JPH0820460B2 - 複数の運動生物対象物体の間隔ないし離間挙動特性を算出するための方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、測定装置を用いて複数の対象物体を観察
し、観察結果をコンピュータを用いて評価することによ
り、複数の運動生物対象物体、例えば魚等の間隔ないし
離間挙動特性を算出するための方法に関する。

従来技術 従来の測定方法においては、このような挙動態様を同
じ測定過程で求めることは不可能である。個々の挙動態
様の従来の測定方法は不十分で然も高価である（論文お
よび文献名に関してはSpieselの「Methoden Der Toxizi
ttspr−fang an Fischen」、Hsg.:DFG、Boldt−Ver
lag Boppard、1980を参照されたい）。魚には、（例え
ば磁石の植込みにより）傷が付いたり、また測定装置は
不正確で然も非常に高価で（然も多数の光アレイで動物
が眩惑され）また余りにも不正確で（Petry、Motilimat
GETRA（Ｒ）の光学−光電式方法）または信頼性が低く
（定在超音波での測定、Biopulse（Ｒ））または（観察
者にとつて時間測定／頻度数計数器の操作が必要で）個
人的には負担となる。これら全ての事例においては、運
動活動度以外の測定はできず、然もこの活動度の測定に
は誤りが伴う。泳動挙動の成分は高価なストリツプ円筒
体装置でしか測定できず、個々の魚については中村式装
置で測定し得るのみである。しかしながら、これら２つ
の装置は実用的ではない。さらに驚愕反応に関しては測
定方法は存在しない。

発明の目的 本発明の課題は、対象物体に対して影響を与えず然も
また監視試験として使用することができる小量の毒物で
生物学的対象物体に対する例えば環境毒物学的研究のた
めの敏感で実用的な試験方法を開発することにある。

発明の構成 上記課題は本発明により、測定すべき対象物体をその
周辺にてビデオカメラを用いて画像毎に撮影し、画像プ
ロセッサを用いて測定すべき対象物体をその周囲に対す
る輝度コントラストを介してビデオ表示の中で識別し、
識別された各対象物体に対し画像毎に座標対を計算機の
メモリにファイルし、識別された各対象物体を中心とし
て計算機により画像毎に、予め入力すべき間隔で４つの
同心正方形を算出し、各正方形において当該対象物体に
隣接する対象物体の数を求め、前記求められた数を画像
毎に４つの正方形サイズの各々に対し大きさに従って配
列し、後続の画像に対して前記ステップにおいて得られ
た数列を対象物体の間隔ないし離間挙動特性を表わす４
つの数列が得られるように加算する構成によって解決さ
れる。

特許請求の範囲第２項以下には、本発明による方法の
有利な発展態様ならびに使用目的もしくは用途が記述し
てある。同一の環境、例えば水槽内で多数の被験対象物
体の同時研究もしくは調査は従来不可能であつた。この
ような調査は、相当の費用を掛け、大型計算機を用いて
連続する画像を完全に分析することにより可能であろう
が、費用の点から実際的ではない。データ減少による本
発明の方法（対象物体および画像毎に唯一の座標点対を
オンラインで発生する）で始めて、ビデオラスタのラス
タ点の大きさまで対象物体の大きさを検出し、座標記憶
に当り被験対象物体に適したラスタの粗化（thin−ou
t）で、得られたデータから運動軌跡の再構成を行い、
それにより費用を大きく節減できる。例えば魚のような
対象物体の間隔もしくは離間挙動の検出に対しては、平
面投影により生ずる誤差を補正し、種々な群（例えば１
つの群が複数の異なつた小さい群に別れた場合の群）の
対象物体の測定結果を問題無く互いに比較する新しい計
算システムを発明した。このシステムによれば、驚愕刺
激に対する反応を初めて客観化することができる。

従つて本発明により初めて、多数の個々の対象物体の
多くの挙動態様の同時観察および文書化が手頃な費用で
可能となつたのである。本発明の方法は、環境毒物学調
査においてそれ程費用を掛けず長時間或いは短時間試験
に用いることができるしまた四六時中、水等の観察に用
いることが可能である。

なお、本発明の方法及び本発明の方法の実施例を次の
ような用途に使用できる。即ち藻、原生動物、ミジン
コ、魚のような水棲有機体およびトビムシ、鳥、哺乳動
物および背の高い植物のような陸上有機体に対する毒の
生理学的作用の試験、地表水、飲料水および河川の水の
観察、環境汚染の早期認識、挙動研究、精子の検査、薬
理学および医学における生命体の挙動の測定ならびに研
究および技術分野における無生物対象物体の運動態様の
記録、評価および制御のために使用できる。

実施例 以下、第１図を参照し略示した測定装置を用いての実
施例に関し詳細に説明する。なお、対象物体としては特
に「魚」を対象とする。

個々の適用分野に対してそれぞれの要件に対応する構
成の装置が設けられる。極めて高い汎用性を有し高い自
由度でプログラミング可能な型式の測定装置は、少なく
とも、測定空間2,2′,2″毎に設けられたビデオカメラ
1,1′,1″と、対象物体識別回路４、信号処理回路５、
ラスタ粗化回路６およびアドレツシング回路７を備えた
画像プロセツサ３と、２つのドライバ回路およびメモリ
14を備えたデータコンピュータ８と、キーボード16を備
えたデータデイスプレイ９（端末）と、画像モニタ10
と、プリンタ11とから構成される。別の実施例として、
入力することができる時間ベースのプログラムに従い自
動的にまたは手動で選択的に逐次アクセスすることがで
きる多数のカメラを接続することができる。監視機能を
有する実施例の場合には、ドライバ回路を設けずに、記
録中に既に評価を行う固定的にプログラミングされた非
常に高速のコンピュータシステムと、警報システム12も
しくは対応の制御系に対するインターフエース13を設け
るべきである。研究の目的で使用する場合には、この
「高速システム」はまた自由にプログラミング可能にす
ることができる。「魚類における毒物学的調査」の分野
で用いられる装置は、さらに、端末16またはコンピュー
タ８から制御される所定の驚愕刺激のための刺激発生器
15,15′,15″を備えている。

本発明による方法においては、全ての慣行の画像分析
方法と同様に、１つまたは複数のビデオカメラ１ないし
１″により全分解能で測定を行うが、従来法とは対照的
に、画像の情報内容はオンライン方式で次のように本質
的なイベントに還元される。即ち、認識すべき各対象物
体に対し、画像毎に、座標対Xa,Ya;Xb,YbないしXn,Ynだ
けが記憶される。多くの事例においては、さらに、画像
ラスタ６を複数倍に粗化することによりさらにデータの
節減を実現することができる。さらに、本発明の課題を
解決する上で可能な限りにおいて、単位時間当り減少し
た数の画像を呼出す、例えば３番目或いは５番目毎のビ
デオ画像を収録することによりデータ量をさらに減少す
ることができる。

対象物体の認識は一般にその直接的背景に対する輝度
コントラストを用いて行われている。画像背景の多数の
個所よりも明るい対象物体が認識され、他方、背景自体
は認識されない。明暗のある個所或いは同じ明るさでも
流線輪郭を有する個所は、装置の設定にもよるが検出さ
れない。尚、装置の感度は調整可能である。鮮明な輪
郭、不動の対象物体或いは不所望な対象物体は、予備測
定により自動的に消去することができる。この場合、殆
んどの事例において、対象物体当り唯１つの座標点だけ
が抽出され、関連の対象物体の残余の部分を包摂する画
像面は認識される状態に留まる。また、画像モニタ10に
発生されるカーソルを用いて、端末16から手動で付加的
な消去を行つたり或いは事後的に消去を行うこともでき
る。

画像モニタ10上には、測定中下記のものが可視状態に
留まる。即ち、正確に画定された画像境界を表わす多く
の場合矩形の感度を有する画像部分の識別情報、連続す
る被検ビデオ画像、抽出される全ての座標、装置により
瞬時に「認識される」全ての対象物体および座標点の位
置である。「真正の」ビデオ画像は消去したり或いはま
た別のモニタに表示することもできる。

次続の（或いは高速装置の場合には並列に実行され
る）計算過程で、認識された対象物体の得られた画像デ
ータから、運動している対象物体の認識された性質、例
えばその位置、その瞬時運動方向および運動速度ならび
に対象物体の運動軌跡に基づいて対象物体が再構成もし
くは再生される。この場合、同時に、連続する画像の座
標Xn,Ynの個々の対象物体に対する相関ならびに例えば
測定空間２ないし２″の側壁における被測定対象物体の
鏡像のような望ましくない付加的な対象物体の除去が行
われる。

このようにして求められた運動軌跡から、各個々の対
象物体に対して、単位時間当りの走程（「移動度」と称
する）、平均停在高さもしくはレベルおよび転向数の平
面投影が求められる。これら値は、移動度の値の大きさ
に従つて配列され、それにより、種々な測定量間におけ
る可能な相関を容易に知ることができる。個々の値は、
平均値と共にフロツピーデイスクに記憶したり或いは全
体をプリント出力として得ることができる。

計算中、座標対Xn,Ynは「更新」される。即ち「持続
的に存在する」として認識された全ての対象物体の座標
を再度記憶する。これにより、対象物体相互間の形態の
計算における誤差が回避される。この場合にも、所望な
らば、余剰のデータ量をさらに節約するために、各画像
ではなく、例えば２番目毎の画像または10番目毎の画像
だけを新たに記憶するようにして記録することができ
る。

このようにして節減されたデータ集合を用いての次の
ルーチンで、対象物体の離間もしくは間隔挙動を算出す
る。サブプログラムを用いて、対象物体の集群化、対象
物体の数ならびに算出された群の重心に対する平均間隔
および対象物体の全体の重心の測定を行うことが可能で
ある。

正確に座標境界に存在する対象物体が次から次へと他
の座標に相関されてしまいそのため、このような見掛け
上の運動から非常に迅速に移動度が算出される（長手方
向に横たわつている物体が座標列の境界にほぼ平行に停
止している場合でもこのような不動の対象物体に対し高
い移動度値が発生し得る）という問題を解決するため
に、このような誤つたデータの発生を阻止する計算モジ
ユールを開発した。

装置の制御の目的で、対象物体の運動の仕方（運動態
様）を正確に予め定める特殊なデータ集合を設け、それ
により、機器の特定の個別機能をチエツクすることがで
きる。

この困難な課題は、連続する、画像の座標のXn,Ynに
対する対象物体の相関を或る程度許容する、即ち対象物
体が互いに出合つたり或いは順次泳動し通り過ぎる場合
における対象物体の交替の頻度を可能な限り小さく保つ
ことを確保することにあつた。この目的で、２つの対象
物体間における出合いを種々な仕方で模擬するデータ集
合を創成した。例えば、追越し時においては、２つの創
成された対象物体は互いに同じ泳動方向において出合
い、その場合一方は他方よりも早い速度で泳ぐ。この場
合には、泳動速度および運動の持続期間を変えた。類似
のデータ集合で、反対方向における運動を模擬する。こ
の場合、移動度は同じである。同様に、90°および45°
の角度での出合いが存在する。この場合には、２つの対
象物体の軌跡は、２つの出合いの座標が１つの点で出合
う、言い換えるならば対象物体のうちの一方が１画像ま
たは２画像長に渡つて消失するような仕方で交差する。

移動度は、対象物体の単位時間当りの所定の走程を表
わすデータ集合を用いて検査した。また、回転運動を模
擬しチエツクするデータ集合をも用意した。この目的で
生きている魚のデータをも参照した。

機器の機能の検査は、別法として、所謂「観察モー
ド」でも可能である。この場合には、先行の画像のデー
タ集合の計算中、このデータ集合を各個々の対象物体に
対する相関文字の形態でデータデイスプレイ９上に可視
化する。このことは、データデイスプレイ９上で、対象
物体の運動ならびに個々の対象物体に対する座標Xn,Yn
の相関をスローモーシヨンで追跡可能であることを意味
する。従つて、非常に複雑な運動、例えば対象物体の全
群の運動の場合でも機器の機能の制御が可能である。こ
の制御は、データの計算中、極く小さい時間損失で行わ
れる。

全ての座標ならびにそれらの相関関係の完全な出力も
可能である。しかしながら、デイスプレイ９での観察に
は大きい時間消費が伴い、またプリンタ11での材料消費
費用を考慮すると、このような出力は試験を目的にする
場合にのみ行うものとする。先ず、相関されていない１
つの画像内に存在する全座標Xn,Ynを入力する。次い
で、それぞれ相関文字が付された先行の画像および新し
い画像の相関された座標が現れ、全計算過程中に各対象
物体が１つの行に順次並んで現れる。続いて、先行の画
像と現在の画像との間において各対象物体に対し走程か
ら算出された移動度値ならびに角度表示で表わされた瞬
時運動方向が現れる。観察モード中は機器の機能が近似
的にしか表示されないが、この場合にも誤り機能に関し
ては詳細にチエツクすることができる。

間隔特性の計算は、従来知られなかつた仕方で行われ
る。多くの場合算出された群重心に対する心の対象物体
の間隔またはそれぞれ最近接した対象物体に対する間隔
を求めるという慣用の方法と対照的に、合目的的な仕方
で、間隔特性の計算においては、カメラ1,1′または
１″を使用した場合には単に魚群の平面投影だけで処理
が行われるという事実が考慮される。投影像からの間隔
の計算において区間短縮により発生する誤差は過度に大
きく、全く測定しなかつたようなデータが発生してしま
う。魚群における間隔特性の特定量は、最近の隣接魚群
までの直接離間距離である。それ故、計算方法の基礎と
してこの間隔の平面投影を行つた。

測定装置のコンピュータ８は、各魚（対象物体）を中
心として、先に入力すべき間隔で４つの同心正方形を計
算する。次いで、各正方形内に取込まれている隣接の魚
を、各魚毎に別々に計数する。このようにして得られた
データを画像毎に大きさに従つて配列する。連続する画
像毎に、隣接魚の数を累積加算する。即ち、隣接魚の数
が最も多い魚の数を求め、次いで、隣接魚数が２番目に
多い魚の数を求めるという仕方で順次累積的に加算す
る。この場合、魚の識別は無視する。よく知られている
ように、魚群においては、魚群の周辺に存在する魚は魚
群の内部に存在する魚と位置を交換する。しかしなが
ら、容易に理解されるように、群の中心部にいる魚は、
群の周辺部にいる魚よりも大きい数の隣接魚を有する。

このようにして、４つの平方量を用いての計算によ
り、全測定時間に渡り、魚の間隔特性を非常に良好に表
わす平均化された曲線が得られる。これら曲線は、任意
分布の他の魚群の曲線と良好に比較することができる。
水槽内で同数の魚が複数の群を形成したり１つの群を形
成したりする場合、従来の計算モジユールではこれら水
槽間における比較は不可能である。しかしながら、本発
明による方法によれば、曲線の統計学的比較を極めて容
易に行うことができる。

回転運動の計算は、泳動方向に基づいて行う、即ち、
泳動方向における90°の限界が越えられる回数または18
0°の限界が越えられる回数を選択的に累積加算する。
上方からカメラ１ないし１″により魚を観察する場合に
は、特異な泳動方向は期待できないので、90°−モード
を選択するのが好ましい。これに対して、側方から魚を
観察する場合には、180°−モードを選択して水平面に
おける運動のみを検出するのが合目的的である。と言う
のは、垂直平面における運動は別の意味の運動を表わ
し、水平方向および垂直方向の運動が等しい分布にある
とは考えられないからである。

転向数は、各個々の魚について出力され、さらに加え
て、全ての魚間で平均化され、また、最も重みのある統
計学的量が算出される。

装置による魚の回転運動の検出は、計算中、データデ
イスプレイ９上で「観察モードで」おいて、個々の魚に
対する座標Xn,Ynの相関を表わす文字を回転運動毎に、
大文字から小文字に切換えまたその逆に切換えることに
より実現される。それに加えて回転運動に対し、装置の
この個別機能をチエツクすることができる特殊なデータ
集合を創成した。

運動活動度の計算は、個々の魚に対し単位時間当り移
動する走程に基ずいて行われる。これらの値は、種々な
測定データを換算することなく互いに比較することがで
き、撮影に当つて画像周波数をどのように選択したかに
関係なく、値をそれぞれ１秒のベースで求める。個々の
各魚に対し表示される移動度データの分散から魚が全測
定期間に亘り同じような活動をしていたか或いは大きな
休止期間を取りその間により大きい活動度を示したかど
うかが明らかになる。各測定周期（標本化期間）の終時
における全ての魚の移動度値を合算することにより、全
測定期間に亘る魚間の変動度が分散で表わされる。この
ことは、分散値に測定期間中の活動度の変動が反映する
のではなく、標本毎の個々の魚の移動度値間の差だけが
関与することを意味する。

データの出力は、選択的にデータデイスプレイ９、プ
リンタ11またはデイスケツトに行うことができる。運動
活動度は、データデイスプレイ９ならびにプリンタ11で
数値的に且つグラフで表わされる。間離挙動を表わす曲
線は、選択的に、グラフに加えて数値でまたは数値のみ
で表わすことができる。グラフ表示では、データの分散
領域も表示される。さらに、２つの測定空間２および
２″間において、間隔挙動を特徴的に表わすそれぞれ４
つの曲線間の差を比較することが可能である。これは、
４つの曲線対の減算およびそれに続き、比較すべき測定
空間の数が大きい場合には平均化ならびに平均化された
データの標準偏差の出力により行われる。計算時間を節
減するために、移動度データの計算中処理されたデータ
集合を計算に対して例えば10番目の毎の画像のみを記憶
することにより減少することができる。このように処理
される画像の周波数はキーボードを介して入力すること
ができる。過度に高い運動活動度でない場合には、この
ようにして減少された画像列で、実際の対象に対し間隔
比を相応に正しく表示するのに充分である。

付加的な入力モジユールで、測定の全シーケンスを自
動的に計算することができる。この場合、データフアイ
ルを逐次呼び出し、対応のデータをデイスケツトに記憶
する。後に、このデータはスクリーン10上で観察したり
或いは印刷出力することができる。多数のカメラ１ない
し１″が用いられる実施例においては、異なつた時点で
個々の要素に対するプログラミング可能な自動的アクセ
スを行ない、各カメラ１ないし１″に対し測定シーケン
スの始めに確定されるマスクデータを取出す。

装置の有効な用途 適用分野：環境毒物学 化学薬品、植物保護剤および薬品の試験においては
魚、ミジンコ、ゾウリ虫（Parameciu−ｎ）のような小
さい生物、藻（Euglena、Pha−cus、Oscillatoria等）
ばかりではなく、鳥、鼠および二十日鼠の挙動態様を比
較的少ない費用で分析することができる。原生動物およ
び背の低い植物における測定量は、運動活動度および走
光性である。

ミジンコにおける測定量は、運動活動度および泳動レ
ベルである。

魚における測定量は、各魚に対する運動活動度、平均
泳動高さ、転向回数および群集挙動ならびに所定の驚愕
刺戟を受けた後のこのような測定量の時間的変動経過で
ある。

鼠、二十日鼠は、その運動活動度およびスクリーニン
グ試験における社会的行動もしくは挙動に関し低費用で
観察することができる。その結果は、LD50の動物虐待規
定として「閾作用（Schwellenwirkungen）」に関する有
力な情報となる。

鳥の場合には、（昼夜のリズムで）運動活動度に加
え、鳥の相互相関関係、相互作用の頻度ならびに好んで
止る場所が揚げられる。

ベニバナインゲンマメ（Phaseorus）の葉の日課運動
を低速度撮影方法で観察し分布する。この場合、処置さ
れていない植物の運動態様を、温室内で毒に曝された植
物または地上に毒が散布された植物或いは水を掛けられ
た植物と比較する処置群と非処置群との間の比較はそれ
ぞれ互いに対応する時間区間で行われる。毒による害の
結果として表われる内性日周期性の時間的遷移および振
幅における運動の変化は、生態学的に有害な生理学的作
用の基準として用いられる。このような研究は、従来非
常に高価であつた、各個々の植物は、糸でキモグラフと
結ばなければならなかつた。キモグラフに記録された曲
線は面倒でも手で測定して評価しなければならなかつ
た。これに対し本発明は、このような別の装置に対する
費用を必要とすることなく、非常に多数の植物を同時に
観察することを可能にする。多数の植物は日課運動リズ
ムを有しているので、この方法は多数の地中および空中
有害物質の毒物学的研究に用いることができる。この場
合、測定量は特に、葉の先の運動の振幅および各最大運
動の出現時に測定した運動の時間的経過および両方向に
おける運動の持続期間である。測定は、日中光でもまた
照度を切換えても実施することができる。と言うのは、
測定装置は非常に広い動作領域を有するからである。

地表水、飲料水および河川水の監視のための監視方法 この監視方法は、従来、魚を用いて適当でない試験量
で種々に実施されてきた。本発明の方法は、別の有機体
を使用しても費用的に手頃で実用的な監視を可能にす
る。この場合、生物学的対象物体の挙動を、比較群の挙
動または閾値と比較する。試験動物または植物の運動に
対する限界値が越えられた場合或いは下回られた場合に
警報信号を発生する。この監視方法は、環境汚染の早期
認識にも役立つ。

動物の飼育および医学における本発明の適用例は、精
子の運動およびその濃度の測定である。

技術および生理学における適用例は、異つた運動方向
を選択的に検出して毛細管における粒子の流れ特性の測
定である。

挙動研究においては、本発明は、動物の運動態様、相
互関連の記録および特定の運動態様の同定を可能にす
る。動物の生活空間における挙動、相互作用ならびに日
周期的過程も同様に測定することができる。

以下の数値例においては下記の規則が適用されてい
る。

270秒の各測定期間を測定区間（標本もしくはサンプ
ル）に分割することにより、値の再現性のチエツクが可
能となる。

１つの画像の評価の開始から次続の画像の評価の開始
までの時間間隔を0.1秒に設定した。従つて各「標本」
は900画像からなる。

NO.は、「標本」内のみに現れる各魚に対する識別番
号である。標本は、フアイル名に従属する文字により表
わした（例えばE80A、E80B、E80Cの如くである）。標本
Ｂにおける魚Ｎは標本Ａにおける魚Ｎと同じではない。

SH＝標本期間中平均化される個々の動物の泳動高さ。
画像は８つの同じ高さ領域に分割する。最下位の領域は
Nr.8で表わされる。

SDH＝32の高さ段階を有するラスタ領域における泳動
高さの標準偏差。

PPR＝標本期間中における対象物体の存在百分率。２
つの対象物体の走程が交差する場合には、１つの対象物
体に対してのみ位置座標を発生する。

TURN＝個々の測定期間（標本）中の各動物の右から左
または左から右への泳動方向の変化の数。

MOTILITY＝60×32フイールドでの全画像のラスタにお
ける秒毎に越えられるフイールド限界で表わした泳動行
程（平面投影）。

DERIVAT＝個々の動物に関する測定期間中の移動度の
変化の尺度。

DIAGRAMM＝移動度のグラフ表示。

TURNING＝秒当りの全ての動物の転向数（平均値）。
これには標準偏差が用いられる。

移動度は相応に平均化した。その右側に標準偏差があ
る。

OFFSET＝60×32のフイールドでの画像のラスタにおい
て座標フイールド量で表わした魚と該魚を取巻く最も内
側の算出同心正方形の縁との間の間隔。

DISTANCE＝上述の同心正方形間の間隔。

PLANE 0＝同心正方形のうちの最も内側の正方形。

PLANE 3＝同心正方形の最も外側の正方形。

AVS＝正方形内の隣接魚の平均数。

SDEV＝AVSに対する標準偏差。

SEM＝平均値の平均誤差（平均値の標準誤差）。

DIFF＝２つの比較される曲線の対応の値間における
差。

表1aないし1cは、90秒ずつの３つの相続く測定で比較
的平穏な乱されない状態におけるZebrabrblingenの挙
動測定結果を示す。

表2aないし2cは、90秒ずつの３つの測定において生き
たミジンコを与えた後の同上の魚の挙動測定結果を示
す。平穏な状態（表1aないし1c）と比較して大きい移動
度および大きい数の転向が観察される。

表3aないし3cは、生きたミジンコをさらに与えた後の
挙動測定結果を示す。動物は、表2aないし2cの測定中と
殆んど類似の活動を示す。しかしながら、全体的に魚
は、泳動高さ（SH）の欄から読取られるように底の近く
に居る。

表4aないし4dは、表1aに示した測定中比較的平穏で乱
されない状態におけるZebrabrblingen（魚の名前）の
間隔挙動を示す。

表5aないし5dは、表３に示す測定中生きたミジンコを
２回与えた後のZebrabrblingenの間隔挙動を示す。魚
は、表5aないし5dに示した割合に対し設定された境界内
で多く隣接している。即ち魚は互いに密集している。

表6aないし6dは、表4aないし4dおよび5aないし5dのデ
ータの平均化および標準偏差の算出ならびに減算による
比較を示す。

発明の効果 本発明によれば、生物、無生物その他種々な対象物体
の挙動および刺激に対する反応を個別的に且つ複数同時
に観察し、記録し、分析することができ、それに要する
費用は従来のこの種の方法の実施に要した費用と比較し
著しく低減することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による方法を実施するための装置の構成
を示すブロツクダイヤグラムである。 １…ビデオカメラ、２…測定空間、３…画像プロセツ
サ、４…対象物体識別回路、５…信号処理回路、６…ラ
スタ粗化回路、７…アドレツシング回路、８…データコ
ンピユータ、９…データデイスプレイ（端末）、10…画
像モニタ、11…プリンタ、12…警報システム、13…イン
ターフエース、14…メモリ、15…刺激発生器、16…端末

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】測定装置を用いて複数の対象物体を観察
   し、観察結果をコンピュータを用いて評価することによ
   り、複数の運動生物対象物体、例えば魚等の間隔ないし
   離間挙動特性を算出するための方法において、 ａ）測定すべき対象物体をその周辺にてビデオカメラを
   用いて画像毎に撮影し、 ｂ）画像プロセッサ（３）を用いて測定すべき対象物体
   をその周囲に対する輝度コントラストを介してビデオ表
   示の中で識別し、 ｃ）識別された各対象物体に対し画像毎に座標対（Xn,Y
   n）を計算機のメモリにファイルし、 ｄ）識別された各対象物体を中心として計算機により画
   像毎に、予め入力すべき間隔で４つの同心正方形を算出
   し、 ｅ）各正方形において当該対象物体に隣接する対象物体
   の数を求め、 ｆ）前記求められた数を画像毎に４つの正方形サイズの
   各々に対し大きさに従って配列し、 ｇ）後続の画像に対して前記ステップ（ｆ）において得
   られた数列を対象物体の間隔ないし離間挙動特性を表わ
   す４つの数列が得られるように加算することを特徴とす
   る複数の運動生物対象物体の間隔ないし離間挙動特性を
   算出するための方法。
2. 【請求項２】前記対象物体の間隔ないし離間挙動特性の
   測定を驚愕刺激（15,15′,15″）と関係させて行う、特
   許請求の範囲第１項記載の方法。
3. 【請求項３】藻、原生動物、ミジンコ、魚等の水棲有機
   体やトビムシ、鳥、哺乳動物、高等植物等の陸上有機体
   における有毒物の生物学的作用の調査に用いられる、特
   許請求の範囲第１項または２項記載の方法。