳ３０１の詳細なフローの他の例を示すフローチャートである。図１７、図１８及び図１９は、それぞれ、出荷予定日の推定結果の一例を示す図である。

まず、ステップＳ３０１の詳細なフローの一例について説明する。図１５に示されるように、ステップＳ３０１では、推定部２４ｂは、例えば、複数頭の豚８０の体重の代表値の時間推移に基づいて、代表値が第２閾値に達する日付を推定する（Ｓ３１１）。第２閾値は、豚８０の成熟体重であり、取引価格が最大となる体重である。第２閾値は、例えば、１１０ｋｇであってもよいし、１１０ｋｇ以上１２０ｋｇ以下の範囲であってもよい。例えば、図１７～図１９に示されるように、代表値は平均値であってもよい。図１７の例では、１つの豚房７０（例えば、図２のＡ－１の豚房）について、複数頭の豚８０の推定体重の平均値（平均体重といもいう）の時間推移に基づいて、平均体重が第２閾値（ここでは、体重１１０ｋｇ）に達する成育日数（日令）から日付を推定している。また、図１８の例では、日令が同じグループ（例えば、図２のグループ１）内の複数の豚房７０（例えば、図２のＡ－１～Ａ－１０の豚房７０）について、各豚房７０における複数頭の豚８０の推定体重の平均値（平均体重）の時間推移に基づいて、平均体重が第２閾値に達する成育日数（日令）から日付を推定している。図１８では、図の見やすさの観点から、グループ１内の一部の豚房７０における平均体重の時間推移のみ表示している。また、図１９の例では、日令が異なるグループ（図２のグループ１～３）のそれぞれについて、複数頭の豚８０の推定体重の平均値（平均体重）の時間推移に基づいて、平均体重が第２閾値に達する日付を推定している。

次いで、推定部２４ｂは、ステップＳ３１１で推定された日付を豚房７０に位置する複数頭の豚８０の出荷予定日として推定してもよい（Ｓ３１２）。例えば、図１８の例では、グループ１において、Ａ－３の豚房７０内の複数頭の豚８０出荷予定日が早く、次に、Ａ－１の豚房７０内の複数頭の豚８０の出荷予定日が早く、次に、Ａ－２の豚房７０内の複数頭の豚８０の出荷予定日が早いと推定される。また、例えば、図１９の例では、グループ１内の豚８０の出荷の次に、グループ２内の豚８０の出荷があり、最後に、グループ３内の豚８０の出荷があり、それらの出荷予定日がそれぞれ推定される。

続いて、ステップＳ３０１の詳細なフローの他の例について説明する。図１６に示されるように、ステップＳ３０１では、推定部２４ｂは、例えば、複数頭の豚８０の体重の平均値の時間推移に基づいて、平均値＋ｎ×σ（ｎ：自然数、σ：平均偏差）の値が第２閾値に達する日付を推定する（Ｓ３２１）。例えば、図１７の吹き出し欄に示されるように、推定部２４ｂは、豚房７０内の１頭以上の豚８０の推定体重に基づいて、複数頭の豚８０の推定体重の分布を推定する。そして、推定部２４ｂは、例えば、推定された推定体重の分布において平均値＋ｎ×σ（例えば、ｎ＝１又は２、σ：標準偏差）が第２閾値に到達する日付を推定してもよい。なお、推定部２４ｂは、推定体重の平均値－ｎ×σ（例えば、ｎ＝１又は２、σ：標準偏差）が第２閾値に到達する日付を推定してもよい。なお、推定部２４ｂは、例えば、推定体重の分布の上位３０％が第２閾値を超える日付を推定してもよいし、上位７０％が第２閾値を超える日付を推定してもよい。これらのパーセンテージは、飼育者等（ユーザ）により適宜設定されてもよい。

なお、推定部２４ｂは、豚房７０単位に限られず、グループ単位、又は、豚舎７５単位で、飼育されている複数頭の豚８０の推定体重の代表値に基づいて、出荷予定日を推定してもよい。

このように、生産管理システム１００は、複数の豚房７０のそれぞれにおける複数頭の豚８０の推定体重の代表値の時間推移に基づいて、豚８０の出荷予定日を豚房７０ごとに通知することができる。

［動作例４：豚の成育状態の判定］
図２０は、実施の形態に係る生産管理システム１００の動作例４を示すフローチャートである。動作例４では、生産管理システム１００は、複数の豚房７０における豚８０の成育状態を判定し、判定された成育状態を示す成育情報を出力する動作について説明する。

まず、判定部２４ｄは、記憶部２６に記憶された推定情報を参照し（不図示）、複数の豚房７０に対応する複数の１頭以上の豚８０の推定体重を相互に比較することにより（Ｓ４０１）、複数の豚房７０のそれぞれにおける豚８０の成育状態を判定する（Ｓ４０２）。例えば、判定部２４ｄは、各豚房７０における１頭以上の豚８０の推定体重の代わりに、各豚房７０における１頭以上の豚８０の推定体重の代表値を相互に比較してもよい。また、例えば、判定部２４ｄは、複数の豚房７０における豚８０の推定体重の代表値（例えば、複数の豚房７０全体の豚８０の平均体重）と、複数の豚房７０それぞれにおける１頭以上の豚８０の推定体重の代表値（例えば、各豚房における豚８０の平均体重）とを比較し、各豚房７０について、全体の豚８０の平均体重よりも所定値以上推定体重が少ない豚房７０を豚８０の成育状態が悪い豚房７０であると判定してもよい。

次に、出力部２４ｆは、成育状態を示す成育情報（言い換えると、ステップＳ４０２の判定結果）を出力する（Ｓ４０３）。具体的には、出力部２４ｆは、ステップＳ４０２で判定部２４ｄによって豚８０の成育状態が悪いと判定された豚房７０を飼育者等に通知するための通知情報（ここでは、成育情報）を、第二通信部２５を介してサーバ装置３０又は携帯端末４０に出力する。この結果、携帯端末４０には、図２１のような通知画面が表示される。図２１は、豚８０の成育状態の判定結果の通知画面の一例を示す図である。なお、成育状態の判定結果（いわゆる、成育情報）は、プッシュ通知されてもよい。また、成育状態の判定結果は、飼育者等の操作に基づいて、情報処理装置２０の表示部２２に表示されてもよい。

このように、生産管理システム１００は、豚８０の成育状態が悪いと判定された豚房７０を飼育者等に通知することができる。飼育者等は、当該豚房７０において豚８０の成育状態が悪い原因を追究し、当該豚房７０における豚８０の成育状態の改善を図ることができる。

なお、ステップＳ４０２では、豚８０の成育状態が悪い豚房７０に代えて、又は、豚８０の成育状態が悪い豚房７０に加えて、豚８０の成育状態が良い豚房７０が判定されてもよい。例えば、判定部２４ｄは、複数の豚房７０全体の豚８０の推定体重の平均値と、複数の豚房７０のそれぞれにおける１頭以上の豚８０の推定体重とを比較し、各豚房７０について、全体の豚８０の平均値よりも所定値以上推定体重が大きい豚房７０を豚８０の成育状態が良い豚房７０であると判定することができる。

豚８０の成育状態が良いと判定された豚房７０が飼育者等に通知されれば、飼育者等は、成育状態が良い原因を追究し、豚８０の成育状態が良い豚房７０にならって他の豚房７０における豚８０の成育状態の改善を図ることができる。

［変形例１］
生産管理システム１００は、クライアントサーバシステムとして実現されてもよい。この場合、上記実施の形態において情報処理装置２０によって行われると説明された処理の一部又は全部がサーバ装置３０によって行われてもよい。

［効果等］
以上説明したように、生産管理システム１００は、複数頭の豚８０の体重の代表値を推定し、推定された代表値に基づいて、複数頭の豚８０の出荷時期を推定する推定部２４ｂと、推定された出荷時期を出力する出力部２４ｆと、を備える。豚８０は、家畜の一例である。

このような生産管理システム１００は、画像に映る複数頭の豚８０の輪郭形状のうち所定の輪郭形状との一致度の高い１つ以上の輪郭形状を特定し、特定した１つ以上の輪郭形状に対応する１頭以上の豚８０の体重を推定することができる。したがって、生産管理システム１００は、人の手を介することなく、手軽にかつ精度良く１頭以上の家畜の体重を推定することにより、効率よく家畜の生産管理を行うことができる。

また、例えば、生産管理システム１００は、さらに、撮影装置１０によって撮影された、豚房７０内に位置する複数頭の豚８０が映る画像を取得する取得部２４ａを備え、推定部２４ｂは、画像に映る複数頭の豚８０の輪郭形状のうち所定の輪郭形状と一致度が第１閾値以上である１つ以上の輪郭形状を特定し、特定された１つ以上の輪郭形状に対応する１頭以上の豚８０の体重を推定し、推定された１頭以上の豚８０の体重に基づいて、複数頭の豚８０の体重の代表値を推定する。豚房７０は、飼育エリアの一例である。

このような生産管理システム１００は、１頭以上の豚８０の体重に基づいて豚房７０内に位置する複数頭の豚８０の体重の代表値を推定することができる。

また、例えば、推定部２４ｂは、特定された１つ以上の輪郭形状に対応する１頭以上の豚８０のそれぞれについて、当該豚８０の輪郭形状の重心の座標、並びに、重心を通る長軸及び短軸の長さを含むパラメータを算出し、算出されたパラメータを用いて１頭以上の豚８０の体重を推定し、推定された１頭以上の豚８０の体重に基づいて、複数頭の豚８０の体重の代表値を推定する。

このような生産管理システム１００は、算出されたパラメータに基づいて１頭以上の豚８０の体重を推定することができる。

また、例えば、生産管理システム１００は、さらに、豚８０の輪郭形状と豚８０の実測体重とが紐づけられて格納されたデータベース（不図示）を備え、推定部２４ｂは、データベースに基づいて、１頭以上の豚８０の体重を推定し、推定された１頭以上の豚８０の体重に基づいて、複数頭の豚８０の体重の代表値を推定する。

このような生産管理システム１００は、データベースに格納された豚８０の輪郭形状と豚８０の実測体重とが紐付けられた実測データと、画像に映る複数頭の豚８０の輪郭形状とをそれぞれ比較して、実測データと一致度の高い１つ以上の輪郭形状に対応する１頭以上の豚８０の体重を推定することができる。

また、例えば、推定部２４ｂは、データベース（不図示）に基づいて、複数の豚房７０のそれぞれについて、豚房７０内に位置する複数頭の豚８０の体重を推定するための補正係数ｋを導出し、パラメータと、補正係数ｋとを用いて、１頭以上の豚８０の体重を推定し、推定された１頭以上の豚８０の体重に基づいて、複数頭の豚８０の体重の代表値を推定する。

このような生産管理システム１００は、補正係数ｋ及びパラメータ（例えば、画像（推定用画像）における豚８０の輪郭の重心を通る長軸及び短軸の長さ）を用いて、１頭以上の豚８０の体重を推定することができる。

また、例えば、生産管理システム１００は、さらに、学習済みモデル（不図示）を備え、学習済みモデルは、画像における複数頭の豚８０を検出し、検出された複数頭の豚８０の輪郭を抽出し、推定部２４ｂは、学習済みモデルにより抽出された複数頭の豚８０の輪郭に基づいて、複数頭の豚８０の輪郭形状のうち所定の輪郭形状との一致度が第１閾値以上である１つ以上の輪郭形状を特定する。

このような生産管理システム１００は、学習済みモデルを用いることにより、画像に映る複数の豚８０から効率的に所定の輪郭形状と一致度が高い１つ以上の輪郭形状の豚８０を抽出することができるため、１頭以上の豚８０の体重を推定することができる。

また、例えば、推定部２４ｂは、撮影装置１０によって撮影された日付が異なる複数の画像のそれぞれから１頭以上の豚８０の体重を推定し、推定された１頭以上の豚８０の体重と、豚房７０の識別情報とが対応付けられた推定情報に、日付を対応付けて記憶部２６に格納させ、出力部２４ｆは、日付と対応付けて格納された推定情報を出力する。

このような生産管理システム１００は、１頭以上の豚８０の推定体重の推移を豚房７０ごとに管理することができる。

また、例えば、生産管理システム１００は、さらに、ユーザに通知情報を通知する通知部２４ｃを備え、推定部２４ｂは、記憶部２６に日付と対応付けて格納された推定情報に含まれる１頭以上の豚８０の体重によって定まる、複数頭の豚８０の体重の代表値の時間推移に基づいて、豚房７０内の複数の豚８０の出荷予定日を推定し、通知部２４ｃは、推定された複数の豚８０の出荷予定日と豚房７０の識別情報とが対応付けられた通知情報をユーザに通知する。

このような生産管理システム１００は、複数の豚８０の出荷予定日を豚房７０ごとに通知することができる。

また、例えば、代表値は、平均値又は中央値であり、推定部２４ｂは、代表値の時間推移に基づいて、代表値が第２閾値に達する日付を推定し、推定された日付を出荷予定日として推定する。例えば、第２閾値は、豚８０の出荷に適した体重（いわゆる、成熟体重）であってもよい。

このような生産管理システム１００は、豚房７０内に位置する複数頭の豚８０の半数が第２閾値に達する日付を豚房７０内の豚８０の出荷予定日とすることにより、出荷に適した体重の範囲内に少なくとも複数頭の豚８０の８割が該当するため、豚８０の出荷を適切に管理することができる。

また、例えば、代表値は、平均値であり、推定部２４ｂは、代表値の時間推移に基づいて、代表値＋ｎ×σ（ｎ：自然数、σ：標準偏差）の値が第２閾値に達する日付を推定し、推定された日付を出荷予定日として推定する。

このような生産管理システム１００は、出荷に適した体重を超えて成育しすぎる豚８０の数を低減することができるため、豚８０の出荷を適切に管理することができる。

また、例えば、生産管理システム１００は、さらに、複数の豚房７０に対応する複数の１頭以上の豚８０の体重を比較することにより、複数の豚房７０のそれぞれにおける豚８０の成育状態を判定する判定部２４ｄを備え、出力部２４ｆは、判定部２４ｄにより判定された成育状態を示す成育情報を出力する。

このような生産管理システム１００は、複数の豚房７０に対応する複数の、１頭以上の豚８０の推定体重の相対的な関係に基づいて豚８０の成育状態を判定することができる。

また、生産管理システム１００などのコンピュータによって実行される生産管理方法は、複数頭の豚８０の体重の代表値を推定し、推定された代表値に基づいて、複数頭の豚８０の出荷時期を推定する推定ステップ（ステップＳ１０１）と、推定された出荷時期を出力する出力ステップ（ステップＳ１０２）と、を含む。

このような生産管理方法は、画像に映る複数頭の豚８０の輪郭形状のうち所定の輪郭形状との一致度の高い１つ以上の輪郭形状を特定し、特定した１つ以上の輪郭形状に対応する１頭以上の豚８０の体重を推定することができる。したがって、生産管理方法は、人の手を介することなく、手軽にかつ精度良く１頭以上の家畜の体重を推定することにより、効率よく家畜の生産管理を行うことができる。

（その他の実施の形態）
以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。

例えば、上記実施の形態では、生産管理システムは、飼育エリア内に位置する複数頭の家畜の体重の代表値が第２閾値に達する日付を出荷予定日と推定したが、代表値は平均値又は中央値に限られない。例えば、代表値は、飼育者等（ユーザ）により予め設定された所定の値であってもよい。

また、例えば、上記実施の形態では、生産管理システムは、出荷予定日と飼育エリアの識別情報とが対応付けられた通知情報、日付と対応付けて記憶部に格納された推定情報、及び、飼育エリアにおける家畜の成育状態を示す成育情報を出力するが、例えば、飼育者等により予め設定された所定の値が第２閾値に達した場合に、その旨を通知する通知情報を出力してもよい。

また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。

また、上記実施の形態において、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又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスク又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。

また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、制御部などの構成要素は、回路（又は集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

また、本発明の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム又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い。また、システム、装置、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。

例えば、本発明は、生産管理システムなどのコンピュータによって実行される生産管理方法として実現されてもよいし、生産管理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよいし、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。

また、上記実施の形態では、生産管理システムは、複数の装置によって実現されたが、単一の装置として実現されてもよい。生産管理システムが複数の装置によって実現される場合、上記実施の形態で説明された生産管理システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。

その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、又は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

２４ａ 取得部
２４ｂ 推定部
２４ｃ 通知部
２４ｄ 判定部
２４ｆ 出力部
７０ 豚房
８０ 豚
１００ 生産管理システム

Claims (13)

1. 複数頭の家畜の体重の代表値を推定し、推定された前記代表値に基づいて、前記複数頭の家畜の出荷時期を推定する推定部と、
   推定された前記出荷時期を出力する出力部と、
   を備える、
   生産管理システム。
2. さらに、
   撮影装置によって撮影された、飼育エリア内に位置する前記複数頭の家畜が映る画像を取得する取得部を備え、
   前記推定部は、
   前記画像に映る前記複数頭の家畜の輪郭形状のうち所定の輪郭形状と一致度が第１閾値以上である１以上の輪郭形状を特定し、
   特定された前記１以上の輪郭形状に対応する１頭以上の家畜の体重を推定し、
   推定された前記１頭以上の家畜の体重に基づいて、前記複数頭の家畜の体重の前記代表値を推定する、
   請求項１に記載の生産管理システム。
3. 前記推定部は、
   特定された前記１以上の輪郭形状に対応する前記１頭以上の家畜のそれぞれについて、当該家畜の輪郭形状の重心の座標、並びに、前記重心を通る長軸及び短軸の長さを含むパラメータを算出し、
   算出された前記パラメータを用いて前記１頭以上の家畜の体重を推定し、
   推定された前記１頭以上の家畜の体重に基づいて、前記複数頭の家畜の体重の前記代表値を推定する、
   請求項２に記載の生産管理システム。
4. さらに、家畜の輪郭形状と前記家畜の実測体重とが紐づけられて格納されたデータベースを備え、
   前記推定部は、前記データベースに基づいて、前記１頭以上の家畜の体重を推定し、
   推定された前記１頭以上の家畜の体重に基づいて、前記複数頭の家畜の体重の前記代表値を推定する、
   請求項３に記載の生産管理システム。
5. 前記推定部は、
   前記データベースに基づいて、複数の前記飼育エリアのそれぞれについて、前記飼育エリア内に位置する前記複数頭の家畜の体重を推定するための補正係数を導出し、
   前記パラメータと、前記補正係数とを用いて、前記１頭以上の家畜の体重を推定し、
   推定された前記１頭以上の家畜の体重に基づいて、前記複数頭の家畜の体重の前記代表値を推定する、
   請求項４に記載の生産管理システム。
6. さらに、学習済みモデルを備え、
   前記学習済みモデルは、
   前記画像における前記複数頭の家畜を検出し、
   検出された前記複数頭の家畜の輪郭を抽出し、
   前記推定部は、
   前記学習済みモデルにより抽出された前記複数頭の家畜の輪郭に基づいて、前記複数頭の家畜の輪郭形状のうち前記所定の輪郭形状との一致度が前記第１閾値以上である前記１以上の輪郭形状を特定する、
   請求項２～５のいずれか１項に記載の生産管理システム。
7. 前記推定部は、
   前記撮影装置によって撮影された日付が異なる複数の前記画像のそれぞれから前記１頭以上の家畜の体重を推定し、
   推定された前記１頭以上の家畜の体重と、前記飼育エリアの識別情報とが対応付けられた推定情報に、日付を対応付けて記憶部に格納させ、
   前記出力部は、日付と対応付けて格納された前記推定情報を出力する、
   請求項２～６のいずれか１項に記載の生産管理システム。
8. さらに、ユーザに通知情報を通知する通知部を備え、
   前記推定部は、前記記憶部に前記日付と対応付けて格納された前記推定情報に含まれる前記１頭以上の家畜の体重によって定まる、前記複数頭の家畜の体重の前記代表値の時間推移に基づいて、前記飼育エリア内の前記複数頭の家畜の出荷予定日を推定し、
   前記通知部は、推定された前記複数頭の家畜の出荷予定日と前記飼育エリアの識別情報とが対応付けられた通知情報を前記ユーザに通知する、
   請求項７に記載の生産管理システム。
9. 前記代表値は、平均値又は中央値であり、
   前記推定部は、前記代表値の時間推移に基づいて、前記代表値が第２閾値に達する日付を推定し、
   推定された前記日付を前記出荷予定日として推定する、
   請求項８に記載の生産管理システム。
10. 前記代表値は、平均値であり、
    前記推定部は、前記代表値の時間推移に基づいて、前記代表値＋ｎ×σ（ｎ：自然数、σ：標準偏差）の値が第２閾値に達する日付を推定し、
    推定された前記日付を前記出荷予定日として推定する、
    請求項８に記載の生産管理システム。
11. さらに、複数の前記飼育エリアに対応する複数の前記１頭以上の家畜の体重を比較することにより、複数の前記飼育エリアのそれぞれにおける家畜の成育状態を判定する判定部を備え、
    前記出力部は、前記判定部により判定された前記成育状態を示す成育情報を出力する、
    請求項２～１０のいずれか１項に記載の生産管理システム。
12. 複数頭の家畜の体重の代表値を推定し、推定された前記代表値に基づいて、前記複数頭の家畜の出荷時期を推定する推定ステップと、
    推定された前記出荷時期を出力する出力ステップと、
    を含む、
    生産管理方法。
13. 請求項１２に記載の生産管理方法をコンピュータに実行させるための、
    プログラム。

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