JPH02242154A - 生物の画像監視装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、被検水として浄水場や下水処理場の流入およ
び処理水、並びに河川水などを用いて飼育している複数
の魚を画像監視し被検水の水質異常を検知する生物の画
像監視装置に関する。

〔従来の技術〕

浄水場では、原水中への不特定多数の毒物が混入したか
否かを判定することを目的とし、原水や浄水の一部を水
槽に導きこの水槽で魚類を飼育し、魚類の行動を監視し
ている。また下水処理場の処理水や放流水及び河川水並
びに湖沼について、水中の毒物の有無を監視するために
、同様に魚類を飼育し監視する場合がある。これは、水
中への毒物混入等の異常時に、魚が異常に行動したり死
んだりするので、魚の行動を監視することにより水質異
常を検知できるからである。これらの魚態行動監視にお
いて人間の目視による監視は、多種多様な異常行動およ
び微妙な行動変化が判断できるが、連続監視が困難であ
ることにより、人間の目にかわる自動監視が望まれてい
た。自動監視を実現する方法としては、被検水を導いた
水槽内にて魚類を飼育し、その魚の行動を撮像装置にて
撮像し、撮像した画像を画像処理し魚の異常行動を認識
する方法が用いられる。ここで重要なことは、どの様に
画像処理して魚類の行動を数量化し、魚の異常行動を認
識するかである。例えば特開昭６３−２１３０８０号公
報では、複数の生物を画像監視する方法が開示されてい
る。ここでは、監視行動パターンとして位置と速度を用
いている。水質異常を検知することを目的とする魚群行
動監視装置に用いた場合、異常時に魚が水面に現われ鼻
上げする鼻上げ行動を魚の水深方向の位置分布より水面
位置分布割合を導き出すことにより認識可能としている
。また、異常時に魚が狂った様に泳ぎ廻る狂奔行動を、
速度分布より高速度分布割合を導き出すことにより認識
可能としている。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術は、単数でも監視可能な個々の魚に起因す
る行動パターンのみを監視し、複数尾の魚を監視してい
る利点は、データ増加による個体差の影響を少なくする
ことに用いられていた。異常時に魚が示めす異常行動認
識に有効な群れとしての行動パターンを監視するという
配慮がされておらず、複数尾を監視している利点が十分
に生がされていなかった。このため、毒物混入の早期（
異常発生直後）に、狂奔行動および鼻上げ行動の前兆と
して錯乱状態におちいり群れを乱し上下左右にふらふら
と泳ぐ錯乱行動、および毒物濃度が低く鼻上げ行動また
は狂奔行動に達しない場合の同様な錯乱行動を認識出来
なかった。

また、正常時には、群れを成して水面付近に現われる頻
度は小さく、異常時には、その頻度が急激に増す。この
正常時と異常時の差が激しい顕著な群れとしての異常行
動は、従来技術の個々の魚の位置分布からでは、その顕
著性が失なわれ認識が困難であった。

本発明は、複数尾を監視しているという利点を群れとし
て監視することにより十分に生がし、従来技術による個
々の魚に起因する行動パターンのみでは認識できない、
異常行動検知に有効な群れとしての行動パターンである
錯乱行動および群れでの浮上行動を認識することを目的
とする。これにより魚の異常行動をより適確に把握し、
水質異常の早期検知および信頼性の向上を行なうもので
ある。

〔課題を解決するための手段〕

異常行動パターンである錯乱行動の認識は、錯乱時に群
れを乱すことより群れの集まり具合を監視することによ
り認識できる。具体的には撮像した画像を２値化し、魚
像を２値画像として抽出する。求めた２値画像をラベリ
ングし、各ラベルの図心及び面積を求める。魚の映像が
重なった場合を考慮して、各ラベルの面積比をもとに各
ラベルに連数を割り当てる。これらラベルの回心と連数
のデータより、ラベルの回心を魚の位置として、魚全体
の中心（群れの中心）位置を求める。群れの中心位置よ
り各魚の位置までの距離の２乗和をとりその値を群れの
拡がり度とし、群れの集まり具合を監視する。正常時に
は、群れを乱す頻度が小さく、錯乱時にはその頻度が急
激に増加することにより、群れの拡がり度の分布を取り
、分布においである値よりも高い値を示めした割合が大
きいことにより錯乱行動を認識する。

異常行動パターンである群れでの浮上行動の認識は、群
れでの浮上行動時に群れとして水面付近に位置する頻度
が増加することにより、群れの位置を監視することによ
り認識できる。具体的には、前記錯乱行動を認識するた
めに導き出した群れの中心位置により群れの位置を監視
する。正常時には、群れとして水面付近に現われる頻度
は小さく、群れで浮上行動を起した場合には、その頻度
が急激に増加することにより、群れの中心の水深方向位
置分布を取り、分布において水面付近に位置した割合が
大きいことにより、群れでの浮上行動を認識する。

〔作用〕

上記手段により異常パターンである錯乱行動が適確に認
識できるので、魚類の錯乱行動による水質異常検知が可
能となる。また、錯乱行動は、従来の監視パターンであ
る鼻上げ行動や狂奔行動に比らべ、異常早期に起り、ま
た毒物濃度が低い場合にも起ることにより異常に対する
反応性が良い。

この錯乱行動を認識できることにより、水質異常検知の
早期検知および信頼性向上が可能である。

上記手段により異常パターンである群れでの浮上行動が
適確に認識できるので、魚類の群れでの浮上行動による
水質異常検知が可能となる。また、群れでの浮上行動は
、従来の監視パターンである鼻上げ行動や狂奔行動に比
らべ正常時と異常時の差が激しく異常に対する反応が顕
著である。

この群れでの浮上行動を認識できることにより、水質異
常検知の信頼性向上が可能である。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を第１図、第２図を用いて説明
する。

第１図は、本実施例の全体構成図である０行動監視対象
である複数の魚１と、これらの魚を飼育する水槽２と、
画像処理において照像を抽出しやすい撮像を得るための
照明装置３Ａ、３Ｂと、魚の行動状態を水平方向より撮
像するＩＴＶカメラ４と、ＩＴＶカメラからの撮像を画
像処理し魚の行動を画像認識する画像処理装置５と、画
像処理結果およびＩＴＶ画像を表示するモニター６と、
画像処理により得た数値データの演算結果を表示するＣ
ＲＴ７と、数値データの演算・判定結果により外部に警
報を発する警報装置８により構成される。ここで飼育空
間である水槽２には、供水管２Ａにより供水し、排水管
２Ｂにより排水することにより被検水を循環させている
。溶在酸素濃度調整装置２Ｃと、温度調整装置２Ｄは、
魚の行動に影響を与える検出対象外の環境要素を調整す
るものである。多孔製の整流板２Ｅは、溶在酸素濃度お
よび温度の調整された被検水を整流し、かつ、魚の行動
範囲を撮像空間内に制限するものである。

この様にして１行動監視対象である魚１を検出対象外の
環境要素を調整した被検水で飼育し、魚１の行動を撮像
可能としている。照明装置３Ａ。

３Ｂは、照明３Ａにより水槽２内の魚をＩＴＶカメラ４
の反対側より半透明の光散乱板３Ｂを介して照らす。光
散乱板３Ｂは照明３Ａの光を散乱し、散乱板全体から光
を発する。この結果、ＩＴＶカメラ４の撮像において、
照像は影絵のように暗い部分となって現われる。この様
にして照像を２値化・抽出しやすい画像を得る。

次に画像処理装置の機能について第２図を用いて説明す
る。ＩＴＶカメラ４からの撮像信号は。

Ａ／Ｄ変換され、アドレス管理が可能な画像メモリ５Ａ
に多値画像として記憶される。画像メモリ５Ａは、多値
画像とともに２値画像の記憶もする。

画像処理プロセッサー５Ｂは１画像処理演算を高速に行
なうものであり、アドレスプロセッサー５Ｃは、画像メ
モリのアドレスを管理するものである。３Ａ、３Ｂ、３
Ｃ１よりなる高速画像処理部により、公知の画像処理技
術を用い、多値画像からの濃度頻度分布の抽出、しきい
値による多値画像の２値化・２値画像の作成、２値画像
の各個体へのラベル付け（ラベリング処理）、ラベル付
けした物体の面積抽出、ラベル付けした物体の回心抽出
を行なう。画像処理部により得たデータを演算処理部（
ＣＰＵ）５Ｄにて演算を行ないＣＲＴ７に表示する。画
像処理部・演算処理部および警報装置８への出力のデー
タ転送は、バス５Ｅにより行なう。これらの機能を用い
次に示す水質異常検知を目的とする魚態行動の画像監視
による異常行動の認識を行なう。

画像監視・処理による魚態行動の異常認識手順について
説明する。

まず、第２図の演算処理部５Ｄに含まれるタイマーにて
時間を管理し、タイマーからの信号でＩＴＶカメラ４か
らの撮像を取り込み、移動前の画像として画像メモリ５
Ａに格納する。次にタイマーにて魚の移動時間を管理し
、設定した移動時間後にタイマーからの信号でＩＴＶカ
メラ４から撮像を取り込み、移動後の画像として画像メ
モリ５Ａに格納する０画像処理プロセッサー５Ｂでは先
に格納した移動前濃淡画像の濃度（ｊ１度）頻度分布を
求め、求めたデータを演算処理部５Ｄにバス５Ｅを介し
て転送する。このようにして求めた濃度頻度分布より、
演算処理部５Ｄにて濃淡画像から照像を２値化抽出する
しきい値を決定する。

第３図の濃度頻度分布において、第１図の３Ａ・３Ｂよ
りなる照明装置の効果により照像は暗い部分Ｐｆとして
現われる。背景は明るい部分Ｐｂとして、魚のエラ・ヒ
レ・輪郭部は、中間部Ｐｅとして現われる。よってこの
魚体部と背景の間にしきい値を設定することにより魚体
を２値化抽出できる。２値化しきい値の検出は濃度頻度
分布において、暗い方から頻度を累積し、その累積頻度
（面積）が、初めに設定して置いた照像として考えられ
る最小総面積（第３図斜線部）に達した濃度より検索を
始め、検索始めの濃度に比例した範囲までを検索し、そ
の検索範囲内で頻度の増加点を数点求め、求めた増加点
で最少頻度を示めす濃度をしきい値とする。しきい値を
このようにして決定すると水が濁った場合の濃度頻度分
布および、濃度頻度分布が乱れている場合にも有効であ
る。

このしきい値により多値画像を画像処理プロセッサー５
Ｂにて２値化し照像を抽出し２値画像を画像メモリ５Ａ
に格納する。画像メモリ５Ａに格納した２値画像を５Ａ
−Ｂ−Ｃより成る高速画像処理部にて一点ノイズを除却
し、各固体にラベル付けを行ない、さらに各ラベルの面
積を抽出する。

各ラベル面積より演算処理部５Ｄにおいて残ノイズの有
無を確認する。ラベル面積が初めに設定して置いた魚１
尾の最小面積より小さいラベルは、ノイズと見なし無効
とする。またラベル数が魚の連数よりも多い場合は、ラ
ベル面積の大きい方から、魚の連数だけのラベルを有効
とする。この有効なラベルに対して５Ａ−Ｂ−Ｃより成
る高速画像処理部にて各ラベルの図心を求める。先に求
めたラベル面積と有効ラベルより、演算処理部５Ｄにて
照像の重なりを確認し各ラベルに連数を割り当てる。求
めた有効ラベル数が、魚の連数よりも少ない場合、照像
が重なっていると見なし、連数を基に、各ラベルの面接
地を整数化し各ラベルに連数を割り当てる。

画像メモリ５Ａに格納した移動後の多値画像に対して、
同様な処理を行ない移動後の画像のラベルの回心座標を
求める。なおこの場合にはラベルへの連数割当ては不要
である。このようにして得た 移動前の画像のラベル図心Ｘ座標”Ｘｌ”ｔｙ座標＝ｙ
ｌ−ｔ ′割り当て連数＝ｎｔ〜露 ここでＱは有効ラベル数 および 移動後の画像のラベル図心Ｘ座標＝ｘ′１〜。

移動後の画像のラベル図心Ｘ座標＝ｙ′１〜。

ここでＱ′は有効ラベル数 より演算処理部５Ｄにて演算処理する。

水深方向位置分布として、移動前画像の各ラベル図心Ｘ
座標（ｙｘ〜、）に対応する水深方向位置分級に、各ラ
ベル割当て連数（ｎｘ〜ｔ）を累積加算する。

群れの中心水深方向位置分布として移動前の画像のラベ
ル中心ｙ座標（ｙ１〜鳳）と、ラベル割り当て連数（ｎ
１〜１）より群れの水深方向中心位置ｙ。

を次式にて求める。

（１）式で求めた水深方向中心位置ｙｃに対応する群れ
の中心の水深方向位置分級に頻度１を累積加算する。

群れの拡がり度（群れの中心より各魚への距離の２乗和
）分布として、移動前の画像のラベル図心Ｘ座標（ｘｒ
〜露）・ｙ座標（ｙｌ−）とラベル割当連数（ｎｌ−）
より、群れの拡がり度ｅを次式で求める。

ｅ＝Σ　（（ＸＮ−ＸＣ）２＋（ｙＮ　　ｙｃ）”）　
　　　＝４２）Ｎ；１ として求め、対応する群れの拡がり度分級に頻度１を累
積加算する。

速度（移動前後の画像における最も近い点までの距離）
分布として、移動前の画像のラベル図心Ｘ座標（ＸＩ〜
、）・ｙ座標（ｙｔ〜露）とラベル割当数（ｎ１〜□）
および、移動後の画像のラベル図心Ｘ座標（ｘ′１〜１
）・ｙ座標（ｙ′１〜１′）より速度Ｖを次式とし、 ｖＮ＝ＭＩＮ（（ｘ’　ｔ−ｔ’　−ＸＮ）”　　（ｙ
’　ｔ−ｔ　　　ｙＮ）”）−（５）各ラベルに対して
求め対応する速度分級に、各ラベル割当て数（ｎｌ−）
を累積加差する。

以上の処理を指定回数繰り返し第４図〜第７図に示めす
水深方向位置分布・群れの中心水深方向位置分布、群れ
の拡がり度分布を求める。

求めた各分布より演算処理部５Ｄにて異常判定の指標と
して、それぞれ水面位置分布割合、群れの中心水面位置
分布割合、群れの高拡がり度分布割合、高速度分布割合
を求め、これらを各計測毎に正常時の値と比較すること
により、魚の異常行動を認識し、水質異常を検知する。

水面位置分布割合（第４図斜線部分）は、魚が水面に位
置した割合を示めし正常時には小さく異常時には大きな
値となる。異常時に魚が水面に現われ水面上に鼻上げを
する異常行動である鼻上げ行動が認識できる。

群れの中心水面位置分布割合（第５図の斜線部分）は、
魚が群れとして水面付近に位置した割合を示めし正常時
には小さく異常時には、大きい値を示めす。これにより
異常時に魚が群れとして水面付近に現われる異常行動で
ある群れとしての浮上行動が認識できる。

群れの高拡がり度分布割合（第６図の斜線部分）は、魚
が群を乱し群れの拡がり度がある値以上であった割合を
示めし正常時には小さく、異常時には大きい値を示めす
。これにより異常時に魚が錯乱し群れを乱しふらふらと
泳ぐ異常行動である錯乱行動が認識できる。

高速度分布割合（第７図の斜線部分）は、魚がある速度
以上で移動した割合を示めし、正常時には小さく、異常
時には大きい値を示めす。これにより異常時に魚が狂っ
た様に上下左右に泳ぎ廻る異常行動である狂奔行動が認
識できる。

魚の異常行動を認識した場合、演算処理部５Ｄより警報
装置８に信号を出力し警報を発する。

演算処理部５Ｄはタイマーにより周期的に（１）項〜上
述の処理を行なう。

この様にして水質異常検知を目的とし魚の行動を画像監
視し魚の異常行動を認識し水質異常検知を行なう。

このようにして水質の監視を行うのであるが、群れの拡
がり度を用いて評価しているので異常発生直後および、
毒物濃度が低い場合の特徴的な異常行動である錯乱行動
が認識でき、水質異常監視において、早期異常検知・信
頼性の向上ができる。

また、群れの中心位置を用いて評価することにより、正
常時と異常時の差が顕著な群れでの水面付近へ浮上する
異常行動が認識でき、水質異常監視において信頼性の向
上ができる。

次に、上述の実施例は魚の場合であるが、本発明１１−
船釣に生物群の行動監視に適用できる。第８図は複数の
ラットやマウスなどの実験動物の行動を研究するための
実施例である。

空気調和装置９には、空気供給管ＩＱで空気が供給され
る。空気調整装置９では、空気の温度や湿度などを一定
に調節する。この空気を送風機１１で飼育ケージ１２に
供給する。飼育ケージ１２では、ラット１３が飼育され
る。撮像装置４は、飼育ケージ１２を上部から撮像して
、ラット１３の画像を得る。

この後の画像監視方法は、第１図の実施例と同様である
。本実施例は、実験動物の行動を研究するためのもので
あるので、特に、位置分布・速度分布・群れの中心位置
分布・群れの拡がり度分布データを解析する。本実施例
は、餌や空気の性状や質が実験動物に及ぼす影響を調べ
ることができる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、魚の異常行動の早期認識および確実な
認識に有効な異常行動パターンである錯乱行動および群
れでの浮上行動が適確に認識できる。さらに、これら魚
の異常行動の認識による水質異常検知において、早期検
知および信頼性向上の効果がある。

また１本発明を生物群の行動監視に用いれば、生物群の
行動を群れとしてとらえることができるので、生物群の
微妙な行動変化を適確に把握できる高精度の監視が可能
となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す構成図、第２図は画像
処理装置の詳細構成図、第３図は濃淡画像の濃度頻度分
布を表わす図、第４図〜第７図はそれぞれ本発明による
監視結果を示す特性図、第８図は本発明の他の実施例を
示す構成図である。 １・・・魚、２・・・水槽、３・・・照明装置、４・・
・撮像装置、第 図 第３図 ｂ 濃度（輝度→ ８・・・警報装置 画像処理装置へ 第′ 頻度（％） 第 図 頻度（％） 第 頻度（利 第 図 頻度（チ）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、水質異常を検知しようとする被検水と、該被検水の
   水質変化により行動変化を示めす複数の魚と、前記被検
   水を流通させ該複数の魚を飼育する水槽と、該水槽の魚
   を照らす照明装置と、該照明装置により照らされた魚像
   を水平方向より撮像し画像情報として電気信号に変化す
   る撮像装置と、該撮像装置により得た画像情報を記憶し
   演算処理を行なう画像処理装置と、該画像処理装置によ
   り得たデータを出力する出力装置と、前記複数の魚の行
   動を、群れの集まり具合を用いて数量化し水質異常時に
   前記魚が示めす異常行動認識に有効な群れとしての行動
   パターンを認識し水質異常を検知する手段を有すること
   を特徴とする生物の画像監視装置。 ２、請求項第１項の生物の画像監視装置において、前記
   複数の魚の行動を、群れの中心位置を用い数量化するこ
   とにより、水質異常時に魚が示めす異常行動認識に有効
   な群れとしての行動パターンを認識し水質異常を検知す
   る手段を設けたことを特徴とする生物の画像監視装置。