JP2023150552A - 動物行動記録装置、動物行動記録方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】動物の行動を、精度よく効率的に把握することを可能とすること。
【解決手段】動物行動記録装置１００は、動物の挙動を示す情報である動物挙動情報を取得し、前記動物が存在する位置を示す情報である動物位置情報を取得し、前記動物挙動情報と、前記動物位置情報とに基づいて、前記動物の行動を推定して、当該行動を時系列に記録する処理部１１０を備えている。前記動物挙動情報は、前記動物に設けた加速度センサから取得される加速度データ及び、前記動物に設けた角速度センサから取得される角速度データの両方又はそのいずれか一方とすることができ、処理部１１０は、動物挙動情報及び動物位置情報のいずれか一方に基づいて動物の行動を推定し、推定された行動を他方の情報を用いて補正することができる。
【選択図】図３

Description

本発明は、動物行動記録装置、動物行動記録方法及びプログラムに関する。

安定的な酪農経営を継続する上で、飼育している動物の健康管理を効率的に行うことが重要になってきている。例えば、特許文献１，２には、動物に気圧センサ、加速度センサを取り付けて、その計測データによって姿勢等を推定し、動物の健康状態を判別したり、異常の発生を検知したりする技術が記載されている。

特開２０１７－０６０４０７号公報 特開２０２０－１９８８２９号公報

しかし、加速度データ、気圧データを用いる特許文献１，２の技術では、管理対象である動物の姿勢を推定する精度が十分でなく、それに基づいて行われる健康状態変化の予測について、十分な精度が得られないという問題があった。動物の姿勢を十分な精度で予測できないことは、例えば経産牛の発情・分娩予測におけるその予兆の見逃しにもつながっていた。

本発明の目的の一つは、動物の行動を、精度よく効率的に把握することを可能とする動物行動記録装置、動物行動記録システム、動物行動記録方法及びプログラムを提供することである。

本発明の一つの態様は、予め定められた飼育エリア内で飼育されている動物の挙動を示す情報である動物挙動情報を取得する動物挙動情報取得部と、前記動物が存在する位置を示す情報である動物位置情報を取得する動物位置情報取得部と、前記動物挙動情報と、前記動物位置情報とに基づいて、前記動物の行動を推定して、当該行動を時系列に記録する動物行動記録部とを備えている動物行動記録装置である。

前記動物挙動情報は、前記動物に設けた加速度センサから取得される加速度データ及び、前記動物に設けた角速度センサから取得される角速度データの両方又はそのいずれか一方であり、前記動物行動記録部は、前記加速度データ及び角速度データ又はそのいずれか一方に基づいて前記動物の行動を推定する行動推定部と、前記行動推定部が推定した前記動物の行動を、前記動物位置情報に基づいて補正する推定結果補正部とを備えているとしてもよい。

前記飼育エリア内に配置されている、動物の飼育に必要な複数の種類の設置物の位置の情報を記憶している記憶部を備え、前記推定結果補正部は、記憶されている前記設置物の位置の情報と、前記動物位置情報とに基づいて、対象となる動物が存在する位置にある設置物の種類を特定し、特定した前記設置物の種類に基づいて前記行動推定部が推定した前記動物の行動を補正するとしてもよい。

前記動物挙動情報は、前記動物に設けた加速度センサから取得される加速度データ及び、前記動物に設けた角速度センサから取得される角速度データの両方又はそのいずれか一方であり、前記動物行動記録部は、前記動物位置情報に基づいて前記動物が存在する場所及び当該場所における挙動を推定する行動推定部と、推定された前記動物の存在する場所と前記動物の挙動とを、取得された前記動物挙動情報と対照させて補正する推定結果補正部とを備えているとしてもよい。

前記飼育エリア内に配置されている、動物の飼育に必要な複数の種類の設置物の位置の情報を記憶している記憶部を備え、前記行動推定部は、記憶されている前記設置物の位置の情報と、前記動物位置情報とに基づいて、対象となる動物が存在する位置にある設置物の種類を特定し、特定した前記設置物の種類に基づいて前記対象となる動物の挙動を推定するとしてもよい。

前記行動推定部が、前記動物から取得した前記加速度データ及び角速度データ又はそのいずれか一方と、複数の類型に区分された前記動物の行動との関係を学習させた学習済みモデルを使用して前記動物の行動を推定するとしてもよい。

前記行動推定部が、前記動物の行動と、前記動物から取得した前記加速度データ及び角速度データ又はそのいずれか一方との統計的対応関係に基づいて、前記動物の行動を推定するとしてもよい。

前記動物位置情報は、前記動物に設けた加速度センサ及び角速度センサ又はそのいずれか一方から通信部を介して送信される電波の到来方向に基づいて算出されるとしてもよい。

前記動物行動記録部が時系列に記録した前記動物の行動記録が、当該動物の疾病、発情、分娩、転倒、成長、及び離乳のうちの少なくとも一つ以上の時期を予測するために利用されるとしてもよい。

前記動物挙動情報が、前記動物に設けられた気圧センサ及び音響センサ又はそのいずれかからの出力データ、前記動物から取得される生体情報のうちの少なくとも一つを含んでいるとしてもよい。

本発明の他の態様は、情報処理装置が、動物の挙動を示す情報である動物挙動情報を取得し、前記動物が存在する位置を示す情報である動物位置情報を取得し、前記動物挙動情報と、前記動物位置情報とに基づいて、前記動物の行動を推定して、当該行動を時系列に記録する動物行動記録方法である。

本発明のさらに他の態様は、情報処理装置に、動物の挙動を示す情報である動物挙動情報を取得する処理と、前記動物が存在する位置を示す情報である動物位置情報を取得する処理と、前記動物挙動情報と、前記動物位置情報とに基づいて、前記動物の行動を推定して、当該行動を時系列に記録する処理とを実行させるプログラムである。

本発明によれば、動物の行動を、精度よく効率的に把握することが可能となる。

本発明の一実施形態における動物行動記録システムの全体構成を例示する模式図である。 本発明の一実施形態における動物行動記録システムの機能の概要を示すブロック図である。 本発明の一実施形態における動物行動記録装置のハードウェア及び機能ブロックの構成を例示するブロック図である。 本発明の一実施形態におけるセンサ装置、位置検出器のハードウェア及び機能ブロックの構成を例示するブロック図である。 動物の行動とセンサデータとの対応関係を例示する説明図である。 設置物位置情報テーブルの構成例を示す図である。 本発明の一実施形態における動物行動記録システムによって取得された行動記録の一例を示す図である。 本発明の一実施形態における動物行動記録システムによって取得された行動記録の一例を示す図である。 処理対象データ記憶部の構成例を示す図である。 本発明の一実施形態における動物行動記録装置が実行する行動推定処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態における動物行動記録装置が実行する行動推定補正処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の他の実施形態におけるデータ取得処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の他の実施形態における行動推定処理及び推定結果補正処理の一例を示すフローチャートである。 本実施形態における行動記録結果の評価例を示す図である。 本実施形態における行動記録結果を例示するグラフである。

以下、本発明について、その実施形態に即して添付図面を参照しながら説明する。なお、以下の実施の形態により本発明が限定されるものでない。また、以下の説明において参照する各図は、本開示の内容を理解でき得る程度に形状、大きさ、及び位置関係を概略的に示してあるに過ぎない。即ち、本発明は、各図で例示された形状、大きさ、及び位置関係のみに限定されるものでない。

（実施形態）
＜動物行動記録システム１＞
図１は、本発明の一実施形態における動物行動記録システム１の全体構成を例示する模式図である。図１に示すように、本実施形態の動物行動記録システム１は、例えば酪農家が飼育しているウシＣの行動を時系列に記録する機能を備えている。記録対象となる動物には、ウシＣに限らず、ブタ、ヒツジ、ウマ、ヤギ等の、いわゆる産業動物のカテゴリーに入る動物、動物園等で飼育される動物、いわゆる愛玩動物を含む、行動記録の取得、利用に利益のあるすべての動物が含まれうる。

図１は、牛舎内に配置されている一つの矩形状の牛房ＣＢを取り出して模式的に示している平面図である。簡単のために、図１では、牛房ＣＢ内に一頭のウシＣが飼育されている状況を示しているが、通常一つの牛房ＣＢでは複数のウシＣが飼育される。

牛房ＣＢ内には、その適宜の場所に餌場Ｆ、哺乳場Ｍ、水飲み場Ｗといった設置物が設けられ、それぞれの場所で、ウシＣが餌を食べ（採食動作）、乳を飲み（吸乳動作）、水を飲む（飲水動作）ことができるように構成されている。なお、これらの餌場Ｆ、哺乳場Ｍ、水飲み場Ｗの牛房ＣＢ内での配置は、図１の例に限られず適宜定めることができる。

ウシＣには、３軸加速度センサ、及び３軸角速度センサを備えるセンサ装置２００が装着されており、ウシＣの移動、身体の動きを反映する加速度データ、角速度データが取得される。センサ装置２００にはデータ伝送機能が設けられており、取得された加速度データ、角速度データが、例えば近距離無線通信（ＮＦＣ）によって送信される。なお、取得、送信されるデータは、加速度データ、角速度データのいずれか一方のみであってもよい。

牛房ＣＢを含む牛舎の近傍、例えば酪農家の管理棟等に、本実施形態における動物行動記録の主要な機能が実装されている情報処理装置である、動物行動記録装置１００が設置される。動物行動記録装置１００は、ウシＣに装着されているセンサ装置２００からの加速度データ、角速度データを受信して、受信したデータに基づき、ウシＣの行動を解析する。

牛房ＣＢ内には、センサ装置２００から送信される電波を受信して送信元であるセンサ装置２００の位置、すなわち、牛房ＣＢ内でのウシＣの位置を前記動物行動記録装置１００によって解析するためのデータを生成するデバイスである位置検出器３００が設けられる。図１の例では、２台の位置検出器３００が、牛房ＣＢ内の適宜の場所に設置され、センサ装置２００から到来する電波の角度を検出し、動物行動記録装置１００へ送信している。動物行動記録装置１００は、各位置検出器３００からの角度データを利用して、牛房ＣＢ内におけるウシＣの位置を解析して取得する。動物行動記録装置１００は、ウシＣに関して取得される加速度データ、角速度データ、及び牛房ＣＢ内における位置情報に基づいて、牛房ＣＢ内におけるウシＣの行動を特定し、時系列で記録するものである。図１に例示するように、牛房ＣＢ内には、便宜的に、平面座標系を規定するＸ軸、Ｙ軸と、それらに直交するＺ軸を設定しておくことができる。動物行動記録装置１００は、インターネット、ＷＡＮ、ＬＡＮ等の、外部の通信ネットワークＮと通信可能に構成してもよい。動物行動記録装置１００、センサ装置２００、位置検出器３００の構成と機能については、関連図面を参照して後述する。

図２に、図１の動物行動記録システム１の概略構成、機能を示している。本実施形態の動物行動記録システム１は、動物行動記録装置１００を備える。動物行動記録装置１００には、ウシＣに装着したセンサ装置２００からセンサデータが、牛房ＣＢ内に設置された位置検出器３００からセンサ装置２００からの電波受信角度データが入力される。動物行動記録装置１００は、センサデータ解析機能Ｆ１により、入力されたセンサデータ、具体的には３軸加速度データと３軸角速度データとを解析し、その解析結果に基づいて、行動推定機能Ｆ２によってウシＣの行動を時系列に推定する。

一方、動物行動記録装置１００は、位置データ解析機能Ｆ３により、入力された電波受信角度データと位置検出器３００の設置位置とに基づいて、位置情報算出機能Ｆ４により、牛房ＣＢ内におけるウシＣの位置情報を算出する。動物行動記録装置１００の推定結果補正機能Ｆ５は、行動推定機能Ｆ２、位置情報算出機能Ｆ４での処理結果に基づいて、推定された行動の精度を高めるべき補正処理を行い、補正後の行動記録は行動記録機能Ｆ６により時系列に記録される。なお、後述するが、位置情報に基づいてウシＣの行動を推定し、その推定結果をセンサデータの解析結果によって補正する構成を採用してもよい。

＜動物行動記録装置１００，センサ装置２００，位置検出器３００＞
次に、本実施形態における動物行動記録装置１００、センサ装置２００、位置検出器３００の構成と機能について、具体的に説明する。図３、図４は、それぞれ、本発明の一実施形態における動物行動記録装置１００、センサ装置２００及び位置検出器３００のハードウェア及び機能ブロックの構成を例示するブロック図である。

＜＜センサ装置２００、位置検出器３００＞＞
まず、図４を参照して、本実施形態におけるセンサ装置２００、位置検出器３００について説明する。センサ装置２００は、ウシＣの身体の適宜部位に装着され、ウシＣの行動に含まれる、ウシＣの移動、及びウシＣの身体各部の動きを物理量に変換して出力するデバイスである。本実施形態では、センサ装置２００は例えば首輪に固定されてウシＣの首に装着されるが、耳に装着するなど、他の部位に取り付けるように構成してもよい。このようなウシＣの歩行等による移動、起き上がり等の様々な動作に伴う動き、首振り、反芻等に伴う身体各部の動きを表す情報は、動物挙動情報として包括的に捉えることができる。

図４に例示しているように、センサ装置２００は、３軸加速度センサ２１０、３軸角速度センサ２２０、処理部２３０、及び通信部２４０を備える。３軸加速度センサ２１０、３軸角速度センサ２２０は、それぞれｘ，ｙ，ｚの３軸方向の加速度、及びｘ，ｙ，ｚの３軸周りの角速度を計測するためのセンサであり、各軸方向の加速度、各軸周りの角速度を、例えば出力電圧信号として得ることができる。処理部２３０は、３軸加速度センサ２１０、及び３軸角速度センサ２２０からの出力信号を受け取ってＡＤ変換等の所定の処理を行ってデジタルデータに変換するセンサデータ取得部２３１、センサデータ取得部２３１で生成された３軸加速度、３軸角速度のデジタルデータを外部へ送出するセンサデータ送出部２３２を備える。処理部２３０は、加速度センサ２１０、角速度センサ２２０からのアナログ信号を受信してデジタル信号に変換するＡＤ変換回路、ＡＤ変換後のデジタルデータを所定のフォーマットに変換等して送出するセンサデータ送出部２３２を有する。センサデータ取得部２３１、センサデータ送出部２３２は、ＣＰＵ等のプロセッサによって制御される。なお、加速度センサ、角速度センサとしては、センサ出力信号の各種変換回路等を含めてモジュール化されたデバイスを適宜利用することができる。

通信部２４０は、処理部２３０のセンサデータ送出部２３２からセンサ出力信号を表すデジタルデータを受け取って、所定の通信方式によって無線送信する機能を有する。本実施形態では、通信部２４０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に準拠した通信機能を備えた通信モジュールとして構成されている。通信部２４０から送信されるセンサデータ送出部２３２からのデジタルデータは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈのデータパケットとして送信され、動物行動記録装置１００によって受信される。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈのデータパケットはまた、牛房ＣＢ内に設置された位置検出器３００においても受信される。なお上記の通信方式は一例であり、これに制約されるものではない。

位置検出器３００は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ５．１に含まれている方向検知機能を利用するためのロケータとして機能する。図４に示すように、位置検出器３００は、プロセッサ等で構成される処理部３１０、アンテナアレイ３２０、及び通信部３３０を備えて構成することができる。処理部３１０は、機能ブロックとしての電波受信部３１１と、受信角度算出部３１２とを備えるものとすることができる。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ５．１においては、電波の受信角度（Ａｎｇｌｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ，ＡｏＡ）によりＢｌｕｅｔｏｏｔｈ信号の入来角度を取得することができる。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ５．１のデジタル信号には、通常のデータ通信の後にＣｏｎｓｔａｎｔ Ｔｏｎｅ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ（ＣＴＥ）と呼ばれる一定期間の単調な正弦波が含まれる。位置検出器３００は、このＣＴＥを複数のアンテナを含むアンテナアレイ３２０を通じて電波受信部３１１で受信し、受信角度算出部３１２において、各アンテナでの受信波の位相角の差に基づいて、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ信号の入射角を算出する機能を備えている。後述するように、位置検出器３００の受信角度算出部３１２で算出された受信角度データは、通信部３３０によって動物行動記録装置１００へ伝送される。なお、センサ装置２００の位置を検出する位置検出方式は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈの機能を利用する方式に限られず、ＧＰＳ等の衛星測位システムを利用した位置検出方式、牛房ＣＢ内のウシＣの撮像画像に基づいた位置特定方式等、他の利用可能な方式を採用することができる。

＜＜動物行動記録装置１００＞＞
次に、動物行動記録装置１００について説明する。図３に示すように、動物行動記録装置１００は、サーバコンピュータ又はパーソナルコンピュータなどの情報処理装置であり、処理部１１０、記憶部１２０、入出力部１３０、データインタフェース（データＩＦ）部１４０、及び通信部１５０を備えている。処理部１１０、記憶部１２０、入出力部１３０、データＩＦ部１４０、及び通信部１５０の間は、図示を省略する内部通信線としてのバスによって接続されている。

処理部１１０は、ＣＰＵ等のプロセッサによって構成される演算装置であり、後述の記憶部１２０から各種プログラム、データを読み込んで実行し、動物行動記録装置１００の機能を実現する。本実施形態では、処理部１１０は、センサデータ受信部１１１、センサデータ解析部１１２、位置データ受信部１１３、位置データ解析部１１４、行動推定部１１５、推定結果補正部１１６、推定結果記録部１１７、及び行動記録出力部１１８の各機能部のデータ処理を実行する。各機能部の動作については後述する。

記憶部１２０は、ハードウェア群を動物行動記録装置１００として機能させるための各種プログラム、及び各種データなどの記憶領域であり、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、半導体ドライブ（ＳＳＤ）又はハードディスク（ＨＤＤ）などで構成することができる。具体的には、記憶部１２０は、本実施形態の各機能を処理部１１０に実行させるためのプログラム（動物行動記録装置１００の制御プログラム）、各種パラメータ、行動推定に利用されるデータ、処理対象であるウシＣに関するデータ、外部から入力される操作入力データ、及び生成された行動記録データ等が記憶される。

入出力部１３０は、外部から動物行動記録装置１００へのデータ入力を可能とするキーボード、マウス、タッチパネル、マイク等の各種入力デバイスと、行動記録データ等を出力表示するためのモニタディスプレイ、スピーカ等の出力デバイスから構成されている。

データＩＦ部１４０は、処理部１１０、記憶部１２０、入出力部１３０、通信部１５０の間でのデータ通信を制御する機能を有する。

通信部１５０は、センサ装置２００、位置検出器３００との間で各種データの送受信を行う通信モジュールであり、例えばネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）等のハードウェアとして構成される。通信部１５０は、動物行動記録装置１００が図１に例示した外部の通信ネットワークＮとの間で通信を実行するのにも使用することができる。

次に、処理部１１０が実行する各プログラムによって実現される動物行動記録装置１００の機能について説明する。

センサデータ受信部１１１は、ウシＣに装着されたセンサ装置２００が備えるセンサから得られるセンサデータを受信する機能を有する。本実施形態では、センサデータは０．２～１０秒ごとに受信されるが、この時間間隔は限定的なものではない。なお、ここでは、センサデータは、センサ装置２００が備える３軸加速度センサ、３軸角速度センサからの出力信号に基づいて得られるデジタルデータを意味するものとする。

センサデータ解析部１１２は、ウシＣに装着されているセンサ装置２００から受信した０．２～１０秒間の３軸加速度センサデータ（αx，αy，αz）及び３軸角速度センサデータ（ωx，ωy，ωz）に基づいて、当該ウシＣの行動、動作を推定するのに必要な長さを抽出する機能を有する。前記のように、センサ装置２００から取得するデータは、３軸加速度、３軸角速度のいずれか又は、両方であってもよい。また、センサデータとして、カメラによるウシＣの撮像画像データ、ウシＣが装着するセンサ装置２００近傍の気圧データ、ウシＣ周辺で録音された音響データ、体温、心拍数、呼吸数、血圧等のウシＣに関する生体情報等を適宜に採用することができる。

位置データ受信部１１３は、位置検出器３００からの位置データを受信する機能を有する。前記のように、位置データは、例えば各位置検出器３００の牛房ＣＢ内における位置座標、各位置検出器３００の受信角度算出部３１２において算出された、センサ装置２００からの電波受信角度データである。位置検出器３００の位置座標データは、あらかじめパラメータとして記憶部１２０に格納しておいてもよい。

位置データ解析部１１４は、位置データ受信部１１３にて受信、取得した位置検出器３００の位置座標データ及び電波受信角度を用いて、牛房ＣＢ内におけるセンサ装置２００の位置を算出する。図１のように２セットの位置検出器３００を用いると、電波の発信元であるセンサ装置２００の位置は、各位置検出器３００の位置から電波受信角度に従って引いた直線の交点として求めることができる。センサ装置２００の位置測定精度の必要に応じて、位置検出器３００を増設することも可能である。求められたセンサ装置２００の位置を、あらかじめ牛房ＣＢ内に設定した平面座標とマッチングすることで、センサ装置２００が装着されたウシＣが、牛房ＣＢ内のどの場所にいるかを判定することができる。なお、上記のセンサ装置２００の位置検出方式は一例であり、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の測位衛星信号に基づいて位置座標を算出する、移動体通信基地局からの電波を利用する等、他の方式を利用するとしてもよい。

行動推定部１１５は、センサデータ解析部１１２において取得されたセンサデータ（本実施形態ではセンサ装置２００によって測定された３軸加速度データ及び３軸角速度データ）、又は位置データ解析部１１４において取得されたセンサ装置２００の牛房ＣＢ内での位置情報に基づいて、ウシＣの行動を推定する機能を備えている。

＜センサデータに基づく行動推定＞
本実施形態では、センサデータに基づいてウシＣの行動を推定する場合、センサデータを含むデータセットと、そのセンサデータが取得されたときのウシＣの行動とを対応付けてなる教師データを用いて作成された学習済みモデルを用いている。本実施形態では、この学習済みモデルは、記憶部１２０の行動推定モデル記憶部１２１に格納されている。図５に、行動推定処理に使用される教師データの構成例を示している。図５に例示する教師データは模式的に示しており、各行動類型に対応する加速度・角速度はそれぞれ１つの値の組ではなく、一定時間内に得られる加速度・角速度の複数の値の組を意味する。言い換えると、各行動類型に対応しているのは、当該行動類型と判別される根拠となる加速度・角速度の値の組の集合ということができる。図５の教師データでは、センサデータに基づいて判別するウシＣの行動を、「飲水」、「採食（人工乳）」、「採食（乾草）」、「反芻」、「吸乳」、「頭振り」、「移動（歩行）」、「移動（走る）」、「起立動作」、「横臥動作」、「咳」、「横臥状態・佇立状態」の１２の行動類型に分類しており、各行動類型に対して対応する３軸加速度データ、３軸角速度データの組を対応付けている。教師データは、ウシＣの行動を記録した動画像データと、その動画像データに対応して取得されたセンサデータとの組について、動画像データに基づく行動類型をラベリングすることによって作成することができる。本実施形態では、具体的な機械学習のアーキテクチャとして、「長期・短期記憶（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ Ｔｅｒｍ－Ｍｅｍｏｒｙ，ＬＳＴＭ）」を用いたニューラルネットワークを採用している。ただし、他の機械学習方式、あるいはルールベースの判定処理を利用することも差し支えない。例えば、各行動類型に対応する加速度データ、角速度データの過去値の集合を両者の統計的対応関係として作成しておき、あらたに取得されたセンサデータをそのような集合と比較することで、行動類型を推定するようにしてもよい。

＜位置情報に基づく行動推定＞
ウシＣの行動推定は、ウシＣの牛房ＣＢ内での位置情報に基づいて実行することも可能である。動物行動記録装置１００の位置データ解析部１１４により、牛房ＣＢ内に設置されている位置検出器３００からの位置データに基づいて、センサ装置２００が牛房ＣＢ内のどの位置にあるか、すなわちウシＣが牛房ＣＢ内のどこにいるかを求めることができる。例えば、ウシＣについての位置情報が、ウシＣが牛房ＣＢ内の「餌場」、「哺乳場」、「水飲み場」にいることを示している場合、そのウシＣはそれぞれ、「採食」、「吸乳」、「飲水」の行動をとっていると推定することができる。また、ウシＣの位置情報の時間的変化を検出することが可能であるので、ウシＣが「移動（歩行）」、「移動（走る）」、「横臥状態・佇立状態」といった行動をとっていることを、位置情報変化の有無とその速度を用いて判定することができる。位置情報に基づく行動推定を行うために利用されるデータは、記憶部１２０の位置情報解析用データ記憶部１２２に格納されている。位置情報解析用データとしては、牛房ＣＢ内におけるウシＣの場所を判定するために用いる、「餌場」、「哺乳場」、「水飲み場」の範囲を示す平面位置座標等が含まれる。図６に、牛房ＣＢ内に設置される各設置物の設置位置を示す設置物位置情報テーブルの構成例を示している。図６に例示する設置物位置情報テーブル１２２１は、位置情報解析用データ記憶部１２２に格納されており、設置物の種類とその牛房ＣＢ内における位置を示す位置情報とが関連付けられて記憶されている。図６の例では、例えば「餌場Ｆ」の牛房ＣＢ内における位置は、（X11～X12, Y11～Y12）なる位置情報で示されている。これは、牛房ＣＢ内において餌場Ｆは、４つの位置座標（X11, Y11），（X11, Y12），（X12, Y11），（X12, Y12）で特定される領域にあることを示している。行動推定部１１５は、ウシＣに装着されているセンサ装置２００からの位置データと、設置物位置情報テーブル１２２２に記録されている設置物の位置情報とを対比することにより、そのウシＣがいずれかの設置物の近傍にいるか否かを判定することができる。例えばウシＣが餌場Ｆの近傍にいると判定されれば、そのウシＣは採食の行動をとっていると推定することができる。設置物位置情報テーブル１２２１には、上記に例示した設置物に限定されず、ウシＣの行動推定の精度向上に資すると考えられる設置物、あるいは牛房ＣＢ内の特定の場所を記録しておくようにすることができる。

推定結果補正部１１６は、行動推定部１１５によって推定されたウシＣの行動類型について、別の観点からの推定結果を加味して補正する機能を有する。前記したように、本実施形態では、行動推定部１１５が、ウシＣに装着されたセンサ装置２００から取得する３軸加速度データ及び３軸角速度データ、又は牛房ＣＢ内に設置した位置検出器３００からの位置データに基づくウシＣの位置情報から、ウシＣの行動類型を時系列に推定するように構成されている。推定結果補正部１１６は、センサデータ、又は位置情報に基づいて推定したウシＣの行動類型について、異なる推定ロジックを用いて補正を行う。本実施形態では、推定結果補正部１１６は、センサデータに基づいて推定したウシＣの行動類型は位置情報に基づいて検証、補正を行い、位置情報に基づいて推定したウシＣの行動類型はセンサデータに基づいて検証、補正を行うようにしている。このような行動推定結果の補正処理により、ウシＣの行動類型の推定精度を向上させることができる。なお、推定結果補正部１１６における補正処理には、さらに他の観点を導入してもよい。例えば、時系列に記録された行動類型の推定結果について、連続して「採食」が記録されている途中に一点だけ「移動（歩行）」が混入して記録されている場合、混入している「移動（歩行）」は前後の行動類型との連続性を欠いているためノイズであると考えられる。行動推定結果の補正は、このような行動類型の記録の連続性の観点から検証することもできる。

推定結果記録部１１７は、推定結果補正部１１６において得られた補正後の行動類型推定結果を、時系列に記録する機能を備える。補正後の行動類型推定結果は、記憶部１２０の行動記録記憶部１２３に時系列に格納される。行動記録記憶部１２３の構成例を、図７、図８に示している。図７は、加速度データ及び角速度データに基づいて行動推定を行い、位置情報を用いてその行動推定結果を補正した場合の例、図８は、位置情報に基づいて行動推定を行い、それに加速度データ及び角速度データを用いて補正を加えた場合の例である。図７の例では、各ウシＣに付与された識別符号である個体ＩＤに対して、記録の年月日及び時刻、そのときの加速度データ及び角速度データ、及びそれに基づいて推定された行動類型が関連付けて記録されている。そして、各レコードについて、対応する年月日及び時刻において取得されたウシＣの牛房ＣＢ内における位置とそれから推定されるウシＣの滞在場所、及び位置情報によって補正された後の行動類型が記録されている。図７の先頭レコードを参照すると、個体ＩＤ「００１」のウシＣについて、加速度データ及び角速度データから推定された行動類型として「採食」が記録され、ウシＣの位置から推定された滞在場所である「餌場」と整合しているため、補正後行動類型にも「採食」と記録されている。これに対して３番目のレコードを参照すると、加速度データ及び角速度データから推定された行動類型が「吸乳」であるところ、位置に基づいて推定された滞在場所は「餌場」であって、先の推定行動類型と整合していない。この場合、本実施形態では位置から推定した滞在場所である「餌場」の情報を優先して、行動類型を「採食」と補正している。一方、図８の例では、各ウシＣに付与された識別符号である個体ＩＤに対して、記録の年月日及び時刻、そのときの位置情報とそれに基づく推定滞在場所、及び移動しているか否か関連付けて記録されている。そして、各レコードについて、対応する年月日及び時刻において取得されたウシＣの加速度データ及び角速度データ、それから推定された行動類型、及び補正された後の行動類型が記録されている。図８の先頭レコードを参照すると、個体ＩＤ「００１」のウシＣについて、位置情報から「餌場」に滞在していること、及び「移動していない」ことが記録されており、ウシＣの加速度データ及び角速度データから推定された行動類型である「採食」と整合しているため、補正後行動類型にも「採食」と記録されている。これに対して４番目のレコードを参照すると、位置情報から推定された滞在場所が「水飲み場」、移動については「なし」が記録されているところ、加速度データ及び角速度データから推定された行動類型は「佇立状態」となっている。この場合、補正後の推定行動類型としては、水飲み場にいても実際はなにもせずにじっとしていると考えられることから、行動類型を「休息」と記録している。なお、動物の行動類型の種別、行動類型の補正のポリシーは、対象の動物、行動記録の目的等に応じて変わり得るので、行動記録記憶部１２３の構成もそれに応じて自由に変更することができる。

行動記録出力部１１８は、行動記録記憶部１２３に記録されている動物の行動記録を、入出力部１３０等からの入力操作によって読み出し、ディスプレイに表示させる等の出力処理を実行する。

処理対象データ記憶部１２４は、行動記録の対象となる個々のウシＣに関する個別の情報を格納している。図９に、処理対象データ記憶部１２４の構成例を示している。図９に例示する処理対象データ記憶部１２４は、行動記録の対象である各ウシＣに識別符号として付与されている個体ＩＤに対応付けて、センサ装置２００の固有の識別符号であるセンサ装置ＩＤ、ウシとしての種類を示す牛種、性別、年齢、健康状態、及び病歴の各項目が記録されている。センサ装置ＩＤは、ウシＣに取り付けられている各センサ装置２００から動物行動記録装置１００に送信されるセンサデータに付帯され、受信したセンサデータがどのセンサ装置２００で取得されたかを識別可能としている。センサ装置ＩＤは位置検出器３００においても受信されるので、特定のセンサ装置２００の位置とセンサ装置ＩＤとを紐づけることができる。健康状態は、図示のように評価数値で記録するほか、具体的にテキストで記録してもよい。病歴についても適宜の記載様式を採用してよい。処理対象データ記憶部１２４の記録項目は、図９の例に制約されることなく、適宜決定することができる。

＜動物行動記録装置１００によるデータ処理＞
次に、本実施形態における動物行動記録装置１００が実行するデータ処理について説明する。動物行動記録装置１００は、主として、行動推定処理と、行動推定結果補正処理とを実行する。

＜＜センサデータに基づく行動推定処理＞＞
図１０に、本実施形態における動物行動記録装置１００が実行する行動推定処理の処理フロー例をフローチャートで示している。行動推定処理は、例えば動物行動記録装置１００の電源投入及び起動を契機として開始される。

図１０に例示する行動推定処理は、牛房ＣＢ内で飼育されている各ウシＣについて、具体的には、各ウシＣに取り付けられているセンサ装置２００について所定の時間間隔ごとに実行される（ステップＳ１１のループ）。

動物行動記録装置１００のセンサデータ受信部１１１は、ウシＣに装着されているセンサ装置２００から、３軸加速度センサ及び３軸角速度センサからのセンサデータを受信する（ステップＳ１２）。

センサデータ解析部１１２は、受信した３軸加速度センサ及び３軸角速度センサからのセンサデータに基づいて、３軸加速度データ及び３軸角速度データを算出する（ステップＳ１３）。

行動推定部１１５は、ステップＳ１３において得られた３軸加速度データ及び３軸角速度データに、ウシＣの行動類型と３軸加速度データ及び３軸角速度データとの対応関係をあらかじめ学習させて得られた学習済みモデルを適用して、行動類型の推定結果を得る（ステップＳ１４）。

行動推定部１１５は、ステップＳ１４にて推定した行動類型を記憶部１２０の行動記録記憶部１２３に格納する（ステップＳ１５）。

位置データ受信部１１３は、牛房ＣＢ内に設置されている位置検出器３００から位置検出器３００の平面位置座標と、位置検出器３００で受信されるセンサ装置２００の電波受信角度とを受信する（ステップＳ１６）。

位置データ解析部１１４は、位置検出器３００から受信した位置検出器３００の位置座標と受信角度とから、牛房ＣＢ内におけるセンサ装置２００の位置を、ウシＣがいる場所を示す位置情報として算出する（ステップＳ１７）。

行動推定部１１５は、ステップＳ１７において算出された位置情報から、ウシＣの行動類型を推定する（ステップＳ１８）。

行動推定部１１５は、位置情報と、ステップ１８において推定した行動類型を、行動記録記憶部１２３に格納する（ステップＳ１９）。前記のように、以上の処理は、例えば動物行動記録装置１００が動作中は、各ウシＣについて、所定の時間間隔ごとに繰り返し実行され、各ウシＣについての行動記録が蓄積される。

＜＜行動推定結果補正処理＞＞
次に、行動推定部１１５によって推定されたウシＣの行動類型について補正を行う行動推定結果補正処理について説明する。図１１は、行動推定結果補正処理の処理フロー例を示すフローチャートである。図１１に例示する行動推定結果補正処理は、行動推定処理と同様に、動物行動記録装置１００の電源投入及び起動を契機として開始され、動物行動記録装置１００の動作中継続して実行される。

動物行動記録装置１００では、ステップＳ２１のループ処理が、牛房ＣＢ内にいる各ウシＣについて、一定時間間隔で実行される。本実施形態では、この時間間隔を１時間に設定している。

推定結果補正部１１６は、まず直近１時間に記録されている、ごく短時間に行われる行動類型、ここでは「咳」、「移動（走る）」の数をカウントする（ステップＳ２２）。これは、後述する行動の連続性の観点からの検証によって、ノイズであると誤判定されるのを防ぐためである。

推定結果補正部１１６は、行動記録記憶部１２３の各記録の時刻をキーとして、センサデータから推定された行動類型と位置情報から推定された行動類型とを比較する（ステップＳ２３）。両方の行動類型が不一致であると判定した場合（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、推計結果補正部１１６は、位置情報から推定した行動類型を推定結果とする補正を行う（ステップＳ２５）。両方の行動類型に不一致がないと判定した場合（ステップＳ２４：ＮＯ）、処理はステップＳ２６へ進められる。

動物行動記録装置１００の推定結果補正部１１６は、行動記録記憶部１２３に記録されている補正推定結果について、その連続性を検証する。具体的には、推定結果補正部１１６は、行動記録記憶部１２３に記録されている行動類型の補正推定結果を過去１時間分にわたって参照し、記録されている行動類型に連続性がないと判定される項目がないか調べ、連続性が確保されるように補正を行う。連続性を確保するための補正の例としては、ある時間にわたって例えば「採食（乾草）」が記録されている途中に「移動（歩行）」といった別の行動類型が記録されている場合である。この場合、「移動（歩行）」の記録は、連続性の観点から「採食（乾草）」に補正される。

前記のように、以上の処理は、動物行動記録装置１００の動作中、各ウシＣについて、一定時間間隔をもって、例えば１時間ごとに繰り返し実行される。なお、推定された行動類型に連続性の点で欠陥があった場合、その欠陥は、位置情報を用いた推定結果の補正を行うことで治癒されることがある。そのような事情を考慮して、連続性の観点からの行動類型の検証は省略することも可能である。

＜他の実施形態による動物行動記録システム＞
次に、本発明の他の実施形態による動物行動記録システム１について説明する。本実施形態の動物行動記録システム１は、図１～図１１を参照してすでに説明した実施形態（以下便宜的に「第１実施形態」と称することがある。）と基本的な構成を同じくしているため、ここでは本実施形態（以下便宜的に「第２実施形態」と称することがある。）において、第１実施形態との差異に重点を置いて説明することとする。

第２実施形態における動物行動記録システム１は実質的に図１に関して説明した第１実施形態の構成と同じ構成を有し、牛房ＣＢ内にいるウシＣの行動を、センサ装置２００からの３軸加速度データ及び３軸角速度データと、位置検出器３００からの位置データとに基づいて推定し、時系列に記録する機能を有する。第２実施形態における動物行動記録装置１００、センサ装置２００、位置検出器３００の構成は、それぞれ図２、図３を参照して説明した第１実施形態と同様である。

＜第２実施形態における動物行動記録装置１００が実行するデータ処理＞
第２実施形態では、動物の行動を推定する処理、及びその推定結果を補正する処理が、第１実施形態と異なる。以下、第２実施形態における動物行動記録装置１００が実行する行動推定処理と推定結果補正処理について説明する。本実施形態での行動推定処理は、まず牛房ＣＢ内におけるウシＣの場所、ウシＣが移動しているか否かに基づいて大まかな行動推定を実施し、その際にセンサ装置２００から受信しているセンサデータに基づいてその行動推定に所要の補正を加えるように構成されている。具体的には、本実施形態では、位置検出器３００からの位置データ及びウシＣのセンサ装置２００からのセンサデータを比較的短い時間間隔で記録する。動物行動記録装置１００は、記録された位置情報に基づいて、より長い時間間隔にて繰り返し行動推定処理及び推定結果補正処理を実行する。

＜＜データ取得処理＞＞
図１２に、本実施形態における動物行動記録装置１００が実行するデータ取得処理の処理フロー例をフローチャートで示している。このデータ取得処理は、例えば動物行動記録装置１００の電源投入及び起動を契機として開始される。

図１２に例示するデータ取得処理は、牛房ＣＢ内で飼育されている各ウシＣについて、一定時間間隔ごとに実行される。具体的には、ステップＳ３２～ステップＳ３５の処理が、各ウシＣに取り付けられているセンサ装置２００ごとに実行される（ステップＳ３１のループ）。例えば本実施形態では、データ取得処理の実行時間間隔は各センサ装置２００について、０．０１秒～１分程度の時間であるが、これに限定されず実行時間間隔は適宜決定すればよい。

位置データ受信部１１３は、牛房ＣＢ内に設置されている位置検出器３００から位置検出器３００の平面位置座標と、位置検出器３００で受信されるセンサ装置２００からの電波受信角度とを受信する（ステップＳ３２）。

位置データ解析部１１４は、位置検出器３００から受信した位置検出器３００の位置座標と受信角度とから、牛房ＣＢ内におけるセンサ装置２００の位置を、ウシＣがいる場所を示す位置情報として算出し、行動記録記憶部１２３に記録する（ステップＳ３３）。

動物行動記録装置１００のセンサデータ受信部１１１は、ウシＣに装着されているセンサ装置２００から、３軸加速度センサ及び３軸角速度センサからの出力データ信号を受信する（ステップＳ３４）。

センサデータ解析部１１２は、受信した３軸加速度センサ及び３軸角速度センサからの出力データ信号に基づいて、３軸加速度データ及び３軸角速度データを算出して、行動記録記憶部１２３に記録する（ステップＳ３５）。

以上のデータ取得処理によって、第２実施形態における動物行動推定処理を実行するための基礎データが収集される。

＜＜行動推定処理・推定結果補正処理＞＞
次に、本実施形態の動物行動記録装置１００による行動推定処理及び推定結果補正処理について説明する。図１３に、本実施形態における行動推定処理及び推定結果補正処理の処理フロー例をフローチャートで示している。この行動推定処理及び推定結果補正処理は、例えば動物行動記録装置１００のデータ取得処理開始から一定時間経過後に開始される。

図１３に例示する行動推定処理及び推定結果補正処理は、牛房ＣＢ内で飼育されている各ウシＣについて、具体的には、各ウシＣに取り付けられているセンサ装置２００について、一定時間間隔ごとに実行される（ステップＳ４１のループ）。例えば本実施形態では、行動推定処理及び推定結果補正処理の実行時間間隔は各ウシＣについて１時間であり、図１２に例示したデータ取得処理の開始から１時間経過後行動推定処理及び推定結果補正処理が開始されて以後１時間ごとに実行される。しかし、実行時間間隔はこれに限定されることなく適宜決定すればよい。

動物行動記録装置１００の行動推定部１１５は、行動記録記憶部１２３に記録されている位置情報から、ウシＣが移動しているか否かの区別、及びウシＣがいる牛房ＣＢ内の場所を推定する（ステップＳ４２）。前記のように、本実施形態では、データ取得処理において、０．２～１秒程度の時間間隔で位置情報及びセンサデータの取得を実行するとしている。１秒ごとにデータ取得を実行するとすれば、各センサ装置２００について、３６００組／時間のデータが蓄積される。行動推定部１１５は、直近の１時間に行動記録記憶部１２３に蓄積されたデータに基づいて、各センサ装置２００が取り付けられたウシＣの行動を推定する。ステップＳ４２では、まず、時系列に記録された位置情報を用いて、ウシＣが各データ取得時点において牛房ＣＢ内で移動していたか否か、及びウシＣが牛房ＣＢ内のどの場所にいたかを推定する。

推定結果補正部１１６は、ステップＳ４２で推定された、ウシＣが各データ取得時点において牛房ＣＢ内で移動していたか否か、及びウシＣが牛房ＣＢ内のどの場所にいたかの推定結果に、センサデータから推定されたウシＣの行動類型を対照する（ステップＳ４３）。この対照結果に応じた行動類型の補正ポリシーは適宜に規定することができる。一例としては、次のようである。

位置情報に基づいて「ウシＣがあまり動いていない」、かつ「牛房ＣＢ内の休息場所（餌場、哺乳場、水飲み場以外の場所）にいる」と推定される場合、行動類型としては、休息を示す「横臥状態」、又は「佇立状態」、あるいは身体の動きが少ない「反芻」のいずれかと推定される。同様に、位置情報に基づいて「ウシＣがあまり動いていない」、かつ「牛房ＣＢ内の餌場にいる」と推定される場合、行動類型としては、休息を示す「横臥状態」、又は「佇立状態」、あるいは身体の動きが少ない「反芻」又は「採食」のいずれかと推定される。また、位置情報に基づいて「ウシＣが移動している」と推定される場合、行動類型としては、「移動（歩行）」、又は「移動（走る）」のいずれかと推定される。

推定結果補正部１１６は、ステップＳ４３において、位置情報に基づき判定された行動に、センサデータに基づき推定された行動類型を加味して判定された行動類型を、行動記録記憶部１２３に記録する（ステップＳ４４）。

以上の第２実施形態における動物行動記録装置１００によれば、牛房ＣＢ内におけるウシＣの行動をまず位置情報に基づいて把握し、同時刻にセンサデータに基づいて推定された行動類型と対照することで、適切な補正を行うことができる。

＜本発明の実施形態によるウシＣの行動類型推定結果＞
図１４に、本発明の第１実施形態に係る動物行動記録装置１００によって得たウシＣの行動類型の推定結果を例示している。図１４には、行動類型として「吸乳」、「採食」が推定された場合の処理結果を示している。いずれの行動類型についても、センサデータに基づく一次推定結果、連続性の検証による補正結果、連続性及び位置情報による最終補正結果がヒストグラムにより示されている。図１４のグラフの横軸は、直近２４時間において、実際の吸乳時間、採食時間をビデオ映像の観察から計測し、１時間ごとに予測との差分時間を算出した。いずれの行動類型の場合でも、一次推定結果に対して連続性検証、さらに位置情報に基づく補正を実施することにより、実際の行動の時間との差分時間が少なくなり（差分時間が０である頻度が多くなり）、行動類型の予測精度が向上していることが示された。

＜動物行動記録装置１００による行動記録＞
図１５に、第１実施形態による動物行動記録装置１００によって記録された行動類型の時間的変化を、グラフで示している。このようなグラフは、例えば動物行動記録装置１００の入出力部１３０からの入力操作により、ディスプレイ等に表示させることができる。図１５は、４頭のウシ１～ウシ４が飼育されている牛房ＣＢにおける各ウシの行動記録を例示している。各グラフは、行動類型として、（ａ）採食・飲水・吸乳を含む飲食系の行動、（ｂ）佇立状態、横臥状態を含む休息、（ｃ）反芻、（ｄ）歩く、走る、を含む移動の４つのパターンに大別して、その頻度の時間的変化を折れ線グラフで各ウシについて示している。このようなウシごとの行動類型の記録は、例えばウシＣの体調変化、及び体調変化によって予見される病変、分娩の予測に利用することができる。例えば図１５において一点鎖線で示されているウシ４の行動記録に着目すると、それぞれ破線で囲んで示しているように、（ｂ）休息において、他のウシよりも休息と判定された頻度が高いこと、また、（ｄ）移動において、他のウシよりも移動の頻度が低いことが観察される。このことは、ウシ４については、なんらかの体調変化等に基づいて、活動の度合いが低調になっていることを示唆していると考えることができる。このように、本発明の実施形態による動物行動記録装置１００によって記録されたウシＣの行動類型の時間的な変化に基づいて、ウシＣの体調変化、疾病、発情、分娩、離乳の予兆等を知ることができる。例えば、図１５に例示した（ａ）～（ｄ）の行動類型の変化パターンと、各ウシＣについて観察された体調変化、疾病、発情、分娩、離乳とを対応付けて学習させた学習済みモデルを生成すれば、動物行動記録装置１００によって記録された行動類型に基づいて、ウシＣの体調変化、疾病等の予兆をとらえることが可能となる。

以上説明した実施形態によれば、以下のような効果を奏する。

本実施形態に係る動物行動記録装置１００は、動物の挙動を示す情報である動物挙動情報を取得し、前記動物が存在する位置を示す情報である動物位置情報を取得し、前記動物挙動情報と、前記動物位置情報とに基づいて、前記動物の行動を推定して、当該行動を時系列に記録する処理部１１０を備えている。

このようにすれば、動物の行動を、精度よく効率的に把握することが可能となる。

前記動物挙動情報は、前記動物に設けたセンサ装置２００が備える加速度センサ２１０から取得される加速度データ及び角速度センサ２２０から取得される角速度データの両方又はそのいずれか一方であり、前記処理部１１０は、前記加速度データ及び角速度データ又はそのいずれか一方に基づいて前記動物の行動を推定する行動推定部１１５と、前記行動推定部１１５が推定した前記動物の行動を、前記動物位置情報に基づいて補正する推定結果補正部１１６とを備えているとしてもよい。

このようにすれば、加速度データ及び角速度データ又はそのいずれか一方に基づいて推定された動物の行動が、前記動物位置情報に基づいて補正され、動物の行動の推定精度が向上する。

牛房ＣＢ内に配置されている、ウシＣの飼育に必要な複数の種類の設置物の位置の情報を記憶している記憶部１２０を備え、推定結果補正部１１６は、記憶されている設置物の位置の情報と、ウシＣの位置情報とに基づいて、対象となるウシＣが存在する位置にある設置物の種類を特定し、特定した設置物の種類に基づいて行動推定部１１５が推定した前記ウシＣの行動を補正するとしてもよい。設置物とは、餌場Ｆ、哺乳場Ｍ、水飲み場Ｗなどである。

このようにすれば、推定されたウシＣの行動がウシＣの位置に対応する設置物の種類に応じて補正されウシＣの行動推定精度が向上する。

前記動物挙動情報は、前記動物に設けた加速度センサから取得される加速度データ及び、前記動物に設けた角速度センサから取得される角速度データの両方又はそのいずれか一方であり、前記処理部１１０は、前記動物位置情報に基づいて前記動物が存在する場所及び当該場所における挙動を推定する行動推定部１１５と、推定された前記動物の存在する場所と前記動物の挙動とを、取得された前記動物挙動情報と対照させて補正する推定結果補正部１１６とを備えているとしてもよい。

このようにすれば、前記動物位置情報に基づいて推定された動物の行動が、加速度データ及び角速度データ又はそのいずれか一方に基づいて補正され、動物の行動の推定精度が向上する。

牛房ＣＢ内に配置されている、ウシＣの飼育に必要な複数の種類の設置物の位置の情報を記憶している記憶部１２０を備え、行動推定部１１５は、記憶されている設置物の位置の情報と、ウシＣの位置情報とに基づいて、対象となるウシＣが存在する位置にある設置物の種類を特定し、特定した設置物の種類に基づいて前記対象となるウシＣの挙動を推定するとしてもよい。

このようにすれば、ウシＣの位置に対応する設置物の種類に応じて精度よくウシＣの行動を推定することができる。

前記行動推定部１１５が、前記動物から取得した前記加速度データ及び角速度データ又はそのいずれか一方と、複数の類型に区分された前記動物の行動との関係を学習させた学習済みモデルを使用して前記動物の行動を推定するとしてもよい。

このようにすれば、機械学習のアーキテクチャを利用して、動物から取得した前記加速度データ及び角速度データ又はそのいずれか一方に基づいた動物の行動推定結果の精度を高めることができる。

前記行動推定部１１５が、前記動物の行動と、前記動物から取得した前記加速度データ及び角速度データ又はそのいずれか一方との統計的対応関係に基づいて、前記動物の行動を推定するとしてもよい。

このようにすれば、前記の統計的対応関係に基づいて、動物から取得した前記加速度データ及び角速度データ又はそのいずれか一方に基づいた動物の行動推定結果の精度を高めることができる。

前記動物位置情報は、前記動物に設けた加速度センサ及び角速度センサ又はそのいずれか一方から通信部を介して送信される電波の到来方向に基づいて算出されるとしてもよい。

このようにすれば、動物に設けたセンサ装置２００からのデータ送信用電波を利用して動物の位置情報を取得することができる。

前記処理部１１０が時系列に記録した前記動物の行動記録が、当該動物の疾病、発情、分娩、転倒、成長、及び離乳のうちの少なくとも一つ以上の時期を予測するために利用されるようにしてもよい。

このようにすれば、動物の疾病、発情、分娩、転倒、成長、及び離乳といった事象を動物の行動記録に基づいて適時に見逃すことなく知得することができる。

前記動物挙動情報が、前記動物に設けられた気圧センサ及び音響センサ又はそのいずれかからの出力データ、前記動物から取得される生体情報のうちの少なくとも一つを含んでいるとしてもよい。

このようにすれば、動物の行動を推定するための基礎データが増加するので、行動推定の精度を高めることができる。

上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。換言すると、図２、図３の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が、動物行動記録装置１００に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図２、図３の例に限定されない。また、一つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。本実施形態における機能的構成は、演算処理を実行するプロセッサによって実現され、本実施形態に用いることが可能なプロセッサには、シングルプロセッサ、マルチプロセッサ及びマルチコアプロセッサ等の各種処理装置単体によって構成されるものの他、これら各種処理装置と、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ‐Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の処理回路とが組み合わせられたものを含む。

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布されるＵＳＢメモリ等のリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。リムーバブルメディアは、例えば、磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク、又は光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ－Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ），Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ（ブルーレイディスク）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Ｍｉｎｉ－Ｄｉｓｋ）等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、プログラムが記録されているＲＯＭや、記憶部１２０に含まれるハードディスク等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。

以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明はその他の様々な実施形態を取ることが可能であり、上記実施形態と変形例の各構成を組み合わせることも可能である。更に、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 動物行動記録システム
１００ 動物行動記録装置
１１０ 処理部
１１５ 行動推定部
１１６ 推定結果補正部
１２０ 記憶部
１２１ 行動推定モデル記憶部
１２３ 行動記録記憶部
２００ センサ装置
２１０ ３軸加速度センサ
２２０ ３軸角速度センサ
３００ 位置検出器

Claims (12)

1. 予め定められた飼育エリア内で飼育されている動物の挙動を示す情報である動物挙動情報を取得する動物挙動情報取得部と、
   前記動物が存在する位置を示す情報である動物位置情報を取得する動物位置情報取得部と、
   前記動物挙動情報と、前記動物位置情報とに基づいて、前記動物の行動を推定して、当該行動を時系列に記録する動物行動記録部と、
   を備えている動物行動記録装置。
2. 前記動物挙動情報は、前記動物に設けた加速度センサから取得される加速度データ及び、前記動物に設けた角速度センサから取得される角速度データの両方又はそのいずれか一方であり、
   前記動物行動記録部は、前記加速度データ及び角速度データ又はそのいずれか一方に基づいて前記動物の行動を推定する行動推定部と、前記行動推定部が推定した前記動物の行動を、前記動物位置情報に基づいて補正する推定結果補正部とを備えている、請求項１に記載の動物行動記録装置。
3. 前記飼育エリア内に配置されている、動物の飼育に必要な複数の種類の設置物の位置の情報を記憶している記憶部を備え、
   前記推定結果補正部は、記憶されている前記設置物の位置の情報と、前記動物位置情報とに基づいて、対象となる動物が存在する位置にある設置物の種類を特定し、特定した前記設置物の種類に基づいて前記行動推定部が推定した前記動物の行動を補正する、請求項２に記載の動物行動記録装置。
4. 前記動物挙動情報は、前記動物に設けた加速度センサから取得される加速度データ及び、前記動物に設けた角速度センサから取得される角速度データの両方又はそのいずれか一方であり、
   前記動物行動記録部は、前記動物位置情報に基づいて前記動物が存在する場所及び当該場所における挙動を推定する行動推定部と、推定された前記動物の存在する場所と前記動物の挙動とを、取得された前記動物挙動情報と対照させて補正する推定結果補正部とを備えている、請求項１に記載の動物行動記録装置。
5. 前記飼育エリア内に配置されている、動物の飼育に必要な複数の種類の設置物の位置の情報を記憶している記憶部を備え、
   前記行動推定部は、記憶されている前記設置物の位置の情報と、前記動物位置情報とに基づいて、対象となる動物が存在する位置にある設置物の種類を特定し、特定した前記設置物の種類に基づいて前記対象となる動物の挙動を推定する、請求項４に記載の動物行動記録装置。
6. 前記行動推定部が、前記動物から取得した前記加速度データ及び角速度データ又はそのいずれか一方と、複数の類型に区分された前記動物の行動との関係を学習させた学習済みモデルを使用して前記動物の行動を推定する、請求項２から５までのいずれか一項に記載の動物行動記録装置。
7. 前記行動推定部が、前記動物の行動と、前記動物から取得した前記加速度データ及び角速度データ又はそのいずれか一方との統計的対応関係に基づいて、前記動物の行動を推定する、請求項２から５までのいずれか一項に記載の動物行動記録装置。
8. 前記動物位置情報は、前記動物に設けた加速度センサ及び角速度センサ又はそのいずれか一方から通信部を介して送信される電波の到来方向に基づいて算出される、請求項２～７までのいずれか一項に記載の動物行動記録装置。
9. 前記動物行動記録部が時系列に記録した前記動物の行動記録が、当該動物の疾病、発情、分娩、転倒、成長、及び離乳のうちの少なくとも一つ以上の時期を予測するために利用される、請求項１から８までのいずれか一項に記載の動物行動記録装置。
10. 前記動物挙動情報が、前記動物に設けられた気圧センサ及び音響センサ又はそのいずれかからの出力データ、前記動物から取得される生体情報のうちの少なくとも一つを含んでいる、請求項１から９までのいずれか一項に記載の動物行動記録装置。
11. 情報処理装置が、
    予め定められた飼育エリア内で飼育されている動物の挙動を示す情報である動物挙動情報を取得し、
    前記動物が存在する位置を示す情報である動物位置情報を取得し、
    前記動物挙動情報と、前記動物位置情報とに基づいて、前記動物の行動を推定して、当該行動を時系列に記録する、
    動物行動記録方法。
12. 情報処理装置に、
    予め定められた飼育エリア内で飼育されている動物の挙動を示す情報である動物挙動情報を取得する処理と、
    前記動物が存在する位置を示す情報である動物位置情報を取得する処理と、
    前記動物挙動情報と、前記動物位置情報とに基づいて、前記動物の行動を推定して、当該行動を時系列に記録する処理と、
    を実行させるプログラム。

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