JP2023060548A - Crustacean molting sign identification program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、甲殻類脱皮兆候判別プログラムに関する。 The present invention relates to a crustacean molting sign discrimination program.
近年における水産業において養殖のウェートが高くなっている。特にエビやカニといった甲殻類等は、従来と比較して洋上や河川において大量に獲ることができなくなっており、養殖の比率が益々高くなっている。 In recent years, the weight of aquaculture has increased in the fisheries industry. In particular, crustaceans such as shrimp and crabs cannot be harvested in large quantities from the sea or rivers compared to the past, and the ratio of aquaculture is increasing more and more.
養殖を行う場合には、養殖場を作り、その生け簀の中に甲殻類を稚魚から育て上げ、大きく成長して肉が沢山ついた後にこれを水揚げする。ところで、このような甲殻類は脱皮してからの経過時間に応じて味が変わってくる。このため、この脱皮してからの経過時間に基づいて、水揚げのタイミングを決定する場合が多い。 In the case of aquaculture, a farm is built, crustaceans are raised from juvenile fish in the fish tank, and after they grow large and have a lot of meat, they are landed. By the way, the taste of such crustaceans changes according to the elapsed time after molting. Therefore, the timing of landing is often determined based on the elapsed time after molting.
しかしながら、脱皮直後の甲殻類を水揚げしたい場合、脱皮をする徴候が現れてから即座に水揚げの準備をしないと間に合わない場合が多々ある。このため、甲殻類の脱皮の兆候を高精度に判別する必要があるが、従来においてそのような技術は未だ案出されていないのが現状であった。 However, when it is desired to land crustaceans immediately after molting, there are many cases in which preparations for landing must be made immediately after signs of molting appear. Therefore, it is necessary to discriminate signs of molting of crustaceans with high accuracy, but the current situation is that such a technique has not yet been devised.
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、養殖場にて甲殻類を養殖するにあたり、甲殻類の脱皮のタイミングを高精度かつ自動的に判別することが可能な甲殻類脱皮兆候判別プログラムを提供することにある。 Therefore, the present invention has been devised in view of the above-mentioned problems, and the purpose thereof is to accurately and automatically determine the timing of molting of crustaceans in culturing crustaceans in aquaculture farms. To provide a crustacean molting sign discriminating program capable of discriminating both.
本発明に係る甲殻類脱皮兆候判別プログラムは、甲殻類の脱皮の兆候を判別する甲殻類脱皮兆候判別プログラムにおいて、甲殻類を撮像した画像情報を取得する情報取得ステップと、過去において取得した甲殻類の参照用画像情報と、当該甲殻類の脱皮の可能性との3段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した画像情報に応じた参照用画像情報に基づき、脱皮の可能性を判別する判別ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。 A crustacean molting sign discrimination program according to the present invention is a crustacean molting sign discrimination program for discriminating signs of molting of crustaceans, in which an information acquiring step of acquiring image information obtained by imaging the crustacean, and the possibility of molting of the crustacean based on the reference image information corresponding to the image information obtained in the information obtaining step, using three or more levels of association between the reference image information and the possibility of molting of the crustacean. It is characterized by causing a computer to execute a discrimination step of discriminating .
特段のスキルや経験が無くても、人手に頼ることなく、養殖場にて甲殻類を養殖するにあたり、甲殻類の脱皮のタイミングを高精度かつ自動的に判別することができる。 Even if there is no special skill or experience, it is possible to automatically determine the timing of molting of crustaceans with high accuracy when cultivating crustaceans at a farm without relying on human labor.
以下、本発明を適用した甲殻類脱皮兆候判別プログラムについて、図面を参照しながら詳細に説明をする。 A program for discriminating signs of molting of crustaceans to which the present invention is applied will be described in detail below with reference to the drawings.
第1実施形態
図1は、本発明を適用した甲殻類脱皮兆候判別プログラムが実装される甲殻類脱皮兆候判別システム1の全体構成を示すブロック図である。甲殻類脱皮兆候判別システム1は、情報取得部9と、情報取得部9に接続された判別装置2と、判別装置2に接続されたデータベース3とを備えている。
First Embodiment FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of a crustacean molting symptom determination system 1 in which a crustacean molting symptom determination program to which the present invention is applied is installed. A crustacean molting symptom discrimination system 1 includes an information acquisition unit 9 , a
情報取得部9は、本システムを活用する者が各種コマンドや情報を入力するためのデバイスであり、具体的にはキーボードやボタン、タッチパネル、マウス、スイッチ等により構成される。情報取得部9は、テキスト情報を入力するためのデバイスに限定されるものではなく、マイクロフォン等のような音声を検知してこれをテキスト情報に変換可能なデバイスで構成されていてもよい。また情報取得部9は、カメラ等の画像を撮影可能な撮像装置として構成されていてもよい。情報取得部9は、紙媒体の書類から文字列を認識できる機能を備えたスキャナで構成されていてもよい。また情報取得部9は、後述する判別装置2と一体化されていてもよい。情報取得部9は、検知した情報を判別装置2へと出力する。また情報取得部9は地図情報をスキャニングすることで位置情報を特定する手段により構成されていてもよい。また情報取得部9は、温度センサ、湿度センサ、風向センサ、を測るための照度センサで構成されていてもよい。また情報取得部9は、天候についてのデータを気象庁や民間の天気予報会社から取得する通信インターフェースで構成されていてもよい。また情報取得部9は身体に装着して身体のデータを検出するための身体センサで構成されていてもよく、この身体センサは、例えば体温、心拍数、血圧、歩数、歩く速度、加速度を検出するためのセンサで構成されていてもよい。また身体センサは人間のみならず動物の生体データを取得するものであってもよい。また情報取得部9は図面等の情報をスキャニングしたり、或いはデータベースから読み出すことで取得するデバイスとして構成されていてもよい。情報取得部9は、これら以外に臭気や香りを検知する臭気センサにより構成されていてもよい。
The information acquisition unit 9 is a device for a person using this system to input various commands and information. The information acquisition unit 9 is not limited to a device for inputting text information, and may be configured by a device such as a microphone that can detect voice and convert it into text information. Further, the information acquisition unit 9 may be configured as an imaging device capable of capturing an image, such as a camera. The information acquisition unit 9 may be configured by a scanner having a function of recognizing a character string from a paper document. Further, the information acquisition unit 9 may be integrated with the
また、情報取得部9は、養殖場の水温を計測するための水温計、日射量を計測するための各種センサ、溶存酸素濃度を測定するための各種センサ、水質を計測するための各種センサ等も含まれる。 In addition, the information acquisition unit 9 includes a water thermometer for measuring the water temperature of the farm, various sensors for measuring the amount of solar radiation, various sensors for measuring dissolved oxygen concentration, various sensors for measuring water quality, and the like. is also included.
データベース3は、甲殻類脱皮兆候判別を行う上で必要な様々な情報が蓄積される。
The
判別装置2は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)等を始めとした電子機器で構成されているが、PC以外に、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等、他のあらゆる電子機器で具現化されるものであってもよい。ユーザは、この判別装置2による探索解を得ることができる。
The
図2は、判別装置2の具体的な構成例を示している。この判別装置2は、判別装置2全体を制御するための制御部24と、操作ボタンやキーボード等を介して各種制御用の指令を入力するための操作部25と、有線通信又は無線通信を行うための通信部26と、各種判断を行う判別部27と、ハードディスク等に代表され、実行すべき検索を行うためのプログラムを格納するための記憶部28とが内部バス21にそれぞれ接続されている。さらに、この内部バス21には、実際に情報を表示するモニタとしての表示部23が接続されている。
FIG. 2 shows a specific configuration example of the
制御部24は、内部バス21を介して制御信号を送信することにより、判別装置2内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央制御ユニットである。また、この制御部24は、操作部25を介した操作に応じて各種制御用の指令を内部バス21を介して伝達する。
The
操作部25は、キーボードやタッチパネルにより具現化され、プログラムを実行するための実行命令がユーザから入力される。この操作部25は、上記実行命令がユーザから入力された場合には、これを制御部24に通知する。この通知を受けた制御部24は、判別部27を始め、各構成要素と協調させて所望の処理動作を実行していくこととなる。この操作部25は、前述した情報取得部9として具現化されるものであってもよい。
The
判別部27は、探索解を判別する。この判別部27は、判別動作を実行するに当たり、必要な情報として記憶部28に記憶されている各種情報や、データベース3に記憶されている各種情報を読み出す。この判別部27は、人工知能により制御されるものであってもよい。この人工知能はいかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
The
表示部23は、制御部24による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この表示部23は、例えば、液晶ディスプレイ(LCD)等によって実現される。
The
記憶部28は、ハードディスクで構成される場合において、制御部24による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部28には、本発明を実行するためのプログラムが格納されている。このプログラムは制御部24により読み出されて実行されることになる。
When the
上述した構成からなる甲殻類脱皮兆候判別システム1における動作について説明をする。 The operation of the crustacean molting sign discrimination system 1 configured as described above will be described.
甲殻類脱皮兆候判別システム1では、例えば図3に示すように、参照用画像情報と、脱皮の可能性との3段階以上の連関度が予め設定されていることが前提となる。参照用画像情報とは、エビやカニ等を始めとする甲殻類についてカメラにより撮像した画像データである。この参照用画像情報は静止画像を想定しているが、これに限定されるものではなく、動画像であってもよい。参照用画像情報は、画像解析された後のデータで構成されていてもよい。参照用画像情報は、RGBによる画像のみならず、スペクトル帯域毎に色分けされたスペクトル画像で構成してもよい。また画像情報から特徴となりえる甲殻類のハサミの部分や足の部分、ヒゲの部分、口ばしも部分、目、腹部、その他全てのひれ、色等の情報を抽出し、これを類型化してもよい。その類型化を図る上では画像情報から特徴量を抽出し、機械学習、ディープラーニング技術を利用して判別してもよい。参照用画像情報は、その撮影対象の甲殻類が育っていく過程毎に時系列的に順次撮像するようにしてもよい。これにより甲殻類の成長過程、ふ化してからの期間に対する参照用画像情報を紐付けてデータ化することが可能となる。 In the crustacean molting sign discrimination system 1, it is assumed that, for example, as shown in FIG. 3, three or more degrees of association between the reference image information and the possibility of molting are set in advance. Reference image information is image data of crustaceans such as shrimp and crab captured by a camera. This reference image information is assumed to be a still image, but is not limited to this, and may be a moving image. The reference image information may be composed of data after image analysis. The reference image information may be composed not only of an RGB image, but also of a spectral image that is color-coded for each spectral band. In addition, information such as the pincers, legs, whiskers, beak, eyes, abdomen, and all other fins and colors of crustaceans that can be characteristic of crustaceans is extracted from the image information, and this is categorized. good too. In order to categorize them, a feature amount may be extracted from image information, and machine learning or deep learning technology may be used for discrimination. The reference image information may be sequentially captured in chronological order for each growth process of the crustacean to be photographed. This makes it possible to link reference image information to the growth process of crustaceans and the period after hatching and convert them into data.
この参照用画像情報においてデータ化するのは、例えば甲殻類の甲殻の色やヒビ、亀裂等を中心とするものであってもよい。かかる場合において参照用画像情報は、甲殻が透明感があるか、白っぽくなっているか等をそれぞれデータ化してもよい。 The data of the reference image information may be, for example, the color, cracks, or the like of the crustacean crustacean. In such a case, the reference image information may be data indicating whether the crustacean is transparent or whitish.
脱皮の可能性は、甲殻類が脱皮する可能性に関する情報である。脱皮の可能性は文字通り百分率で示されるものであってもよいが、これに限定されるものではなく、脱皮の可能性が高い、普通、低い等の3レベルで示されるものであってもよいし、今すぐ脱皮するか、脱皮しないかの2段階で示されるものであってもよい。脱皮の可能性をどのようにスコアリングするかについては、甲殻類を観察した専門家や飼育員が今までの経験で脱皮の可能性を判定してもらい、またそのときの甲殻類を撮像した参照用画像情報とともにデータセットとして学習させるようにしてもよい。 Molting potential is information about the crustacean's ability to molt. The possibility of molting may be indicated literally as a percentage, but is not limited to this, and may be indicated by three levels such as high, normal, and low molting possibilities. However, it may be shown in two stages, whether to molt immediately or not to molt. Regarding how to score the possibility of molting, we asked experts who observed the crustaceans and zookeepers to judge the possibility of molting based on their past experiences, and also photographed the crustaceans at that time. You may make it learn as a data set with image information for reference.
図3の例では、入力データとして例えば参照用画像情報P01~P03であるものとする。このような入力データとしての参照用画像情報P01~P03は、出力としての脱皮の可能性に連結している。この出力においては、出力解としての、脱皮の可能性A~Dが表示されている。この脱皮の可能性は例えば、脱皮の可能性Aが90%、脱皮の可能性Bが50%、脱皮の可能性Cが25%等で構成されている。 In the example of FIG. 3, it is assumed that the input data are reference image information P01 to P03, for example. Such reference image information P01 to P03 as input data are linked to the possibility of shedding as output. In this output, molting possibilities A to D are displayed as output solutions. For example, the molting possibility A is 90%, the molting possibility B is 50%, and the molting possibility C is 25%.
参照用画像情報は、この出力解としての脱皮の可能性A~Dに対して3段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用画像情報がこの連関度を介して左側に配列し、各脱皮の可能性が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用画像情報に対して、何れの脱皮の可能性と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用画像情報が、いかなる脱皮の可能性に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用画像情報から最も確からしい脱皮の可能性を選択する上での的確性を示すものである。図3の例では、連関度としてw13~w19が示されている。このw13~w19は以下の表1に示すように10段階で示されており、10点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力としての脱皮の可能性と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に1点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力としての値段と互いに関連度合いが低いことを示している。 The reference image information is associated with each other through three or more levels of association with the molting possibilities A to D as output solutions. The image information for reference is arranged on the left side through the degree of association, and the possibility of each molting is arranged on the right side through the degree of association. The degree of relevance indicates the degree of possibility of molting and the degree of relevance to the reference image information arranged on the left side. In other words, the degree of association is an index indicating whether each piece of reference image information is highly likely to be associated with the possibility of molting, and the most probable molting possibility is selected from the reference image information. It indicates the accuracy in doing so. In the example of FIG. 3, w13 to w19 are shown as association degrees. These w13 to w19 are shown in 10 stages as shown in Table 1 below, and the closer to 10 points, the higher the possibility of molting as an output and the higher the degree of correlation between each combination as an intermediate node. Conversely, the closer to one point, the lower the degree of correlation between each combination as an intermediate node and the price as an output.
判別装置2は、このような図3に示す3段階以上の連関度w13~w19を予め取得しておく。つまり判別装置2は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用画像情報と、その場合の脱皮の可能性の何れが採用、評価されたか、過去のデータセットを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図3に示す連関度を作り上げておく。
The
例えば、過去において養殖場について計測した参照用画像情報に対する脱皮の可能性としては脱皮の可能性Aが最も漁獲量が多かったものとする。このようなデータセットを集めて分析することにより、参照用画像情報との連関度が強くなる。 For example, among the possibilities of molting for reference image information measured about a farm in the past, molting possibility A has the largest catch. By collecting and analyzing such data sets, the degree of association with the reference image information is strengthened.
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用画像情報P01である場合に、過去の脱皮の可能性の評価を行った結果の各種データから分析する。参照用画像情報P01である場合に、脱皮の可能性Aの事例が多い場合には、この脱皮の可能性の評価につながる連関度をより高く設定し、脱皮の可能性Bの事例が多い場合には、この脱皮の可能性の評価につながる連関度をより高く設定する。例えば参照用画像情報P01の例では、脱皮の可能性Aと、脱皮の可能性Cにリンクしているが、以前の事例から脱皮の可能性Aにつながるw13の連関度を7点に、脱皮の可能性Cにつながるw14の連関度を2点に設定している。 This analysis may be performed by artificial intelligence. In such a case, for example, in the case of the reference image information P01, analysis is performed from various data obtained as a result of evaluating the possibility of molting in the past. In the case of the reference image information P01, if there are many cases of the possibility of molting A, the degree of association leading to the evaluation of the possibility of molting is set higher, and if there are many cases of the possibility of molting B. , set a higher degree of association leading to an evaluation of this molting possibility. For example, in the example of the reference image information P01, the possibility of molting A and the possibility of molting C are linked. The degree of association of w14 leading to the possibility C of is set to 2 points.
また、この図3に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。 Further, the degree of association shown in FIG. 3 may be composed of nodes of a neural network in artificial intelligence. That is, the weighting coefficients for the outputs of the nodes of this neural network correspond to the degrees of association described above. Moreover, it is not limited to a neural network, and may be composed of all decision-making factors that constitute artificial intelligence.
かかる場合には、図4に示すように、入力データとして参照用画像情報が入力され、出力データとして脱皮の可能性が出力され、入力ノードと出力ノードの間に少なくとも1以上の隠れ層が設けられ、機械学習させるようにしてもよい。入力ノード又は隠れ層ノードの何れか一方又は両方において上述した連関度が設定され、これが各ノードの重み付けとなり、これに基づいて出力の選択が行われる。そして、この連関度がある閾値を超えた場合に、その出力を選択するようにしてもよい。 In such a case, as shown in FIG. 4, reference image information is input as input data, the possibility of shedding is output as output data, and at least one hidden layer is provided between the input node and the output node. It may be machine-learned. Either or both of the input nodes and the hidden layer nodes are set with the above-mentioned degree of relevance, which serves as a weighting for each node, based on which the output is selected. Then, when the degree of association exceeds a certain threshold, the output may be selected.
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから新たに脱皮の可能性の判別を行う上で、上述した学習済みデータを利用して脱皮の可能性を探索することとなる。かかる場合には、実際に提案対象の養殖場における甲殻類の画像情報を新たに取得する。この提案対象の養殖場は、上述した参照用画像情報を計測した養殖場と必ずしも同一のものである必要は無く、他の養殖場の画像情報であってもよい。新たに取得する画像情報は、上述した情報取得部9により計測される。 Such a degree of association becomes learned data in terms of artificial intelligence. After creating such learned data, the above-described learned data is used to search for the possibility of molting when actually newly determining the possibility of molting. In such a case, image information of crustaceans in the proposed farm is newly obtained. The farm to be proposed is not necessarily the same as the farm where the reference image information was measured, and image information of another farm may be used. The newly acquired image information is measured by the information acquisition unit 9 described above.
このようにして新たに取得した画像情報に基づいて、脱皮の可能性を判別する。かかる場合には、予め取得した図3(表1)に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した画像情報がP02と同一かこれに類似するものである場合には、連関度を介して脱皮の可能性Bがw15、脱皮の可能性Cが連関度w16で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い脱皮の可能性Bを最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる脱皮の可能性Cを最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。 Based on the image information newly acquired in this way, the possibility of molting is determined. In such a case, reference is made to the degree of association shown in FIG. 3 (Table 1), which has been acquired in advance. For example, when the newly acquired image information is the same as or similar to P02, the possibility B of molting is associated with the degree of association w15, and the possibility C of molting is associated with the degree of association w16. there is In such a case, molting possibility B, which has the highest degree of association, is selected as the optimum solution. However, it is not essential to select the one with the highest degree of association as the optimum solution, and the possibility of molting C, which has a low degree of association but the association itself is recognized, may be selected as the optimum solution. In addition, it is of course possible to select an output solution that is not connected by an arrow, and any other priority may be used as long as it is based on the degree of association.
このようにして、新たに取得する画像情報から、最も好適な脱皮の可能性を探索し、ユーザに表示することができる。この探索結果を見ることにより、養殖場内の稚魚がより好適に育ち、漁獲量を上げる上で最適な脱皮の可能性を判別することが可能となる。なお、参照用画像情報が上述したように類型化されている場合、取得した画像情報もその類型に沿って分類された上で、脱皮の可能性を判別することとなる。図5は、上述した参照用画像情報に加え、上述した参照用期間情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する脱皮の可能性との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。 In this way, it is possible to search for the most suitable molting possibility from the newly acquired image information and display it to the user. By looking at the results of this search, it becomes possible to determine the possibility of optimal molting for raising the fry in the farm more appropriately and increasing the catch. If the reference image information is categorized as described above, the acquired image information is also categorized according to the categorization, and then the possibility of molting is determined. FIG. 5 shows an example in which three or more degrees of association are set between a combination of the above-described reference image information and the above-described reference period information, and the possibility of molting for the combination.
参照用期間情報とは、参照用画像情報を取得した甲殻類のふ化させてからの期間に関する情報である。参照用期間情報は、甲殻類が生まれてからの期間を示すものでもあり、生まれてからの日数、週数、時間数で表されていてもよい。このような参照用期間情報は業者が管理するデータベースから取得しても良いし、都度手入力をしてもよい。 Reference period information is information relating to the period from hatching of the crustacean for which the reference image information is acquired. The reference period information also indicates the period since the crustacean was born, and may be expressed in days, weeks, or hours since birth. Such reference period information may be acquired from a database managed by the vendor, or may be manually input each time.
図5の例では、入力データとして例えば参照用画像情報P01~P03、参照用期間情報P18~21であるものとする。このような入力データとしての、参照用画像情報に対して、参照用期間情報が組み合わさったものが、図5に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、脱皮の可能性が表示されている。 In the example of FIG. 5, it is assumed that the input data are reference image information P01 to P03 and reference period information P18 to 21, for example. An intermediate node shown in FIG. 5 is a combination of reference image information as input data and reference period information. Each intermediate node is also connected to an output. In this output, the possibility of molting is displayed as the output solution.
参照用画像情報と参照用期間情報との各組み合わせ(中間ノード)は、この出力解としての、脱皮の可能性に対して3段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用画像情報と参照用期間情報がこの連関度を介して左側に配列し、脱皮の可能性が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用画像情報と参照用期間情報に対して、脱皮の可能性と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用画像情報と参照用期間情報が、いかなる脱皮の可能性に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用画像情報と参照用期間情報から最も確からしい脱皮の可能性を選択する上での的確性を示すものである。 Each combination (intermediate node) of reference image information and reference period information is associated with the possibility of molting as the output solution through three or more levels of association. The image information for reference and the period information for reference are arranged on the left side through the degree of association, and the possibility of molting is arranged on the right side through the degree of association. The degree of relevance indicates the degree of relevance to the possibility of molting with respect to the reference image information and the reference period information arranged on the left side. In other words, the degree of association is an index indicating whether each piece of reference image information and reference period information is highly likely to be associated with the possibility of shedding. This indicates the accuracy in selecting the most probable molting possibility from the
判別装置2は、このような図5に示す3段階以上の連関度w13~w22を予め取得しておく。つまり判別装置2は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用画像情報と、参照用画像情報を取得する際に得た参照用期間情報、並びにその場合の脱皮の可能性が何れが好適であったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで連関度を作り上げておく。
The
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから魚の脱皮の可能性の探索を行う際において、上述した学習済みデータを利用して行うこととなる。かかる場合には、実際にその脱皮の可能性の判別対象の画像情報と、期間情報とを取得する。ここで期間情報は、脱皮の可能性を新たに判別する際に画像情報の取得対象の甲殻類がふ化されてからの期間、生まれてからの期間に関するものであるが、その取得方法は、上述した参照用期間情報と同様である。 Such a degree of association becomes learned data in terms of artificial intelligence. After creating such learned data, the above-described learned data will be used when actually searching for the possibility of molting fish. In such a case, the image information for which the possibility of molting is actually determined and the period information are obtained. Here, the period information relates to the period after hatching and the period after birth of the crustacean whose image information is to be acquired when newly determining the possibility of molting. This is the same as reference period information.
このようにして新たに取得した画像情報と、期間情報に基づいて、最適な脱皮の可能性を探索する。かかる場合には、予め取得した図5に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した画像情報がP02と同一かこれに類似するものである場合であって、期間情報がP21と同一か又は類似する場合には、連関度を介してノード61dが関連付けられており、このノード61dは、脱皮の可能性Cがw19、脱皮の可能性Dが連関度w20で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い脱皮の可能性Cを最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる脱皮の可能性Dを最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。 Based on the image information newly acquired in this way and the period information, the possibility of optimum molting is searched for. In such a case, reference is made to the degree of association shown in FIG. 5, which has been acquired in advance. For example, when the newly acquired image information is the same as or similar to P02 and the period information is the same or similar to P21, the node 61d is associated via the degree of association. This node 61d is associated with the molting possibility C with w19 and with the molting possibility D with the association degree w20. In such a case, the molting possibility C, which has the highest degree of association, is selected as the optimum solution. However, it is not essential to select the one with the highest degree of association as the optimum solution, and the molting possibility D, which has a low degree of association but the association itself is recognized, may be selected as the optimum solution. In addition, it is of course possible to select an output solution that is not connected by an arrow, and any other priority may be used as long as it is based on the degree of association.
また、この図5に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。その他、人工知能に関する構成は、図4における説明と同様である。 Further, the degree of association shown in FIG. 5 may be composed of nodes of a neural network in artificial intelligence. That is, the weighting coefficients for the outputs of the nodes of this neural network correspond to the degrees of association described above. Moreover, it is not limited to a neural network, and may be composed of all decision-making factors that constitute artificial intelligence. In addition, the configuration related to artificial intelligence is the same as described in FIG.
また、入力から伸びている連関度w1~w12の例を以下の表2に示す。 Table 2 below shows examples of degrees of association w1 to w12 extending from the input.
この入力から伸びている連関度w1~w12に基づいて中間ノード61が選択されていてもよい。つまり連関度w1~w12が大きいほど、中間ノード61の選択における重みづけを重くしてもよい。しかし、この連関度w1~w12は何れも同じ値としてもよく、中間ノード61の選択における重みづけは何れも全て同一とされていてもよい。 Intermediate nodes 61 may be selected based on degrees of association w1 to w12 extending from this input. In other words, the greater the degree of association w1 to w12, the heavier the weight in selecting the intermediate node 61 may be. However, the degrees of association w1 to w12 may all have the same value, and the weighting in selecting the intermediate nodes 61 may all be the same.
なお、本発明によれば、上述した参照用画像情報に加え、上述した参照用期間情報の代わりに参照用水質情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する脱皮の可能性との3段階以上の連関度に基づいて解探索を行うようにしてもよい。 According to the present invention, in addition to the reference image information described above, a combination of reference water quality information instead of the reference period information described above, and three or more levels of association with the possibility of molting for the combination. You may make it search for a solution based on.
参照用期間情報の代わりに説明変数として加えられるこの参照用水質情報、水質情報は、その地域におけるあらゆる水質情報を示すものであり、甲殻類が生息する養殖場、河川、海の水質に関するあらゆるデータを含む。この水質のデータの例としては、例えばpH(水素イオン濃度)、溶存酸素量、化学的酸素消費量、アンモニア性窒素の量、亜硝酸態窒素の量、硝酸態窒素の量、これ以外の各種元素の含有量、大腸菌群数、水温、塩分濃度等があるが、これに限定されるものではない。水質のデータとしては他に硬度が挙げられ、或いは以下の化学物質の含有量で構成されている。化学物質の例としては、アンチモン及びその化合物、ウラン及びその化合物、ニッケル及びその化合物、1,2-ジクロロエタン、トルエン、フタル酸ジ(2-エチルヘキシル)、亜塩素酸、二酸化塩素、ジクロロアセトニトリル、残留塩素、カルシウム、マグネシウム等(硬度)であるがこれらに限定されるものではない。このような参照用水質情報は、各地域単位でデータベース3内にて管理されている。
This reference water quality information, which is added as an explanatory variable instead of the reference period information, indicates all water quality information in the area, and all data related to the water quality of crustacean farms, rivers, and seas. including. Examples of water quality data include pH (hydrogen ion concentration), dissolved oxygen content, chemical oxygen consumption, ammonia nitrogen content, nitrite nitrogen content, nitrate nitrogen content, and various other water quality data. Element content, number of coliform bacteria, water temperature, salinity, etc., but not limited to these. Water quality data also includes hardness, or consists of the content of the following chemicals: Examples of chemicals include antimony and its compounds, uranium and its compounds, nickel and its compounds, 1,2-dichloroethane, toluene, di(2-ethylhexyl) phthalate, chlorous acid, chlorine dioxide, dichloroacetonitrile, residual Chlorine, calcium, magnesium, etc. (hardness), but not limited to these. Such reference water quality information is managed in the
このような水質情報も脱皮の可能性に影響を及ぼす。解探索時には、実際に判別対象の甲殻類が生息する水の水質情報を取得する。新たに取得した画像情報と、水質情報に基づいて、甲殻類の脱皮の可能性を判別する。かかる場合には、予め取得した連関度を参照し、上述した方法に基づいて脱皮の可能性を判別する。なお、本発明によれば、上述した参照用画像情報に加え、上述した参照用期間情報の代わりに参照用動き映像情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する脱皮の可能性との3段階以上の連関度に基づいて解探索を行うようにしてもよい。 Such water quality information also influences the possibility of molting. During the solution search, the water quality information of the water in which the crustaceans to be identified actually live is acquired. Based on newly acquired image information and water quality information, the possibility of molting of crustaceans is determined. In such a case, the degree of association acquired in advance is referred to, and the possibility of molting is determined based on the above-described method. According to the present invention, in addition to the above-described reference image information, three or more levels of association between a combination of reference motion video information in place of the above-described reference period information and the possibility of shedding with respect to the combination. The solution search may be performed based on the degrees.
参照用期間情報の代わりに説明変数として加えられるこの参照用動き映像情報、動き映像情報は、水中における甲殻類の動きを撮像した動画像である。甲殻類の動きは、予め定めた類型にパターン化し、これを参照用動き映像情報としてもよい。かかる場合には甲殻類の動きの軌道やしぐさを撮像した動画像を通じて解析し、これを解析した軌跡やパターンから、あらかじめ定めた類型に当てはめるようにしてもよい。かかる場合には、その類型化を図る上では画像情報から特徴量を抽出し、機械学習、ディープラーニング技術を利用して判別してもよい。このようにして、過去において取得した甲殻類の動きを撮像するとともに、その映像を予め類型化したパターンに当てはめることにより取得した参照用動き映像情報を学習させておくことで、判別対象の甲殻類の動きを撮像するとともに、その映像を予め類型化したパターンに当てはめることで取得した動き映像情報に対応する参照用動き映像情報を介して解探索を行うことが可能となる。 The motion image information for reference and the motion image information added as explanatory variables instead of the period information for reference are moving images of the movement of crustaceans in water. The movement of the crustacean may be patterned into a predetermined pattern and used as reference motion video information. In such a case, the movement trajectory and gestures of the crustacean may be analyzed through captured moving images, and the analyzed trajectory and pattern may be applied to a predetermined type. In such a case, in order to categorize the image, a feature amount may be extracted from the image information, and machine learning or deep learning technology may be used for determination. In this way, the movement of the crustacean that has been acquired in the past is imaged, and the reference motion image information acquired by applying the image to a pattern that has been typified in advance is learned. It is possible to perform a solution search through the reference motion video information corresponding to the motion video information obtained by capturing the motion of the subject and applying the motion video to a pattern categorized in advance.
このような動き映像情報も脱皮の可能性に影響を及ぼす。解探索時には、実際に判別対象の甲殻類が生息する水中における当該甲殻類の動き映像情報を取得する。新たに取得した画像情報と、動き映像情報に基づいて、甲殻類の脱皮の可能性を判別する。かかる場合には、予め取得した連関度を参照し、上述した方法に基づいて脱皮の可能性を判別する。 Such motion image information also influences the possibility of molting. At the time of searching for a solution, the movement image information of the crustacean to be identified in the water in which the crustacean actually lives is acquired. Based on newly acquired image information and motion video information, the possibility of molting of crustaceans is determined. In such a case, the degree of association acquired in advance is referred to, and the possibility of molting is determined based on the above-described method.
なお、本発明によれば、上述した参照用画像情報に加え、上述した参照用期間情報の代わりに参照用加速度情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する脱皮の可能性との3段階以上の連関度に基づいて解探索を行うようにしてもよい。 According to the present invention, in addition to the reference image information described above, a combination of the reference acceleration information instead of the reference period information described above and the degree of association of three or more levels with the possibility of molting for the combination. You may make it search for a solution based on.
参照用期間情報の代わりに説明変数として加えられるこの参照用加速度情報、加速度情報は、水中における甲殻類が移動する際の加速度に関する情報である。参照用加速度情報は、甲殻類の動きの映像を取得するとともに、その映像から甲殻類の移動加速度を予め類型化したパターンに当てはめることで加速度情報を取得するようにしてもよい。かかる場合には、その類型化を図る上では画像情報から特徴量を抽出し、機械学習、ディープラーニング技術を利用して判別してもよい。 This reference acceleration information, which is added as an explanatory variable instead of the reference period information, is information relating to the acceleration when the crustacean moves in water. Acceleration information for reference may be obtained by acquiring an image of the movement of the crustacean and applying the moving acceleration of the crustacean from the image to a pattern categorized in advance. In such a case, in order to categorize the image, a feature amount may be extracted from the image information, and machine learning or deep learning technology may be used for determination.
解探索時には、実際に甲殻類の動きを撮像するとともに、その映像から甲殻類の移動加速度を予め類型化したパターンに当てはめることで加速度情報を取得する。新たに取得した画像情報と、加速度情報に基づいて、甲殻類の脱皮の可能性を判別する。かかる場合には、予め取得した連関度を参照し、上述した方法に基づいて脱皮の可能性を判別する。
なお、本発明によれば、上述した参照用画像情報に加え、上述した参照用期間情報の代わりに参照用餌消費量情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する脱皮の可能性との3段階以上の連関度に基づいて解探索を行うようにしてもよい。
During the solution search, the movement of the crustacean is actually imaged, and acceleration information is obtained by applying the movement acceleration of the crustacean from the image to a pattern that has been typified in advance. Based on newly acquired image information and acceleration information, the possibility of molting of crustaceans is determined. In such a case, the degree of association acquired in advance is referred to, and the possibility of molting is determined based on the above-described method.
According to the present invention, in addition to the above-described reference image information, there are three or more stages of combinations of reference food consumption information instead of the above-described reference period information, and the possibility of molting for the combination. A solution search may be performed based on the degree of association.
参照用期間情報の代わりに説明変数として加えられるこの参照用餌消費量情報、餌消費量情報は、水中における甲殻類の餌の消費量に関するあらゆる情報である。参照用餌消費量情報、餌消費量情報は、甲殻類が摂取する餌の消費量を飼育担当者が都度計測することで得るようにしてもよい。その計測方法は、餌の量を一定にした場合の残存餌量を介して測定するようにしてもよい。残存餌量は、養殖場の水中における甲殻類の餌の食べ残しによる残存した餌の量を示すものである。この残存餌量の計測については、水中に設置したカメラにより撮像した画像、或いは地上から撮像した画像を解析することで得るようにしてもよい。また残存餌量の計測は、上述した水質データから推定してもよい。またかかる場合には、水質データを構成する上述した各化学物質と実測した残存餌量との間で人工知能により、互いに3段階以上の連関度の重みづけをもって学習済みモデルを作っておき、これを利用することで水質データを介して残存餌量を推定するようにしてもよい。また撮像した画像から水の濁りに応じて水の色が変化することから、水の色と残存餌量とのデータを集めておき、これを機械学習させることで残存餌量を求めるようにしてもよい。
なお、この参照用餌消費量情報、餌消費量情報は、摂取した餌の種類に関する情報に代替されるものであってもよい。
This reference food consumption information, which is added as an explanatory variable instead of the reference period information, is all information related to the amount of food consumed by crustaceans in water. The reference food consumption information and the food consumption information may be obtained by measuring the amount of food consumed by the crustaceans each time by a person in charge of breeding. The measurement method may be to measure the amount of food remaining when the amount of food is constant. The amount of remaining food indicates the amount of food remaining due to leftover food of crustaceans in the water of the farm. The amount of remaining food may be measured by analyzing an image captured by a camera installed in water or an image captured from the ground. Moreover, the measurement of the amount of remaining food may be estimated from the water quality data described above. Also, in such a case, artificial intelligence is used to create a trained model by weighting the degree of correlation of three or more stages between each of the above-mentioned chemical substances that make up the water quality data and the actually measured amount of remaining food. may be used to estimate the amount of remaining food via the water quality data. In addition, since the color of the water changes according to the turbidity of the water from the captured image, data on the color of the water and the amount of remaining food is collected, and machine learning is performed to determine the amount of remaining food. good too.
It should be noted that the reference food consumption information and food consumption information may be replaced with information on the type of food ingested.
解探索時には、実際に判別対象の甲殻類から餌消費量情報を取得する。新たに取得した画像情報と、餌消費量情報に基づいて、甲殻類の脱皮の可能性を判別する。かかる場合には、予め取得した連関度を参照し、上述した方法に基づいて脱皮の可能性を判別する。 During the search for a solution, information on the amount of food consumption is actually obtained from the crustacean to be identified. Based on newly acquired image information and food consumption information, the possibility of molting of crustaceans is determined. In such a case, the degree of association acquired in advance is referred to, and the possibility of molting is determined based on the above-described method.
なお、本発明によれば、上述した参照用画像情報に加え、上述した参照用期間情報の代わりに参照用日射量との組み合わせと、当該組み合わせに対する脱皮の可能性との3段階以上の連関度に基づいて解探索を行うようにしてもよい。 According to the present invention, in addition to the reference image information described above, the combination of the reference solar radiation amount instead of the reference period information described above and the possibility of molting for the combination have three or more levels of association. You may make it search for a solution based on.
参照用期間情報の代わりに説明変数として加えられるこの参照用日射量、日射量は、甲殻類が生息する環境への日射量である。日射量に応じて甲殻類の成長や食欲、動きが異なるものとなり、また水温にも影響を及ぼす。このため、これを学習データに組み合わせて判断することで、より高精度に判別することができる。 This reference solar radiation amount added as an explanatory variable instead of the reference period information is the solar radiation amount to the environment in which the crustaceans live. The amount of solar radiation affects the growth, appetite and movement of crustaceans, and also affects water temperature. Therefore, by combining this with the learning data and making a judgment, it is possible to make a judgment with higher accuracy.
解探索時には、実際に判別対象の甲殻類が生息する環境の射量を取得する。新たに取得した画像情報と、日射量に基づいて、甲殻類の脱皮の可能性を判別する。かかる場合には、予め取得した連関度を参照し、上述した方法に基づいて脱皮の可能性を判別する。 At the time of searching for a solution, the amount of radiation in the environment in which the crustacean to be identified actually inhabits is acquired. Based on the newly acquired image information and the amount of solar radiation, the possibility of molting of the crustacean is determined. In such a case, the degree of association acquired in advance is referred to, and the possibility of molting is determined based on the above-described method.
また参照用画像情報に加え、上述した参照用日射量の代わりに参照用溶存酸素濃度との組み合わせと、当該組み合わせに対する脱皮の可能性との3段階以上の連関度を設定してもよい。 In addition to reference image information, a combination of reference dissolved oxygen concentration instead of reference solar radiation and three or more degrees of association with the possibility of molting for the combination may be set.
参照用日射量の代わりに説明変数として加えられるこの参照用溶存酸素濃度は、甲殻類が生息する環境の水中における溶存酸素濃度である。このような溶存酸素濃度も脱皮の可能性との関係において大きく影響を及ぼすファクターになるため、これを説明変数に加えている。 This reference dissolved oxygen concentration added as an explanatory variable in place of the reference solar radiation is the dissolved oxygen concentration in the water of the environment in which the crustaceans live. Since the dissolved oxygen concentration is also a factor that greatly influences the relationship with the possibility of molting, it is added to the explanatory variables.
解探索時には、実際に判別対象の甲殻類が生息する環境の水中における溶存酸素濃度を取得する。新たに取得した画像情報と、溶存酸素濃度に基づいて、甲殻類の脱皮の可能性を判別する。かかる場合には、予め取得した連関度を参照し、上述した方法に基づいて脱皮の可能性を判別する。 When searching for a solution, the dissolved oxygen concentration in the water in the environment where the crustacea to be identified actually inhabits is obtained. Based on newly acquired image information and dissolved oxygen concentration, the possibility of molting of crustaceans is determined. In such a case, the degree of association acquired in advance is referred to, and the possibility of molting is determined based on the above-described method.
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものでは無い。出力に該当する探索解は、脱皮の可能性の代替として、脱皮のタイミングも提案するようにしてもよい。給餌タイミングは、どの日の何時何分に脱皮するかを示すものである。かかる場合には、学習済みモデルを作る段階で、脱皮の可能性の代替として脱皮のタイミングのデータを一緒に読み込ませて学習させる。これにより、探索解として、脱皮の可能性のみならず、その給餌タイミングも出力されることとなる。 It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiments. The search solution corresponding to the output may also suggest the timing of molting instead of the possibility of molting. The timing of feeding indicates the hour and minute on which day the molting occurs. In such a case, at the stage of creating a trained model, data on the timing of molting is also read as a substitute for the possibility of molting and learned. As a result, as a search solution, not only the possibility of molting, but also the feeding timing is output.
上述した連関度においては、10段階評価で連関度を表現しているが、これに限定されるものではなく、3段階以上の連関度で表現されていればよく、逆に3段階以上であれば100段階でも1000段階でも構わない。一方、この連関度は、2段階、つまり互いに連関しているか否か、1又は0の何れかで表現されるものは含まれない。 In the above-mentioned degree of relevance, the degree of relevance is expressed by a 10-level evaluation, but it is not limited to this, and it may be expressed by a degree of relevance of 3 or more stages. For example, 100 steps or 1000 steps may be used. On the other hand, this degree of association does not include those expressed in two stages, that is, whether or not they are associated with each other, either 1 or 0.
上述した構成からなる本発明によれば、特段のスキルや経験が無くても、誰でも手軽に脱皮の可能性の判別・探索を行うことができる。また本発明によれば、この探索解の判断を、人間が行うよりも高精度に行うことが可能となる。更に、上述した連関度を人工知能(ニューラルネットワーク等)で構成することにより、これを学習させることでその判別精度を更に向上させることが可能となる。 According to the present invention configured as described above, anyone can easily determine and search for the possibility of molting without special skills or experience. Further, according to the present invention, it is possible to judge the search solution with a higher degree of accuracy than a human being does. Furthermore, by configuring the degree of association described above with artificial intelligence (neural network, etc.) and making it learn, it is possible to further improve the discrimination accuracy.
なお、上述した入力データ、及び出力データは、学習させる過程で完全に同一のものが存在しない場合も多々あることから、これらの入力データと出力データを類型別に分類した情報であってもよい。つまり、入力データを構成する情報P01、P02、・・・・P15、16、・・・は、その情報の内容に応じて予めシステム側又はユーザ側において分類した基準で分類し、その分類した入力データと出力データとの間でデータセットを作り、学習させるようにしてもよい。 Since the above-described input data and output data may not be exactly the same in many cases during the learning process, information obtained by classifying these input data and output data according to type may be used. That is, the information P01, P02, . . . P15, 16, . A data set may be created between the data and the output data for learning.
なお、上述した連関度では、参照用画像情報に加え、参照用動き映像情報、参照用期間情報、参照用水質情報、参照用加速度情報、参照用餌消費量情報、参照用餌消費量情報、参照用日射量、参照用溶存酸素濃度等の何れかとの組み合わせで構成されている場合を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではない。つまり連関度は、参照用画像情報に加え、参照用動き映像情報、参照用期間情報、参照用水質情報、参照用加速度情報、参照用餌消費量情報、参照用餌消費量情報、参照用日射量、参照用溶存酸素濃度等の何れか2以上との組み合わせで構成されていてもよい。また連関度は、参照用動き映像情報、参照用期間情報、参照用水質情報、参照用加速度情報、参照用餌消費量情報、参照用餌消費量情報、参照用日射量、参照用溶存酸素濃度等の何れか1以上に加え、他のファクターがこの組み合わせに加わって連関度が形成されていてもよい。 In addition to reference image information, reference motion video information, reference period information, reference water quality information, reference acceleration information, reference food consumption information, reference food consumption information, A case has been described as an example in which a reference solar radiation amount, a reference dissolved oxygen concentration, and the like are combined, but the present invention is not limited to this. In other words, in addition to reference image information, the degree of association includes reference motion video information, reference period information, reference water quality information, reference acceleration information, reference food consumption information, reference food consumption information, and reference solar radiation. It may be composed of a combination of two or more of the amount, dissolved oxygen concentration for reference, and the like. In addition, the degree of association includes reference motion video information, reference period information, reference water quality information, reference acceleration information, reference food consumption information, reference food consumption information, reference solar radiation, and reference dissolved oxygen concentration. In addition to any one or more of the above, other factors may be added to this combination to form the degree of association.
いずれの場合も、その連関度の参照情報に合わせたデータの入力がなされ、その連関度を利用して脱皮の可能性を求める。 In either case, data is input in accordance with the reference information of the degree of association, and the possibility of molting is obtained using the degree of association.
また本発明は、図6に示すように参照用情報Uと参照用情報Vという2種類以上の情報の組み合わせの連関度に基づいて脱皮の可能性を判別するものである。この参照用情報Uが参照用画像情報であり、参照用情報Vが参照用日射量、参照用溶存酸素濃度、参照用水質データ、参照用動き映像情報、参照用残存餌量、参照用残存比率の何れかであるものとする。 Further, according to the present invention, as shown in FIG. 6, the possibility of molting is determined based on the degree of relevance of a combination of two or more types of information, ie, information for reference U and information for reference V. FIG. This reference information U is reference image information, and reference information V is reference solar radiation amount, reference dissolved oxygen concentration, reference water quality data, reference movement image information, reference residual food amount, and reference residual ratio. shall be either
このとき、図6に示すように、参照用情報Uについて得られた出力をそのまま入力データとして、参照用情報Vとの組み合わせの中間ノード61を介して出力(脱皮の可能性)と関連付けられていてもよい。例えば、参照用情報U(参照用画像情報)について、図3に示すように出力解を出した後、これをそのまま入力として、他の参照用情報Vとの間での連関度を利用し、出力(脱皮の可能性)を探索するようにしてもよい。 At this time, as shown in FIG. 6, the output obtained for the reference information U is used as it is as input data, and is associated with the output (possibility of shedding) through an intermediate node 61 in combination with the reference information V. may For example, after providing an output solution for reference information U (reference image information) as shown in FIG. An output (possibility of molting) may be searched.
また、本発明によれば、3段階以上に設定されている連関度を介して最適な解探索を行う点に特徴がある。連関度は、上述した10段階以外に、例えば0~100%までの数値で記述することができるが、これに限定されるものではなく3段階以上の数値で記述できるものであればいかなる段階で構成されていてもよい。 Moreover, according to the present invention, it is characterized in that the optimum solution search is performed through the degree of association set to three or more stages. The degree of association can be described by a numerical value of, for example, 0 to 100% in addition to the 10 stages described above, but is not limited to this, and can be described by a numerical value of 3 or more stages. may be configured.
このような3段階以上の数値で表される連関度に基づいて最も確からしい脱皮の可能性、を判別することで、探索解の可能性の候補として複数考えられる状況下において、当該連関度の高い順に探索して表示することも可能となる。このように連関度の高い順にユーザに表示できれば、より確からしい探索解を優先的に表示することも可能となる。 By discriminating the most probable molting possibility based on the degree of association represented by numerical values of three or more stages, the degree of association can be determined under a situation in which there are multiple candidates for the possibility of the search solution. It is also possible to search and display in descending order. If it is possible to display to the user in descending order of degree of association in this way, it is also possible to preferentially display more probable search solutions.
これに加えて、本発明によれば、連関度が1%のような極めて低い出力の判別結果も見逃すことなく判断することができる。連関度が極めて低い判別結果であっても僅かな兆候として繋がっているものであり、何十回、何百回に一度は、その判別結果として役に立つ場合もあることをユーザに対して注意喚起することができる。 In addition to this, according to the present invention, it is possible to make a judgment without overlooking even a very low output discrimination result such as a correlation degree of 1%. Remind the user that even discrimination results with an extremely low degree of association are connected as slight signs, and that once in dozens or hundreds of times, the discrimination results may be useful. be able to.
更に本発明によれば、このような3段階以上の連関度に基づいて探索を行うことにより、閾値の設定の仕方で、探索方針を決めることができるメリットがある。閾値を低くすれば、上述した連関度が1%のものであっても漏れなく拾うことができる反面、より適切な判別結果を好適に検出できる可能性が低く、ノイズを沢山拾ってしまう場合もある。一方、閾値を高くすれば、最適な探索解を高確率で検出できる可能性が高い反面、通常は連関度は低くてスルーされるものの何十回、何百回に一度は出てくる好適な解を見落としてしまう場合もある。いずれに重きを置くかは、ユーザ側、システム側の考え方に基づいて決めることが可能となるが、このような重点を置くポイントを選ぶ自由度を高くすることが可能となる。 Furthermore, according to the present invention, there is an advantage that a search policy can be determined by setting thresholds by performing a search based on three or more degrees of association. If the threshold value is lowered, even if the degree of association is 1%, it can be picked up without omission. be. On the other hand, if the threshold is set high, there is a high possibility that the optimal search solution can be detected with a high probability. Sometimes the solution is overlooked. It is possible to decide which one to place emphasis on based on the way of thinking of the user side and the system side, and it is possible to increase the degree of freedom in selecting such points to place emphasis on.
更に本発明では、上述した連関度を更新させるようにしてもよい。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。また参照用画像情報を初めとする各参照用情報を取得し、これらに対する脱皮の可能性に関する知見、情報、データを取得した場合、これらに応じて連関度を上昇させ、或いは下降させる。 Furthermore, in the present invention, the degree of association described above may be updated. This update may reflect information provided via a public communication network such as the Internet, for example. In addition, when each reference information including reference image information is acquired, and knowledge, information, and data regarding the possibility of molting are acquired, the degree of association is increased or decreased accordingly.
つまり、この更新は、人工知能でいうところの学習に相当する。新たなデータを取得し、これを学習済みデータに反映させることを行っているため、学習行為といえるものである。 In other words, this update corresponds to learning in terms of artificial intelligence. Since new data is acquired and reflected in the learned data, it can be said that it is a learning act.
また、この連関度の更新は、公衆通信網から取得可能な情報に基づく場合以外に、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。 In addition to updating the degree of association based on information that can be obtained from the public communication network, the system side or the user side based on the contents of research data, papers, conference presentations, newspaper articles, books, etc. by experts It may be updated manually or automatically. Artificial intelligence may be used in these update processes.
第2実施形態
第2実施形態においては、参照用動き映像情報と、脱皮の可能性のデータセットを学習させる。
Second Embodiment In the second embodiment, reference motion video information and data sets of the possibility of shedding are learned.
図7の例では、入力データとして、各地域における参照用動き映像情報P01、P02、P03であるものとする。このような入力データとしての参照用動き映像情報P01、P02、P03は、出力としての脱皮の可能性に連結している。 In the example of FIG. 7, it is assumed that the input data are reference motion video information P01, P02, and P03 in each region. The reference moving image information P01, P02, and P03 as such input data are linked to the possibility of shedding as output.
参照用動き映像情報P01、P02、P03は、この出力解としての脱皮の可能性A~Bに対して3段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用動き映像情報がこの連関度を介して左側に配列し、各脱皮の可能性が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用動き映像情報に対して、何れの脱皮の可能性と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用動き映像情報が、いかなる脱皮の可能性に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、各参照用動き映像情報について最も確からしい脱皮の可能性を選択する上での的確性を示すものである。 The reference motion image information P01, P02, and P03 are associated with each other through three or more levels of association with the shedding possibilities A to B as output solutions. The motion image information for reference is arranged on the left side through the degree of association, and the possibility of each molting is arranged on the right side through the degree of association. The degree of relevance indicates the degree of possibility of shedding and the degree of relevance with respect to the reference motion video information arranged on the left side. In other words, the degree of association is an index indicating whether each piece of reference motion video information is highly likely to be associated with the possibility of shedding. It indicates accuracy in choosing sex.
また、この連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。 Also, this degree of association may be composed of nodes of a neural network in artificial intelligence. That is, the weighting coefficients for the outputs of the nodes of this neural network correspond to the degrees of association described above. Moreover, it is not limited to a neural network, and may be composed of all decision-making factors that constitute artificial intelligence.
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを、以前の各地域の参照用動き映像情報と、脱皮の可能性とのデータセットを通じて作った後に、実際にこれから新たに脱皮の可能性の判別を行う上で、上述した学習済みデータを利用して脱皮の可能性を探索することとなる。これらのデータセットは、業者が管理しているデータベースから読み出すことで作成するようにしてもよい。解探索の方法は、上述した第1実施形態と同様であることから以下での説明を省略する。 Such a degree of association becomes learned data in terms of artificial intelligence. After creating such learned data through a data set of previous reference motion video information for each region and the possibility of shedding, in order to actually determine the possibility of shedding anew, the above-mentioned The possibility of molting will be explored using the learned data. These data sets may be created by reading from a database managed by a vendor. Since the solution search method is the same as that of the above-described first embodiment, the description thereof will be omitted.
図8の例では、参照用動き映像情報と、参照用期間情報との組み合わせの連関度が形成される例である。 The example of FIG. 8 is an example in which the degree of relevance is formed by combining reference motion video information and reference period information.
入力データとして例えば参照用動き映像情報P01~P03、参照用期間情報P14~17であるものとする。このような入力データとしての、参照用動き映像情報に対して、参照用期間情報が組み合わさったものが、図8に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、脱皮の可能性が表示されている。 Assume that the input data are, for example, reference motion video information P01 to P03 and reference period information P14 to P17. An intermediate node shown in FIG. 8 is a combination of reference motion picture information as such input data and reference period information. Each intermediate node is also connected to an output. In this output, the possibility of molting is displayed as the output solution.
参照用動き映像情報と参照用期間情報との各組み合わせ(中間ノード)は、この出力解としての、脱皮の可能性に対して3段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用動き映像情報と参照用期間情報がこの連関度を介して左側に配列し、脱皮の可能性が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用動き映像情報と参照用期間情報に対して、脱皮の可能性と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用動き映像情報と参照用期間情報が、いかなる脱皮の可能性に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用動き映像情報と参照用期間情報から最も確からしい脱皮の可能性を選択する上での的確性を示すものである。このため、これらの参照用動き映像情報と参照用期間情報の組み合わせで、最適な脱皮の可能性を探索していくこととなる。 Each combination (intermediate node) of reference motion video information and reference period information is associated with the possibility of shedding as the output solution through three or more degrees of association. The motion image information for reference and the period information for reference are arranged on the left side through the degree of association, and the possibility of shedding is arranged on the right side through the degree of association. The degree of relevance indicates the degree of high relevance to the possibility of shedding with respect to the reference motion video information and the reference period information arranged on the left side. In other words, the degree of association is an index indicating whether each piece of reference motion video information and reference period information is highly likely to be associated with the possibility of shedding. This indicates the accuracy in selecting the most probable molting possibility from the period information. Therefore, the possibility of optimal shedding is searched for by combining the reference motion video information and the reference period information.
図8の例では、連関度としてw13~w22が示されている。このw13~w22は表1に示すように10段階で示されており、10点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に1点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが低いことを示している。 In the example of FIG. 8, w13 to w22 are shown as association degrees. These w13 to w22 are shown in 10 stages as shown in Table 1. The closer to 10 points, the higher the degree of correlation between each combination as an intermediate node and the output. The closer it is, the lower the degree of correlation between each combination as an intermediate node and the output.
探索装置2は、このような図8に示す3段階以上の連関度w13~w22を予め取得しておく。つまり探索装置2は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用動き映像情報と参照用期間情報、並びにその場合の脱皮の可能性が何れが見合うものであったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図8に示す連関度を作り上げておく。
The
また、この図8に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。その他、人工知能に関する構成は、図4、5における説明と同様である。 Further, the degree of association shown in FIG. 8 may be composed of nodes of a neural network in artificial intelligence. That is, the weighting coefficients for the outputs of the nodes of this neural network correspond to the degrees of association described above. Moreover, it is not limited to a neural network, and may be composed of all decision-making factors that constitute artificial intelligence. Other configurations relating to artificial intelligence are the same as those described in FIGS.
図8に示す連関度の例で、ノード61bは、参照用動き映像情報P01に対して、参照用期間情報P14の組み合わせのノードであり、脱皮の可能性Cの連関度がw15、脱皮の可能性Eの連関度がw16となっている。ノード61cは、参照用動き映像情報P02に対して、参照用期間情報P15、P17の組み合わせのノードであり、脱皮の可能性Bの連関度がw17、脱皮の可能性Dの連関度がw18となっている。
In the example of the degree of association shown in FIG. 8, the
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから脱皮の可能性を判別する際において、上述した学習済みデータを利用して行うこととなる。かかる場合には、実際に脱皮の可能性を判別しようとする地域を同様に入力する。そしてデータベース3内にある、各地域毎に整理されている動き映像情報と期間情報を取得する。
Such a degree of association becomes learned data in terms of artificial intelligence. After creating such learned data, the above-described learned data will be used when actually determining the possibility of molting. In such a case, the region for which the possibility of molting is to be determined is similarly entered. Then, the moving image information and the period information arranged for each region in the
このようにして新たに取得した動き映像情報、期間情報に基づいて、最適な脱皮の可能性を探索する。かかる場合には、予め取得した図8(表1)に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した動き映像情報がP02と同一かこれに類似するものである場合であって、期間情報がP17と同一か類似である場合には、連関度を介してノード61dが関連付けられており、このノード61dは、脱皮の可能性Cがw19、脱皮の可能性Dが連関度w20で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い脱皮の可能性Cを最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる脱皮の可能性Dを最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。 Based on the motion image information and period information newly acquired in this way, the possibility of optimum molting is searched for. In such a case, reference is made to the degree of association shown in FIG. 8 (Table 1), which has been acquired in advance. For example, when the newly acquired motion video information is the same as or similar to P02, and the period information is the same or similar to P17, the node 61d is associated via the degree of association. This node 61d is associated with the molting possibility C with w19 and with the molting possibility D with the association degree w20. In such a case, the molting possibility C, which has the highest degree of association, is selected as the optimum solution. However, it is not essential to select the one with the highest degree of association as the optimum solution, and the molting possibility D, which has a low degree of association but the association itself is recognized, may be selected as the optimum solution. In addition, it is of course possible to select an output solution that is not connected by an arrow, and any other priority may be used as long as it is based on the degree of association.
上述した実施の形態に限定されるものでは無く、例えば図9に示すように、基調となる参照用情報と、脱皮の可能性との3段階以上の連関度を利用するようにしてもよい。かかる場合には、新たに取得した情報に応じた参照用情報と脱皮の可能性との3段階以上の連関度に基づき、解探索を行うことになる。基調となる参照用情報は、上述した全ての参照用情報(参照用画像情報に加え、参照用動き映像情報、参照用期間情報、参照用水質情報、参照用加速度情報、参照用餌消費量情報、参照用餌消費量情報、参照用日射量、参照用溶存酸素濃度等)を適用可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and three or more degrees of association between the basic reference information and the possibility of molting may be used, as shown in FIG. 9, for example. In such a case, the solution search is performed based on three or more degrees of association between the reference information corresponding to the newly acquired information and the possibility of molting. The basic reference information includes all the above-mentioned reference information (reference image information, reference motion video information, reference period information, reference water quality information, reference acceleration information, reference food consumption information, etc.). , reference feed consumption information, reference solar radiation, reference dissolved oxygen concentration, etc.) can be applied.
これらの場合も同様に、学習用データとして用いられた参照用情報に応じた情報が入力された場合に、上述した方法に基づいて解探索が行われることとなる。 In these cases, similarly, when information corresponding to reference information used as learning data is input, solution search is performed based on the above-described method.
連関度を通じて求められる探索解は、更に、他の参照用情報に基づいて修正され、或いは重み付けを変化させるようにしてもよい。 The search solution obtained through the degree of association may be further modified or weighted based on other reference information.
ここでいう他の参照用情報とは、上述した参照用情報の何れかを基調となる参照用情報とした場合、当該基調となる参照用情報以外のいかなる参照用情報に該当する。 The other reference information referred to here corresponds to any reference information other than the basic reference information when any of the reference information described above is used as the basic reference information.
例えば、他の参照用情報の一つとして、ある参照用期間情報Fにおいて、以前において脱皮の可能性Bが判別される経緯が多かったものとする。このような参照用期間情報Fに応じた期間情報を新たに取得したとき、脱皮の可能性としての探索解Bに対して、重み付けを上げる処理を行い、換言すれば脱皮の可能性の探索解Bにつながるようにする処理を行うように予め設定しておく。 For example, it is assumed that in certain reference period information F, which is one of other reference information, the possibility B of molting has been determined many times in the past. When period information corresponding to such reference period information F is newly acquired, the search solution B as the possibility of shedding is weighted. It is set in advance so as to perform processing to connect to B.
例えば、他の参照用情報Gが、より脱皮の可能性としての探索解Cを示唆するような分析結果であり、参照用情報Fが、より脱皮の可能性としての探索解Dを示唆するような分析結果であるものとする。このように参照用情報との間での設定の後、実際に取得した情報が参照用情報Gと同一又は類似する場合には、脱皮の可能性Cの重み付けを上げる処理を行う。これに対して、実際に取得した情報が参照用情報Fと同一又は類似する場合には、脱皮の可能性Dの重み付けを上げる処理を行う。つまり、脱皮の可能性につながる連関度そのものを、この参照用情報F~Hに基づいてコントロールするようにしてもよい。或いは、脱皮の可能性を上述した連関度のみで決定した後、この求めた探索解に対して参照用情報F~Hに基づいて修正を加えるようにしてもよい。後者の場合において、参照用情報F~Hに基づいてどのように探索解としての脱皮の可能性にいかなるウェートで修正を加えるかは、都度システム側において設計したものを反映させることとなる。 For example, the other reference information G is an analysis result that suggests the search solution C as a higher possibility of molting, and the reference information F is an analysis result that suggests the search solution D as a higher possibility of molting. It shall be a valid analysis result. After the setting with the reference information in this way, if the actually obtained information is the same as or similar to the reference information G, the process of increasing the weight of the molting possibility C is performed. On the other hand, when the actually acquired information is the same as or similar to the reference information F, processing is performed to increase the weight of the possibility D of molting. In other words, the degree of association itself leading to the possibility of molting may be controlled based on the reference information FH. Alternatively, after the possibility of molting is determined only by the degree of association described above, the obtained search solution may be modified based on the reference information FH. In the latter case, how the possibility of molting as a search solution is modified based on the reference information FH depends on what is designed on the system side each time.
また参照用情報は、何れか1種で構成される場合に限定されるものではなく、2種以上の参照用情報に基づいて解探索するようにしてもよい。かかる場合も同様に、参照用情報の示唆する脱皮の可能性につながるケースほど、連関度を介して求められた探索解としての当該判別類型をより高く修正するようにしてもよい。 The reference information is not limited to any one type, and the solution search may be performed based on two or more types of reference information. Similarly, in such a case, the discriminant pattern as a search solution obtained via the degree of association may be corrected to a higher value for a case that leads to the possibility of shedding suggested by the reference information.
同様に、図10に示すように、基調となる参照用情報と、他の参照用情報とを有する組み合わせに対する、脱皮の可能性との連関度を形成する場合においても、基調となる参照用情報は、いかなる参照用情報(参照用画像情報、参照用動き映像情報、参照用期間情報、参照用水質情報、参照用加速度情報、参照用餌消費量情報、参照用餌消費量情報、参照用日射量、参照用溶存酸素濃度等)も適用可能である。他の参照用情報は、基調となる参照用情報以外のいかなる参照用情報が含まれる。 Similarly, as shown in FIG. 10, even in the case of forming the degree of association with the possibility of molting for a combination of reference information serving as a keynote and other reference information, the reference information serving as a keynote any reference information (reference image information, reference motion video information, reference period information, reference water quality information, reference acceleration information, reference food consumption information, reference food consumption information, reference solar radiation amount, reference dissolved oxygen concentration, etc.) are also applicable. Other reference information includes any reference information other than the underlying reference information.
このとき、基調となる参照用情報が、参照用動き映像情報であれば、他の参照用情報としては、これ以外のいかなる参照用情報が含まれる。 At this time, if the basic reference information is the reference motion video information, the other reference information includes any other reference information.
かかる場合も同様に解探索を行うことで、脱皮の可能性を推定することができる。このとき、上述した図9に示すように、連関度を通じて得られた探索解に対して、更なる他の参照用情報(参照用情報F、G、H等)を通じて、脱皮の可能性を修正するようにしてもよい。 In such a case, the possibility of molting can be estimated by searching for solutions in the same way. At this time, as shown in FIG. 9 described above, the possibility of molting is corrected through other reference information (reference information F, G, H, etc.) for the search solution obtained through the degree of association. You may make it
このとき、他の参照用情報が1のみならず、2以上組み合わさるようにして連関度が学習されるものであってもよい。 At this time, the degree of association may be learned by combining not only one piece of other reference information but also two or more pieces of information.
また、図11に示すように基調となる参照用情報のみと、脱皮の可能性との間で連関度が形成されるものであってもよい。この基調となる参照用情報は、第1実施形態、第2実施形態におけるいかなる参照用情報(参照用画像情報、参照用動き映像情報、参照用期間情報、参照用水質情報、参照用加速度情報、参照用餌消費量情報、参照用餌消費量情報、参照用日射量、参照用溶存酸素濃度等)も適用可能である。この図11の解探索方法は、図3の説明を引用することで以下での説明を省略する。 Further, as shown in FIG. 11, the degree of association may be formed between only the basic reference information and the possibility of molting. This basic reference information is any reference information in the first and second embodiments (reference image information, reference motion video information, reference period information, reference water quality information, reference acceleration information, Reference food consumption information, reference food consumption information, reference solar radiation, reference dissolved oxygen concentration, etc.) are also applicable. Description of the solution search method in FIG. 11 will be omitted by citing the description of FIG.
なお、第1実施形態、第2実施形態ともに、養殖場に生息する甲殻類の脱皮可能性を判別する場合を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではなく、養殖場以外の海、川において天然に生息する甲殻類の脱皮可能性の判別にも適用可能であることは勿論である。 In both the first embodiment and the second embodiment, the case of determining the possibility of molting of crustaceans living in aquaculture farms has been described as an example. Of course, it can also be applied to determine the molting potential of crustaceans that live naturally in rivers.
1 甲殻類脱皮兆候判別システム
2 判別装置
21 内部バス
23 表示部
24 制御部
25 操作部
26 通信部
27 判別部
28 記憶部
61 ノード
1 Crustacea Shedding
Claims (9)
甲殻類を撮像した画像情報を取得する情報取得ステップと、
過去において取得した甲殻類の参照用画像情報と、当該甲殻類の脱皮の可能性との3段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した画像情報に応じた参照用画像情報に基づき、脱皮の可能性を判別する判別ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする甲殻類脱皮兆候判別プログラム。 In a crustacean molting sign discrimination program for discriminating signs of molting of crustaceans,
an information acquisition step of acquiring image information obtained by imaging the crustacean;
Reference image information acquired in the past and reference image information according to the image information acquired in the information acquisition step using three or more levels of association with the possibility of molting of the crustacean. A crustacean molting sign discriminating program characterized by causing a computer to execute a discriminating step of discriminating the possibility of molting based on.
上記推定ステップでは、上記参照用画像情報と、上記参照用画像情報を取得した甲殻類のふ化させてからの期間に関する参照用期間情報とを有する組み合わせと、上記脱皮の可能性との3段階以上の連関度を利用し、更に上記情報取得ステップにおいて取得した上記画像情報に応じた参照用画像情報と、期間情報に応じた参照用期間情報とに基づいて脱皮の可能性を推定すること
を特徴とする請求項1記載の甲殻類脱皮兆候判別プログラム。 The information acquisition step further acquires period information regarding a period from hatching of the crustacean,
In the estimating step, at least three stages of a combination having the reference image information and reference period information relating to the period after hatching of the crustacean from which the reference image information is acquired, and the possibility of molting. and further estimating the possibility of molting based on the reference image information corresponding to the image information obtained in the information obtaining step and the reference period information corresponding to the period information. The crustacean molting sign discrimination program according to claim 1.
上記推定ステップでは、上記参照用画像情報と、過去において取得した甲殻類が生育する水の水質に関する参照用水質情報とを有する組み合わせと、上記脱皮の可能性との3段階以上の連関度を利用し、更に上記情報取得ステップにおいて取得した上記画像情報に応じた参照用画像情報と、水質情報に応じた参照用水質情報とに基づいて脱皮の可能性を推定すること
を特徴とする請求項1記載の甲殻類脱皮兆候判別プログラム。 The information acquisition step further acquires water quality information about the quality of water in which the crustaceans grow,
In the estimation step, a combination of the reference image information and reference water quality information related to the quality of water in which crustaceans grow obtained in the past, and three or more degrees of association with the possibility of molting are used. and further estimating the possibility of molting based on reference image information corresponding to the image information obtained in the information obtaining step and reference water quality information corresponding to water quality information. The crustacean molting sign discrimination program described.
上記推定ステップでは、上記参照用画像情報と、過去において取得した甲殻類の動きに関する参照用動き映像情報とを有する組み合わせと、上記脱皮の可能性との3段階以上の連関度を利用し、更に上記情報取得ステップにおいて取得した上記画像情報に応じた参照用画像情報と、動き映像情報に応じた参照用動き映像情報とに基づいて脱皮の可能性を推定すること
を特徴とする請求項1記載の甲殻類脱皮兆候判別プログラム。 The information acquisition step further acquires motion video information obtained by imaging the movement of the crustacean,
In the estimating step, a combination of the reference image information and the reference motion video information related to the movement of the crustacean acquired in the past and the degree of association with the possibility of molting are used in three or more stages, and 2. The possibility of molting is estimated based on the reference image information corresponding to the image information obtained in the information obtaining step and the reference moving image information corresponding to the moving image information. Crustacean Molting Sign Discrimination Program.
上記推定ステップでは、上記参照用画像情報と、過去において甲殻類の動きの映像を取得するとともに、その映像を予め類型化したパターンに当てはめることにより取得した参照用動き映像情報とを有する組み合わせと、上記脱皮の可能性との3段階以上の連関度を利用し、更に上記情報取得ステップにおいて取得した上記画像情報に応じた参照用画像情報と、動き映像情報に応じた参照用動き映像情報とに基づいて脱皮の可能性を推定すること
を特徴とする請求項1記載の甲殻類脱皮兆候判別プログラム。 The information acquisition step further acquires an image of the movement of the crustacean, and acquires motion image information by applying the image to a pattern categorized in advance,
In the estimating step, a combination having the reference image information and the reference motion image information obtained by acquiring an image of the movement of the crustacean in the past and applying the image to a pattern categorized in advance; Reference image information corresponding to the image information obtained in the information obtaining step and reference motion video information corresponding to the motion video information, using three or more levels of association with the possibility of molting. 2. The crustacean molting sign discriminating program according to claim 1, wherein the possibility of molting is estimated based on the information.
上記推定ステップでは、上記参照用画像情報と、過去において甲殻類の動きの映像を取得するとともに、その映像から上記甲殻類の移動加速度を予め類型化したパターンに当てはめることにより取得した参照用加速度情報とを有する組み合わせと、上記脱皮の可能性との3段階以上の連関度を利用し、更に上記情報取得ステップにおいて取得した上記画像情報に応じた参照用画像情報と、加速度情報に応じた参照用加速度情報とに基づいて脱皮の可能性を推定すること
を特徴とする請求項1記載の甲殻類脱皮兆候判別プログラム。 The information acquisition step further acquires an image of the movement of the crustacean, and acquires acceleration information by applying the movement acceleration of the crustacean from the image to a pattern typified in advance,
In the estimating step, the reference image information and the reference acceleration information obtained by obtaining the image of the movement of the crustacean in the past and applying the movement acceleration of the crustacean from the image to a pattern typified in advance. and three or more degrees of association with the possibility of molting, and further reference image information according to the image information acquired in the information acquisition step and reference image information according to acceleration information 2. The crustacean molting sign discriminating program according to claim 1, wherein the possibility of molting is estimated based on acceleration information.
上記推定ステップでは、上記参照用画像情報と、過去において取得した甲殻類の餌の消費量に関する参照用餌消費量情報とを有する組み合わせと、上記脱皮の可能性との3段階以上の連関度を利用し、更に上記情報取得ステップにおいて取得した上記画像情報に応じた参照用画像情報と、餌消費量情報に応じた参照用餌消費量情報とに基づいて脱皮の可能性を推定すること
を特徴とする請求項1記載の甲殻類脱皮兆候判別プログラム。 The information acquisition step further acquires food consumption information related to the amount of food consumed by the crustaceans,
In the estimation step, a combination having the reference image information and the reference food consumption information related to the food consumption of the crustacean acquired in the past and the degree of association with the possibility of molting are evaluated at three levels or more. and further estimating the possibility of molting based on the reference image information corresponding to the image information obtained in the information obtaining step and the reference food consumption information corresponding to the food consumption information. The crustacean molting sign discrimination program according to claim 1.
上記推定ステップでは、上記連関度を利用するとともに、更に上記動き映像情報に基づいて、脱皮の可能性を推定すること
を特徴とする請求項1記載の甲殻類脱皮兆候判別プログラム。 The information acquisition step further acquires motion video information obtained by imaging the movement of the crustacean,
2. The crustacean molting sign discriminating program according to claim 1, wherein said estimating step utilizes said degree of association and further estimates the possibility of molting based on said motion image information.
を特徴とする請求項1~8のうち何れか1項記載の甲殻類脱皮兆候判別プログラム。 The crustacean molting sign discriminating program according to any one of claims 1 to 8, wherein the degree of association is composed of nodes of a neural network in artificial intelligence.
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
JP2021170206A JP2023060548A (en) | 2021-10-18 | 2021-10-18 | Crustacean molting sign identification program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021170206A JP2023060548A (en) | 2021-10-18 | 2021-10-18 | Crustacean molting sign identification program |
Publications (1)
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JP2021170206A Pending JP2023060548A (en) | 2021-10-18 | 2021-10-18 | Crustacean molting sign identification program |
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2021
- 2021-10-18 JP JP2021170206A patent/JP2023060548A/en active Pending
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