JP7327039B2 - 活動量管理プログラム、活動量管理システム、及び活動量管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、活動量管理プログラム、活動量管理システム、及び活動量管理方法に関する。

畜舎（「家畜小屋」と称されてもよい）内の画像を撮像し、撮像された画像内の複数の動物の分布に基づいて、複数の動物の異常度を判定する技術が知られている。例えば、この技術では、撮像された動物の分布と、基準画像における動物の分布とが類似していない場合に、異常度が高いと判定する。

特開２０１７－１９２３１６号公報 国際公開第２０１８／１７９２１９号パンフレット

集団で飼育される動物の異変を早期に検出する、例えば、複数の動物の異変の検出に利用される情報を早期に算出することは、動物を安全かつ健康に飼育する上で重要である。

上述した、複数の動物の分布に基づいて異常度を判定する技術では、異変に起因して（換言すれば異変の発生後に）複数の動物の分布が変化し、異常度が高いと判定される場合があり、異変の早期検出には不十分である可能性がある。

１つの側面では、本発明は、複数の動物の異変を早期に検出するための情報を出力することを目的とする。

１つの側面では、活動量管理プログラムは、コンピュータに、以下の処理を実行させてよい。前記処理は、撮像された第１画像における複数の個体の各々と、前記第１画像よりも時間的に前後して撮像された第２画像における前記複数の個体の各々とに基づき算出される、前記第１画像と前記第２画像との間における前記複数の個体の各々の移動量を、前記複数の個体の各々のサイズに応じて補正してよい。また、前記処理は、前記補正した移動量の総和を前記複数の個体の数で除算することで、前記複数の個体の群全体としての動きを定量的に評価するための指標である活動量を出力してよい。

１つの側面では、複数の動物の異変を早期に検出するための情報を出力することができる。

一実施形態に係るシステムの構成例を示すブロック図である。 ｔ＝Ｎの撮像データの一例を示す図である。 床平面上を移動する動物の移動の軌跡の一例を示す図である。 ｔ＝Ｎの撮像画像における個体の識別結果の一例を示す図である。 ｔ＝Ｎ＋１の撮像画像における個体の識別結果の一例を示す図である。 ｔ＝Ｎ、Ｎ＋１の撮像画像間の個体移動量の一例を示す図である。 ｔ＝Ｎ、Ｎ＋１の撮像画像間の個体移動量の一例を示す図である。 活動量算出情報の一例を示す図である。 １日ごとの活動量の計測結果をプロットしたグラフの一例を示す図である。 １秒あたりの複数の個体の活動量の総和の一例を示す図である。 １秒あたり且つ１頭あたりの個体の活動量の一例を示す図である。 個体の体長の変化の一例を示す図である。 サーバの動作例を示すフローチャートである。 サーバの機能を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。なお、以下の実施形態で用いる図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。

〔１〕一実施形態
〔１－１〕一実施形態の構成例
図１は、一実施形態に係るシステム１の構成例を示すブロック図である。システム１は、畜舎内を撮像した撮像画像に基づき、撮像画像内の複数の動物の活動量を算出する情報処理システムの一例である。活動量は、複数の動物の異変の検出に利用されてよい。

システム１は、図１に示すように、例示的に、１以上（図１の例では複数）の監視カメラ２と、サーバ４と、を備えてよい。なお、監視カメラ２及びサーバ４は、例えば、ネットワーク５により相互に通信可能に接続されてよい。

ネットワーク５は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）或いはＷＡＮ（Wide Area Network）、又はこれらの組み合わせを含む、インターネット及びイントラネットの少なくとも一方であってよい。また、ネットワーク５は、ＶＰＮ（Virtual Private Network）等の仮想ネットワークを含んでもよい。なお、ネットワーク５は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの一方又は双方により形成されてよい。

監視カメラ２は、撮影方向における空間を撮影（撮像）し、画像系列、例えば、動画像等の、時系列に連続する複数の画像（「フレーム」と称されてもよい）を取得してよい。監視カメラ２は、例えば、複数の飼育動物（以下、単に「動物」と表記する場合がある）３０を収容する畜舎３の内部又は外部を、所定の時間間隔Ｔで定点撮像することで、画像系列を取得してよい。一実施形態において、動物３０としては「豚」を例に挙げる。

監視カメラ２は、例えば、複数の動物３０を収容する畜舎３に設置されてよく、一例として、畜舎３の内部又は外部に存在する飼育スペースを撮像範囲に含むように、飼育スペースにレンズ面を向けて、畜舎３の天井面又は壁面等に配置されてよい。監視カメラ２による撮像画像は、飼育スペースを上空から見下ろした俯瞰画像であってもよい。

飼育スペースの全体を撮像範囲に含めるために、例えば、複数の監視カメラ２が互いの死角を補完できる（或いは一部の撮像範囲が重なる）位置に設置されてもよいし、１以上の可動式の監視カメラ２が設置されてもよく、或いは、これらを組み合わせてもよい。

監視カメラ２は、取得した映像をネットワーク５経由でサーバ４に送信してよい。例えば、監視カメラ２は、取得した映像を図示しないレコーダ等に蓄積し、所定のタイミングで、レコーダ内のデータをサーバ４に送信してもよい。所定のタイミングとしては、所定の時刻の到来、所定時間の経過、レコーダへの蓄積容量、蓄積フレーム数、等の種々の条件が用いられてよい。又は、監視カメラ２は、レコーダを介さずに、撮影した映像をサーバ４に送信してもよい。レコーダを介さない場合、例えば、監視カメラ２は、１～数フレームごとに（略リアルタイムに）映像を送信してもよい。

監視カメラ２としては、例えば、ボックス型カメラ、ドームカメラ、ネットワークカメラ等が挙げられる。なお、ネットワークカメラとしては、ＩＰ（Internet Protocol）カメラ等が挙げられる。また、監視カメラ２として赤外線カメラ等の暗視カメラが用いられてもよい。監視カメラ２は、例えば、防犯カメラ、監視カメラ、定点カメラ等の種々の用途のカメラが用いられてよい。

サーバ４は、監視カメラ２が撮影した映像に基づき、畜舎３の飼育スペースにおける観察対象の飼育動物３０の個体位置を識別し、撮像画像間における、各飼育動物３０の位置の変化量を算出し、各変化量を用いて、飼育動物３０の群全体としての活動量を出力する。サーバ４の詳細については後述する。

なお、サーバ４が出力する「活動量」、又は、活動量を利用して検出された「飼育動物の異変に関する情報」は、例えば、図１に示すように、端末装置６に提供されてよい。一例として、サーバ４は、Ｗｅｂサーバの機能（例えば、後述する情報提示部１８）を有してよく、Ｗｅｂサーバの機能により、ネットワーク５を介して、「活動量」又は「異変に関する情報」を表すＷｅｂページを端末装置６に表示させてもよい。

端末装置６は、サーバ４が出力した活動量又は異変に関する情報を受け取るコンピュータであってよく、例えば、畜舎３を所有又は運営する酪農事業者が有するコンピュータであってよい。端末装置６としては、例えば、デスクトップ、ラップトップ又はモバイル等のＰＣ（Personal Computer）、タブレット、スマートホン、携帯電話等の各種情報処理装置が挙げられる。端末装置６は、例示的に、ユーザからの情報（操作要求）の入力手段、ユーザへの情報の出力手段、及び、サーバ４との間の通信手段、等を備えてよい。

なお、図１に例示するように、端末装置６が無線通信を行なうＰＣ、タブレット、スマートホン、携帯電話等である場合、ネットワーク５との接続は、基地局７を介したモバイルネットワーク経由で行なわれてもよい。

〔１－２〕サーバの構成例
次に、サーバ４の構成例について説明する。サーバ４は、畜舎３、酪農事業者、又はデータセンタ等に設置される１以上の情報処理装置又はコンピュータの一例である。サーバ４としては、例えば、種々の物理サーバ装置及び／又は仮想サーバ装置が挙げられる。サーバ４の少なくとも一部の機能は、例えばクラウドサービスにより提供されるリソース、フレームワーク、及び／又は、アプリケーション等を利用して実現されてもよい。また、サーバ４の少なくとも一部の機能は、複数のコンピュータに分散又は冗長化して配置されてもよい。１以上の物理サーバ装置及び／又は仮想サーバ装置により実現されるサーバ４は、活動量管理システムの一例である。

図１に示すように、サーバ４は、例示的に、メモリ部１１、撮像データ取得部１２、個体識別部１３、移動量算出部１４、正規化部１５、活動量算出部１６、判定部１７、及び、情報提示部１８を備えてよい。

メモリ部１１は、サーバ４の処理に用いられる種々の情報を格納する。メモリ部１１が格納する情報については、サーバ４の機能の説明において後述する。なお、メモリ部１１としては、メモリ、例えばＤＲＡＭ等の揮発性メモリやＰＭ等の不揮発性メモリ、並びに、記憶部、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、の一方又は双方が挙げられる。ＤＲＡＭは、Dynamic Random Access Memoryの略称であり、ＰＭは、Persistent Memoryの略称である。

撮像データ取得部１２は、撮像データを取得する。例えば、撮像データ取得部１２は、監視カメラ２から送信された撮像データをネットワーク５経由で受信し、メモリ部１１に撮像データ１１１としてメモリ部１１に格納してよい。

図２は、時刻ｔ＝Ｎ（Ｎは整数であり撮像画像のフレーム番号を表現する）のときの撮像データ１１１の一例を示す図である。図２に示すように、撮像データ１１１には、監視カメラ２の撮影方向における空間内に位置する複数の動物３０の画像が含まれる。

なお、一実施形態に係るサーバ４で利用される撮像データ１１１は、所定の時間間隔Ｔで撮影された撮像画像（フレーム）の画像系列であってよい。所定の時間間隔Ｔとは、一例として、０．１秒程度の時間間隔が挙げられる。換言すれば、撮像データ１１１は、１０ＦＰＳ（Frame Per Second）程度の画像系列であってよい。所定の時間間隔Ｔは、これに限定されるものではなく、飼育動物３０の種類、観察の目的、時間帯、等の種々の条件によって適宜変更されてよい。

撮像データ取得部１２は、受信した撮像データを加工して、メモリ部１１に格納してもよい。例えば、撮像データ取得部１２は、受信した撮像データの撮影間隔が、上述した所定の時間間隔Ｔよりも短い時間間隔である場合、撮影間隔が所定の時間間隔Ｔとなるように撮像データから余剰フレームを間引いたデータを、撮像データ１１１として保存してよい。

なお、撮像データ取得部１２は、監視カメラ２により撮影された各撮像画像（フレーム）の撮影時刻をメモリ部１１等に記録してよい。例えば、撮像データ取得部１２は、以下のように、フレームごとに撮影時刻を記録し管理してよい。

１画像目の撮影時刻：2019/07/01 10:00:00.000
２画像目の撮影時刻：2019/07/01 10:00:00.100
・・・

個体識別部１３、移動量算出部１４、正規化部１５、及び、活動量算出部１６は、撮像データ取得部１２が取得した撮像データ１１１を利用して、複数の飼育動物３０の集団としての「活動量」を算出する。活動量は、集団の活動の程度を定量的に表す情報であり、複数の飼育動物３０の異変の検出に利用される情報の一例である。

図３は、床平面上を移動する動物３０の移動の軌跡の一例を示す図である。図３に示すように、撮像データ１１１の撮影範囲に相当する領域ｋにおいて、複数の動物３０の各々が床平面上を移動する。例えば、動物３０－１～３０－４の一定時間内の移動の軌跡を、それぞれ、符号Ｓ１～Ｓ４の実線（及び領域ｋ外の破線）で示す。また、複数の動物３０－５は、実線で示すように、一定時間内において一定の領域に留まっている。なお、一定時間とは、例えば、所定の時間間隔Ｔよりも大きくてよい。

ここで、集団で飼育される動物３０の異変は、感染症の蔓延等により動物３０の分布等に変化が発生したことで検出されることがある。このため、複数の動物の異変を早期に検出するための情報を出力することは、動物を安全に飼育する上で重要である。

例えば、一実施形態に係るサーバ４は、畜舎３の定点観測で得られる撮像データ１１１のフレーム間を比較することにより、複数の飼育動物３０の各々の移動の軌跡、例えば移動量を算出する。各飼育動物３０の移動量は、例えば、飼育動物３０の活動の程度、換言すれば活動量、を把握するのに利用可能なパラメータの１つである。

図４及び図５は、それぞれ、ｔ＝Ｎ、Ｎ＋１の撮像画像（フレーム）における個体３１の識別結果の一例を示す図である。サーバ４は、撮像データ１１１の各画像において、複数の動物３０の各々を個体３１として識別してよい。個体３１は、例えば、矩形領域で表されてよい。なお、図４では、ｔ＝Ｎの第１画像で識別された個体３１を破線で示し、図５では、ｔ＝Ｎ＋１の第２画像で識別された個体３１を実線で示す。

第１画像及び第２画像は、時系列に連続して撮像された２つの画像であり、第２画像は、第１画像よりも時間的に前後して（例えば後に）撮像された画像を意味してよい。

図６は、ｔ＝Ｎ、Ｎ＋１の撮像画像間の個体移動量の一例を示す図である。サーバ４は、識別した個体３１について、ｔ＝Ｎ、Ｎ＋１の画像間での移動量３２を、動物３０ごとに算出する。移動量３２の算出は、種々の手法により行なわれてよい。一例として、移動量３２は、ｔ＝Ｎ、Ｎ＋１のそれぞれの画像における、或る個体３１の（例えば重心や中心等の）変化量として算出されてよい。

図３の領域ｋに位置する動物３０の活動量Ａｋは、例示的に、下記式（１）により算出されてよい。下記式（１）において、Ｓｉ（ｉは１以上の整数）は、飼育動物３０－ｉの一定時間内の平面上の移動距離を示す。Ｓｉは、所定の時間間隔Ｔごとの各動物３０の移動量を一定時間分に亘って総和することで算出されてよい。なお、Ｓ１、Ｓ３、Ｓ４の破線で示す部分は、領域ｋ外、すなわち監視カメラ２の撮影範囲外であるため、これらの破線で示す部分の移動量は算出されない。

Ａｋ ＝ Σｉ（Ｓｉ） （１）

一実施形態に係るサーバ４は、集団の飼育動物３０に対して継続的に活動量を計測する。例えば、サーバ４により、集団としての飼育動物３０の動き（活動量）の解析を継続的に行なう。これにより、サーバ４は、活動量の変化によって、集団としての飼育動物３０における病気の広がりの前兆、給餌機の故障、害獣の侵入等の、通常とは違う状態の検知が可能となり、早期の対策が可能となる。

以下、個体識別部１３、移動量算出部１４、正規化部１５、活動量算出部１６、判定部１７、及び、情報提示部１８について説明する。なお、個体識別部１３、移動量算出部１４、正規化部１５及び活動量算出部１６による一連の処理は、所定の算出間隔で実行されてよい。所定の算出間隔としては、例えば、数分～数十分、一時間～数時間、一日～数日等が挙げられるが、これらに限定されるものではなく、飼育動物３０の種類、観察の目的、等の種々の条件によって適宜変更されてよい。

個体識別部１３は、撮像データ１１１に含まれる複数の画像の各々から、複数の個体３１の各々を識別し、識別結果をメモリ部１１の活動量算出情報１１２に登録する。

識別結果は、例えば、各個体３１の画像内のサイズを含んでよい。上述のように、個体３１が存在する領域は、矩形領域で囲われてよい。このため、サイズとしては、矩形領域の長辺及び短辺のそれぞれの長さ、例えば、ピクセル（ｐｉｘｅｌ）数又は画素数が挙げられる。また、識別結果には、各個体３１の位置、例えば、矩形領域の重心、中心、又は４隅のいずれかについての、絶対座標又は画像の基準点からの相対座標等の座標が含まれてもよい。

図７は、ｔ＝Ｎ、Ｎ＋１の撮像画像間の個体移動量の一例を示す図である。図７では、０．１秒の撮影間隔で撮影された２画像において、３頭の動物３０Ａ～３０Ｃの移動が確認された場合を示す。図７に例示するように、個体識別部１３は、動物３０Ａの個体３１Ａ、動物３０Ｂの個体３１Ｂ、並びに、動物３０Ｃの個体３１Ｃを識別してよい。なお、図７では、撮像データ１１１のｔ＝Ｎの撮像画像内の個体３１Ａ～３１Ｃを破線で示し、ｔ＝Ｎ＋１の撮像画像内の移動後の個体３１Ａ～３１Ｃを実線で示す。

例えば、個体識別部１３は、図７に示す動物３０Ａ～３０Ｃのサイズを以下のように識別した場合を想定する。

・動物３０Ａ：矩形幅１００ピクセル、矩形高さ３０ピクセル
・動物３０Ｂ：矩形幅 ５０ピクセル、矩形高さ３０ピクセル
・動物３０Ｃ：矩形幅 ７０ピクセル、矩形高さ３０ピクセル

図８は、活動量算出情報１１２の一例を示す図である。図８に示すように、個体識別部１３は、活動量算出情報１１２における、個体識別を行なった日時に対応するエントリに対して、「矩形幅」、「矩形高さ」及び「体長」を個体３１ごとに登録してよい。

図８の例では、個体識別部１３は、“2019/07/01 10:00:00”のエントリに対して、“2019/07/01 10:00:00.000”の撮像画像に基づき識別した図７に示す動物３０Ａ～３０Ｃのそれぞれのサイズを登録する（図８の符号Ａの領域参照）。なお、「体長」には、幅及び高さのうちの大きい方が登録されてよい。

個体識別部１３による個体３１の識別には、種々の画像解析技術が用いられてよく、一実施形態では、例示的に、ニューラルネットワーク（ＮＮ；Neural Network）を用いたディープラーニング（ＤＬ；Deep Learning）による検出モデルが用いられるものとする。

移動量算出部１４は、個体３１ごとに、所定の時間間隔Ｔの移動量３２を算出し、算出結果をメモリ部１１の活動量算出情報１１２に登録する。

図７に示す例では、移動量算出部１４は、ｔ＝Ｎ、Ｎ＋１の２画像間における個体３１Ａ～３１Ｃの移動量３２Ａ～３２Ｃが、それぞれ１０ピクセル、５ピクセル、８ピクセルであると算出する。移動量３２Ａ～３２Ｃは、ｔ＝Ｎ、Ｎ＋１の２画像間における個体３１Ａ～３１Ｃの重心、中心、４隅のいずれかの座標の変化量を算出することで得られてもよい。或いは、移動量３２Ａ～３２Ｃの算出には、ＮＮを用いたＤＬによる算出モデルが用いられてもよく、その他、種々の画像解析技術が用いられてよい。

移動量算出部１４は、図８に例示するように、活動量算出情報１１２における、移動量算出を行なった日時に対応するエントリに対して、「移動量」を個体３１ごとに登録してよい。

図８の例では、移動量算出部１４は、“2019/07/01 10:00:00”のエントリに対して、“2019/07/01 10:00:00.000”及び“2019/07/01 10:00:00.100”の撮像画像に基づき算出した図７に示す動物３０Ａ～３０Ｃのそれぞれの移動量３２を登録する。なお、移動量算出部１４は、所定の時間間隔Ｔの間の移動量３２（図８の符号Ｂの領域参照）、例えば、図８の例では、０．１秒間の移動量３２を活動量算出情報１１２に登録してよい。

正規化部１５は、活動量算出情報１１２に登録された個体３１の「移動量」（換言すれば移動距離）を、各個体３１のサイズに応じて正規化（換言すれば補正）し、正規化した値を活動量算出情報１１２に登録する。

例えば、正規化部１５は、移動量算出部１４が算出した「移動量」を、所定の時間間隔Ｔで除算することで、１秒あたりの移動量を算出してよい。

また、正規化部１５は、１秒あたりの移動量を、個体識別部１３が識別した「体長」で除算することで、正規化した体長の動物３０による、１秒あたりの移動量（正規化移動量）を算出してよい。

正規化部１５による、体長による移動量の正規化は、移動距離が同じ２以上の個体３１のうちのサイズが小さい個体３１ほど、２以上の個体３１のうちの他の個体３１よりも相対的に移動距離が大きくなるように補正するといえる。

図８の例では、正規化部１５は、“2019/07/01 10:00:00”のエントリに対して、動物３０Ａ～３０Ｃの移動量１０、５、８ピクセルを、所定の時間間隔Ｔ＝０．１で除算することで、１秒あたりの移動量としてそれぞれ１００、５０、８０ピクセルを算出する。また、正規化部１５は、１秒あたりの移動量を、動物３０Ａ～３０Ｃの体長１００、５０、７０ピクセルでそれぞれ除算することで、正規化移動量としてそれぞれ１．００、１．００、１．１４を算出する。正規化部１５が算出した各移動量は、図８の符号Ｃの領域に示すように、活動量算出情報１１２に登録されてよい。

このように、移動量算出部１４及び正規化部１５は、ｔ＝Ｎ、Ｎ＋１のそれぞれの撮像画像における複数の個体３１の各々に基づき、複数の個体３１の各々の移動量を算出する算出部の一例である。

活動量算出部１６は、正規化された移動量に基づき、複数の動物３０の群全体としての活動量を算出する。複数の動物３０の群全体としての活動量とは、撮影された複数の動物３０全体の動き量を体長で正規化したものである。また、複数の動物３０の群全体としての活動量は、複数の動物３０の活動量を、１秒あたり且つ１頭あたりの活動量に正規化したものである。

例えば、活動量算出部１６は、活動量算出情報１１２の正規化を行なった日時に対応するエントリごとに、正規化移動量の総和を算出し、当該総和を、識別された動物３０の数（頭数）で除算することで、活動量を算出してよい。

図８の例では、活動量算出部１６は、“2019/07/01 10:00:00”のエントリに対して、動物３０Ａ～３０Ｃの正規化移動量１．００、１．００、１．１４の総和３．１４を算出し、当該総和を動物３０の頭数（＝３）で除算することで、活動量１．０５を取得する。活動量算出部１６が算出した、正規化移動量の総和、及び、活動量は、図８の符号Ｄの領域に示すように、活動量算出情報１１２に登録されてよい。なお、活動量は、動物３０が１秒間に体長に対してどの程度の割合だけ移動したかを示し、例えば、活動量が１．００の場合、動物３０が自身の体長分だけ移動したことを示す。

なお、図８に示す例では、１時間ごとの活動量が算出されているが、これに限定されるものではなく、例えば、１日ごとに活動量が算出されてもよい。また、活動量算出部１６は、１時間ごとに算出した活動量を１日単位で平均化又は合計し、平均値又は合計値を１日ごとの活動量として活動量算出情報１１２に登録してもよい。

以上のように、活動量算出部１６は、算出した複数の個体３１の各々の移動量を用いて、複数の個体３１の群全体としての活動量を出力する出力部の一例である。

判定部１７は、活動量算出部１６が算出した、複数の動物３０の群全体の活動量に基づき、複数の動物３０に異変が発生しているか否かを判定する。

図９は、１日ごとの活動量の計測結果をプロットしたグラフの一例を示す図である。図９に示すように、日の経過とともに、換言すれば、動物３０の成長とともに、活動量が小さくなる傾向がある。これは、動物３０の成長により動きが少なくなり、活動範囲が狭まることが関係していると考えられる。

図９に例示するように、活動量には、動物３０の成長とともに小さくなる傾向があることから、判定部１７は、活動量算出部１６により、このような傾向から外れる活動量が算出された場合に、複数の動物３０に異変が発生していると判定してよい。

上述した判定のために、サーバ４（例えば活動量算出部１６）は、過去の飼育サイクルにおいて算出された活動量算出情報１１２を、生育結果、換言すれば比較データとしてメモリ部１１に格納（蓄積）してよい。過去の１以上の飼育サイクルにおいて算出された活動量算出情報１１２を比較データとして用いることで、複数の動物３０に異変が発生している、又は、正常である、ことを適切に又は容易に判定することができる。

また、動物３０の飼育時期（季節等）、畜舎３の温度や湿度、時間帯等の条件に応じて、活動量が変動する可能性がある。比較データとして、過去の様々な条件で算出された活動量算出情報１１２を利用することで、判定部１７は、現在の条件と一致する比較データに基づき、動物３０の異変の発生有無を適切に判定することができる。

一例として、メモリ部１１は、過去の複数の飼育サイクル（飼育シーズン）の生育結果であって、動物３０の異変が発生していない活動量算出情報１１２を記憶してよい。過去の活動量算出情報１１２は、例えば、活動量の理想の遷移情報としてグラフ化されてもよい。このグラフには、例えば活動量の上限及び下限を含む「幅」を持たせてよく、また、撮像画像の撮影時間帯や、動物３０の日齢又は月齢等の情報を含ませてもよい。

このように、活動量算出部１６は、過去に撮像された第１画像及び第２画像に基づき算出した移動量を用いて出力した活動量を、過去に撮像された第１画像又は第２画像の撮像日時ごとに、メモリ部１１に格納する格納部の一例である。

情報提示部１８は、判定部１７により複数の動物３０に異変が発生していると判定された場合、判定された異変に関する情報を提示する（アラートを出力する）。異変に関する情報には、異変が発生している可能性がある旨の通知、活動量算出情報１１２の少なくとも一部、活動量の増大又は減少の傾向から推定される原因、のうちの少なくとも一種類が含まれてよい。

例えば、活動量の異常な増大は、害獣や、盗難目的による人の畜舎３への侵入が考えられる。また、例えば、活動量の異常な低下は、感染症の蔓延や、給餌器、給水器の故障等による飼育動物３０の体調悪化等が考えられる。従って、情報提示部１８は、活動量の増大又は減少の傾向から推定される原因として、畜舎３への害獣や人の侵入、飼育動物３０の体調悪化、等を提示してよい。

例えば、情報提示部１８は、酪農事業者やシステム１の管理者等に対して、電子メール、プッシュ通知、ＳＭＳ（Short Message Service）、或いはその他の種々の手法により、情報を通知してよい。なお、情報提示部１８は、サーバ４が備えるモニタ、プロジェクタ、又はプリンタ等の種々の出力装置に対して、上述した情報の表示又は出力を行なってもよい。

このように、情報提示部１８は、活動量算出部１６が出力した活動量と、メモリ部１１に記憶された複数の活動量（過去の活動量算出情報１１２）とに基づき、複数の個体３１の異変に関するアラートを出力するアラート出力部の一例である。

活動量算出部１６により出力された活動量に基づけば、酪農事業者は、複数の動物３０に感染症の蔓延等が発生していないか、餌や水が不足していないか、等の飼育動物３０の通常とは違う変化にいち早く気付くことができる。また、このような活動量に基づけば、酪農事業者は、害獣の侵入や、盗難目的の人の侵入にいち早く気付くことができる。従って、酪農事業者は、２４時間体制による監視、例えば、見回りによる監視や、監視カメラ２の映像のモニタリング等を行なわずに済み、利便性が高い。

以上のように、一実施形態に係るサーバ４によれば、２つの撮像画像から、例えばＤＬにより個体３１を認識し、各個体３１の移動量を計測し、これらの移動量を用いて、複数の個体３１の群全体としての活動量を出力する。

サーバ４は、複数の個体３１の群全体としての活動量を用いることで、複数の動物３０の異変を適切に検出することができる。また、複数の個体３１の移動量を用いた演算により、複数の個体３１の群全体としての活動量を容易に算出できるため、複数の動物３０の異変を早期に検出するための情報を出力することができる。また、サーバ４は、所定の周期で連続して活動量を計測することにより、活動量の増大や低減等の通常とは異なる状況の発生を早期に検出することができる。

さらに、撮像データ１１１を用いて定期的に演算処理を行なうことで、容易に活動量を出力することができるため、監視カメラ２で撮影している範囲内の動物３０の集団の活動量の計測を可能にしつつ、サーバ４における処理負荷の増大を抑制することができる。

また、サーバ４は、活動量の算出の際に、個体３１のサイズ、例えば体長を考慮した正規化処理を行なうため、個体３１のサイズを基準とした活動量を算出でき、監視カメラ２の設置位置やカメラ解像度に依存しない活動量を出力できる。

ここで、例えば、１秒あたりの複数の個体３１の活動量の総和を用いて、異変の発生を判定する場合を考える。図１０は、１秒あたりの複数の個体３１の活動量の総和の一例を示す図である。図１０に例示するように、１秒あたりの複数の個体３１の活動量の総和は、日の経過によっても変化しない（横ばい）に見えるが、飼育スペースの撮像範囲に入る動物３０の数の増減に応じて、活動量の総和も増減する可能性がある。従って、活動量の総和は、飼育対象の動物３０全体を定量的に評価する指標としては不十分である。

図１１は、１秒あたり且つ１頭あたりの個体３１の活動量の一例を示す図であり、図１２は、個体３１の体長の変化の一例を示す図である。図１１の縦軸には、図１０に示す活動量の総和を、撮像範囲に入っている（個体識別部１３により識別された）動物３０の数で除算した活動量を示す。

図１１に例示するように、活動量の範囲が１．０４～１．０６前後となっており、動物３０の成長に伴い若干の低下傾向が見られる。しかし、サーバ４は、動物３０の移動量をピクセル数で計測しているため、動物３０の成長（図１２参照）に伴って移動量が大きく計測される可能性がある。従って、１秒あたり且つ１頭あたりの個体３１の活動量は、飼育対象の動物３０全体を定量的に評価する指標としては不十分である。

以上の理由から、一実施形態に係るサーバ４は、１秒あたり且つ１頭あたりの個体３１の活動量を、体長により正規化することで、複数の個体３１の群全体としての活動量を出力するのである（図９参照）。

〔１－３〕一実施形態の動作例
次に、上述した一実施形態に係るサーバ４の動作例を説明する。図１３は、サーバ４の動作例を示すフローチャートである。

図１３に例示するように、サーバ４は、活動量算出タイミングの到来を待ち合わせる（ステップＳ１、ステップＳ１でＮｏ）。活動量算出タイミングは、例えば、１時間等の所定の算出間隔で到来してよい。

活動量算出タイミングが到来すると（ステップＳ１でＹｅｓ）、撮像データ取得部１２は、監視カメラ２により撮像された撮像データから複数の撮像画像及び撮影日時を取得し、撮像データ１１１としてメモリ部１１に記憶する（ステップＳ２）。複数の撮像画像は、撮像された第１画像と、第１画像よりも時間的に前後して（例えば所定の時間間隔Ｔで）撮像された第２画像とを含んでよい。

なお、ステップＳ２は、ステップＳ１の判定よりも前に、監視カメラ２から撮像データを受信する都度実行されてもよい。

撮像データ取得部１２は、撮像データ１１１に基づき、複数の撮像画像の各々から、複数の個体３１の位置及びサイズを識別し（ステップＳ３）、識別結果を活動量算出情報１１２に登録する。

移動量算出部１４は、識別結果に基づき、個体３１ごとに移動量３２を算出し（ステップＳ４）、算出結果を活動量算出情報１１２に登録する。

正規化部１５は、移動量３２を１秒あたりの移動量に正規化し（ステップＳ５）、１秒あたりの移動量を体長により正規化して（ステップＳ６）、正規化した移動量を活動量算出情報１１２に登録する。なお、ステップＳ５及びＳ６は、逆順で実行されてもよい。

活動量算出部１６は、複数の個体３１の移動量を総和し（ステップＳ７）、総和した移動量を活動量算出情報１１２に登録する。また、活動量算出部１６は、移動量の総和を個体数で除算することで活動量を算出し（ステップＳ８）、算出した活動量を活動量算出情報１１２に登録する。

判定部１７は、ステップＳ３～Ｓ８で登録した活動量算出情報１１２の活動量と、活動量算出部１６によりメモリ部１１に格納された過去の活動量算出情報１１２、すなわち過去の生育結果（比較データ）とを比較する（ステップＳ９）。

判定部１７は、比較により、複数の動物３０の異変の発生を検出したか否かを判定する（ステップＳ１０）。異変の発生を検出していないと判定した場合（ステップＳ１０でＮｏ）、処理がステップＳ１に移行する。

一方、異変の発生を検出したと判定した場合（ステップＳ１０でＹｅｓ）、情報提示部１８は、検出した異変に関する情報を提示し（ステップＳ１１）、処理がステップＳ１に移行する。

〔１－４〕ハードウェア構成例
図１４は、サーバ４の機能を実現するコンピュータ１０のハードウェア（ＨＷ）構成例を示すブロック図である。サーバ４の機能を実現するＨＷリソースとして、複数のコンピュータが用いられる場合は、各コンピュータが図１４に例示するＨＷ構成を備えてよい。

図１４に示すように、コンピュータ１０は、ＨＷ構成として、例示的に、プロセッサ１０ａ、メモリ１０ｂ、記憶部１０ｃ、ＩＦ（Interface）部１０ｄ、Ｉ／Ｏ（Input / Output）部１０ｅ、及び読取部１０ｆを備えてよい。

プロセッサ１０ａは、種々の制御や演算を行なう演算処理装置の一例である。プロセッサ１０ａは、コンピュータ１０内の各ブロックとバス１０ｉで相互に通信可能に接続されてよい。なお、プロセッサ１０ａは、複数のプロセッサを含むマルチプロセッサであってもよいし、複数のプロセッサコアを有するマルチコアプロセッサであってもよく、或いは、マルチコアプロセッサを複数有する構成であってもよい。

プロセッサ１０ａとしては、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＡＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の集積回路（ＩＣ；Integrated Circuit）が挙げられる。なお、プロセッサ１０ａとして、これらの集積回路の２以上の組み合わせが用いられてもよい。ＣＰＵはCentral Processing Unitの略称であり、ＭＰＵはMicro Processing Unitの略称である。ＧＰＵはGraphics Processing Unitの略称であり、ＡＰＵはAccelerated Processing Unitの略称である。ＤＳＰはDigital Signal Processorの略称であり、ＡＳＩＣはApplication Specific ICの略称であり、ＦＰＧＡはField-Programmable Gate Arrayの略称である。

メモリ１０ｂは、種々のデータやプログラム等の情報を格納するＨＷの一例である。メモリ１０ｂとしては、例えばＤＲＡＭ等の揮発性メモリやＰＭ等の不揮発性メモリが挙げられる。

記憶部１０ｃは、種々のデータやプログラム等の情報を格納するＨＷの一例である。記憶部１０ｃとしては、ＨＤＤ等の磁気ディスク装置、ＳＳＤ等の半導体ドライブ装置、不揮発性メモリ等の各種記憶装置が挙げられる。不揮発性メモリとしては、例えば、フラッシュメモリ、ＳＣＭ（Storage Class Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等が挙げられる。

また、記憶部１０ｃは、コンピュータ１０の各種機能の全部若しくは一部を実現するプログラム１０ｇ（活動量管理プログラム）を格納してよい。例えば、サーバ４のプロセッサ１０ａは、記憶部１０ｃに格納されたプログラム１０ｇをメモリ１０ｂに展開して実行することにより、サーバ４としての機能を実現できる。

ＩＦ部１０ｄは、ネットワークとの間の接続及び通信の制御等を行なう通信ＩＦの一例である。例えば、ＩＦ部１０ｄは、ＬＡＮ、或いは、光通信（例えばＦＣ（Fibre Channel））等に準拠したアダプタを含んでよい。当該アダプタは、無線及び有線の一方又は双方の通信方式に対応してよい。例えば、プログラム１０ｇは、当該通信ＩＦを介して、ネットワークからコンピュータ１０にダウンロードされ、記憶部１０ｃに格納されてもよい。

Ｉ／Ｏ部１０ｅは、入力装置、及び、出力装置、の一方又は双方を含んでよい。入力装置としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等が挙げられる。出力装置としては、例えば、モニタ、プロジェクタ、プリンタ等が挙げられる。

読取部１０ｆは、記録媒体１０ｈに記録されたデータやプログラムの情報を読み出すリーダの一例である。読取部１０ｆは、記録媒体１０ｈを接続可能又は挿入可能な接続端子又は装置を含んでよい。読取部１０ｆとしては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等に準拠したアダプタ、記録ディスクへのアクセスを行なうドライブ装置、ＳＤカード等のフラッシュメモリへのアクセスを行なうカードリーダ等が挙げられる。なお、記録媒体１０ｈにはプログラム１０ｇが格納されてもよく、読取部１０ｆが記録媒体１０ｈからプログラム１０ｇを読み出して記憶部１０ｃに格納してもよい。

記録媒体１０ｈとしては、例示的に、磁気／光ディスクやフラッシュメモリ等の非一時的なコンピュータ読取可能な記録媒体が挙げられる。磁気／光ディスクとしては、例示的に、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ブルーレイディスク、ＨＶＤ（Holographic Versatile Disc）等が挙げられる。フラッシュメモリとしては、例示的に、ＵＳＢメモリやＳＤカード等の半導体メモリが挙げられる。

上述したコンピュータ１０のＨＷ構成は例示である。従って、コンピュータ１０内でのＨＷの増減（例えば任意のブロックの追加や削除）、分割、任意の組み合わせでの統合、又は、バスの追加若しくは削除等は適宜行なわれてもよい。例えば、サーバ４において、Ｉ／Ｏ部１０ｅ及び読取部１０ｆの少なくとも一方は、省略されてもよい。

〔２〕その他
上述した一実施形態に係る技術は、以下のように変形、変更して実施することができる。

例えば、図７に示す各機能ブロックは、それぞれ任意の組み合わせで併合してもよく、分割してもよい。

また、サーバ４は、算出した活動量を他のサーバに出力（送信）してもよい。この場合、サーバ４が、図７に例示する情報提示部１８、又は、判定部１７及び情報提示部１８を備えない構成も許容されてよい。

さらに、一実施形態では、飼育動物３０として豚を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではなく、飼育動物３０は、牛や鶏等の種々の動物であってもよい。

また、一実施形態では、活動量を用いて、複数の動物３０の異変の検出を行なう手法について説明したが、これに限定されるものではない。上述のように、動物３０は、成長するにつれて、活動量が減少する傾向にある。この傾向を利用して、サーバ４は、活動量を過去の比較データと比較することで、動物３０の成長状態を判定することができる。

例えば、判定部１７は、活動量を、動物３０の出荷時期に相当する過去の比較データと比較することで、動物３０の適切な出荷時期を決定してもよい。一例として、判定部１７は、活動量算出部１６により算出された活動量が、比較データにおいて出荷時期を迎えた動物３０の活動量以上となった場合に、動物３０が出荷可能であると判定してよい。この場合、情報提示部１８は、動物３０が出荷可能である旨を酪農事業者に通知してもよい。

〔３〕付記
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
撮像された第１画像における複数の個体の各々と、前記第１画像よりも時間的に前後して撮像された第２画像における前記複数の個体の各々とに基づき、前記第１画像と前記第２画像との間における、前記複数の個体の各々の移動量を算出し、
前記算出した前記複数の個体の各々の移動量を用いて、前記複数の個体の群全体としての活動量を出力する、
処理をコンピュータに実行させる、活動量管理プログラム。

（付記２）
前記算出は、前記第１画像と前記第２画像との間における前記複数の個体の各々の移動距離を前記複数の個体の各々のサイズに応じて補正した結果を、前記複数の個体の各々の移動量とする、
付記１に記載の活動量管理プログラム。

（付記３）
前記補正は、移動距離が同じ２以上の個体のうちのサイズが小さい個体ほど、前記２以上の個体のうちの他の個体よりも相対的に移動距離が大きくなるように補正する、
付記２に記載の活動量管理プログラム。

（付記４）
前記出力は、前記複数の個体の各々の移動量の総和を、前記複数の個体の数で除算した結果を前記活動量として出力する、
付記２又は付記３に記載の活動量管理プログラム。

（付記５）
前記第１画像及び前記第２画像に基づく画像解析により、前記複数の個体の各々のサイズを特定する、
処理を前記コンピュータに実行させる、付記１～４のいずれか１項に記載の活動量管理プログラム。

（付記６）
過去に撮像された第１画像及び第２画像に基づき算出した移動量を用いて出力した活動量を、前記過去に撮像された第１画像又は第２画像の撮像日時ごとに、記憶領域に格納し、
前記出力した活動量と、前記記憶領域に記憶された複数の前記活動量とに基づき、前記複数の個体の異変に関するアラートを出力する、
処理を前記コンピュータに実行させる、付記１～５のいずれか１項に記載の活動量管理プログラム。

（付記７）
前記複数の個体の各々は、前記第１画像及び前記第２画像に基づき識別された観察対象の飼育動物を示す画像領域であり、
前記第１画像及び前記第２画像は、複数の前記飼育動物を収容する畜舎内を、所定の時間間隔で定点撮像して得られる画像である、
付記１～６のいずれか１項に記載の活動量管理プログラム。

（付記８）
撮像された第１画像における複数の個体の各々と、前記第１画像よりも時間的に前後して撮像された第２画像における前記複数の個体の各々とに基づき、前記第１画像と前記第２画像との間における、前記複数の個体の各々の移動量を算出する算出部と、
前記算出した前記複数の個体の各々の移動量を用いて、前記複数の個体の群全体としての活動量を出力する出力部と、を備える、
活動量管理システム。

（付記９）
前記算出部は、前記第１画像と前記第２画像との間における前記複数の個体の各々の移動距離を前記複数の個体の各々のサイズに応じて補正した結果を、前記複数の個体の各々の移動量とする、
付記８に記載の活動量管理システム。

（付記１０）
前記算出部は、移動距離が同じ２以上の個体のうちのサイズが小さい個体ほど、前記２以上の個体のうちの他の個体よりも相対的に移動距離が大きくなるように補正する、
付記９に記載の活動量管理システム。

（付記１１）
前記出力部は、前記複数の個体の各々の移動量の総和を、前記複数の個体の数で除算した結果を前記活動量として出力する、
付記９又は付記１０に記載の活動量管理システム。

（付記１２）
過去に撮像された第１画像及び第２画像に基づき算出した移動量を用いて出力した活動量を、前記過去に撮像された第１画像又は第２画像の撮像日時ごとに、記憶領域に格納する格納部と、
前記出力した活動量と、前記記憶領域に記憶された複数の前記活動量とに基づき、前記複数の個体の異変に関するアラートを出力するアラート出力部と、を備える、
付記８～１１のいずれか１項に記載の活動量管理システム。

（付記１３）
撮像された第１画像における複数の個体の各々と、前記第１画像よりも時間的に前後して撮像された第２画像における前記複数の個体の各々とに基づき、前記第１画像と前記第２画像との間における、前記複数の個体の各々の移動量を算出し、
前記算出した前記複数の個体の各々の移動量を用いて、前記複数の個体の群全体としての活動量を出力する、
処理をコンピュータが実行する、活動量管理方法。

（付記１４）
前記算出は、前記第１画像と前記第２画像との間における前記複数の個体の各々の移動距離を前記複数の個体の各々のサイズに応じて補正した結果を、前記複数の個体の各々の移動量とする、
付記１３に記載の活動量管理方法。

（付記１５）
前記補正は、移動距離が同じ２以上の個体のうちのサイズが小さい個体ほど、前記２以上の個体のうちの他の個体よりも相対的に移動距離が大きくなるように補正する、
付記１４に記載の活動量管理方法。

（付記１６）
前記出力は、前記複数の個体の各々の移動量の総和を、前記複数の個体の数で除算した結果を前記活動量として出力する、
付記１４又は付記１５に記載の活動量管理方法。

（付記１７）
過去に撮像された第１画像及び第２画像に基づき算出した移動量を用いて出力した活動量を、前記過去に撮像された第１画像又は第２画像の撮像日時ごとに、記憶領域に格納し、
前記出力した活動量と、前記記憶領域に記憶された複数の前記活動量とに基づき、前記複数の個体の異変に関するアラートを出力する、
処理を前記コンピュータが実行する、付記１３～１６のいずれか１項に記載の活動量管理方法。

１ システム
１０ コンピュータ
１１ メモリ部
１１１ 撮像データ
１１２ 活動量算出情報
１２ 撮像データ取得部
１３ 個体識別部
１４ 移動量算出部
１５ 正規化部
１６ 活動量算出部
１７ 判定部
１８ 情報提示部
２ 監視カメラ
３ 畜舎
３０、３０－１～３０－５、３０Ａ～３０Ｃ 飼育動物
３１、３１Ａ～３１Ｃ 個体
３２、３２Ａ～３２Ｃ 移動量
４ サーバ
５ ネットワーク
６ 端末装置
７ 基地局

Claims (7)

1. 撮像された第１画像における複数の個体の各々と、前記第１画像よりも時間的に前後して撮像された第２画像における前記複数の個体の各々とに基づき算出される、前記第１画像と前記第２画像との間における前記複数の個体の各々の移動量を、前記複数の個体の各々のサイズに応じて補正し、
   前記補正した移動量の総和を前記複数の個体の数で除算することで、前記複数の個体の群全体としての動きを定量的に評価するための指標である活動量を出力する、
   処理をコンピュータに実行させる、活動量管理プログラム。
2. 前記補正は、前記移動量が同じ２以上の個体のうちのサイズが小さい個体ほど、前記２以上の個体のうちの他の個体よりも相対的に移動量が大きくなるように補正する、
   請求項１に記載の活動量管理プログラム。
3. 前記第１画像及び前記第２画像に基づく画像解析により、前記複数の個体の各々のサイズを特定する、
   処理を前記コンピュータに実行させる、請求項１または２に記載の活動量管理プログラム。
4. 過去に撮像された第１画像及び第２画像に基づき前記補正した移動量の総和を前記複数の個体の数で除算することで出力した過去の活動量を、前記過去に撮像された第１画像又は第２画像の撮像日時ごとに、記憶領域に格納し、
   前記出力した活動量と、前記記憶領域に記憶された複数の前記過去の活動量とに基づき、前記複数の個体の異変に関するアラートを出力する、
   処理を前記コンピュータに実行させる、請求項１～３のいずれか１項に記載の活動量管理プログラム。
5. 前記複数の個体の各々は、前記第１画像及び前記第２画像に基づき識別された観察対象の飼育動物を示す画像領域であり、
   前記第１画像及び前記第２画像は、複数の前記飼育動物を収容する畜舎内を、所定の時間間隔で定点撮像して得られる画像である、
   請求項１～４のいずれか１項に記載の活動量管理プログラム。
6. 撮像された第１画像における複数の個体の各々と、前記第１画像よりも時間的に前後して撮像された第２画像における前記複数の個体の各々とに基づき算出される、前記第１画像と前記第２画像との間における前記複数の個体の各々の移動量を、前記複数の個体の各々のサイズに応じて補正する補正部と、
   前記補正した移動量の総和を前記複数の個体の数で除算することで、前記複数の個体の群全体としての動きを定量的に評価するための指標である活動量を出力する出力部と、を備える、
   活動量管理システム。
7. 撮像された第１画像における複数の個体の各々と、前記第１画像よりも時間的に前後して撮像された第２画像における前記複数の個体の各々とに基づき算出される、前記第１画像と前記第２画像との間における前記複数の個体の各々の移動量を、前記複数の個体の各々のサイズに応じて補正し、
   前記補正した移動量の総和を前記複数の個体の数で除算することで、前記複数の個体の群全体としての動きを定量的に評価するための指標である活動量を出力する、
   処理をコンピュータが実行する、活動量管理方法。

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