JP7204093B2 - 検知装置、検知方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、検知装置、検知方法及びプログラムに関する。

牛を飼育する畜産農家にとって、牛の分娩時期を管理することは重要な業務の一つである。これは、母牛や子牛が死亡する等の事故が分娩時に発生し易いため、分娩介助等が必要な場合があるためである。このため、畜産農家では、例えば、牛舎の見回り等を行うことで、牛の分娩兆候を確認している。

特開２０１０－２２７１６１号公報 特開２００７－２９６３１２号公報 特許第３９３８７８６号公報 特開２００５－１１０８８０号公報 特開２００３－３２５０７７号公報

阿部 亮著、「農学基礎セミナー 家畜飼育の基礎」、新版、社団法人 農産漁村文化協会、2008 年 4 月, p.109, p.122-124.

しかしながら、牛を数十頭から数百頭も飼育する大規模な畜産農家では、牛舎の見回り等により牛の分娩兆候を確認する作業に多くの労力を要していた。このため、牛の分娩を事前に検知することができる方法が望まれている。

また、牛の分娩兆候を確認することができた場合であっても、分娩時期の正確な把握は困難であるため、牛の分娩を見逃してしまうことがある。このため、例えば、子牛が死亡する等の事故が発生してしまう場合がある。したがって、牛の分娩を見逃してしまった場合であっても、当該分娩を事後的に早期に検知することができる方法も望まれている。

本発明の実施の形態は、上記の点に鑑みてなされたもので、牛の分娩を検知することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の実施の形態では、家畜の分娩を検知する検知装置であって、前記家畜に装着された三軸加速度センサが測定した加速度データを記憶する記憶手段と、所定の時間の間における複数の加速度データにそれぞれ含まれる所定の方向の成分値を前記記憶手段から取得する取得手段と、前記複数の成分値に基づいて、前記家畜の分娩を検知する検知手段と、を有することを特徴とする。

本発明の実施の形態によれば、牛の分娩を検知することができる。

本実施形態に係る分娩検知システムの全体構成の一例を示す図である。 測定データ記憶部に記憶されている測定データの一例を示す図である。 活動量データ記憶部に記憶されている活動量データの一例を示す図である。 第１の分娩検知処理部の機能構成の一例を示す図である。 第２の分娩検知処理部の機能構成の一例を示す図である。 第１の分娩検知処理の一例を示すフローチャートである。 第１の分娩検知処理におけるピークの一例を説明するための図である。 第１の分娩検知の一例を説明するための図である。 第２の分娩検知処理の一例を示すフローチャートである。 第２の分娩検知処理におけるピークの一例を説明するための図である。

以下、本発明の実施の形態（以降、「本実施形態」とも表す。）について、図面を参照しながら説明する。本実施形態では、家畜の一例として牛の分娩を事前又は事後的に検知する分娩検知システム１について説明する。特に、牛の分娩を事前に検知する場合は、給餌等が或る程度の精度で定期的に行われるような牛（例えば、単飼で飼育されている牛）を対象とするものとする。なお、家畜は牛に限られない。

＜分娩検知システム１の全体構成＞
まず、本実施形態に係る分娩検知システム１の全体構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る分娩検知システム１の全体構成の一例を示す図である。

図１に示すように、本実施形態に係る分娩検知システム１には、牛の分娩を事前又は事後的に検知する分娩検知装置１０と、牛にそれぞれ装着された１以上のタグ２０とが含まれる。なお、タグ２０は、牛の首部分に固定して装着されることが好ましい。以降では、タグ２０は牛の首部分に固定して装着されているものとする。

タグ２０は、牛に装着される機器である。１頭の牛に対して１つのタグ２０が装着されている。タグ２０には、当該タグ２０を装着している牛の加速度（ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の３軸の加速度）を測定する加速度センサが含まれている。ここで、タグ２０は、例えば、牛が起立している場合に、当該牛の進行方向に対して右方向をｘ軸の正の方向、当該進行方向をｙ軸の正の方向、重力方向をｚ軸の正の方向となるように装着される。

タグ２０は、所定の時間毎（例えば２秒毎）に、加速度センサにより測定した加速度センサ値が含まれる測定データを分娩検知装置１０に送信する。分娩検知装置１０に送信された測定データは、後述する測定データ記憶部３００に蓄積（記憶）される。

分娩検知装置１０は、牛の分娩を事前又は事後的に検知するコンピュータである。分娩検知装置１０は、第１の分娩検知処理部１００と、第２の分娩検知処理部２００と、測定データ記憶部３００と、活動量データ記憶部４００とを有する。

第１の分娩検知処理部１００は、測定データ記憶部３００に記憶されている測定データと、活動量データ記憶部４００に記憶されている活動量データとに基づいて、牛の分娩を事前に検知する。第１の分娩検知処理部１００は、分娩検知装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等に実行させる処理により実現される。

ここで、活動量データは、加速度センサ値から計算される活動量が含まれるデータである。また、活動量とは、所定の時間の間（例えば１０分間）における牛の動きの激しさを表す値である。活動量データは、第１の分娩検知処理部１００により作成され、活動量データ記憶部４００に記憶される。なお、活動量の計算方法については後述する。

第２の分娩検知処理部２００は、測定データ記憶部３００に記憶されている測定データに基づいて、牛の分娩を事後的に検知する。第２の分娩検知処理部２００は、分娩検知装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ等に実行させる処理により実現される。

測定データ記憶部３００は、タグ２０から受信した測定データを記憶する。測定データ記憶部３００は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置等を用いて実現可能である。なお、測定データ記憶部３００は、分娩検知装置１０とネットワークを介して接続される記憶装置等を用いて実現されていても良い。

活動量データ記憶部４００は、第１の分娩検知処理部１００により作成された活動量データを記憶する。活動量データ記憶部４００は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置等を用いて実現可能である。なお、活動量データ記憶部４００は、分娩検知装置１０とネットワークを介して接続される記憶装置等を用いて実現されていても良い。

なお、図１に示す分娩検知システム１の構成は一例であって、他の構成であっても良い。例えば、分娩検知装置１０は、複数台のコンピュータで構成されていても良い。この場合、例えば、第１の分娩検知処理部１００と第２の分娩検知処理部２００とが異なるコンピュータで実現されていても良い。すなわち、本実施形態に係る分娩検知装置１０は、第１の分娩検知処理部１００を有する第１の分娩検知装置と、第２の分娩検知処理部２００を有する第２の分娩検知装置とで構成されていても良い。

また、例えば、第１の分娩検知処理部１００や第２の分娩検知処理部２００が有する機能の一部又は全部を、分娩検知装置１０とネットワークを介して接続される装置（例えばクラウドサーバ等）が有していても良い。

更に、タグ２０から分娩検知装置１０への測定データの送信方法は限定されない。例えば、タグ２０は、インターネット等のネットワークを介して分娩検知装置１０に測定データを送信しても良いし、ローカルなネットワーク内で分娩検知装置１０に測定データを送信しても良いし、近距離無線通信等により分娩検知装置１０に測定データを送信しても良い。

＜測定データ記憶部３００に記憶されている測定データ＞
ここで、本実施形態に係る測定データ記憶部３００に記憶されている測定データについて、図２を参照しながら説明する。図２は、測定データ記憶部３００に記憶されている測定データの一例を示す図である。なお、分娩検知装置１０は、タグ２０から測定データを受信した場合、第１の分娩検知処理部１００又は第２の分娩検知処理部２００により、当該測定データを測定データ記憶部３００に記憶（蓄積）させれば良い。

図２に示すように、測定データ記憶部３００には、タグ２０を識別する識別情報の一例であるタグＩＤ毎に、１以上の測定データが記憶されている。なお、１頭の牛に対して１つのタグ２０が装着されていることから、タグＩＤは、牛を識別する識別情報（例えば、牛の個体識別情報等）であっても良い。

各測定データには、日時と、加速度センサ値とが含まれる。日時は、例えば、タグ２０が測定データを送信した日時である。なお、日時は、例えば、分娩検知装置１０が測定データを受信した日時であっても良い。

加速度センサ値は、タグ２０に含まれる加速度センサにより測定された加速度の値である。加速度センサ値には、ｘ軸方向の加速度成分を示すｘ成分と、ｙ軸方向の加速度成分を示すｙ成分と、ｚ軸方向の加速度成分を示すｚ成分とが含まれる。例えば、日時「ｔ_０」の測定データには、加速度センサ値のｘ成分「ｘ_０」と、ｙ成分「ｙ_０」と、ｚ成分「ｚ_０」とが含まれる。同様に、例えば、日時「ｔ_１」の測定データには、加速度センサ値のｘ成分「ｘ_１」と、ｙ成分「ｙ_１」と、ｚ成分「ｚ_１」とが含まれる。なお、Δｔ＝ｔ_ｉ＋１－ｔ_ｉ（ｉは０以上の整数）とした場合、例えば、加速度センサ値は２秒毎に測定されるため、Δｔ＝２［秒］である。

このように、本実施形態に係る測定データ記憶部３００に記憶されている測定データには、タグＩＤ毎に、日時と、加速度センサ値とが含まれる測定データが蓄積（記憶）されている。なお、以降では、加速度センサ値のｘ成分を「ｘ成分加速度センサ値」、加速度センサ値のｙ成分を「ｙ成分加速度センサ値」、加速度センサ値のｚ成分を「ｚ成分加速度センサ値」とも表す。

＜活動量データ記憶部４００に記憶されている活動量データ＞
次に、本実施形態に係る活動量データ記憶部４００に記憶されている活動量データについて、図３を参照しながら説明する。図３は、活動量データ記憶部４００に記憶されている活動量データの一例を示す図である。

図３に示すように、活動量データ記憶部４００には、タグＩＤ毎に、過去１週間分の活動量データが記憶されている。なお、過去１週間は一例であって、過去の任意の期間の活動量データが活動量データ記憶部４００に記憶されていても良い。

各活動量データには、日時と、活動量とが含まれる。日時は、第１の分娩検知処理部１００により設定された日時である。活動量は、第１の分娩検知処理部１００により計算された活動量の値である。

例えば、日時「ｓ_１，０」の活動量データには、活動量「ｖ_１，０」が含まれる。同様に、日時「ｓ_１，１」の活動量データには、活動量「ｖ_１，１」が含まれる。なお、Δｓ_ｊ＝ｓ_{ｊ，ｉ＋１}－ｓ_ｊ，ｉ（ｊ＝１，・・・，７、ｉは０以上の整数）とした場合、例えば、後述するように、活動量は１０分毎に計算されるため、Δｓ_ｊ＝１０［分］である。

このように、本実施形態に係る活動量データ記憶部４００に記憶されている活動量データには、タグＩＤ毎に、日時と、活動量とが含まれる過去１週間分の活動量データが記憶されている。なお、図３では一例として、タグＩＤ「Ｔａｇ１」の活動量データを示したが、活動量データ記憶部４００には他のタグＩＤの活動量データも記憶されている。

＜第１の分娩検知処理部１００の機能構成＞
次に、本実施形態に係る第１の分娩検知処理部１００の機能構成について、図４を参照しながら説明する。図４は、第１の分娩検知処理部１００の機能構成の一例を示す図である。

図４に示すように、本実施形態に係る第１の分娩検知処理部１００は、取得部１０１と、前処理部１０２と、第１のピーク数計算部１０３と、活動量計算部１０４と、指標値計算部１０５と、比較判定部１０６と、累積値計算部１０７と、第１の分娩検知部１０８とを有する。

取得部１０１は、測定データ記憶部３００に記憶されている測定データのｙ成分加速度センサ値を取得する。このとき、取得部１０１は、例えば、タグＩＤ毎に、所定の時間幅（例えば１０分間）のｙ成分加速度センサ値を取得する。以降では、当該所定の時間幅は１０分間であるものとする。

前処理部１０２は、取得部１０１により取得されたｙ成分加速度センサ値に対して前処理を行う。前処理としては、例えば、ｙ成分加速度センサ値の欠損補間（リサンプリング）処理が挙げられる。前処理には、例えば、ノイズ除去処理等が含まれていても良い。

第１のピーク数計算部１０３は、前処理後のｙ成分加速度センサ値の１０分間におけるピーク数を計算する。ここで、第１の分娩検知処理部１００が実行する処理（第１の分娩検知処理）におけるピークとは、局所的に最大値となるｙ成分加速度センサ値（又は局所的に最小値となるｙ成分加速度センサ値）のことである。

活動量計算部１０４は、第１のピーク数計算部１０３により計算されたピーク数から活動量を計算する。そして、活動量計算部１０４は、この活動量が含まれる活動量データを作成して活動量データ記憶部４００に記憶させる。ここで、活動量計算部１０４は、例えば、過去９０分間のピーク数の合計を活動量として計算する。ただし、過去９０分間は一例であって、過去の任意の期間のピーク数の合計を活動量として計算しても良い。

指標値計算部１０５は、活動量データ記憶部４００に記憶されている活動量データを用いて、所定の指標値を算出する。指標値計算部１０５は、例えば、過去１週間の同時刻における活動量の平均値と標準偏差とを計算した上で、指標値＝平均値＋標準偏差×ｃにより指標値を計算する。ここで、ｃは予め設定されたパラメータであり、例えばｃ＝１．５等とすれば良い。ただし、ｃは０以上の任意の値を設定することができる。

比較判定部１０６は、活動量計算部１０４により計算された活動量と、指標値計算部１０５により計算された指標値との大小関係を比較判定する。

累積値計算部１０７は、比較判定部１０６により活動量が指標値よりも大きいと判定された場合、活動量と指標値との差を累積する。一方で、累積値計算部１０７は、比較判定部１０６により活動量が指標値以下であると判定された場合、これまでの累積値を０にクリアする。

第１の分娩検知部１０８は、累積値計算部１０７により計算された累積値が第１の分娩検知条件を満たすか否かを判定する。そして、第１の分娩検知部１０８は、第１の分娩検知条件を満たすと判定した場合、該当の牛に分娩兆候があるものとして、分娩が検知されたことを通知する。ここで、第１の分娩検知条件は、例えば、累積値計算部１０７により計算された累積値が所定の閾値を超えたこと等が挙げられる。

＜第２の分娩検知処理部２００の機能構成＞
次に、本実施形態に係る第２の分娩検知処理部２００の機能構成について、図５を参照しながら説明する。図５は、第２の分娩検知処理部２００の機能構成の一例を示す図である。

図５に示すように、本実施形態に係る第２の分娩検知処理部２００は、取得部２０１と、前処理部２０２と、第２のピーク数計算部２０３と、第２の分娩検知部２０４とを有する。

取得部２０１は、測定データ記憶部３００に記憶されている測定データのｙ成分加速度センサ値を取得する。このとき、取得部２０１は、例えば、タグＩＤ毎に、１０分間のｙ成分加速度センサ値を取得する。

前処理部２０２は、取得部２０１により取得されたｙ成分加速度センサ値に対して前処理を行う。前処理としては、例えば、ｙ成分加速度センサ値の欠損補間（リサンプリング）処理が挙げられる。前処理には、例えば、ノイズ除去処理等が含まれていても良い。

第２のピーク数計算部２０３は、前処理後のｙ成分加速度センサ値の１０分間におけるピーク数を計算する。ここで、第２の分娩検知処理部２００が実行する処理（第２の分娩検知処理）におけるピークとは、局所的に最大値となるｙ成分加速度センサ値及び局所的に最小値となるｙ成分加速度センサ値のうち、所定の条件を満たす加速度センサ値のことである。

第２の分娩検知部２０４は、第２のピーク数計算部２０３により計算されたピーク数と、前処理後のｙ成分加速度センサ値とが第２の分娩検知条件を満たすか否かを判定する。そして、第２の分娩検知部２０４は、第２の分娩検知条件を満たすと判定した場合、該当の牛が分娩を行ったものとして、分娩が検知されたことを通知する。ここで、第２の分娩検知条件は、例えば、第２のピーク数計算部２０３により計算されたピーク数が所定の数以上で、かつ、前処理後のｙ成分加速度センサ値の１０分間における平均値が所定の第１の値以上又は所定の第２の値以下のいずれかであること等が挙げられる。

なお、取得部１０１及び取得部２０１は同一の機能であるため、これら取得部１０１及び取得部２０１は、同一のプログラム又はモジュールにより実現されていても良い。同様に、前処理部１０２及び前処理部２０２は同一の機能であるため、これら前処理部１０２及び前処理部２０２は、同一のプログラム又はモジュールにより実現されていても良い。

＜第１の分娩検知処理＞
以降では、第１の分娩検知処理（すなわち、牛の分娩を事前に検知する場合の処理）について、図６を参照しながら説明する。図６は、第１の分娩検知処理の一例を示すフローチャートである。なお、図６に示す処理は、例えば、１０分毎に繰り返し実行される。ただし、１０分は一例であって、任意の時間毎に繰り返し実行されても良い。以降では、この繰り返し回数を表すインデックスをｋとする。したがって、ｋは、当該繰り返し開始時点の或る時刻（例えば、現在時刻）を表す時刻インデックスでもある。この場合、例えば、ｋ－１は当該或る時刻から１０分前の時刻を表し、ｋ－２は当該或る時刻から２０分前の時刻を表す。

まず、取得部１０１は、タグＩＤ毎に、現在時刻を基準として過去１０分間の測定データに含まれるｙ成分加速度センサ値を測定データ記憶部３００から取得する（ステップＳ１０１）。このように、取得部１０１は、牛（タグＩＤ）毎に、現在時刻を基準として過去の所定の時間幅（例えば、過去１０分間）の測定データに含まれるｙ成分加速度センサ値を測定データ記憶部３００から取得する。なお、このような所定の時間幅は、１０分間に限られず、例えば、分娩検知装置１０のユーザが任意の時間幅を設定することができる。

以降では、一例として、タグＩＤ「Ｔａｇ１」の過去１０分間のｙ成分加速度センサ値ｙ_０，ｙ_１，・・・，ｙ_Ｍが取得されたものとして説明を続ける。なお、例えば、加速度センサが２秒毎に加速度を測定する場合、Ｍ≦２９９である。

次に、前処理部１０２は、上記のステップＳ１０１で取得されたｙ成分加速度センサ値に対して前処理を行う（ステップＳ１０２）。すなわち、前処理部１０２は、ｙ成分加速度センサ値の欠損補間（リサンプリング）処理を行う。なお、欠損補間処理は、分娩検知の精度を上げるため、ｙ成分加速度センサ値が測定できなかった場合（又はタグ２０から収集できなかった場合）の欠損を補間する処理である。

これにより、前処理後のｙ成分加速度センサ値をリナンバリングして、ｙ成分加速度センサ値ｙ_０，ｙ_１，・・・，ｙ_Ｎが得られる。なお、例えば、ｙ成分加速度センサ値ｙ_０，ｙ_１，・・・，ｙ_Ｍを２秒間隔で欠損補間（リサンプリング）処理を行った場合、Ｎ＝２９９であり、ｙ成分加速度センサ値ｙ_０，ｙ_１，・・・，ｙ_２９９が得られる。

なお、前処理部１０２は、例えば、ノイズ除去処理を行った後に、欠損補間処理を行っても良い。ノイズ除去処理を行うことによって、例えば、ノイズとなり得る牛の動作を示すｙ成分加速度センサ値を除去することができる。

次に、第１のピーク数計算部１０３は、前処理後のｙ成分加速度センサ値の１０分間におけるピーク数を計算する（ステップＳ１０３）。ここで、第１の分娩検知処理におけるピークとは、上述したように、局所的に最大値となるｙ成分加速度センサ値（又は局所的に最小値となるｙ成分加速度センサ値）のことである。

具体的には、局所的に最大値となるｙ成分加速度センサ値をピークとする場合（すなわち、ｙ成分加速度センサ値の極大値をピークとする場合）、第１のピーク数計算部１０３は、例えば、以下の式（１）を満たすｙ成分加速度センサ値ｙ_ｉ（ｉ＝１，・・・，Ｎ）をピークとして、ピーク数を計算する。

ｙ_ｉ－ｙ_ｉ－１＞δ，かつ，ｙ_ｉ－ｙ_ｉ＋１＞δ ・・・（１）
また、局所的に最小値となるｙ成分加速度センサ値をピークとする場合（すなわち、ｙ成分加速度センサ値の極小値をピークとする場合）、第１のピーク数計算部１０３は、例えば、以下の式（２）を満たすｙ成分加速度センサ値ｙ_ｉ（ｉ＝１，・・・，Ｎ）をピークとして、ピーク数を計算する。

ｙ_ｉ－１－ｙ_ｉ＞δ，かつ，ｙ_ｉ＋１－ｙ_ｉ＞δ ・・・（２）
ここで、上記の式（１）及び（２）のδは、予め設定されたパラメータである。なお、上記の式（１）及び（２）でδはそれぞれ異なっていても良い。

ｙ成分加速度センサ値の極大値をピークとした場合におけるピークの一例を図７に示す。図７は、第１の分娩検知処理におけるピークの一例を説明するための図である。

図７に示すように、ｙ成分加速度センサ値の極値（極大値又は極小値）の線分で結んだ場合に、山の頂点となるｙ成分加速度センサ値がピークとなる。

ここで、第１のピーク数計算部１０３により計算されたピーク数は、例えば、補助記憶装置やＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置に記憶される。以降では、このピーク数をｐ_ｋと表す。この記憶装置には、過去のピーク数ｐ_ｋ－Ｋ，ｐ_{ｋ－Ｋ＋１}，・・・ｐ_ｋ－１も記憶されている。ここで、Ｋ≧９であることが好ましい。

なお、上記のステップＳ１０３では、ｙ成分加速度センサ値の極大値又は極小値のいずれか一方をピークとしてピーク数を計算したが、これに限られず、例えば、ｙ成分加速度センサ値の極大値及び極小値の両方をピークとして、ピーク数を計算しても良い。

次に、活動量計算部１０４は、上記のステップＳ１０３で計算されたピーク数から活動量を計算する（ステップＳ１０４）。すなわち、活動量計算部１０４は、過去の所定の期間（例えば過去９０分間）のピーク数の合計を活動量として計算する。

具体的には、活動量をｖ_８，ｋとした場合、活動量計算部１０４は、例えば、ｖ_８，ｋ＝ｐ_ｋ－１＋ｐ_ｋ－２＋・・・＋ｐ_ｋ－９により活動量を計算する。なお、活動量計算部１０４は、例えば、ｖ_８，ｋ＝ｐ_ｋ＋ｐ_ｋ－１＋ｐ_ｋ－２＋・・・＋ｐ_ｋ－９により活動量を計算しても良い。

そして、活動量計算部１０４は、この活動量が含まれる活動量データを作成して活動量データ記憶部４００に記憶させる。このとき、活動量計算部１０４は、例えば、日時ｓ_８，ｋと、活動量ｖ_８，ｋとが含まれる活動量データを作成して活動量データ記憶部４００に記憶させる。

このように、活動量計算部１０４は、過去の所定の期間（例えば過去９０分間）のピーク数の合計を活動量として計算する。なお、例えば、過去９０分間のピーク数の合計を活動量として計算する場合に、ピーク数ｐ_ｋ－１，ｐ_ｋ－２，・・・，ｐ_ｋ－９が未だ計算されていないときは、第１の分娩検知処理部１００は、上記のステップＳ１０１～ステップＳ１０３を繰り返し実行して、これらのピーク数を計算する。

次に、指標値計算部１０５は、活動量データ記憶部４００に記憶されている活動量データを用いて、所定の指標値を算出する（ステップＳ１０５）。すなわち、指標値計算部１０５は、例えば、過去１週間の同時刻における活動量の平均値と所定の変数値とを計算した上で、指標値＝平均値＋変数値により指標値を計算する。ここで、変数値としては、例えば、標準偏差×ｃ等とすることができる。なお、ｃは予め設定されたパラメータであり、例えばｃ＝１．５等とすれば良い。ただし、ｃは０以上の任意の値を設定することができる。

具体的には、指標値をＶ_ｋ、過去１週間の同時刻における活動量（すなわち、過去１週間における同一インデックスｋの活動量）をそれぞれｖ_１，ｋ，ｖ_２，ｋ，・・・，ｖ_７，ｋとした場合、指標値計算部１０５は、これらの活動量の平均値と、これらの活動量の標準偏差とを計算した上で、Ｖ_ｋ＝平均値＋標準偏差×１．５により指標値を計算する。なお、この指標値Ｖ_ｋが、時刻を示すインデックスｋにおける分娩検知モデルとなる。

次に、比較判定部１０６は、上記のステップＳ１０４で計算された活動量ｖ_８，ｋと、上記のステップＳ１０５で計算された指標値Ｖ_ｋとの大小関係を比較判定する（ステップＳ１０６）。

ステップＳ１０６で活動量ｖ_８，ｋ＞指標値Ｖ_ｋと判定された場合、累積値計算部１０７は、活動量と指標値との差を累積する（ステップＳ１０７）。すなわち、累積値をＷとした場合、累積値計算部１０７は、ｖ_８，ｋ－Ｖ_ｋをＷに加算する。なお、Ｗの初期値は０である。

次に、第１の分娩検知部１０８は、上記のステップＳ１０７で計算された累積値Ｗが第１の分娩検知条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０８）。すなわち、第１の分娩検知部１０８は、累積値Ｗが所定の閾値Ｔｈ_１を超えているか否かを判定する。なお、閾値Ｔｈ_１は任意の値を設定することができるが、例えば、Ｔｈ_１＝５００とすることが挙げられる。

ステップＳ１０８で累積値Ｗが第１の分娩検知条件を満たすと判定された場合（すなわち、累積値Ｗ＞閾値Ｔｈ_１である場合）、第１の分娩検知部１０８は、該当の牛（タグＩＤ「Ｔａｇ１」のタグ２０が装着された牛）に分娩兆候があるものとして、分娩が検知されたことを通知する（ステップＳ１０９）。なお、通知先としては、例えば、予め登録されたＰＣ（パーソナルコンピュータ）やスマートフォン、タブレット端末等の各種端末装置が挙げられる。これにより、分娩が事前に検知される。

ステップＳ１０６で活動量ｖ_８，ｋ≦指標値Ｖ_ｋと判定された場合、累積値計算部１０７は、累積値Ｗを０にクリアする（ステップＳ１１０）。

以上により、本実施形態に係る分娩検知装置１０は、該当の牛の分娩を事前に検知することができる。ここで、第１の分娩検知は、図８に示すように、該当の牛の活動量と、指標値との差の累積値が所定の閾値を超えた場合に、分娩兆候があるものとして、分娩を検知する。これにより、本実施形態に係る分娩検知装置１０は、牛の分娩を事前に高い精度で検知することができるようになる。

なお、図８に示すように、定期的に給餌が行われる時刻付近では活動量も多くなるため、本実施形態に係る分娩検知装置１０は、この時刻付近での分娩検知の精度が低下する場合がある。このため、給餌以外に活動量が多くなる何等かのイベントがある場合には、そのイベントの時間帯を、分娩検知を除外する時間帯として分娩検知装置１０に登録しておく必要がある。

＜第２の分娩検知処理＞
以降では、第２の分娩検知処理（すなわち、牛の分娩を事後的に検知する場合の処理）について、図９を参照しながら説明する。図９は、第２の分娩検知処理の一例を示すフローチャートである。なお、図９に示す処理は、例えば、１０分毎に繰り返し実行される。ただし、１０分は一例であって、任意の時間毎に繰り返し実行されても良い。以降では、この繰り返し回数を表すインデックスをｋとする。したがって、ｋは、当該繰り返し開始時点の或る時刻（例えば、現在時刻）を表す時刻インデックスでもある。この場合、例えば、ｋ－１は当該或る時刻から１０分前の時刻を表し、ｋ－２は当該或る時刻から２０分前の時刻を表す。

まず、取得部２０１は、タグＩＤ毎に、現在時刻を基準として過去１０分間の測定データに含まれるｙ成分加速度センサ値を測定データ記憶部３００から取得する（ステップＳ２０１）。このように、取得部２０１は、図６のステップＳ１０１と同様に、牛（タグＩＤ）毎に、現在時刻を基準として過去の所定の時間幅（例えば、過去１０分間）の測定データに含まれるｙ成分加速度センサ値を測定データ記憶部３００から取得する。

以降では、一例として、タグＩＤ「Ｔａｇ１」の過去１０分間のｙ成分加速度センサ値ｙ_０，ｙ_１，・・・，ｙ_Ｍが取得されたものとして説明を続ける。なお、例えば、加速度センサが２秒毎に加速度を測定する場合、Ｍ≦２９９である。

次に、前処理部２０２は、上記のステップＳ２０１で取得されたｙ成分加速度センサ値に対して前処理を行う（ステップＳ２０２）。すなわち、前処理部２０２は、図６のステップＳ１０２と同様に、ｙ成分加速度センサ値の欠損補間（リサンプリング）処理を行う。

これにより、前処理後のｙ成分加速度センサ値をリナンバリングして、ｙ成分加速度センサ値ｙ_０，ｙ_１，・・・，ｙ_Ｎが得られる。なお、例えば、ｙ成分加速度センサ値ｙ_０，ｙ_１，・・・，ｙ_Ｍを２秒間隔で欠損補間（リサンプリング）処理を行った場合、Ｎ＝２９９であり、ｙ成分加速度センサ値ｙ_０，ｙ_１，・・・，ｙ_２９９が得られる。

なお、前処理部２０２は、例えば、ノイズ除去処理を行った後に、欠損補間処理を行っても良い。ノイズ除去処理を行うことによって、例えば、ノイズとなり得る牛の動作を示すｙ成分加速度センサ値を除去することができる。

次に、第２のピーク数計算部２０３は、前処理後のｙ成分加速度センサ値の１０分間におけるピーク数を計算する（ステップＳ２０３）。ここで、第２の分娩検知処理におけるピークとは、局所的に最大値となるｙ成分加速度センサ値及び局所的に最小値となるｙ成分加速度センサ値のうち、所定の条件を満たす加速度センサ値のことである。また、所定の条件とは、１つ前のピーク（の候補）との差が所定の値未満（例えば、５００未満）となる加速度センサ値のことである。

すなわち、第２の分娩検知処理では、加速度センサ値の極大値及び極小値の両方をピークの候補として、１つ前の候補との差が所定の値以上である候補を除外する。図１０に示す例では時刻１２：５７～１２：５９におけるピークを特定する場合を示している。図１０に示すように、時刻１２：５７～１２：５９におけるピークの候補のうち、３番目の候補と６番目の候補とが除外される。これにより、この３番目の候補と６番目の候補とを除外した候補がピークとなる。このような除外を行うのは、例えば、採食行動等に見られる頭を一旦上げる動作を除外するためである。

そして、第２のピーク数計算部２０３は、特定したピークのピーク数を計算する。以降では、このピーク数をｑ_ｋと表す。

次に、第２の分娩検知部２０４は、上記のステップＳ２０３で計算されたピーク数ｑ_ｋと、上記のステップＳ２０２の前処理後のｙ成分加速度センサ値ｙ_０，ｙ_１，・・・，ｙ_Ｎとが第２の分娩検知条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０４）。ここで、第２の分娩検知条件は、例えば、第２のピーク数計算部２０３により計算されたピーク数ｑ_ｋが所定の閾値Ｔｈ_２以上で、かつ、前処理後のｙ成分加速度センサ値ｙ_０，ｙ_１，・・・，ｙ_Ｎの平均値が所定の閾値Ｔｈ_３以上又は所定の閾値Ｔｈ_４以下のいずれかであること等が挙げられる。

なお、閾値Ｔｈ_２、Ｔｈ_３及びＴｈ_４は任意の値を設定することができるが、例えば、Ｔｈ_２＝２５、Ｔｈ_３＝２５０及びＴｈ_４＝－２５０とすることが挙げられる。

ステップＳ２０４でピーク数ｑ_ｋと前処理後のｙ成分加速度センサ値ｙ_０，ｙ_１，・・・，ｙ_Ｎとが第２の分娩検知条件を満たすと判定された場合、第２の分娩検知部２０４は、該当の牛（タグＩＤ「Ｔａｇ１」のタグ２０が装着された牛）が分娩を行ったものとして、分娩が検知されたことを通知する（ステップＳ２０５）。なお、通知先としては、例えば、予め登録されたＰＣ（パーソナルコンピュータ）やスマートフォン、タブレット端末等の各種端末装置が挙げられる。これにより、分娩が事後的に検知される。

以上により、本実施形態に係る分娩検知装置１０は、該当の牛の分娩を事後的に検知することができる。ここで、第２の分娩検知は、上述したように、ピーク数ｑ_ｋと前処理後のｙ成分加速度センサ値ｙ_０，ｙ_１，・・・，ｙ_Ｎとが第２の分娩検知条件を満たす場合に、分娩が行われたものと検知する。これは、分娩後に行われるリッキング動作（親牛が子牛を舐める動作）を検知するものである。すなわち、第２の分娩検知条件は、頭を前方下部方向に傾けつつ、頭を前後方向に細かく動かす動作（これは、リッキング動作として特徴的な動作である。）を検知するための条件である。

このように、本実施形態に係る分娩検知装置１０は、リッキング動作を検知することにより、牛の分娩を事後的に高い精度で検知することができるようになる。なお、牛の分娩を事後的に検知する場合は、例えば、他の手法により特定された牛の行動により、当該牛がリッキング動作を行っているか否かを判定しても良い。例えば、他の手法により当該牛が採食行動を行っていないと特定された場合に限り、上記の第２の分娩検知処理によりリッキング動作を行っているか否かを判定して、牛の分娩を検知しても良い。これにより、より高い精度で分娩を検知することができるようになる。

特に、本実施形態に係る分娩検知装置１０は、例えば、上記の特許文献２、特許文献３及び特許文献４に開示されている従来技術と比較して、膣内や産道に機器を挿入することなく、牛の分娩を検知することができ、衛生的に牛に分娩を検知することができる。また、本実施形態に係る分娩検知装置１０は、活動量と指標値との差の累積値に基づく事前の分娩兆候の検知と、リッキング動作の検知による事後の分娩検知とを行うことにより、加速度センサを利用する他の分娩検知技術（例えば特許文献１に開示されている従来技術等）や振動計を利用する他の分娩検知技術（例えば特許文献５に開示されている従来技術等）と比較して、高い精度で分娩検知（事前の分娩検知又は事後の分娩検知）を行うことができる。更に、本実施形態ではタグ２０を牛の首部分に固定して装着する場合について説明したが、この場合、他の箇所（例えば牛の尾部等）に装着する場合と比較して、タグ２０が牛の動作によって脱落してしまうような事態を軽減することができる。

本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

１ 分娩検知システム
１０ 分娩検知装置
１００ 第１の分娩検知処理部
１０１ 取得部
１０２ 前処理部
１０３ 第１のピーク数計算部
１０４ 活動量計算部
１０５ 指標値計算部
１０６ 比較判定部
１０７ 累積値計算部
１０８ 第１の分娩検知部
２００ 第２の分娩検知処理部
２０１ 取得部
２０２ 前処理部
２０３ 第２のピーク数計算部
２０４ 第２の分娩検知部
３００ 測定データ記憶部
４００ 活動量データ記憶部

Claims (12)

1. 家畜の分娩を検知する検知装置であって、
   前記家畜に装着された三軸加速度センサが測定した加速度データを記憶する記憶手段と、
   所定の時間の間における複数の加速度データにそれぞれ含まれる所定の方向の成分値を前記記憶手段から取得する取得手段と、
   複数の前記成分値のうち局所的に最大又は最小となる成分値を示すピークの数から計算される活動量と所定の指標値との比較に基づいて、前記家畜の分娩を検知する検知手段と、
   を有することを特徴とする検知装置。
2. 前記ピークの数を計算する第１のピーク数計算手段と、
   前記ピークの数の合計を活動量として計算する活動量計算手段と、
   前記活動量計算手段により計算された過去の活動量を用いて、前記指標値を計算する指標値計算手段と、
   前記活動量と前記指標値との大小関係を比較判定する比較手段と、
   前記活動量が前記指標値よりも大きいと判定された場合、前記活動量と前記指標値との差を累積した累積値を計算する累積値計算手段と、
   を有し
   前記検知手段は、
   前記累積値が所定の第１の閾値以上である場合に、前記家畜の分娩を検知する、ことを特徴とする請求項１に記載の検知装置。
3. 前記指標値計算手段は、
   前記過去の活動量の平均値と、前記過去の活動量の標準偏差と、所定の定数とを用いて、前記標準偏差と前記定数との積に対して前記平均値を加算することで、前記指標値を計算する、ことを特徴とする請求項２に記載の検知装置。
4. 前記累積値計算手段は、
   前記活動量が前記指標値よりも大きいと判定されなかった場合、前記累積値を０にクリアする、ことを特徴とする請求項２又は３に記載の検知装置。
5. 家畜の分娩を検知する検知装置であって、
   前記家畜に装着された三軸加速度センサが測定した加速度データを記憶する記憶手段と、
   所定の時間の間における複数の加速度データにそれぞれ含まれる所定の方向の成分値を前記記憶手段から取得する取得手段と、
   複数の前記成分値のうち局所的に最大又は最小となる成分値を示すピークの数と所定の第２の閾値との比較、及び、複数の前記成分値と所定の第３の閾値又は第４の閾値との比較に基づいて、前記家畜の分娩を検知する検知手段と、
   を有することを特徴とする検知装置。
6. 複数の前記成分値のうち局所的に最大又は最小となる成分値であって、かつ、所定の条件を満たす成分値の数を前記ピークの数として計算する第２のピーク数計算手段を有し、
   前記検知手段は、
   前記ピークの数が前記第２の閾値以上、かつ、複数の前記成分値の平均値が前記第３の閾値以上又は前記第４の閾値以下である場合に、前記家畜の分娩を検知する、ことを特徴とする請求項５に記載の検知装置。
7. 前記所定の条件は、
   前記局所的に最大となる成分値と、前記局所的に最小となる成分値とを前記ピークの候補とした場合に、１つ前の候補との差が所定の値以下である、ことを特徴とする請求項５又は６に記載の検知装置。
8. 家畜の分娩を検知する検知装置であって、
   前記家畜に装着された三軸加速度センサが測定した加速度データを記憶する記憶手段と、
   所定の時間の間における複数の加速度データにそれぞれ含まれる所定の方向の成分値を前記記憶手段から取得する取得手段と、
   複数の前記成分値のうち局所的に最大又は最小となる成分値を示すピークの数から計算される活動量と所定の指標値との比較に基づいて、前記家畜の分娩を検知する検知手段と、
   前記検知手段による検知結果を、所定の端末に通知する通知手段と、
   を有することを特徴とする検知装置。
9. 家畜の分娩を検知する検知装置であって、
   前記家畜に装着された三軸加速度センサが測定した加速度データを記憶する記憶手段と、
   所定の時間の間における複数の加速度データにそれぞれ含まれる所定の方向の成分値を前記記憶手段から取得する取得手段と、
   複数の前記成分値のうち局所的に最大又は最小となる成分値を示すピークの数と所定の第２の閾値との比較、及び、複数の前記成分値と所定の第３の閾値又は第４の閾値との比較に基づいて、前記家畜の分娩を検知する検知手段と、
   前記検知手段による検知結果を、所定の端末に通知する通知手段と、
   を有することを特徴とする検知装置。
10. 家畜の分娩を検知する検知装置が、
    前記家畜に装着された三軸加速度センサが測定した加速度データを記憶手段に記憶させる記憶手順と、
    所定の時間の間における複数の加速度データにそれぞれ含まれる所定の方向の成分値を前記記憶手段から取得する取得手順と、
    複数の前記成分値のうち局所的に最大又は最小となる成分値を示すピークの数から計算される活動量と所定の指標値との比較に基づいて、前記家畜の分娩を検知する検知手順と、
    を実行することを特徴とする検知方法。
11. 家畜の分娩を検知する検知装置が、
    前記家畜に装着された三軸加速度センサが測定した加速度データを記憶手段に記憶させる記憶手順と、
    所定の時間の間における複数の加速度データにそれぞれ含まれる所定の方向の成分値を前記記憶手段から取得する取得手順と、
    複数の前記成分値のうち局所的に最大又は最小となる成分値を示すピークの数と所定の第２の閾値との比較、及び、複数の前記成分値と所定の第３の閾値又は第４の閾値との比較に基づいて、前記家畜の分娩を検知する検知手順と、
    を実行することを特徴とする検知方法。
12. コンピュータを、請求項１乃至９の何れか一項に記載の検知装置における各手段として機能させるためのプログラム。

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