JP6395295B2 - 動物の行動判別装置及び行動判別方法、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、動物の行動判別技術に関する。

動物の行動を認識し判別する技術に関して、従来から種々の方法が提案されている。例えば、特許文献１では、人間の行動を認識するために、加速度、角加速度、速度、角速度、位置、回転、及び曲げ角などの動作情報と、脈拍、血圧等の生体情報と、を組み合わせて状態変化を認識することが開示されている。

また、特許文献２では、人間の行動を認識するために、３つの直交軸での加速度及び３つの直交軸のまわりの角速度を全て用いて人間の行動を判定することが開示されている。

特開平１０−１１３３４３号公報 特開２００６−３４０９０３号公報

しかしながら、特許文献１の方法では、動作情報と生態情報とを組み合わせているため、処理が複雑になるなどの問題がある。

また、特許文献２の方法では、３つの直交軸での加速度および３つの直交軸のまわりの角速度をサンプリングし、サンプリングされた加速度および角速度をすべて用いて、前記対象の行動を判定するものであり、同様に処理が複雑になるという問題がある。

本発明は、動物の行動を簡単に判別できる新規な技術を提供することを目的とする。

本発明の一観点によれば、水平方向の加速度を取得する加速度取得部と、水平方向の角速度を取得する角速度取得部と、動物の行動パターンを判別する行動パターン判定部と、を備え、前記行動パターン判定部は、前記水平方向の加速度と前記水平方向の角速度とに基づいて得られる動物の前後方向の動作の大きさを示す第１の値と、前記水平方向の加速度と前記水平方向の角速度とに基づいて得られる動物の前後及び左右方向の動作の大きさを示す第２の値とにより、行動パターンを判別することを特徴とする動物の行動判別装置が提供される。

前記第１の値は、｜角速度(X方向)｜/｜加速度(Y方向)｜（１式）により、前記第２の値は、｜角速度(X方向)｜/｜加速度(Y方向)｜×｜角速度(Y方向)｜/｜加速度(X方向)｜（２式）により求められることを特徴とする。但し、Ｘ方向を動物の側面方向とし、Ｙ方向を動物の正面方向とする。四肢歩行ではなく２足歩行の動物（人間を含む）にも適用できる。

このように、前記水平方向の加速度と前記水平方向の角速度とに基づいて得られる動物の前後及び左右方向の動作の大きさを示す第２の値とにより、行動パターンを簡単に判別することができる。

前記行動パターン判定部は、動物の行動時に得られた前記第１の値の対数と前記第２の値の対数とを、２次元のｘ−ｙグラフにとった際に得られる正の相関関係に基づいて、動物の行動パターンを判別することを特徴とする。

前記行動パターン判定部は、前記第１の値の対数を２次元グラフのｘ軸にとり、動物の行動時に得られた前記第１の値の対数と前記第２の値の対数とを、前記ｘ−ｙグラフにとった際に得られる行動パターンに依存するｘ−ｙの範囲に基づいて、動物の行動パターンを判別することを特徴とする。

前記行動パターン判定部は、前記第１の値と前記第２の値とを関連付けることで、対象となる動物の行動パターンと、前記第１の値と前記第２の値とを関連付けた判別用データを作成し、前記行動パターン判定部は、得られた前記第１の値と前記第２の値と、前記判別用データとにより、動物の行動パターンを判別することを特徴とする。

前記動物は繁殖用雌牛であり、前記ｘ−ｙの範囲は以下の通りであることを特徴とする。
「確実な横臥」 ：ｙ＜０．０３
「横臥又は静止起立」：０．０３≦ｙ≦２．０
「動作あり」 ：ｙ＞２．０，ｘ≦４．５
「移動」 ：ｙ＞２．０，ｘ＞４．５

前記動物は繁殖用雌牛であり、さらに、牛の乗駕許容行動、忌避行動を、乗駕行動毎の角速度(X方向)、加速度(Y方向)、角速度(Y方向)および加速度(X方向)の平均値を利用し、（１式）および（２式）の関係より判定することを特徴とする。

さらに、前記行動パターンに依存して、横臥・起立時間が減少しているか否かを判定し、移動時間が延長されているかを判定することで、発情開始と予測することを特徴とする。

また、本発明は、水平方向の加速度と水平方向の角速度とに基づいて得られる動物の前後方向の動作の大きさを示す第１の値と、前記水平方向の加速度と前記水平方向の角速度とに基づいて得られる動物の前後及び左右方向の動作の大きさを示す第２の値とにより、動物の行動パターンを判別することを特徴とする動物の行動判別装置である。

本発明の他の観点によれば、水平方向の加速度を取得する加速度取得ステップと、水平方向の角速度を取得する角速度取得ステップと、動物の行動パターンを判別する行動パターン判定ステップと、を備え、前記行動パターン判定ステップは、前記水平方向の加速度と前記水平方向の角速度とに基づいて得られる動物の前後方向の動作の大きさを示す第１の値と、前記水平方向の加速度と前記水平方向の角速度とに基づいて得られる動物の前後及び左右方向の動作の大きさを示す第２の値とにより、行動パターンを判別することを特徴とする動物の行動判別方法が提供される。

本発明は、コンピュータに、上記に記載の行動判別方法を実行させるためのプログラムであっても良く、当該プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であっても良い。

本発明によれば、センシングデータに基づいて、動物の行動パターンを精度良く判別することができる。

本発明の実施の形態による行動判別装置を含むシステムの一構成例を示す機能ブロック図である。 牛の平坦な背中の部分に端末装置（第１の装置）を載せた様子を示す図である。 第１のシステム構成例を示す機能ブロック図である。 第２のシステム構成例を示す機能ブロック図である。 第３のシステム構成例を示す機能ブロック図である。 第４のシステム構成例を示す機能ブロック図である。 第５のシステム構成例を示す機能ブロック図である。 第６のシステム構成例を示す機能ブロック図である。 （１）式の意味を示す図である。 （１）式の意味を示す図である。 （２）式の意味を示す図である。 （２）式の意味を示す図である。 情報処理装置における情報処理の流れの例を示すフローチャート図である。 情報処理装置における乗駕行動検出処理の流れを示すフローチャート図である。 発情開始の予測処理の流れを示すフローチャート図である。 動物の行動パターンを判定するためのデータの一例について牛を例にして示した判別データの例を示す図である。 動物の行動パターンを判定するためのデータの一例について牛を例にして示した判別データの例を示す図である。 動物の行動パターンを判定するためのデータの一例について牛を例にして示した判別データの例を示す図である。 動物の行動パターンを判定するためのデータの一例について牛を例にして示した判別データの例を示す図である。 動物の行動パターンを判定するためのデータの一例について牛を例にして示した判別データの例を示す図である。 動物の行動パターンを判定するためのデータの一例について牛を例にして示した判別データの例を示す図である。 図１２に対応する図であり、図１２に加えて、第２の実施の形態による乗駕許容と乗駕拒否との判別方法を利用して、牛の乗駕許容行動、忌避行動のデータをプロットした図である。

以下、本発明の実施の形態による動物の行動判別技術について図面を参照しながら詳細に説明する。

尚、以下においては、牛の行動を判別する技術を例にしているが、四肢で歩行する動物であれば、本発明は、牛に限定されるものではない。また、装置の装着位置を変更すれば、二足歩行の動物・人間の動作確認にも利用可能である。人間の頭に装着するなどしても良い。

国内では、一部の肉用品種を除き、人工授精や胚移植により牛を妊娠させている。これらの繁殖技術は発情日を基準とするため、牛の発情行動を把握することは必要である。特に人工授精を行う場合には、受胎率の向上のために授精適期の的確な推定は重要であり、発情開始および終了時刻ならびに発情最盛期の時間帯を把握することが必要である。牛における発情行動、特に乗駕許容の持続時間は１４〜２１時間と短いことに対して、発情行動は２１日間隔でしか発現しないため、１回の発情の見逃しによる試算損失は数万円にも及ぶ。そのことから、発情を確実に見つけることは、安定した子牛生産や良好な繁殖経営のために極めて重要であり、安価なセンサ等で発情を推定できる行動を判別する技術が求められる。

従来から、センサを利用し牛の行動を判別する方法としては、(1)歩数を監視する方法、(2)行動量を監視する方法、の２種類がある。

（１）歩数の変化を監視する方法
牛歩（コムテック社の登録商標）が商品化されており、送信機を兼ねた歩数計を前肢に装着し１時間単位の歩数データをパソコン通信によって受信し、歩数の変化を監視するシステムである。

（２）行動量の変化を監視する方法
ドクターカウベル（マイメディア社の登録商標）等およびハツハツ（P.Aテクノロジー社）が商品化されており、ドクターカウベルは牛の首に振動センサを、ハツハツは加速度センサを利用した行動量計を取り付け、行動量および体温の変化を監視する装置である。

これらの方法は、動物の行動を、「確実な横臥」、「横臥又は静止起立」、「動作有り」、「移動」等に判別することはできない。また、歩数や行動量の増加は必ずしも発情特異的ではなく、高精度な発情の予測は応用できない。

（第１の実施の形態）
本実施の形態では、動物の行動を、簡単な構成で、「確実な横臥」、「横臥又は静止起立」、「動作有り」、「移動」に判別することができる。

図１Ａは、本発明の実施の形態による行動判別装置を含むシステムの一構成例を示す機能ブロック図である。行動判別装置は、行動パターン判定部を含む情報処理装置の少なくとも一部からなる。

本実施の形態によるシステムＡは、例えば、端末装置などの装置（１）１と、例えば情報処理装置などの遠隔の装置（２）３とを有している。図１Ｂは、牛の平坦な背中の部分に装置（１）（端末装置）１を載せた様子を示す図である。端末装置１の搭載位置は、牛などの四肢歩行動物の背部の「装置を取り付けた個体自身の鼻等で触れられない位置」、「設置が安定するなるべく平らな位置」などの条件を満たす位置である。ここでは、端末装置１を第１の装置（１）とも称し、牛の背中に乗せる装置を指す。

以下に、本実施の形態によるシステム（行動判別装置）Ａの種々の構成例について例示的に説明する。図１Ａは、基本的には以下の図２Ｂから図２Ｆの構成に相当する。以下に説明する全ての機能部を必須の構成としなくても良い。また、第１から第３までの装置内の各構成要素は、交換可能な場合には、いずれに持たせても良い。

図２Ａは、行動判別装置（システム）の第１のシステム構成例を示す機能ブロック図である。

図２Ａに示すように、第１システム（行動判別装置）は、端末装置（装置（１）、第１の装置）１内に、加速度センサ１−１と、角速度センサ１−２と、赤外線センサ１−３と、記憶部（メモリ、ＨＤＤなど）１−４と、制御部（ＣＰＵ）１−５と、タイマ１−６と、演算部１−７と、行動パターン判定部１−８と、表示部（出力部）１−１０と、を有している。

加速度センサ１−１は、２軸又は３軸加速度センサであり、角速度センサ１−２も、２軸又は３軸角速度センサである。３軸センサの場合には、各センサのＸ軸を牛の側（横）方向、Ｙ軸を牛の頭方向、Ｚ軸を上方向（鉛直方向）になるように設置する。以下、Ｘ方向、Ｙ方向、Ｚ方向と称する。従って、本実施の形態では２軸のセンサであることが要件となる。赤外線センサ１−３は、上方向における物の有無を判別することができる。記憶部１−４は、各機能部をＣＰＵにより制御するためのプログラムやセンサによるセンシング結果などを記憶する。さらに、演算処理用プログラムなどの他に、行動を判別するための行動判別用の判別データ１−４−１等を記憶する。制御部１−５は、各機能部を制御するＣＰＵである。タイマ１−６は、センシングデータを取得した時刻等を提供し、センシングデータとともに時刻を関連付けすることができる。演算部１−７は、センシングデータや時刻等のデータに基づいて、行動判別用の判別データ１−４−１を作成する。

行動パターン判定部１−８は、センシングデータ等に基づいて、演算部１−７で演算された値等に基づき行動判別用の判別データ１−４−１を参照して、動物の行動パターンを判定する。表示部１−１０は、得られた行動パターンなどを表示する。表示部に代えて又は表示部とともに、データや結果を印刷したりする出力部を有していても良い。

図２Ｂは、行動判別装置（システム）の第２のシステム構成例を示す機能ブロック図である。

図２Ｂに示すように、第２のシステムは、装置（１）１と、装置（２）３とを有している。例えば、装置（１）１は牛に取り付けられる端末装置であり、装置（２）３は出力を行うタブレットなどの端末装置である。

装置（１）１には、加速度センサ１−１から行動パターン判定部１−８までと通信部１−９が設けられ、装置（２）３には、通信部３−１と、表示部３−２が設けられている。

通信部１−９、通信部３−１は、装置（１）１と、装置（２）３の間でのデータ等のやり取りを行う。その他の処理は、基本的に、第１のシステムと同様である。

図２Ｃは、行動判別装置（システム）の第３のシステム構成例を示す機能ブロック図である。

図２Ｃに示すように、第３のシステムは、装置（１）１と、装置（２）３とを有している。例えば、装置（１）１は牛に取り付けられる端末装置であり、装置（２）３は出力を行うタブレットなどの端末装置である。

装置（１）１には、加速度センサ１−１からタイマ１−６までと通信部１−９とが、装置（２）３には、通信部３−１と、記憶部３−３、制御部３−４、タイマ３−５、演算部３−６、行動パターン判定部３−７、表示部３−２が設けられている。記憶部３−３に、判別データ３−３−１が記憶される。

通信部１−９、通信部３−１は、装置（１）１と、装置（２）３の間でのデータ等のやり取りを行う。

第３のシステムでは、装置（１）１側でセンシングデータと時刻を取得し、装置（２）３側で、演算処理と行動判別処理とを行う。その他の処理は、基本的に、第１のシステムと同様である。

図２Ｄは、行動判別装置（システム）の第４のシステム構成例を示す機能ブロック図である。

図２Ｄに示すように、第４のシステムは、装置（１）１と、装置（２）３と、装置（３）５と、を有している。例えば、装置（１）１は牛に取り付けられる端末装置であり、装置（２）３は出力を行う情報処理装置などの中継装置であり、装置（３）５は、出力を行うタブレットなどの端末装置である。

装置（１）１には、加速度センサ１−１からタイマ１−６までと通信部１−９が、装置（２）３には、通信部３−１と、記憶部３−３、制御部３−４、タイマ３−５、演算部３−６、行動パターン判定部３−７、通信部３−８が、装置（３）５には、通信部５−１と、表示部５−２が設けられている。記憶部３−３に、判別データ３−３−１が記憶される。

通信部１−９、通信部３−１は、装置（１）１と、装置（２）３の間でのデータ等のやり取りを行う。通信部３−８、通信部５−１は、装置（２）３と、装置（３）５の間でのデータ等のやり取りを行う。

第４のシステムでは、装置（１）１側でセンシングデータと時刻を取得し、装置（２）３側で、演算処理と行動判別処理とを行う。そして、表示等の出力は、装置（３）５で行う。その他の処理は、基本的に、第１のシステムと同様である。

図２Ｅは、行動判別装置（システム）の第５のシステム構成例を示す機能ブロック図である。

図２Ｅに示すように、第５のシステムは、装置（１）１と、装置（２）３とを有している。例えば、装置（１）１は牛に取り付けられる端末装置であり、装置（２）３は出力を行うタブレットなどの端末装置である。

装置（１）１には、加速度センサ１−１から演算部１−７までと通信部１−９が、装置（２）３には、通信部３−１と、記憶部３−３、制御部３−４、タイマ３−５、行動パターン判定部３−７、表示部３−２が設けられている。記憶部３−３に、判別データ３−３−１が記憶される。

通信部１−９、通信部３−１は、装置（１）１と、装置（２）３の間でのデータ等のやり取りを行う。

第５のシステムでは、装置（１）１側でセンシングデータと時刻を取得した後に演算処理までを行い、装置（２）３側で、演算結果を受け取って行動判別処理を行う。その他の処理は、基本的に、第１のシステムと同様である。

図２Ｆは、行動判別装置（システム）の第６のシステム構成例を示す機能ブロック図である。

図２Ｆに示すように、第６のシステムは、装置（１）１と、装置（２）３と、装置（３）５と、を有している。例えば、装置（１）１は牛に取り付けられる端末装置であり、装置（２）３は出力を行う情報処理装置などの中継装置であり、装置（３）５は、出力を行うタブレットなどの端末装置である。

装置（１）１には、加速度センサ１−１から演算部１−７までと通信部１−９が、装置（２）３には、通信部３−１と、記憶部３−３、制御部３−４、タイマ３−５、行動パターン判定部３−７、通信部３−８が、装置（３）５には、通信部５−１と、表示部５−２が設けられている。記憶部３−３に、判別データ３−３−１が記憶される。

通信部１−９、通信部３−１は、装置（１）１と、装置（２）３の間でのデータ等のやり取りを行う。通信部３−８、通信部５−１は、装置（２）３と、装置（３）５の間でのデータ等のやり取りを行う。

第６のシステムでは、装置（１）１側でセンシングデータと時刻を取得した後に演算処理を行い、装置（２）３側で、演算処理結果を受け取って行動判別処理を行う。そして、表示等の出力は、装置（３）５で行う。その他の処理は、基本的に、第１のシステムと同様である。
その他、種々のバリエーションが本発明には含まれるものとする。

図３Ａから図３Ｄまでは、牛の行動判別のイメージを示す図である。以下では、図１Ａ、図２Ｃのような構成を例にして処理の内容を説明するが、図２Ａから図２Ｆまでの構成の変更に応じて、処理の主体等を変更すれば良い。

図４は、装置（２）３内の情報処理装置における情報処理の流れの例を示すフローチャート図である。図７から図１２までは、動物の行動パターンを判定するためのデータの一例について牛を例にして示した判別データ３−３−１の例を示す図である。

まず、判別データ３−３−１の例について詳細に説明する。これらの判別データは、例えば、本実施の形態によりシステムを用いて得られた端末装置１からのセンシングデータと、カメラなどにより撮影された牛の行動とを対比させて得ることが出来る。このようなデータを一旦得ることが出来れば、その後の行動判別において継続的に利用することができる。飼育環境などに応じて、適宜、データを修正するようにしても良い。

３軸加速度センサ１−１および３軸角速度センサ（各センサのＹ軸を頭方向、Ｚ軸を上方向になるように設置）１−２を有する装置（１）１(図１Ａ、図２Ｃ)を牛に装着し、装置（１）１から得られる加速度（Ｘ・Ｙ：m/s²）、角速度（Ｘ・Ｙ：deg/s）を以下の手順で解析することにより、牛の行動パターンを、「確実な横臥」、「横臥又は静止起立」、「動作有り」、「移動」に判別することができる。また、後述するように、「他牛の乗駕行動を検知できる牛背面位置」に取り付けると発情の予測にも応用できる。尚、ここでは、３軸のセンサを用いているが、Ｚ軸方向のデータを利用する必要がないため、２軸センサを用いることができる。

以下に牛の場合を例にして行動判別法を示す。
１）牛の行動を判別する方法として、動作の大きさ(前後方向)を示す値として式（１）を用いる。

動作の大きさを示す値(前後方向：ｘ値)＝｜角速度(X方向)｜/｜加速度(Y方向) ｜ … （１）
求めた値を第１の値とする。

２）牛の行動を判別する方法として、動作の大きさ(前後・左右方向：ｙ値）を示す値として（２）を利用した。

動作の大きさを示す値(前後・左右方向)＝
｜角速度(X方向｜/｜加速度(Y方向)｜×｜角速度(Y方向)｜/｜加速度(X方向)｜ …（２）
求めた値を第２の値とする。

以下に行動判別の意味について詳細に説明する。
式（１）における、｜角速度(X方向)｜（単位：deg/s）とは、端末装置１の設置位置をＰ１とすると、図３Ａ（ａ）に示すように、位置Ｐ１を中心として前後へ傾く（符号１１）速度である。

また、式（１）における、｜加速度(Y方向)｜（単位：m/s²）とは、端末装置１の設置位置をＰ１とすると、図３Ａ（ｂ）に示すように、位置Ｐ１を中心とした前後１３ａ・１３ｂへの加速度である。

式（１）の考え方としては、以下の通りである（次元変換）。
ａ１） 「前後への加速度」あたりの「前後へ傾く速度」は、
ａ２） deg/s ÷ m/s² ＝ deg・s/mの次元であり、
ａ３） sは一秒間隔で解析が行われるため打ち消され、
ａ４） 単位はdeg/mとなり、
ａ５） すなわち、（１）式は、前後方向の移動量あたりの背線の変化角度である。

前後方向の移動量あたりの背線の変化角度とは、図３Ｂに示すように、直進方向の移動量１３ａ・１３ｂあたりの背線Ｌ１の傾きθ_１（pitch）であると考えて良い。

一方、式（２）における動作の大きさを示す値(前後・左右方向)＝｜角速度(X方向)｜/｜加速度(Y方向)｜×｜角速度(Y方向)｜/｜加速度(X方向)｜の第２項において、｜角速度(Y方向)｜（単位：deg/s）とは、図３Ｃ（ａ）に示すように、位置Ｐ１を中心として左右へ傾く（符号１５）速度である。

また、｜加速度(X方向)｜（単位：m/s²）とは、図３Ｃ（ｂ）に示すように、位置Ｐ１を中心とした左右１７ａ・１７ｂへの加速度である。

式（２）の考え方としては、以下の通りである（次元変換）。
ｂ１） 「左右への加速度」あたりの「左右へ傾く速度」は、
ｂ２） deg/s ÷ m/s² ＝ deg・s/mの次元であり、
ｂ３） sは一秒間隔で解析が行われるため打ち消され、
ｂ４） 単位はdeg/mとなり、
ｂ５） すなわち（２）式の第２項は、左右方向の移動量あたりの背線軸の回転角度である。

左右方向の移動量あたりの背線軸の回転角度とは、図３Ｄに示すように、左右方向の移動量１７ａ・１７ｂあたりの背線軸Ｌ３の回転角（roll）θ_２である。

式（２）＝背線の変化角度/前後方向の移動量×背線軸の回転角度/左右方向の移動量である。ここで、
・背線の変化角度 ： 横臥＜起立＜移動
・前後方向の移動量 ： 横臥≦起立≪移動
・背線軸の回転角度 ： 横臥≦起立≪移動
・左右方向の移動量 ： 横臥＜起立＜移動
であるから、背線の変化角度、背線軸の回転角度、前後方向の移動量、左右方向の移動量から動物の行動を判別することができる。

３）横臥、起立、移動行動時のセンサ値を行動別に分類し、式１・２による算出値である第１の値ｘと第２の値ｙとの対数変換した値同士の関係は、図７に示すように、正の直線関係にあることが発見された。図７によれば、ｘ値（グラフの横軸）およびｙ値（グラフの縦軸）が大きくなるに従って、牛の動作が大きくなる傾向があることがわかる。そして、ｙ＜１の動作（小）域では牛の行動パターンとしては横臥、起立が多く分布し、ｙ＞１の動作(大)では牛の行動パターンとして、移動が多く分布する。

４）図８に示すように、起立行動時の式（２）より求めた値を対数変換した度数分布によれば、ｙ≧０．０２８５０の範囲に９９％以上の起立行動が分布し、横臥はそれ以下となることがわかる。

５）図９に示すように、移動行動時の式（２）より求めた値を対数変換した度数分布から、ｙ＞１．８５７３９の範囲に９０％以上の移動行動が分布し、起立及び横臥はそれ以下となることがわかる。

６）図１０に示すように、横臥行動時の式（２）より求めた値を対数変換した度数分布から、ｙ＜１．８７０１８の範囲に９０％以上の横臥行動が分布し、横臥中の動作、寝返り、身繕い等はそれ以上となることがわかる。

７）図１１に示すように、横臥行動時の式（１）により求めた値を対数変換した度数分布から、ｘ＜４．４４２０の範囲に約９９％の横臥行動が分布し、移動はそれ以上となることがわかる。

８）図８−１１の結果から、図１２に示すように、式（１）および式（２）を用いることにより、牛の行動を、「確実な横臥」、「横臥又は静止起立」、「動作有り」、「移動」にほぼ確実に分類することができる。

すなわち、判別条件は以下の通りである。
「確実な横臥」 ：ｙ＜０．０３
「横臥又は静止起立」：０．０３≦ｙ≦２．０
「動作あり」 ：ｙ＞２．０，ｘ≦４．５
「移動」 ：ｙ＞２．０，ｘ＞４．５
（３）式

上記の判別データ３−３−１を用いて行動を判別する処理について図２Ｃ、図４を用いて詳細に説明する。まず、処理が開始され（ステップＳ１）、ステップＳ２において、装置（２）３の通信部３−１が、装置（１）１の通信部１−９から得た加速度センサ１−１と角速度センサ１−２におけるセンシングデータα、ωを受信する。ステップＳ３において、前後方向の動作の大きさｘと、前後・左右方向の動作の大きさｙとを、演算部３−６が、上記の式（１）、（２）に基づいて、上記の第１の値、第２の値などを演算する。

次いで、ステップＳ４において、記憶部３−３の判別データ３−３−１を読み込んで、参照する。

次いで、ステップＳ５において、行動パターン判定部３−７が、演算部３−６の演算データと参照する判別データ３−３−１とから、牛の行動パターンを判定する。例えば、演算データが図１２のいずれの領域に入るかにより行動パターンを上記（３）式により判定することができる。

ステップＳ６において、表示部３−２により、判定結果を出力する。ステップＳ７において、処理を終了する場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ８（ｅｎｄ）に進み、処理を継続する場合には、ステップＳ２に戻る。

以上の処理により、センシングデータに基づいて、牛の行動パターンを精度良く判別することができる。カメラなどによる観測と異なり、判定が自動的にできるという利点がある。また、センシングデータ量を少なくしても精度の良い行動判別が可能なため、情報処理の負担を軽減することができる。

（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態による行動判別技術について説明する。
本実施の形態では、図２Ａ〜図２Ｆまで（ここでは、図２Ｃを例にする。）に示すように、装置（１）１に設けた赤外線センサ１−３等により、装置（１）１を装着した第１の牛とは異なる第２の牛の動きを検出する。

例えば、背部に装着した赤外線センサ１−３による牛の背中（十字部）付近での第２の牛（他牛）の動き、例えば発情発現の兆候である乗駕行動を検知する。

図５は、乗駕行動検出処理の流れを示すフローチャート図である。これらの処理は、例えば演算部３−６と、行動パターン判定部３−７等により行っても良いし、その他の処理部により行っても良い。ここでは、演算部３−６と行動パターン判定部３−７により検出を行う場合を例にして説明する。

図５に示すように、装置（１）１において、赤外線センサ１−３による第２の牛の乗駕行動に基づく第２の牛の存在が検出されて、装置（１）１の通信部１−９からデータが送られると、装置（２）３における処理が開始され（ステップＳ１１）、通信部３−１が、装置（１）１から送られた赤外線に基づく牛の検出データと検出タイミングを示すタイマ１−６における時刻とを受信する（ステップＳ１２）。データの受信は、受信されたタイミングで開始されても良いし、継続的に行われても良い。

ここで、ステップＳ１３において、赤外線センサ１−３によるデータの受信開始から終了までの継続的な受信期間が、牛の乗駕と忌避とを区別するしきい値である、例えば３秒より長いか否かを判定する。そして、３秒より長い場合には（ステップＳ１３でＹｅｓ）、ステップＳ１４に進み、当該検出データが乗駕許容行動と判定される。しきい値は適宜調整可能である。

次いで、ステップＳ１６において、ステップＳ１４、Ｓ１５の判定結果を出力し、ステップＳ１７で処理を終了するか否かを判定して、処理の終了（ステップＳ１８）又は処理の継続（ステップＳ１２）のいずれかに進める。

そして、検出結果を例えば牧場を管理する牧場管理センターなどに設置される遠隔の装置（２）３に無線で知らせる。この無線により、牧場管理センターにおいて牛の発情を知ることができる。

以上のように、本実施の形態による行動判別方法では、赤外線データを用いて牛の乗駕行動を検出することができる。また、乗駕許容行動であるか乗駕拒否行動であるかを判定することができる。

（第３の実施の形態）
次に、本発明の第３の実施の形態による行動判別技術について説明する。
本実施の形態では、第１の実施の形態による行動判別方法と、第２の実施の形態による牛の乗駕許容行動と乗駕拒否行動との判別方法とを利用して牛の乗駕許容行動と乗駕拒否行動とを容易に判定するものである。

図１３は、図１２に対応する図であり、図１２に加えて、第２の実施の形態による乗駕許容と乗駕拒否との判別方法を利用して、牛の乗駕許容行動、忌避行動のデータをプロットしたものである。この図より、牛の乗駕許容行動は、以下のように表される。

牛の乗駕許容行動、忌避行動のデータは、例えば、図５のステップＳ１２において赤外線データの受信を開始した時点から赤外線のデータの受信を終了した時点までの間において、角速度(X方向)、加速度(Y方向)、角速度(Y方向)および加速度(X方向)の平均値を利用し、（１式）および（２式）の関係を求めたものである。

図１３より、乗駕許容行動は、ｘ≧４．５（移動域）、ｙ＞２．０（動作有りまたは移動域）に、分布し、乗駕忌避行動は、１＜ｘ＜４．５（動作あり）、ｙ＞２．０（動作有りまたは移動域）に分布することがわかる。

求めた値が、図１３における牛の乗駕許容判定領域か乗駕忌避判定領域かを判別し、行動が、牛の乗駕許容か乗駕忌避かそれ以外かを知ることができる。この判別処理は、例えば、図５のステップＳ１２の赤外線データを受信した時に行えば良い。

本実施の形態によれば、動物の行動判別方法を利用して、簡単に牛の乗駕許容か乗駕忌避かそれ以外かを知ることができる。

（第４の実施の形態）
次に、本発明の第４の実施の形態による行動判別技術について説明する。
発情牛は非発情牛と比べて横臥・起立時間が減少し、移動時間が延長する。そこで、本発明の第１の実施の形態による行動パターン判別方法を利用して単位時間当たりの行動の発現割合を把握することにより、発情開始が予測できる。

図４のステップＳ５から、図６に示すように、ステップＳ２１において、横臥・起立時間が減少しているか否かを判定し、Ｙｅｓであれば、ステップＳ２２に進み、移動時間が延長されているかを判定する。ステップＳ２２においてＹｅｓであれば、ステップＳ２３に進み、発情開始と予測して、その旨の出力等を行う。Ｎｏであれば、ステップＳ２１に戻る。

以上のように、本実施の形態によれば、第１の実施の形態等の行動判別方法を利用して、横臥・起立時間と、移動時間とに基づいて、牛の発情を検出することができる。

本実施の形態によれば、加速度センサ、角速度センサおよび本判別方法を利用することで、「確実な横臥」、「横臥又は静止起立」、「動作有り」、「移動」の判別を精度良く行うことができる。

また、単位時間当たりの行動の発現割合を把握することにより、発情開始の予測をすることもできる。

発情行動のうち発情開始の指標となる「乗駕許容行動」を「乗駕忌避行動」や「乗駕失敗」と判別することができる。

牛以外の動物に対しても式（１）・（２）を適用することで行動判別が可能である。

すなわち、本実施の形態について牛を例にして説明したが、その他の動物についても、同様の方法で行動パターンを判別することができる。例えば馬などは、パラメータ値が異なるだけであり、同様の手法でパラメータを求めれば良い。

処理および制御は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）によるソフトウェア処理、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）によるハードウェア処理によって実現することができる。

また、上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。

また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。

また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。

また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また前記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。機能の少なくとも一部は、集積回路などのハードウェアで実現しても良い。

本発明は、行動判別装置に利用することが可能である。

Ａ…システム、１…装置（１）、１−１…加速度センサ、１−２…角速度センサ、１−３…赤外線センサ、１−４…記憶部、１−５…制御部、１−６…タイマ、１−７…演算部、１−８…行動判定部、１−９…通信部、１−１０…表示部（出力）、３…装置（２）、３−１…通信部、３−２…表示部、５…装置（３）、５−１…通信部、５−２…表示部。

Claims (11)

1. 水平方向の加速度を取得する加速度取得部と、
   水平方向の角速度を取得する角速度取得部と、
   動物の行動パターンを判別する行動パターン判定部と、を備え、
   前記行動パターン判定部は、前記水平方向の加速度と前記水平方向の角速度とに基づいて得られる動物の前後方向の動作の大きさを示す第１の値と、前記水平方向の加速度と前記水平方向の角速度とに基づいて得られる動物の前後及び左右方向の動作の大きさを示す第２の値とにより、行動パターンを判別することを特徴とする動物の行動判別装置。
   ここで、
   前記第１の値は、｜角速度(X方向)｜/｜加速度(Y方向)｜（１式）により、
   前記第２の値は、｜角速度(X方向)｜/｜加速度(Y方向)｜×｜角速度(Y方向)｜/｜加速度(X方向)｜（２式）により求められる。
   但し、Ｘ方向を動物の側面方向とし、Ｙ方向を動物の正面方向とし、加速度方向は動作方向とし、角速度方向は動作方向を軸とする回転方向とする。
2. 前記行動パターン判定部は、
   動物の行動時に得られた前記第１の値の対数と前記第２の値の対数とを、２次元のｘ−ｙグラフにとった際に得られる正の相関関係に基づいて、動物の行動パターンを判別することを特徴とする請求項１に記載の動物の行動判別装置。
3. 前記行動パターン判定部は、
   動物の行動時に得られた前記第１の値の対数と前記第２の値の対数とを、２次元のｘ−ｙグラフにとった際に得られる行動パターンに依存するｘ−ｙの範囲に基づいて、動物の行動パターンを判別することを特徴とする請求項１に記載の動物の行動判別装置。
4. 前記第１の値と前記第２の値とを関連付けることで、対象となる動物の行動パターンと、前記第１の値と前記第２の値とを関連付けた判別用データを作成し、
   前記行動パターン判定部は、得られた前記第１の値と前記第２の値と、前記判別用データとにより、動物の行動パターンを判別することを特徴とする請求項３に記載の動物の行動判別装置。
5. 前記動物は繁殖用雌牛であり、
   ｘ−ｙの範囲は以下の通りであることを特徴とする請求項３又は４に記載の動物の行動判別装置。
   「確実な横臥」 ：ｙ＜０．０３
   「横臥又は静止起立」：０.０３≦ｙ≦２．０
   「動作あり」 ：ｙ＞２．０，ｘ≦４．５
   「移動」 ：ｙ＞２．０，ｘ＞４．５
6. 前記動物は繁殖用雌牛であり、
   さらに、牛の乗駕許容行動、乗駕忌避行動を、乗駕行動毎の角速度(X方向)、加速度(Y方向)、角速度(Y方向)および加速度(X方向)の平均値を利用し、（１式）および（２式）の関係より判定することを特徴とする請求項３又は４に記載の動物の行動判別装置。
   乗駕許容行動は、ｘ＞＝４．５（移動域）、ｙ＞２．０
   乗駕忌避行動は、１＜ｘ＜４．５（動作あり）、ｙ＞２．０（動作有りまたは移動域）。
7. さらに、前記行動パターンに依存して、横臥・起立時間が減少しているか否かを判定し、移動時間が延長されているかを判定することで、発情開始と予測することを特徴とする請求項５に記載の動物の行動判別装置。
8. 水平方向の加速度と水平方向の角速度とに基づいて得られる動物の前後方向の動作の大きさを示す第１の値と、前記水平方向の加速度と前記水平方向の角速度とに基づいて得られる動物の前後及び左右方向の動作の大きさを示す第２の値とにより、動物の行動パターンを判別することを特徴とする動物の行動判別装置。
   ここで、
   前記第１の値は、｜角速度(X方向)｜/｜加速度(Y方向)｜（１式）により、
   前記第２の値は、｜角速度(X方向)｜/｜加速度(Y方向)｜×｜角速度(Y方向)｜/｜加速度(X方向)｜（２式）により求められる。
   但し、Ｘ方向を動物の側面方向とし、Ｙ方向を動物の正面方向とし、加速度方向は動作方向とし、角速度方向は動作方向を軸とする回転方向とする。
9. 水平方向の加速度を取得する加速度取得ステップと、
   水平方向の角速度を取得する角速度取得ステップと、
   動物の行動パターンを判別する行動パターン判定ステップと、を備え、
   前記行動パターン判定ステップは、前記水平方向の加速度と前記水平方向の角速度とに基づいて得られる動物の前後方向の動作の大きさを示す第１の値と、前記水平方向の加速度と前記水平方向の角速度とに基づいて得られる動物の前後及び左右方向の動作の大きさを示す第２の値とにより、行動パターンを判別することを特徴とする動物の行動判別方法。
   ここで、
   前記第１の値は、｜角速度(X方向)｜/｜加速度(Y方向)｜（１式）により、
   前記第２の値は、｜角速度(X方向)｜/｜加速度(Y方向)｜×｜角速度(Y方向)｜/｜加速度(X方向)｜（２式）により求められる。
   但し、Ｘ方向を動物の側面方向とし、Ｙ方向を動物の正面方向とし、加速度方向は動作方向とし、角速度方向は動作方向を軸とする回転方向とする。
10. コンピュータに、請求項９に記載の行動判別方法を実行させるためのプログラム。
11. 請求項１０に記載のプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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