WO2016143187A1 - 同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システム - Google Patents

同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システム Download PDF

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貴子 中谷
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Definitions

  • the present invention relates to an identical fish determination device, a fish counting device, a fish counting portable terminal, an identical fish determination method, a fish counting method, a fish number prediction device, a fish number prediction method, an identical fish determination system, a fish counting system, and a fish number prediction. About the system.
  • Patent Document 1 discloses a counting device that allows a liquid containing the fish to flow from above an inclined channel having a counting unit and counts the fish passing through the counting unit.
  • the counting device of Patent Document 1 has a problem that it is expensive and expensive.
  • the present invention provides a simple identical fish determination device, fish counting device, fish counting portable terminal, identical fish determination method, fish counting method, fish number prediction device, fish number prediction method, same fish determination system, and fish counting system. And provide a fish number prediction system.
  • the same fish determination device of the present invention includes measurement image acquisition means, fish position information acquisition means, fish predicted position information acquisition means, and same fish determination means
  • the measurement image acquisition means includes For the measurement target region in the passage region through which the fluid containing fish passes, obtain n measurement images over time, The fish position information acquisition means For the n measurement images, obtain the position information of the fish, The fish predicted position information acquisition means At least one selection image is selected from the measurement images before the (m ⁇ 1) th measurement image among the n measurement images, and the position of the fish in the mth measurement image is based on the position information of the fish in the selection image.
  • the same fish determination means includes Based on the fish position information (I m ) in the m-th measurement image and the corresponding predicted position information (PI m ) of the fish, When the position information (I m ) of the fish matches the predicted position information (PI m ) of the fish, it is determined that the fish in the m-th measurement image is the same fish as the fish in the selection image; When the position information (I m ) of the fish does not match the predicted position information (PI m ) of the fish, it is determined that the fish in the m-th measurement image is different from the fish in the selection image. And
  • the fish counting device of the present invention includes the same fish determination device of the present invention, including the measurement image acquisition means, fish position information acquisition means, fish predicted position information acquisition means, and the same fish determination means, and the fish counting means, The fish counting means The number of fish is counted based on position information of the same fish determined by the same fish determination device.
  • the portable terminal for counting fish according to the present invention includes the fish counting apparatus according to the present invention including the same fish determination device and the fish counting means, and the display means.
  • the display means displays the number of fish counted by the fish counter.
  • the same fish determination method of the present invention includes a measurement image acquisition step, a fish position information acquisition step, a fish prediction position information acquisition step, and an identical fish determination step.
  • the measurement image acquisition step includes For the measurement target region in the passage region through which the fluid containing fish passes, obtain n measurement images over time
  • the fish position information acquisition step includes For the n measurement images, obtain the position information of the fish
  • the fish predicted position information acquisition step includes At least one selection image is selected from the measurement images before the (m ⁇ 1) th measurement image among the n measurement images, and the position of the fish in the mth measurement image is based on the position information of the fish in the selection image.
  • the same fish determination step includes Based on the fish position information (I m ) in the m-th measurement image and the corresponding predicted position information (PI m ) of the fish, When the position information (I m ) of the fish matches the predicted position information (PI m ) of the fish, it is determined that the fish in the m-th measurement image is the same fish as the fish in the selection image; When the position information (I m ) of the fish does not match the predicted position information (PI m ) of the fish, it is determined that the fish in the m-th measurement image is different from the fish in the selection image. And
  • the fish counting method of the present invention includes a measurement image acquisition process, a fish position information acquisition process, a fish prediction position information acquisition process, and the same fish determination process of the present invention including the same fish determination process, and a fish counting process.
  • the fish counting step includes The number of fish is counted based on position information of the same fish determined by the same fish determination method.
  • the fish number predicting device of the present invention includes the fish counting device of the present invention including the same fish determining device and the fish counting unit, and the fish number predicting unit,
  • the fish number predicting means includes: Based on the number of fish counted from k counting images within a preset time by the fish counting device, the preset time, and the total time that the fluid containing the fish has passed through the passage area, The number of fish that have passed through the passage area is predicted.
  • the fish number prediction method of the present invention includes the same fish determination method and fish counting method of the present invention including the fish counting step, and the fish number prediction step,
  • the fish number prediction step includes: According to the fish counting method, based on the number of fish counted from k counting images within a preset time, the preset time, and the total time that the fluid containing the fish has passed through the passage area, The number of fish that have passed through the passage area is predicted.
  • the program of the present invention is characterized in that the same fish determination method of the present invention, the fish counting method of the present invention, or the fish number prediction method of the present invention can be executed on a computer.
  • the computer-readable recording medium of the present invention records the program of the present invention.
  • the same fish determination system of the present invention includes a terminal and a server, The terminal and the server are connectable via a communication network outside the system,
  • the terminal includes a measurement image acquisition unit and an output unit,
  • the measurement image acquisition means includes For the measurement target region in the passage region through which the fluid containing fish passes, obtain n measurement images over time,
  • the output means includes Outputs whether the fish are the same,
  • the server includes fish position information acquisition means, fish predicted position information acquisition means, and identical fish determination means,
  • the fish position information acquisition means For the n measurement images, obtain the position information of the fish,
  • the fish predicted position information acquisition means At least one selection image is selected from the measurement images before the (m ⁇ 1) th measurement image among the n measurement images, and the position of the fish in the mth measurement image is based on the position information of the fish in the selection image.
  • the same fish determination means includes Based on the fish position information (I m ) in the m-th measurement image and the corresponding predicted position information (PI m ) of the fish, When the position information (I m ) of the fish matches the predicted position information (PI m ) of the fish, it is determined that the fish in the m-th measurement image is the same fish as the fish in the selection image; When the position information (I m ) of the fish does not match the predicted position information (PI m ) of the fish, it is determined that the fish in the m-th measurement image is different from the fish in the selection image. And
  • the fish counting system of the present invention includes a terminal and a server, The terminal and the server are connectable via a communication network outside the system,
  • the terminal includes a measurement image acquisition unit and an output unit
  • the measurement image acquisition means includes For the measurement target region in the passage region through which the fluid containing fish passes, obtain n measurement images over time
  • the output means includes Output the number of counted fish
  • the server includes fish position information acquisition means, fish predicted position information acquisition means, identical fish determination means, and fish counting means
  • the fish position information acquisition means For the n measurement images, obtain the position information of the fish
  • the fish predicted position information acquisition means At least one selection image is selected from the measurement images before the (m ⁇ 1) th measurement image among the n measurement images, and the position of the fish in the mth measurement image is based on the position information of the fish in the selection image.
  • the same fish determination means includes Based on the fish position information (I m ) in the m-th measurement image and the corresponding predicted position information (PI m ) of the fish, When the position information (I m ) of the fish matches the predicted position information (PI m ) of the fish, it is determined that the fish in the m-th measurement image is the same fish as the fish in the selection image; When the position information (I m ) of the fish does not match the predicted position information (PI m ) of the fish, it is determined that the fish in the m-th measurement image is different from the fish in the selection image; The fish counting means The number of fish is counted based on the position information of the same fish determined by the same fish determining means.
  • the fish number prediction system of the present invention includes a terminal and a server, The terminal and the server are connectable via a communication network outside the system,
  • the terminal includes a measurement image acquisition unit and an output unit
  • the measurement image acquisition means includes For the measurement target region in the passage region through which the fluid containing fish passes, acquire k measurement images over time within a preset time
  • the output means includes Output the predicted number of fish
  • the server includes fish position information acquisition means, fish prediction position information acquisition means, identical fish determination means, fish counting means, and fish number prediction means
  • the fish position information acquisition means Obtain the position information of the fish for the k measurement images
  • the fish predicted position information acquisition means At least one selection image is selected from the measurement images before the (m-1) th measurement image among the k measurement images, and the position of the fish in the mth measurement image is based on the position information of the fish in the selection image.
  • the same fish determination means includes Based on the fish position information (I m ) in the m-th measurement image and the corresponding predicted position information (PI m ) of the fish, When the position information (I m ) of the fish matches the predicted position information (PI m ) of the fish, it is determined that the fish in the m-th measurement image is the same fish as the fish in the selection image; When the position information (I m ) of the fish does not match the predicted position information (PI m ) of the fish, it is determined that the fish in the m-th measurement image is different from the fish in the selection image;
  • the fish counting means Based on the same fish position information determined by the same fish determination means, counting the number of fish, The fish number predicting means includes: Based on the number of fish counted from the k count images within a preset time by the fish counting means, the preset time, and the total time that the fluid containing the fish has passed through
  • the same fish can be easily determined. For this reason, according to the present invention, for example, even when there are a plurality of fish in the measurement image, the same fish can be determined, so that the overlapping count can be suppressed and the fish can be counted efficiently.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example (Embodiment 1) of the same fish determination apparatus of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example (Embodiment 1) of the same fish determination method and program of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example (Embodiment 1) of the same fish determination method and program of the present invention.
  • FIG. 4 is a block diagram showing an example (Embodiment 2) of the fish counter of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example (embodiment 2) of the fish counting method and program of the present invention.
  • FIG. 6A is a flowchart showing an example (embodiment 2) of the fish counting method and program of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example (Embodiment 1) of the same fish determination method and program of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example (Embodiment 1) of the same fish determination method and
  • FIG. 6B is a flowchart showing an example (embodiment 2) of the fish counting method and program of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example (third embodiment) of the fish counting method and program of the present invention.
  • FIG. 8A is a flowchart showing an example (third embodiment) of the fish counting method and program of the present invention.
  • FIG. 8B is a flowchart showing an example (embodiment 3) of the fish counting method and program of the present invention.
  • FIG. 8C is a flowchart showing an example (embodiment 3) of the fish counting method and program of the present invention.
  • FIG. 8D is a flowchart showing an example (third embodiment) of the fish counting method and program of the present invention.
  • FIG. 8A is a flowchart showing an example (third embodiment) of the fish counting method and program of the present invention.
  • FIG. 8B is a flowchart showing an example (embodiment 3) of the fish counting method and
  • FIG. 8E is a flowchart showing an example (embodiment 3) of the fish counting method and program of the present invention.
  • FIG. 8F is a flowchart showing an example (third embodiment) of the fish counting method and program of the present invention.
  • FIG. 9 is a block diagram showing an example (Embodiment 5) of the fish number prediction apparatus of the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart showing an example (fifth embodiment) of the fish number prediction method and program of the present invention.
  • FIG. 11 is a schematic diagram showing an example (Embodiment 6) of the operation screen of the fish counter of the present invention.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an example (Embodiment 6) of the operation flow of the fish counter of the present invention.
  • FIG. 13 is a block diagram which shows an example (Embodiment 8) of the same fish determination system of this invention.
  • fish means seafood.
  • the seafood include fish and crustaceans.
  • the fish is not particularly limited, and examples thereof include mullet, sardine, eel, tuna, suma, yellowtail, puffer fish, flounder, Thailand, amberjack, horse mackerel, mackerel and the like.
  • Examples of the crustacean include shrimp and the like.
  • the fish may be, for example, one type of fish or two or more types of fish.
  • Embodiment 1 relates to the same fish determination device and the same fish determination method of the present invention.
  • the same fish can be easily determined.
  • FIG. 1 shows a block diagram of the same fish determination apparatus in the present embodiment.
  • the same fish determination apparatus 10 of this embodiment includes a measurement image acquisition unit 11, a measurement image storage unit 121, a fish position information storage unit 122, a fish predicted position information storage unit 123, and an identical fish storage unit. 124, a fish position information acquisition unit 131, a predicted fish position information acquisition unit 132, an identical fish determination unit 133, and an output unit 14.
  • the measurement image storage unit 121, the fish position information storage unit 122, the fish prediction position information storage unit 123, and the same fish storage unit 124 are incorporated in the data storage unit 12 that is hardware, for example, as shown in FIG. Also good.
  • the fish position information acquisition unit 131, the predicted fish position information acquisition unit 132, and the same fish determination unit 133 are incorporated in a data processing unit (data processing device) 13 that is hardware, for example, as shown in FIG. It may be software or hardware in which the software is incorporated.
  • the data processing unit 13 may include a CPU or the like.
  • the measurement image storage unit 121, the fish position information storage unit 122, the fish prediction position information storage unit 123, the same fish storage unit 124, and the output unit 14 may have any configuration, and may be provided. Alternatively, any one of them or a plurality of them may be included.
  • the measurement image storage unit 121 includes the measurement image acquisition unit 11 and the fish position information acquisition unit 131.
  • the fish position information storage unit 122 includes the fish position information acquisition unit 131, the fish prediction position information acquisition unit 132, and the same fish determination unit 133.
  • the predicted fish position information storage unit 123 is electrically connected to the predicted fish position information acquisition unit 132 and the same fish determination unit 133, and the same fish storage unit 124 is electrically connected to the same fish determination unit 133 and the output unit 14. It's okay.
  • the same fish determination device 10 may store the measurement image in the data storage unit 12 and output the stored measurement image to the data processing unit 13 to perform data processing. 13 may be input to perform data processing.
  • the measurement image acquisition unit 11 acquires n measurement images over time for a measurement target region in a passage region through which a fluid including fish passes.
  • the measurement image acquisition unit 11 is not particularly limited, and examples thereof include an imaging unit that captures the measurement image, a data storage unit that stores the captured measurement image, and the like.
  • the imaging means is, for example, a still camera, a video camera, a mobile phone with a camera, a smartphone with a camera, a mobile terminal with a camera such as a tablet terminal with a camera, a computer with a webcam, a head-mounted display with a camera, etc. Can be given.
  • Examples of the data storage means include a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), a flash memory, a hard disk (HD), an optical disk, a floppy (registered trademark) disk (FD), and the like.
  • the data storage means may be a device built-in type or an external type such as an external storage device.
  • the measurement target region may be, for example, the whole or a portion of a passage region through which a fluid containing fish passes.
  • the n measurement images over time for the measurement target region may be, for example, images of the same region (that is, one image), or images of a plurality of regions in the measurement target region (that is, A plurality of images). In the latter case, a specific example is an image of a plurality of regions that partially overlap in the measurement target region.
  • the measurement image may be, for example, an image of only the measurement target area or an image including the measurement target area.
  • the latter is, for example, an image including the measurement target region and other regions.
  • the other region include a region other than the passage region through which the fluid containing the fish passes.
  • the measurement image can be acquired, for example, by capturing an image with the imaging unit when the fluid containing the fish passes through the passage region. For this reason, the measurement image may include one of an image including the fish and an image not including the fish, or may include both.
  • the fluid is not particularly limited and can be appropriately determined according to the type of fish. Examples of the fluid include water, fresh water, seawater, artificial seawater, and the like. Since the measurement image can improve the accuracy of fish detection in the measurement image, it is preferable that the measurement image is an image of a measurement target region in a passage region through which a fluid containing fish passes on a monochromatic background. Examples of the single color include white.
  • the frequency with which the measurement image is acquired when the fish passes through the measurement target region is not particularly limited, and the lower limit thereof is, for example, 3 FPS (Flames Per Second), preferably 12 FPS, and more Preferably, it is 20 FPS, and the upper limit is not particularly limited.
  • the “n” may be a positive integer of 2 or more, and the upper limit is not particularly limited.
  • the “n sheets” is, for example, 2 sheets or more, preferably 3 sheets or more, and more preferably 5 sheets or more.
  • the fish position information acquisition unit 131 acquires the position information of the fish for the n measurement images.
  • the position information of the fish includes, for example, coordinates and regions on the coordinate plane when a coordinate plane is set in the measurement image.
  • the position information of the fish for example, one of the coordinates and the region may be acquired, or both may be acquired.
  • the position information of the fish includes, for example, the position of the structure of one body of the fish, the average position of the structure of two or more bodies of the fish, and the area occupied by the fish Examples include the position of the center of gravity, the position where the fish features such as brightness are maximized (pixels), and the like.
  • the structure of the body is not particularly limited, and examples thereof include fins such as eyes, chins, dorsal fins, belly fins, tail fins, chest fins and buttocks.
  • fins such as eyes, chins, dorsal fins, belly fins, tail fins, chest fins and buttocks.
  • examples of the position information of the fish include the outline of the fish and the area inside the area.
  • the predicted fish position information acquisition unit 132 selects at least one selected image from the m ⁇ 1 previous measurement images among the n measurement images. Then, the predicted fish position information acquisition unit 132 predicts the fish position information (PI m ) in the m-th measurement image that is assumed to be the position of the fish in the m-th measurement image based on the position information of the fish in the selected image. To get.
  • the range of “m” is, for example, any positive integer in the range of 1 to n.
  • the selected images may be, for example, one image or a plurality of images, and all (n images) are preferable because the prediction accuracy is improved.
  • the predicted fish position information acquisition unit 132 for example, based on a table (prediction table) that associates the position information of the fish in the selected image with the predicted position information (PI m ) of the fish, the predicted position information (PI m ) of the fish. May be read and acquired, or the predicted position information (PI m ) of the fish may be calculated and acquired based on the position information of the fish in the selected image.
  • the predicted position information (PI m ) of the fish may be, for example, coordinates on the coordinate plane, the region, or both. In the case of the coordinates, the predicted position information (PI m ) of the fish may be, for example, an area within a predetermined distance from the coordinates and the coordinates. The predetermined distance can be appropriately set according to, for example, the type of fish.
  • the same fish determination means 133 determines whether or not they are the same fish based on the position information (I m ) of the fish in the m-th measurement image and the predicted position information (PI m ) of the corresponding fish.
  • the same fish determination unit 133 determines that the fish in the m-th measurement image is the same fish as the fish in the selection image. Judge that there is. Further, the same fish determination unit 133 determines that the fish in the m-th measurement image is different from the fish in the selection image when the position information (I m ) of the fish does not match the predicted position information (PI m ) of the fish. Judge as a fish.
  • the output means 14 outputs, for example, whether the fish are the same.
  • Examples of the output means 14 include a monitor (for example, various image display devices such as a liquid crystal display (LCD) and a cathode ray tube (CRT) display), a printer for outputting by printing, a speaker for outputting by sound, and the like.
  • a monitor for example, various image display devices such as a liquid crystal display (LCD) and a cathode ray tube (CRT) display
  • printer for outputting by printing
  • a speaker for outputting by sound, and the like.
  • FIGS. 2 and 3 show flowcharts of the same fish determination method in the present embodiment.
  • the same fish determination method of this embodiment is implemented as follows, for example using the same fish determination apparatus of FIG.
  • the same fish determination method of the present embodiment includes an A1 step (measurement image acquisition), an A2 step (fish position information acquisition), an A3 step (fish prediction position information acquisition), and an A4 step (same fish). Judgment).
  • (A1) Measurement Image Acquisition In the A1 step, n measurement images are acquired over time for a measurement target region in a passage region through which a fluid including fish passes.
  • the passage region through which the fluid including the fish passes is captured and acquired as the measurement image.
  • the measurement image stored in the data storage unit (not shown) is read and acquired. Then, the acquired measurement image is stored in the measurement image storage unit 121.
  • step A2 Acquisition of fish position information
  • the position information of the fish is acquired for the n measurement images.
  • the acquisition order of the position information of the fish is not particularly limited, and may be acquired according to the acquisition order of the measurement images, or the measurement images may be acquired randomly.
  • the fish can be detected by, for example, color-based identification, contour extraction, template matching that searches for a similar region by comparing the fish image stored in advance with the measurement image, and the like.
  • the position information of the fish is acquired as, for example, a coordinate plane on the coordinate plane by setting a coordinate plane in the measurement image.
  • position information of each fish is acquired.
  • the acquired position information of the fish is stored in the fish position information storage unit 122.
  • At least one selected image is selected from the measurement images before the (m ⁇ 1) th image among the n measurement images (A31). Then, based on the position information of the fish in the selected image, the predicted position information (PI m ) of the fish in the m-th measurement image assumed to be the position of the fish in the m-th measurement image is acquired (A32). Acquisition of the predicted position information (PI m ) of the fish may be acquired, for example, according to the acquisition order of the n measurement images, or may be acquired by randomly determining the m-th measurement image. .
  • step A32 the predicted position information (PI m ) of the fish is read and acquired.
  • step A32 for example, based on the coordinates of the fish in the selected image in the coordinate plane set in the measurement image, a Kalman filter, a particle filter, a KLT (Kanade Lucas Tomasi)
  • the predicted position information (PI m ) of the fish is calculated and obtained by a known prediction algorithm such as a tracker.
  • the predicted position information (PI m ) of the fish is, for example, based on the position information of the fish in the selected image and the flow direction of the fluid, on the coordinate plane set in the measurement image, May be calculated as coordinates, regions, etc. that are separated from each other by a certain distance in the fluid flow direction. Further, when the steps A2 to A4 are performed in accordance with the measurement image acquisition order, instead of the A31 step, as the A31 ′ step after the A4 step, based on the 1st to (m ⁇ 1) th measurement images, m The predicted fish position information (PI m ) in the first measurement image may be acquired and stored in the predicted fish position information storage unit 123.
  • step A32 the predicted fish position information (PI m ) stored in the predicted fish position information storage unit 123 may be acquired.
  • the obtained predicted position information (PI m ) of the fish is stored in the predicted fish position information storage unit 123. If there are a plurality of fish in the selected image, the predicted position information (PI m ) of the fish is acquired for each fish in step A3.
  • the determination can be made based on whether the two coordinates match.
  • the position information (I m ) of the fish and the predicted position information (PI m ) of the fish are areas, it can be determined whether the areas overlap.
  • one of the position information (I m ) of the fish and the predicted position information (PI m ) of the fish is a coordinate and the other is a region, it can be determined whether the coordinate overlaps the region.
  • the position information (I m ) of the fish is associated and stored in the same fish storage unit 124.
  • step A46 the presence / absence of a measurement image for which the position information of the fish has not been acquired is confirmed (A46).
  • Yes that is, when there is a measurement image for which position information of fish has not been acquired
  • the same processing is performed from step A2.
  • steps A31 and A32 predicted position information of unacquired fish (for example, predicted position information (PI m + 1 ) of fish) is acquired, and in steps A41 to A45, corresponding position information (for example, position information of the fish) is acquired. (I m + 1 )) is the same.
  • No that is, when there is no measurement image for which the position information of the fish has not been acquired, the process ends.
  • the measurement image acquisition means 11 is a fish position information acquisition means 131
  • the fish position information acquisition means 131 is a predicted fish position information acquisition means 132
  • the same fish determination means 133 and a fish.
  • the predicted position information acquisition unit 132 may be electrically connected to the same fish determination unit 133
  • the same fish determination unit 133 may be electrically connected to the output unit 14, respectively.
  • the fish position information acquisition unit 131 acquires the fish position information
  • the fish prediction position information acquisition unit 132 acquires the fish position information.
  • Predicted position information (I m ) may be acquired, and the same fish determination unit 133 may determine the acquired position information (I m ) of the fish and the corresponding predicted position information (PI m ) of the fish.
  • the measurement image, the fish position information (I m ), and the fish prediction position information (PI m ) are output to the output unit 14, the measurement image storage unit 121, the fish position information storage unit 122, and the fish prediction
  • the position information storage unit 123 may be electrically connected to the output unit 14.
  • the measurement image acquisition unit 11, the fish position information acquisition unit 131, and the fish prediction position information acquisition unit 132 may be connected to the output unit 14. And each may be electrically connected.
  • the same fish determination device 10 of this embodiment may further include an input unit.
  • the input unit may be connected to the measurement image acquisition unit 11, the same fish determination unit 133, and the like.
  • the input unit inputs information such as start and stop of acquisition of the measurement image to the measurement image acquisition unit 11, for example.
  • the input unit inputs, for example, information on the start / stop of the determination of whether or not the same fish is to the same fish determination unit 133. To do.
  • Modification 1 relates to the same fish determination device and the same fish determination method of the present invention.
  • the description of the same fish determination device and the same fish determination method of Embodiment 1 can be cited.
  • the position of the fish can be detected more quickly with respect to the detection and acquisition of the position of the fish based on the structure of the fish. You can get it. For this reason, according to the same fish determination apparatus and the same fish determination method of this embodiment, the same fish can be determined more rapidly.
  • the fish position information acquisition unit acquires a region that satisfies a color condition as the position information of the fish in the n measurement images. Except for this point, the same fish determination device of Modification 1 has the same configuration as the same fish determination device of the first embodiment.
  • the color condition is, for example, a color condition for determining that the fish is a fish, and can be set as appropriate according to the color of the fish to be determined.
  • the color condition may be set in advance, set at the time of use, or set during use, for example.
  • the color condition can be set as a reference value for each color difference of R value, G value, and B value, for example.
  • the fish position information acquisition unit acquires, for example, an area where the color difference value is lower than a predetermined value as the position information of the fish.
  • the color condition can be set as an L value, for example.
  • the fish position information acquisition unit for example, an area where the L value of the measurement image is lower than a predetermined value
  • the measurement image A region having an L value equal to or less than a predetermined ratio with respect to the maximum value of the L value is acquired as position information of the fish.
  • the predetermined ratio with respect to the maximum value of the L value is, for example, 1 or less.
  • the fish position information acquisition unit for example, an area where the L value of the measurement image is higher than a predetermined value, L in the measurement image A region having an L value equal to or greater than a predetermined ratio with respect to the minimum value is acquired as the position information of the fish.
  • the predetermined ratio of the L value to the minimum value is a value larger than 1, for example.
  • the fish position information acquisition unit converts the color system of the measurement image into the color system of the color condition, An area that satisfies the color condition may be acquired as the position of the fish.
  • a conversion method capable of converting a known color system such as an RGB color system, an HSV color system, a YCrCb color system, or an L * a * b color system into another color system can be used.
  • the fish position information acquisition step acquires a region that satisfies a color condition as the position of the fish in the n measurement images. Except for this point, the same fish determination method of the first modification has the same configuration as the same fish determination method of the first embodiment.
  • the fish position information acquisition step for example, an area that satisfies the color condition is searched for the color of the measurement image. Then, when there is a region that satisfies the color condition in the measurement image, the coordinates, the region, and the like on the coordinate plane are acquired as the position information of the fish. On the other hand, if there is no region that satisfies the color condition in the measurement image, the position information of the fish is not acquired.
  • the color system of the measurement image may be converted to the color system of the color condition, and an area that satisfies the color condition may be acquired as the position of the fish.
  • Modification 2 relates to the same fish determination device and the same fish determination method of the present invention.
  • the description of the same fish determination device and the same fish determination method of Embodiment 1 can be cited.
  • the position of the fish can be detected more quickly with respect to the detection and acquisition of the position of the fish based on the structure of the fish. You can get it. For this reason, according to the same fish determination apparatus and the same fish determination method of this embodiment, the same fish can be determined more rapidly.
  • the same fish determination device of Modification 2 further includes a difference image creation unit, and the difference image creation unit creates a difference image that is a difference between the measurement image and the reference image for the n measurement images.
  • the fish position information acquisition means acquires, as the position information of the fish, a region that satisfies a color change condition in the difference image.
  • the same fish determination device of Modification 2 has the same configuration as the same fish determination device of the first embodiment.
  • the reference image examples include a background image, a measurement image one sheet before the target measurement image, and the like.
  • the background image is, for example, a measurement image that does not include the fish.
  • the reference image is, for example, the (m-1) th measurement image, and in this case, the mth difference image is the mth measurement image and the (m-1) th measurement image.
  • the 0th measurement image is, for example, a measurement image that does not include the fish.
  • the color change condition is, for example, a color change condition between the measurement image that is determined to be a fish and the reference image, and can be appropriately set according to the color of the fish to be determined.
  • the color change condition may be set in advance, set at the time of use, or set during use, for example.
  • the color change condition can be set similarly to the color condition, for example.
  • the same fish determination method of Modification 2 further includes a difference image creation step, and the difference image creation step creates a difference image that is a difference between the measurement image and the reference image for the n measurement images.
  • the fish position information acquisition step acquires a region satisfying a color change condition as the fish position information in the difference image.
  • the same fish determination method of Modification 2 has the same configuration as the same fish determination method of the first embodiment.
  • a difference image that is a difference between the measurement image and the reference image is created.
  • a known algorithm such as a background difference method or an inter-frame difference method can be used.
  • the difference image is, for example, from the R value, the G value, and the B value of the measurement image, respectively. It can be calculated by subtracting the R value, G value, and B value of the corresponding coordinates in the image.
  • the difference image is, for example, from the L value, the a value, and the b value of the measurement image, respectively. It can be calculated by subtracting the L value, a value, and b value of the corresponding coordinates in the reference image.
  • the fish position information acquisition step for example, a region that satisfies the color change condition is searched for the color of the difference image, that is, the color change between the measurement image and the reference image.
  • the fish position information acquisition step if there is an area that satisfies the color change condition in the difference image, the coordinates, area, and the like on the coordinate plane are acquired as the position of the fish for the area. On the other hand, if there is no region satisfying the color change condition in the difference image, the position of the fish is not acquired.
  • Modification 3 relates to the same fish determination device and the same fish determination method of the present invention.
  • the description of the same fish determination device and the same fish determination method of Embodiment 1 can be cited.
  • the position of the fish can be detected more quickly with respect to the detection and acquisition of the position of the fish based on the structure of the fish. You can get it. For this reason, according to the same fish determination apparatus and the same fish determination method of this embodiment, the same fish can be determined more rapidly.
  • the same fish determination device of Modification 3 further includes a contour extraction unit, the contour extraction unit extracts a contour in the n measurement images, and the fish position information acquisition unit is surrounded by the contour. It is preferable to acquire the area as the position information of the fish.
  • the fish position information acquisition unit may acquire the outline as the position information of the fish instead of the area surrounded by the outline. Except for this point, the same fish determination device of Modification 3 has the same configuration as the same fish determination device of the first embodiment.
  • the outline is, for example, the outline of a fish.
  • the same fish determination method of Modification 3 further includes a contour extraction step, wherein the contour extraction step extracts a contour in the n measurement images, and the fish position information acquisition step is surrounded by the contour. It is preferable to acquire the area as the position information of the fish. Except for this point, the same fish determination method of Modification 3 has the same configuration as the same fish determination method of the first embodiment.
  • a contour is extracted from the measurement image.
  • a known edge detection method such as a Canny filter, a Sobel filter, a Laplacian filter, or the like can be used.
  • the fish position information acquisition step when there is an area surrounded by the outline, the coordinates, area, etc. on the coordinate plane are acquired as the position of the fish for the area. On the other hand, if there is no region surrounded by the outline, the position of the fish is not acquired.
  • the fish position information acquisition step may acquire the contour as the position information of the fish instead of the region surrounded by the contour.
  • Modification 4 relates to the same fish determination device and the same fish determination method of the present invention.
  • the description of the same fish determination device and the same fish determination method of Embodiment 1 can be cited.
  • the passage area of the fish can be detected, and noise in a measurement image including an area other than the passage area of the fish can be removed. Information can be acquired. For this reason, according to the same fish determination apparatus and the same fish determination method of this embodiment, the same fish can be determined more accurately.
  • the same fish determination device of Modification 4 further includes a passage region detection unit, and the passage region detection unit detects the passage region of the fish in the n measurement images. Except for this point, the same fish determination device of Modification 4 has the same configuration as the same fish determination device of the first embodiment.
  • the same fish determination method of Modification 4 further includes a passage region detection step, and the passage region detection step detects the passage region of the fish in the n measurement images. Except for this point, the same fish determination method of Modification 4 has the same configuration as the same fish determination method of the first embodiment.
  • the fish passage area detection step the fish passage area is detected from the measurement image.
  • the detection can be performed by, for example, detecting the shape of the passage area.
  • the detection is, for example, detection of a straight line.
  • a combination of a Hough transform and a Sobel filter can be used.
  • the detection may be performed on the entire measurement image or a part thereof.
  • Modification 5 relates to the same fish determination device and the same fish determination method of the present invention.
  • the description of the same fish determination device and the same fish determination method of Embodiment 1 can be cited.
  • the same fish determination device and the same fish determination method of the present embodiment for example, it is possible to reduce false detection by reducing noise in each image, thereby improving fish detection accuracy, and thus acquiring fish position information with higher accuracy. it can. For this reason, according to the same fish determination apparatus and the same fish determination method of this embodiment, the same fish can be determined more accurately.
  • the same fish determination apparatus of Modification 5 further includes an image smoothing unit, and the image smoothing unit creates a smoothed image obtained by smoothing the image. Except for this point, the same fish determination device of Modification 5 has the same configuration as the same fish determination device of the first embodiment.
  • the image examples include the measurement image, the reference image, the background image, and the difference image.
  • the smoothed image includes, for example, a smoothed measurement image, a smoothed reference image, and a smoothing, respectively.
  • a smoothed difference image a smoothed difference image.
  • the image smoothing unit may smooth any one type of image, or may smooth two or more types of images.
  • the same fish determination method of Modification 5 further includes an image smoothing step, and the image smoothing step creates a smoothed image obtained by smoothing the image. Except for this point, the same fish determination method of Modification 5 has the same configuration as the same fish determination method of the first embodiment.
  • the image is smoothed.
  • a known smoothing method such as a box filter, a Gaussian filter, or a median filter can be used.
  • the smoothing may be performed on any one of the colors of the color system, may be performed on two or more colors, or may be performed on all colors.
  • the same fish determination device and the same fish determination method of the present embodiment may be combined with, for example, the same fish determination device and the same fish determination method of Embodiment 1 and Modifications 1 to 4, or a combination thereof, respectively.
  • at least one means in the first embodiment and the modified examples 1 to 4 or a combination thereof uses a corresponding smoothed image instead of the image used by the means.
  • Modification 6 relates to the same fish determination device and the same fish determination method of the present invention.
  • the description of the same fish determination device and the same fish determination method of Embodiment 1 can be cited.
  • the same fish determination device and the same fish determination method of the present embodiment for example, it is possible to remove the position information of the erroneously detected fish, so that the position information of the fish can be acquired with higher accuracy. For this reason, according to the same fish determination apparatus and the same fish determination method of this embodiment, the same fish can be determined more accurately.
  • the fish position information acquisition unit further includes an erroneous detection position information removal unit, and the erroneous detection position information removal unit erroneously outputs the position information of the fish that satisfies the erroneous detection condition. It is preferable that the fish position information acquisition unit acquires the position information from which the erroneous information is removed as the position information of the fish. Except for this point, the same fish determination device of Modification 6 has the same configuration as the same fish determination device of the first embodiment.
  • Examples of the erroneous detection include a case where the position information of a plurality of fish is acquired for one fish, and the case where the position information of a region other than the fish is acquired as the position information of the fish.
  • the erroneous detection may be detected based on position information of one type of fish acquired from the measurement image, or may be detected based on position information of a plurality of types of fish acquired from the measurement image. In the latter case, the position information of the plurality of types of fish can be acquired by using, for example, a combination of Embodiment 1 and Modifications 1 to 3.
  • examples of the erroneous detection condition include an overlapping ratio of regions in the position information of the plurality of fishes.
  • the erroneous detection conditions include the size of the area in the position information of the fish and the gradient distribution of the area in the position information of the fish. Examples include histogram bias.
  • the gradient distribution histogram is, for example, an eight-direction gradient distribution histogram.
  • the fish position information acquisition step further includes an erroneous detection position information removal step, and the erroneous detection position information removal step includes erroneous information on the position information of the fish that satisfies the erroneous detection condition. It is preferable that the fish position information acquisition step acquires the position information from which the erroneous information is removed as the position information of the fish. Except for this point, the same fish determination method of Modification 6 has the same configuration as the same fish determination method of the first embodiment.
  • the position information of the fish that satisfies the erroneous detection condition is removed based on the obtained position information of the fish.
  • the erroneous detection condition is, for example, an overlapping ratio of regions in the position information of the plurality of fish.
  • the erroneous information is removed by integrating the position information of the plurality of fishes whose overlapping ratios of the areas in the position information exceed a predetermined ratio to obtain the position information of one fish.
  • the erroneous detection condition is, for example, the size of the area in the position information of the fish, and the position information of the fish.
  • the erroneous information is removed by removing the position information of the fish whose area is smaller than a predetermined size.
  • the erroneous detection condition is, for example, a bias of a gradient distribution histogram of the area in the position information of the fish
  • the erroneous information is removed by removing the position information of the fish in which the deviation of the gradient distribution histogram of the region in the position information of the fish is smaller than the predetermined deviation.
  • Modification 7 relates to the same fish determination device and the same fish determination method of the present invention.
  • the description of the same fish determination device and the same fish determination method of the first embodiment can be cited.
  • the same fish determination device and the same fish determination method of the present embodiment for example, when it is erroneously determined that one fish in the selected image and the plurality of fish in the measurement image are the same fish, the erroneous determination Can be detected. For this reason, according to the same fish determination apparatus and the same fish determination method of this embodiment, the same fish can be determined more accurately.
  • the same fish determination apparatus of Modification 7 further includes an erroneous determination detection unit, and the erroneous determination detection unit detects a determination that satisfies the erroneous determination condition as an erroneous determination.
  • the erroneous determination examples include determination that the fish in the measurement image is the same fish as the different fish in the selected image.
  • the erroneous determination condition is, for example, a determination that one fish in the selected image and the plurality of fish in the measurement image are the same fish, a plurality of fish in the selection image and one fish in the measurement image are the same fish And the like.
  • the erroneous determination detection unit further includes the fish position information (I m ) and the fish predicted position information (PI m ) for the erroneously determined fish in the measurement image.
  • the selection image may include a re-determination unit that determines whether or not the fish is the same as the fish other than the fish mistakenly made the same.
  • the determination in this case can be performed, for example, in the same manner as the same fish determination means.
  • the same fish determination method of Modification 7 further includes an erroneous determination detection step, and the erroneous determination detection step detects a determination that satisfies the erroneous determination condition as an erroneous determination. Except for this point, the same fish determination method of the modified example 7 has the same configuration as the same fish determination method of the first embodiment.
  • the erroneous determination detection step for example, a determination satisfying the erroneous determination condition is detected as an erroneous determination for the determination obtained in the same fish determination step.
  • the misjudgment condition is a determination that one fish in the selected image is the same as a plurality of fish in the measurement image
  • the misjudgment detection step is performed in the measurement image for each fish in the selected image. Consider whether it is determined that the fish is the same as multiple fish. If it is determined that one fish in the selected image and the plurality of fish in the measurement image are the same fish, this determination is detected as an erroneous determination.
  • the erroneous determination detection step further includes the position information (I m ) of the fish and the predicted position information (PI m ) of the fish for the erroneously determined fish in the measurement image.
  • a re-determination step of determining whether or not the selected image is the same fish as the fish other than the erroneously made fish may be included. The determination in this case can be performed, for example, in the same manner as the same fish determination step.
  • Modifications 1 to 7 may be used alone, but since the same fish can be determined more quickly and accurately, it is preferable to use a plurality of them in combination, and the same fish can be used more quickly and accurately. Since it can be determined, it is more preferable to use all of them in combination. In the case of the plurality of combinations, the combination is not particularly limited and can be any combination.
  • the position information of the fish acquired in each modification you may acquire all about the position information of the fish acquired in each modification as the position information of the fish, or the fish acquired in each modification.
  • the position information of overlapping fishes in the position information may be integrated and acquired as the position information of the fish. Of the position information of the fish acquired in each modification, the position information of the overlapping fish is acquired as the position information of the fish. May be.
  • Embodiment 2 relates to a fish counting apparatus and a fish counting method of the present invention.
  • the same fish can be detected with high accuracy.
  • the fish counter of this embodiment and the fish counter method for example, it is possible to count fish with higher accuracy.
  • the description of the same fish determination device and the same fish determination method can be used for the fish counting device and the fish counting method of the present embodiment.
  • FIG. 4 shows a block diagram of the fish counter in the present embodiment.
  • the fish counter 20 of the present embodiment includes a measurement image acquisition unit 11, a measurement image storage unit 121, a fish position information storage unit 122, a fish prediction position information storage unit 123, an identical fish storage unit 124, And a fish number storage unit 125, a fish position information acquisition unit 131, a predicted fish position information acquisition unit 132, an identical fish determination unit 133, a fish counting unit 134, and an output unit 14.
  • the measurement image storage unit 121, the fish position information storage unit 122, the predicted fish position information storage unit 123, the same fish storage unit 124, and the fish number storage unit 125 are, for example, a data storage that is hardware as shown in FIG.
  • the fish position information acquisition means 131, the predicted fish position information acquisition means 132, the same fish determination means 133, and the fish counting means 134 are, for example, a hardware data processing means (data processing device) as shown in FIG. ) 13 or software or hardware in which the software is incorporated.
  • the data processing unit 13 may include a CPU or the like.
  • the measurement image storage unit 121, the fish position information storage unit 122, the predicted fish position information storage unit 123, the same fish storage unit 124, the fish number storage unit 125, and the output unit 14 are arbitrarily configured. It may or may not be included, any one may be included, and a plurality may be included.
  • the fish position information storage unit 122 is further electrically connected to the fish counting unit 134, and the fish number storage unit 125 is electrically connected to the fish counting unit 134 and the output unit 14, respectively. Further, the same fish determination means 133 may be electrically connected to the fish counting means 134, and the fish counting means 134 may be electrically connected to the fish position information acquisition means 131 and the output means 14, respectively.
  • the fish counter 20 may store the measurement image in the data storage unit 12, and output the stored measurement image to the data processing unit 13 to perform data processing. 13 may be input to perform data processing.
  • the position information of the fish includes, for example, information on the same fish in addition to the information on the coordinate plane, the region, and the like as described above.
  • Examples of the same fish information include information associated with the position information (I m ) of the fish.
  • the data processing unit 13 processes the n measurement images acquired over time with time. Examples of the temporal processing include processing according to the measurement image acquisition order.
  • the fish counting method of this embodiment is implemented as follows, for example using the fish number counting apparatus of FIG.
  • the fish counting method of this embodiment includes an A1 step (acquisition of measurement images), an A2 step (acquisition of fish position information), an A3 step (acquisition of predicted fish position information), an A4 step (identical fish determination), and an A5 step (fish count). )including. 5, 6A and 6B, the same steps as those in FIG.
  • the A1 step, A2 step, A3 step, and A41 to 45 steps in FIG. 6A can be performed in the same manner as in the first embodiment, and specifically, can be performed according to the flowchart of FIG. 3 described above.
  • (A5) Fish Count The position information of the same fish determined in steps A41 to 45 (identical fish determination) is set (A51). Next, it is determined whether or not the set position information of the same fish is uncounted (A52). In the case of No, that is, in the case of counting, the position information of the same fish is not counted (A53). On the other hand, in the case of Yes, that is, in the case of not counting, in the position information of the same fish, the distance between the fish located at both ends in the measurement image, for example, the distance between the positions of both ends of the same fish in the coordinate plane is calculated. Calculate (A54). Then, it is determined whether the distance satisfies a length condition (A55).
  • step A58 the presence / absence of a measurement image for which the position information of the fish has not been acquired is confirmed (A58).
  • Yes that is, when there is a measurement image for which position information of fish has not been acquired
  • the same processing is performed from step A2.
  • predicted position information of unacquired fish for example, predicted position information (PI m + 1 ) of fish
  • A4 step corresponding position information of the fish (for example, position information of fish (I m + 1 )) is acquired.
  • step A5 the position information of the same fish is counted.
  • the process ends.
  • the number of fish is counted based on the distance between the positions of both ends of the same fish.
  • the present invention is not limited to this, for example, the number of fish is counted based on the number of measurement images including the same fish. May be.
  • the fish counter 20 of this embodiment may further include an input unit.
  • the input unit may be connected to the fish counter 134 or the like.
  • the input means inputs information such as start / stop of fish counting to the fish counting means 134, for example.
  • the fish counting apparatus of the present embodiment further includes a fish movement line calculating means, and the fish movement line calculating means is a locus on which the same fish has moved based on the position information of the same fish determined by the same fish determination apparatus.
  • the movement line of a certain fish may be calculated, and the fish counting means may count the fish based on the movement line of the fish.
  • the fish count method of the present embodiment further includes a fish movement line calculation step, and the fish movement line calculation step moves based on the same fish position information determined by the same fish determination method.
  • the movement line of the fish that is the trajectory is calculated, and the fish counting step may count the fish based on the movement line of the fish.
  • the movement line can be calculated, for example, by connecting position information of the same fish. Further, the movement line can be counted by, for example, counting the number of movement lines.
  • the fish counter of the present embodiment may further include a notifying unit, and the notifying unit may notify when the number of fish satisfies the fish number condition.
  • the fish counting method of this embodiment may further include a notification step, and the notification step may notify when the number of fish satisfies the number of fish conditions.
  • the fish number condition is, for example, the number of fish to be notified.
  • the number of fish conditions may be, for example, a preset number of fish, a number of fish set at the time of use, or a number of fish set during use. Examples of the notification include light notification and sound notification.
  • examples of the notification means include an LED (Light Emitting Diode), an OLED (Organic Light Emitting Diode), and a laser diode.
  • examples of the notification means include a speaker and a buzzer.
  • Embodiment 3 relates to the fish counting method of the present invention.
  • Embodiment 3 the fish counting method of the present invention will be described more specifically.
  • 7 and 8A to 8F show a flowchart of the fish counting method of the present embodiment.
  • the fish counting method of the present embodiment is performed as follows using, for example, the fish counting apparatus of FIG.
  • the fish counting method of the present embodiment includes A1 ′ step (acquisition of measurement image), A2 ′ step (acquisition of fish position information), A3 ′ step (acquisition of predicted fish position information), A4 ′ step (identical fish determination), and A5. 'Including step (fish count).
  • the measurement image is an imaged measurement image of a measurement target region in a passage region through which a fluid including fish passes on a white background, and is represented by an RGB color system. Yes.
  • the passing area is rectangular.
  • the processing of the m-th measurement image when performing fish counting will be described as an example for n measurement images, but the same can be applied to other measurement images.
  • the mth measurement image is acquired from the measurement image storage unit 121 (A201 ′). At this time, for example, the measurement image is reduced and acquired for speeding up the processing and smoothing described later. Then, the RGB color system of the m-th measurement image is converted into the L * a * b color system, and the m-th color system conversion measurement image is acquired (A202 ′). Next, the m-th color system conversion measurement image is set (A203 ′). Then, it is determined whether or not there is a region that satisfies the color condition in the m-th color system conversion measurement image (A204 ′).
  • the color condition is that an L value of a pixel in the m-th color system conversion measurement image is lower than a predetermined L value.
  • the position information of the first fish is not acquired (A205 ′).
  • the area that satisfies the color condition is acquired as the position information of the first fish (A206 ′).
  • step A227 ′ the position information of the first fish is acquired as the position information of the first fish, and the process proceeds to step A227 ′.
  • step A209 ′ the mth smoothed measurement image is created and acquired from the mth color system conversion measurement image.
  • the smoothed measurement image is produced by processing the L value of the m-th color system conversion measurement image with a box filter. Further, the passing region that is a straight line is detected from the m-th color system conversion measurement image by a combination of the Hough transform and the Sobel filter.
  • the detection of the passing area is performed on the upper quarter and lower quarter of the color system conversion measurement image in order to reduce false detection.
  • the straight line is detected by detecting the maximum edge intensity calculated by the Sobel filter. Then, the passing area is acquired as passing area information (A210 ′).
  • the mth smoothed measurement image is set (A211 '), and the (m-1) th smoothed measurement image is set (A212').
  • an mth difference image which is a difference between the mth smoothed measurement image and the m ⁇ 1th smoothed measurement image, is created (A213 ′), and the mth difference image is set. (A214 ′).
  • it is determined whether or not there is a region satisfying the color change condition in the m-th difference image (A215 ').
  • the color change condition is that an L value of a pixel in the m-th difference image is lower than a predetermined L value.
  • the position information of the second fish is not acquired (A216 ').
  • Yes that is, if there is an area that satisfies the color change condition
  • the area that satisfies the color change condition is acquired as position information of the second fish (A217 ').
  • the m-th color system conversion measurement image is set (A218 ').
  • the contour is extracted from the m-th color system conversion measurement image by the Canny filter, and the contour is acquired as the position information of the third fish (A219 ').
  • the position information of the first fish, the passing area information, the position information of the second fish, and the position information of the third fish are set (A220 ′ to 223 ′). Then, the overlapping area and the area surrounded by the overlapping area in these pieces of information are acquired as the position information (I m ) of the fish in the m-th measurement image (A224 ′). Then, it is determined whether or not there is fish position information satisfying the false detection condition with respect to the fish position information (I m ) of the m-th measurement image (A225 ′).
  • the erroneous detection conditions are as described above.
  • step A226 ′ In the case of Yes, that is, when there is position information of the fish that satisfies the erroneous detection condition, the position information of the fish that satisfies the erroneous detection condition is removed as erroneous information, and the process proceeds to step A226 ′.
  • step A227 ′ images such as measurement images, color system conversion measurement images, and smoothed measurement images are stored in the measurement image storage unit 121. Since the accuracy of fish detection based on the difference image is improved, when storing each measurement image, the color system of an area corresponding to the position information (I m ) of the fish in each measurement image This information is not memorized.
  • (A3 ′) Obtain fish predicted position information, (A4 ′) Same fish determination, and (A5 ′) Fish count Obtain fish predicted position information (PI m ) from the fish predicted position information storage unit 123 (A301 ′), and The position information (I m ) of the fish and the predicted position information (PI m ) of the fish are set (A302 ′ and A303 ′). Then, it is determined whether or not the position information (I m ) of the fish matches the predicted position information (PI m ) of the fish.
  • the fish in the m-th measurement image acquires the predicted position information (PI m ) of the fish. It is determined that the fish is different from the fish in the selected image used in (A404 ′).
  • the fish in the m-th measurement image is the same fish as the fish in the selection image (A405 ′).
  • the determination that the fish are the same is set (A406 ′), and it is determined whether there is a determination that satisfies the erroneous determination condition (A407 ′).
  • Yes that is, when there is a determination that satisfies the erroneous determination condition, based on the fish position information (I m ) and the predicted position information (PI m ) of the fish, the fish erroneously made the same in the selected image Re-determination for determining whether or not the other fish is the same fish is performed in the same manner as the steps A403 ′ to 405 ′ (A408 ′).
  • step A409 ′ the position information (I m ) of the fish is associated with the same fish and stored in the same fish storage unit 124.
  • Steps A501 ′ to 507 ′ can be performed in the same manner as in the second embodiment. Specifically, the steps are performed in the same manner as steps A51 to 57 described above.
  • the measurement image before the m-th image that is, the 1st to m-th measurement images are selected, and the predicted position information (PI m + 1 ) of the fish in the m + 1-th measurement image is acquired (A302 ′).
  • the predicted fish position information (PI m + 1 ) is stored in the predicted fish position information storage unit 123 (A303 ′).
  • Embodiment 4 relates to a portable terminal for counting fish according to the present invention.
  • the same fish can be detected with high accuracy. For this reason, according to the portable terminal for counting fish of the present embodiment, for example, it is possible to count fish more accurately.
  • a portable terminal with a camera can be used as the fish counting portable terminal of the present embodiment, so that the cost can be reduced.
  • the description of the same fish determination device and the same fish determination method can be used for the fish counting portable terminal of the present embodiment.
  • the portable terminal for counting fish includes measurement image acquisition means, fish position information acquisition means, predicted fish position information acquisition means, identical fish determination means, fish count means, and display means.
  • the display means is electrically connected to, for example, any one of the measurement image acquisition means, the fish position information acquisition means, the predicted fish position information acquisition means, the same fish determination means, and the fish counting means. May be electrically connected to two or more, or may be electrically connected to all of them.
  • the display means may be electrically connected to a storage unit corresponding to each means.
  • the display means includes, for example, the measurement image acquired by the measurement image acquisition means, the position information of the fish acquired by the fish position information acquisition means, the position information of the fish acquired by the fish prediction position information acquisition means, and the same Information on the same fish determined by the fish determining means and information such as the number of fish counted by the fish counting means are displayed. Further, the display means may display the information acquired in the first to seventh modifications. The number of the information to be displayed is not particularly limited, and may be one, two or more, or all, for example.
  • the fish counting portable terminal of the present embodiment may not include the fish counting means, for example.
  • the fish counting portable terminal of the present embodiment can also be referred to as the same fish determination portable terminal, for example.
  • the fish counting portable terminal of the present embodiment may include, for example, a fish number predicting unit to be described later.
  • the fish counting portable terminal of the present embodiment can also be referred to as a fish number predicting portable terminal, for example.
  • Embodiment 5 relates to a fish number prediction apparatus and a fish number prediction method of the present invention.
  • the same fish can be detected with high accuracy. For this reason, according to the fish number prediction apparatus and the fish number prediction method of the present embodiment, for example, fish can be predicted more accurately.
  • the number of fish is counted from the k measurement images within the preset time, and the total number of fish is predicted from the counted number of fish. To do.
  • the fish number prediction apparatus and the fish number prediction method of the present embodiment for example, if the apparatus includes a data processing unit, the number of fish can be predicted. Can do.
  • the portable terminal with a camera etc. can be used as a fish number prediction apparatus of this embodiment, cost can be held down, for example. Description of the same fish determination apparatus, the same fish determination method, etc. can be used for the fish number prediction apparatus and the fish number prediction method of this embodiment, for example.
  • FIG. 9 shows a block diagram of the fish number prediction apparatus in the present embodiment.
  • the fish number prediction apparatus 30 of the present embodiment includes a measurement image acquisition unit 11, a measurement image storage unit 121, a fish position information storage unit 122, a fish prediction position information storage unit 123, and an identical fish storage unit 124.
  • Fish number storage unit 125, predicted fish number storage unit 126, fish position information acquisition unit 131, predicted fish position information acquisition unit 132, identical fish determination unit 133, fish count unit 134, fish number prediction unit 135, and output unit 14 is included.
  • the measurement image storage unit 121, the fish position information storage unit 122, the predicted fish position information storage unit 123, the same fish storage unit 124, the fish number storage unit 125, and the predicted fish number storage unit 126 are, for example, as shown in FIG. Alternatively, it may be incorporated in the data storage means 12 which is hardware.
  • the fish position information acquisition unit 131, the predicted fish position information acquisition unit 132, the same fish determination unit 133, the fish counting unit 134, and the fish number prediction unit 135 are, for example, hardware data as shown in FIG. It may be incorporated in the processing means (data processing apparatus) 13 or may be software or hardware in which the software is incorporated.
  • the data processing unit 13 may include a CPU or the like.
  • the measurement image storage unit 121, the fish position information storage unit 122, the predicted fish position information storage unit 123, the same fish storage unit 124, the fish number storage unit 125, the predicted fish number storage unit 126, and the output unit 14 are optional.
  • the structure may be, may or may not be included, any one may be included, and a plurality may be included.
  • the fish number storage unit 125 is further electrically connected to the fish number prediction unit 135, and the predicted fish number storage unit 126 is electrically connected to the fish number prediction unit 135 and the output unit 14, respectively.
  • the fish counting means 134 may be electrically connected to the fish number predicting means 135 and the fish number predicting means 135 may be electrically connected to the output means 14, respectively.
  • the fish number prediction device 30 may store the measurement image in the data storage unit 12 and output the stored measurement image to the data processing unit 13 to perform data processing, or may perform data processing on the measurement image. Data processing may be performed by inputting to the means 13.
  • the measurement image acquisition unit 11 acquires k measurement images within a preset time for a measurement target region in a passage region through which a fluid including fish passes.
  • the preset time is not particularly limited, and can be appropriately determined based on, for example, the volume of the fluid and the density of fish in the fluid.
  • the range of “k” is, for example, any positive integer in the range of 1 to n, and is preferably a positive integer smaller than n.
  • the measurement image acquisition unit 11 is the same as the measurement image acquisition unit 11 of the first embodiment, and the description thereof can be used.
  • the fish number predicting unit 135 includes the number of fish counted from the k counted images within the preset time, the preset time, and the fish by the fish counting device, that is, the fish counting unit 134 and the like.
  • the number of fish that have passed through the passage area is predicted based on the total time that the fluid containing the passage of the fluid passes through the passage area.
  • “m” is, for example, an arbitrary positive integer in the range of 1 to k, and is preferably a positive integer smaller than k.
  • FIG. 10 shows a flowchart of the fish number prediction method in the present embodiment.
  • the fish number prediction method of the present embodiment is performed as follows using, for example, the fish number prediction apparatus of FIG.
  • the fish counting method of the present embodiment is A1 step (measurement image acquisition, also referred to as “predicted measurement image acquisition”), A2 step (fish position information acquisition), A3 step (fish prediction position information).
  • A2 step, A3 step, A4 step, and A5 The steps are the same as the A2 step, A3 step, A4 step, and A5 step in the fish counting method of the second embodiment, and the description thereof can be used.
  • (A1) Measurement Image Acquisition In the A1 step, the k measurement images within a preset time are acquired for a measurement target region in a passage region through which a fluid including fish passes.
  • the passage area through which the fluid including the fish passes is captured and acquired for the preset time.
  • the k measurement images corresponding to a preset time are read out and acquired from the measurement images stored in the data storage unit.
  • steps A2 to A5 are performed in the same manner as the fish counting method of the second embodiment.
  • step A6 Fish number prediction And, in step A6, the number of fish (C) counted from the k counted images within the preset time, the preset time (S), and the fish are included. Based on the total time (T) that the fluid has passed through the passage area, the number of fish that have passed through the passage area is predicted.
  • the predicted number of fish (P) can be calculated by the following equation (1), for example.
  • the present embodiment relates to an operation screen (interface) and an operation flow of the same fish determination device, fish counting device, fish counting portable terminal, and fish number predicting device.
  • FIG. 11 shows an example of the operation screen of the fish counter.
  • the operation screen 40 of the fish counter of the present embodiment includes an operation mode change button 41, a start / stop button 42, a measurement image 43, a measurement target region 44, an operation mode display 45, and a fish count display 46.
  • the measurement image 43 includes fish 47 a and 47 b in the measurement target region 44.
  • the operation screen 40 also displays fish displays 48a and 48b, current fish position information displays 49a and 49b, past fish position information displays 50a and 50b, fish movement line displays 51a and 51b, and predicted position information display 52.
  • the fish 47a indicates an uncounted fish
  • the fish 47b indicates a counted fish.
  • the operation mode change button 41 can change the operation mode of the fish counter. For example, a real time mode for acquiring the measurement image 43 from the imaging unit and a recording mode for reading the measurement image 43 from the data storage unit and acquiring it. Can be changed.
  • the start / stop button 42 starts and stops fish counting by operation.
  • the operation mode is the real time mode
  • by operating the start / stop button 42 imaging of the imaging unit is started at the start of counting the number of fish, and imaging of the imaging unit is stopped when the counting of the number of fish is stopped. May be.
  • start and stop are operated by one start / stop button.
  • separate buttons may be used so that they can be operated separately.
  • the start / stop button 42 may include a temporary stop function or the like.
  • the operation mode display 45 displays the operation mode of the fish counter.
  • the fish number display 46 displays the number of fish counted by the fish counting device.
  • Fish displays 48a and 48b are displays showing the area occupied by fish in the measurement image being displayed on the operation screen 40.
  • the display of the position of the fish may be displayed by providing a display frame surrounding the fish, for example, or the area where the fish is present may be displayed in another color or the like.
  • the shape of the display frame can be an arbitrary shape such as a rectangular shape, a circular shape, or a rectangular shape.
  • the current fish position information displays 49 a and 49 b are displays indicating the position of the fish in the measurement image being displayed on the operation screen 40. Examples of the position of the fish include the average position of the structure of the fish body, the position of the center of gravity of the area occupied by the fish, and the center of the fish display.
  • the past fish position information displays 50a and 50b are displays showing the position of the fish in the measurement image acquired by the fish counter before the measurement image being displayed on the operation screen 40.
  • the position of the fish is the same as described in the current fish position information displays 49a and 49b, for example.
  • Fish movement line displays 51a and 51b are trajectories that the fish 47a and 47b have moved, respectively.
  • the movement line can be displayed by, for example, connecting the current fish position information display and the past fish position information display for the same fish based on the position information of the fish acquired by the fish counter.
  • the movement line may be a movement line calculated by the fish movement line calculation unit.
  • the predicted position information display 52 is the predicted position of the fish in the measurement image acquired next to the measurement image being displayed on the operation screen 40.
  • the predicted position of the fish can be displayed based on the predicted position information of the fish acquired by the fish counter.
  • the predicted fish position is, for example, predicted fish position information (PI m ) in the mth measurement image. indicate.
  • each display on the operation screen 40 may be the same display for uncounted fish and counted fish, such as fish displays 48a and 48b, or as fish movement line displays 51a and 51b. Different displays may be used for uncounted fish and counted fish. In the latter case, examples of the different display include display using different colors and different line types.
  • FIG. 12 shows an example of a flowchart showing an operation flow of the fish number counting apparatus.
  • the operation flow of the present embodiment includes an A7 step (count reset), an A8 step (fish count), and an A9 step (stop determination).
  • step A8 the fish passing through the measurement target area 44 is counted by the fish counting method.
  • step A9 it is determined whether the start / stop button 42 has been operated to stop the fish count. In the case of No, it is determined that the operation for stopping the fish count is not performed, and the process returns to step A8 to continue the fish count. On the other hand, in the case of Yes, it is determined that a fish count stop operation has been performed, and the fish count is stopped.
  • the operation screen of the same fish determination device of the present embodiment is the same as the operation screen 40 of the fish number counting device except that the fish number display 46 is not displayed, and the description thereof can be used.
  • the operation flow of the same fish determination apparatus of this embodiment does not implement A7 step, but replaces with the said fish count method in A8 step, and implements the said fish count apparatus except implementing the said same fish determination method. It is the same as that of the operation flow, and the description can be used.
  • the operation screen of the fish number prediction apparatus of the present embodiment is the same as the operation screen 40 of the fish number counting apparatus except that the predicted fish number is displayed instead of the fish number display 46, and the description thereof can be used.
  • the operation flow of the fish number prediction apparatus of the present embodiment is the same as the operation flow of the fish number calculation apparatus except that the fish number prediction method is performed instead of the fish counting method in step A8. The explanation can be used.
  • the program of the present embodiment is a program that can execute the same fish determination method, fish counting method, or fish number prediction method described above on a computer. Or the program of this embodiment may be recorded on a computer-readable recording medium, for example.
  • the recording medium is not particularly limited, and examples thereof include a random access memory (RAM), a read-only memory (ROM), a hard disk (HD), an optical disk, and a floppy (registered trademark) disk (FD).
  • Embodiment 8 relates to the same fish determination system of the present invention.
  • the same fish can be easily determined.
  • the measurement image acquisition means and the output means are installed at the site, and the server or the like is installed at another location, and the same fish can be determined online. Therefore, the installation of the apparatus does not take a place, and maintenance is easy. Further, even when the installation locations are separated, centralized management and remote operation can be performed at one location.
  • the same fish determination system of the present invention can use, for example, the description of the same fish determination device and the same fish determination method.
  • FIG. 13 shows a configuration of an example of the same fish determination system using the same fish determination apparatus of the present invention.
  • the same fish determination system of this embodiment includes measurement image acquisition means 311a, 311b, 311c, output means 331a, 331b, 331c, communication interfaces 350a, 350b, 350c, and a server 370.
  • the measurement image acquisition unit 311a and the output unit 331a are connected to the communication interface 350a.
  • the measurement image acquisition unit 311a, the output unit 331a, and the communication interface 350a are installed at the place X.
  • the measurement image acquisition unit 311b and the output unit 331b are connected to the communication interface 350b.
  • the measurement image acquisition unit 311b, the output unit 331b, and the communication interface 350b are installed at the place Y.
  • the measurement image acquisition unit 311c and the output unit 331c are connected to the communication interface 350c.
  • the measurement image acquisition unit 311c, the output unit 331c, and the communication interface 350c are installed in the place Z.
  • Communication interfaces 350 a, 350 b, 350 c and a server 370 are connected via a line network 360.
  • a fish position information acquisition unit, a predicted fish position information acquisition unit, and an identical fish determination unit are stored on the server 370 side. For example, n measurement images acquired using the measurement image acquisition unit 311a at the place X are transmitted to the server 370, and the server 370 side determines whether the fish are the same. Further, the output means 331a outputs whether the fish are the same.
  • the same fish determination system of this embodiment may correspond to the combination of the above-mentioned embodiment and modification.
  • the same fish determination system of this embodiment may be compatible with cloud computing, for example.
  • the communication interfaces 350a, 350b, and 350c and the server 370 may be connected to a wireless line.
  • Embodiment 9 relates to the fish counting system of the present invention.
  • the same fish can be detected with high accuracy according to the fish counting system of the present embodiment. For this reason, according to the fish counting system of this embodiment, a fish can be counted more accurately, for example.
  • the measurement image acquisition means and the output means are installed at the site, and the server or the like can be installed at another location, and the fish can be counted online. Therefore, the installation of the apparatus does not take a place, and maintenance is easy. Further, even when the installation locations are separated, centralized management and remote operation can be performed at one location. For example, the description of the same fish determination device and the same fish determination method can be used in the fish counting system of the present invention.
  • the fish counting system according to the present embodiment is the same as the fish determination system according to the ninth embodiment, and the server 370 further stores fish counting means. Then, the fish counting system transmits n measurement images acquired using the measurement image acquisition unit 311a at the place X to the server 370, and the server 370 counts the number of fish. Further, the number of fish is output by the output means 331a. Except for this point, the description of the same fish determination system of Embodiment 9 can be cited.
  • Embodiment 10 relates to the fish number prediction system of the present invention.
  • the same fish can be detected with high accuracy.
  • fish can be predicted more accurately.
  • the number of fish is counted from the k measurement images within the preset time, and the total number of fish is predicted from the counted number of fish.
  • the number of fish can be predicted easily because, for example, a server including data processing means can predict the number of fish.
  • the measurement image acquisition means and the output means are installed at the site, and the server or the like can be installed at another location to count the fish online.
  • the fish number prediction system of the present invention can use, for example, descriptions of the same fish determination device and the same fish determination method.
  • the fish counting system according to the present embodiment is the same as the fish determination system according to the ninth embodiment, and the server 370 further stores a fish counting unit and a fish number prediction unit. Then, the fish counting system transmits k measurement images within a preset time acquired by using the measurement image acquisition unit (predicted measurement image acquisition unit) 311a at the place X to the server 370, and the server 370 On the side, predict the number of fish. The predicted number of fish is output by the output means 331a. Except for this point, the description of the same fish determination system of Embodiment 9 can be cited.
  • the same fish can be easily determined. For this reason, according to the present invention, for example, even when there are a plurality of fish in the measurement image, the same fish can be determined, so that the overlapping count can be suppressed and the fish can be counted efficiently. For this reason, this invention is very useful in the aquaculture field

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Abstract

　簡易な同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システムを提供する　本発明の同一魚判定装置は、計測画像取得手段１１、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、および同一魚判定手段１３３を含み、 前記計測画像取得手段１１は、　魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、 前記魚位置情報取得手段１３１は、　前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、 前記魚予測位置情報取得手段１３２は、　前記ｎ枚の計測画像のうちｍ－１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、 前記同一魚判定手段１３３は、　ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定することを特徴とする。

Description

同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システム
　本発明は、同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システムに関する。
　魚の養殖等において、魚を移し替える際に移し替えた魚の数をカウントする必要がある。前記魚のカウントは、目視および手動により行われていたが、手間がかかるという問題があった。
　この問題に対し、特許文献１では、計数部を有する傾斜流路の上側から前記魚を含む液体を流し、前記計数部を通過する前記魚をカウントする計数装置が開示されている。しかしながら、特許文献１の計数装置は、高価でありコストがかかるという問題があった。
国際公開第２０１３／０８０３５１号
　そこで、本発明は、簡易な同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システムを提供する。
　本発明の同一魚判定装置は、計測画像取得手段、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段を含み、
前記計測画像取得手段は、
　魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
前記魚位置情報取得手段は、
　前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
前記魚予測位置情報取得手段は、
　前記ｎ枚の計測画像のうちｍ－１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
前記同一魚判定手段は、
　ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定することを特徴とする。
　本発明の魚計数装置は、計測画像取得手段、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段を含む前記本発明の同一魚判定装置、ならびに魚計数手段を含み、
前記魚計数手段は、
　前記同一魚判定装置で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数することを特徴とする。
　本発明の魚計数用携帯端末は、同一魚判定装置および魚計数手段を含む前記本発明の魚計数装置、ならびに表示手段を含み、
前記表示手段が、前記魚計数装置により計数された魚数を表示することを特徴とする。
　本発明の同一魚判定方法は、計測画像取得工程、魚位置情報取得工程、魚予測位置情報取得工程、および同一魚判定工程を含み、
前記計測画像取得工程は、
　魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
前記魚位置情報取得工程は、
　前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
前記魚予測位置情報取得工程は、
　前記ｎ枚の計測画像のうちｍ－１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
前記同一魚判定工程は、
　ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定することを特徴とする。
　本発明の魚計数方法は、計測画像取得工程、魚位置情報取得工程、魚予測位置情報取得工程、および同一魚判定工程を含む前記本発明の同一魚判定方法、ならびに魚計数工程を含み、
前記魚計数工程は、
　前記同一魚判定方法で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数することを特徴とする。
　本発明の魚数予測装置は、同一魚判定装置および魚計数手段を含む前記本発明の魚計数装置、ならびに魚数予測手段を含み、
前記魚数予測手段は、
　前記魚計数装置により、予め設定した時間内のｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測することを特徴とする。
　本発明の魚数予測方法は、同一魚判定方法および魚計数工程を含む前記本発明の魚計数方法、ならびに魚数予測工程を含み、
前記魚数予測工程は、
　前記魚計数方法により、予め設定した時間内のｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測することを特徴とする。
　本発明のプログラムは、前記本発明の同一魚判定方法、前記本発明の魚計数方法、または前記本発明の魚数予測方法をコンピュータ上で実行可能なことを特徴とする。
　本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録していることを特徴とする。
　本発明の同一魚判定システムは、端末とサーバとを含み、
前記端末と前記サーバとは、システム外の通信回線網を介して、接続可能であり、
前記端末は、計測画像取得手段および出力手段を含み、
前記計測画像取得手段は、
　魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
前記出力手段は、
　同じ魚かの判定を出力し、
前記サーバは、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段を含み、
前記魚位置情報取得手段は、
　前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
前記魚予測位置情報取得手段は、
　前記ｎ枚の計測画像のうちｍ－１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
前記同一魚判定手段は、
　ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定することを特徴とする。
　本発明の魚計数システムは、端末とサーバとを含み、
前記端末と前記サーバとは、システム外の通信回線網を介して、接続可能であり、
前記端末は、計測画像取得手段および出力手段を含み、
前記計測画像取得手段は、
　魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
前記出力手段は、
　計数された魚数を出力し、
前記サーバは、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、同一魚判定手段、および魚計数手段を含み、
前記魚位置情報取得手段は、
　前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
前記魚予測位置情報取得手段は、
　前記ｎ枚の計測画像のうちｍ－１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
前記同一魚判定手段は、
　ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定し、
前記魚計数手段は、
　前記同一魚判定手段で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数することを特徴とする。
　本発明の魚数予測システムは、端末とサーバとを含み、
前記端末と前記サーバとは、システム外の通信回線網を介して、接続可能であり、
前記端末は、計測画像取得手段および出力手段を含み、
前記計測画像取得手段は、
　魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、予め設定した時間内、経時的にｋ枚の計測画像を取得し、
前記出力手段は、
　予測された魚数を出力し、
前記サーバは、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、同一魚判定手段、魚計数手段、および魚数予測手段を含み、
前記魚位置情報取得手段は、
　前記ｋ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
前記魚予測位置情報取得手段は、
　前記ｋ枚の計測画像のうちｍ－１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
前記同一魚判定手段は、
　ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定し、
前記魚計数手段は、
　前記同一魚判定手段で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数し、
前記魚数予測手段は、
　前記魚計数手段により、予め設定した時間内の前記ｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測することを特徴とする。
　本発明によれば、簡易に同じ魚を判定できる。このため、本発明によれば、例えば、前記計測画像中に複数の魚が存在する場合においても同じ魚を判定できるため、重複カウントを抑制でき効率良く魚を計数できる。
図１は、本発明の同一魚判定装置の一例（実施形態１）を示すブロック図である。 図２は、本発明の同一魚判定方法およびプログラムの一例（実施形態１）を示すフローチャートである。 図３は、本発明の同一魚判定方法およびプログラムの一例（実施形態１）を示すフローチャートである。 図４は、本発明の魚計数装置の一例（実施形態２）を示すブロック図である。 図５は、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態２）を示すフローチャートである。 図６Ａは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態２）を示すフローチャートである。 図６Ｂは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態２）を示すフローチャートである。 図７は、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図８Ａは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図８Ｂは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図８Ｃは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図８Ｄは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図８Ｅは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図８Ｆは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図９は、本発明の魚数予測装置の一例（実施形態５）を示すブロック図である。 図１０は、本発明の魚数予測方法およびプログラムの一例（実施形態５）を示すフローチャートである。 図１１は、本発明の魚計数装置の操作画面の一例（実施形態６）を示す模式図である。 図１２は、本発明の魚計数装置の操作フローの一例（実施形態６）を示すフローチャートである。 図１３は、本発明の同一魚判定システムの一例（実施形態８）を示すブロック図である。
　本発明において、「魚」は、魚介類を意味する。前記魚介類は、例えば、魚類、甲殻類等があげられる。前記魚類は、特に制限されず、例えば、ボラ、イワシ、ウナギ、マグロ、スマ、ブリ、フグ、ヒラメ、タイ、カンパチ、アジ、サバ等があげられる。前記甲殻類は、例えば、エビ等があげられる。本発明において、前記魚は、例えば、１種類の魚であってもよいし、２種類以上の魚であってもよい。
　つぎに、本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、下記の実施形態によって何ら限定および制限されない。なお、以下の図１から図１３において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。さらに、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。
［実施形態１］
　実施形態１は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。
　本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、簡易に同じ魚を判定できる。
　図１に、本実施形態における同一魚判定装置のブロック図を示す。図１に示すように、本実施形態の同一魚判定装置１０は、計測画像取得手段１１、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、および同一魚記憶部１２４、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、および同一魚判定手段１３３、ならびに出力手段１４を含む。計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、および同一魚記憶部１２４は、例えば、図１に示すように、ハードウェアであるデータ記憶手段１２に組み込まれてもよい。また、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、および同一魚判定手段１３３は、例えば、図１に示すように、ハードウェアであるデータ処理手段（データ処理装置）１３に組み込まれてもよく、ソフトウェアまたは前記ソフトウェアが組み込まれたハードウェアでもよい。データ処理手段１３は、ＣＰＵ等を備えてもよい。なお、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、および同一魚記憶部１２４、ならびに出力手段１４は、任意の構成であり、あってもよいし、なくてもよいし、いずれか１つを含んでもよいし、複数を含んでもよい。
　計測画像記憶部１２１は、計測画像取得手段１１および魚位置情報取得手段１３１と、魚位置情報記憶部１２２は、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、および同一魚判定手段１３３と、魚予測位置情報記憶部１２３は、魚予測位置情報取得手段１３２および同一魚判定手段１３３と、同一魚記憶部１２４は、同一魚判定手段１３３および出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されてよい。同一魚判定装置１０は、例えば、計測画像をデータ記憶手段１２に記憶させ、記憶させた計測画像をデータ処理手段１３に出力してデータ処理を行ってもよいし、前記計測画像をデータ処理手段１３に入力してデータ処理を行ってもよい。
　計測画像取得手段１１は、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得する。計測画像取得手段１１は、特に制限されず、例えば、前記計測画像を撮像する撮像手段、撮像した前記計測画像を記憶するデータ記憶手段等があげられる。前記撮像手段は、例えば、スチルカメラ、ビデオカメラ、カメラ付の携帯電話、カメラ付のスマートフォン、カメラ付のタブレット端末等のカメラ付の携帯端末、ウェブカメラ付きのコンピュータ、カメラ付きのヘッドマウントディスプレイ等があげられる。前記データ記憶手段は、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリー、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。前記データ記憶手段は、装置内蔵型であってもよいし、外部記憶装置のような外付け型であってもよい。
　前記計測対象領域は、例えば、魚を含む流体が通過する通過領域のうち、全体でもよいし、部分でもよい。そして、前記計測対象領域についての経時的なｎ枚の計測画像とは、例えば、同じ領域の画像（つまり、一箇所の画像）でもよいし、前記計測対象領域における複数の領域の画像（つまり、複数箇所の画像）でもよい。後者の場合、具体例として、前記計測対象領域において、部分的に重複する複数の領域の画像があげられる。
　前記計測画像は、例えば、前記計測対象領域のみの画像でもよいし、前記計測対象領域を含む画像でもよい。後者は、例えば、前記計測対象領域とその他の領域とを含む画像である。前記その他の領域は、例えば、前記魚を含む流体が通過する前記通過領域以外の領域があげられる。前記計測画像は、例えば、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過する際に、前記撮像手段により撮像することで取得することができる。このため、前記計測画像は、例えば、前記魚を含む画像および前記魚を含まない画像の一方を含んでもよいし、両者を含んでもよい。前記流体は、特に制限されず、前記魚の種類に応じて、適宜決定できる。前記流体は、例えば、水、淡水、海水、人工海水等があげられる。前記計測画像は、前記計測画像における魚の検出の精度を向上できるため、単色の背景上を、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、撮像された計測画像であることが好ましい。前記単色は、例えば、白色等があげられる。
　前記魚が前記計測対象領域を通過する際に、前記計測画像を取得する頻度は、特に制限されず、その下限は、例えば、３ＦＰＳ（Flames　Per　Second）であり、好ましくは、１２ＦＰＳであり、より好ましくは、２０ＦＰＳであり、その上限は、特に制限されない。
　前記「ｎ」は、２以上の正の整数であればよく、その上限は、特に制限されない。前記「ｎ枚」は、例えば、２枚以上であり、好ましくは、３枚以上であり、より好ましくは、５枚以上である。
　魚位置情報取得手段１３１は、前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得する。前記魚の位置情報は、例えば、前記計測画像に座標平面を設定した場合、前記座標平面上の座標、領域等があげられる。前記魚の位置情報は、例えば、前記座標および前記領域の一方を取得してもよいし、両者を取得してもよい。前記魚の位置情報が座標である場合、前記魚の位置情報は、例えば、前記魚の１つの体の構造の位置、前記魚の２つ以上の体の構造の位置の平均の位置、前記魚が占める領域の重心の位置、明度等の魚の特徴量が最大になる（画素の）位置等があげられる。前記体の構造は、特に制限されず、例えば、目、あご、背びれ、腹びれ、尾びれ、胸びれ、尻びれ等のひれ等があげられる。前記魚の位置情報が領域である場合、前記魚の位置情報は、例えば、前記魚の輪郭およびその内側の領域等があげられる。
　魚予測位置情報取得手段１３２は、前記ｎ枚の計測画像のうちｍ－１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択する。そして、魚予測位置情報取得手段１３２は、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得する。前記「ｍ」の範囲は、例えば、１～ｎの範囲の任意の正の整数である。前記選択画像は、例えば、１枚でもよいし、複数枚でもよいし、予測精度が向上することから、全て（ｎ枚）が好ましい。魚予測位置情報取得手段１３２は、例えば、前記選択画像における魚の位置情報と、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）とを関連づけたテーブル（予測テーブル）に基づき、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を読み出して、取得してもよいし、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を算出し、取得してもよい。前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）は、例えば、前記座標平面における座標でもよいし、前記領域でもよいし、両者でもよい。また、前記座標の場合、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）は、例えば、前記座標と前記座標から所定距離内の領域としてもよい。前記所定距離は、例えば、前記魚の種類に応じて適宜設定できる。
　同一魚判定手段１３３は、ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、同じ魚か否かを判定する。同一魚判定手段１３３は、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定する。また、同一魚判定手段１３３は、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定する。
　出力手段１４は、例えば、同じ魚かの判定を出力する。出力手段１４は、例えば、映像により出力するモニター（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ブラウン管（ＣＲＴ）ディスプレイ等の各種画像表示装置等）、印刷により出力するプリンター、音声により出力するスピーカー等があげられる。
　つぎに、図２および図３に、本実施形態における同一魚判定方法のフローチャートを示す。本実施形態の同一魚判定方法は、例えば、図１の同一魚判定装置を用いて、つぎのように実施する。図２に示すように、本実施形態の同一魚判定方法は、Ａ１ステップ（計測画像取得）、Ａ２ステップ（魚位置情報取得）、Ａ３ステップ（魚予測位置情報取得）、およびＡ４ステップ（同一魚判定）を含む。
（Ａ１）計測画像取得
　Ａ１ステップでは、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得する。前記撮像手段を用いて前記計測画像を取得する場合、前記魚を含む流体が通過する前記通過領域を撮像し、前記計測画像として取得する。前記データ記憶手段を用いて前記計測画像を取得する場合、データ記憶手段（図示せず）に記憶された前記計測画像を読み出し、取得する。そして、取得した前記計測画像を、計測画像記憶部１２１に記憶させる。
（Ａ２）魚位置情報取得
　Ａ２ステップでは、前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得する。前記魚の位置情報の取得順序は、特に制限されず、前記計測画像の取得順序に従って取得してもよいし、ランダムに計測画像を取得してもよい。前記計測画像において、前記魚は、例えば、色に基づく識別、輪郭の抽出、予め保存した前記魚の画像と前記測定画像とを比較し、類似の領域を検索するテンプレートマッチング等により検出できる。そして、前記魚の位置情報は、例えば、前記計測画像に座標平面を設定し、前記座標平面上の座標、領域等として取得する。また、前記計測画像に複数の魚が存在する場合、それぞれの魚の位置情報を取得する。そして、取得した前記魚の位置情報を、魚位置情報記憶部１２２に記憶させる。
（Ａ３）魚予測位置情報取得
　つぎに、前記ｎ枚の計測画像のうちｍ－１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択する（Ａ３１）。そして、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得する（Ａ３２）。前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）の取得は、例えば、前記ｎ枚の計測画像の取得順序に従って取得してもよいし、ランダムに前記ｍ枚目の計測画像を決定し、取得してもよい。前記予測テーブルを用いて前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得する場合、Ａ３２ステップでは、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を読み出して、取得する。他方、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を算出する場合、Ａ３２ステップでは、例えば、前記計測画像に設定された座標平面における前記選択画像における魚の座標に基づき、カルマンフィルタ、粒子フィルタ、ＫＬＴ（Kanade　Lucas　Tomasi）トラッカー等の公知の予測アルゴリズムにより、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を算出し、取得する。また、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）は、例えば、前記選択画像における魚の位置情報と、前記流体の流れ方向とに基づき、前記計測画像に設定された座標平面において、前記選択画像における魚の座標から前記流体の流れの方向に一定の距離が離れた座標、領域等として算出してもよい。また、前記計測画像の取得順序にしたがって、Ａ２～Ａ４ステップを実施する場合、Ａ３１ステップに代えて、Ａ４ステップの後に、Ａ３１’ステップとして、１～ｍ－１枚目の計測画像に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、魚予測位置情報記憶部１２３に記憶させてもよい。この場合、Ａ３２ステップでは、魚予測位置情報記憶部１２３に記憶した魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得してもよい。そして、取得した前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を魚予測位置情報記憶部１２３に記憶させる。なお、前記選択画像に複数の魚が存在する場合、Ａ３ステップでは、それぞれの魚について、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得する。
（Ａ４）同一魚判定
　そして、ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）のセット（Ａ４１）および対応する魚の予測位置情報（ＰＩｍ）のセットを行い（Ａ４２）、ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、同じ魚か否かを判定する（Ａ４３）。前記判定は、例えば、前記計測画像に設定された座標平面における魚の位置情報（Ｉｍ）が、対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を満たすかにより判定できる。前記魚の位置情報（Ｉｍ）および前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）が座標である場合、両者の座標が一致するかで判定できる。前記魚の位置情報（Ｉｍ）および前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）が領域である場合、両領域が重複するかで判定できる。また、前記魚の位置情報（Ｉｍ）および前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）の一方が座標であり、他方が領域である場合、前記座標が前記領域と重複するかで判定できる。Ｎｏの場合、すなわち、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定する（Ａ４４）。他方、Ｙｅｓの場合、すなわち、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定する（Ａ４５）。前記計測画像に複数の魚が存在する場合、前記魚の位置情報（Ｉｍ）におけるそれぞれの魚の位置情報と、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）におけるそれぞれの魚の位置情報とに基づいて、全ての組合せについて同じ魚か否かを判定することが好ましい。そして、同じ魚について、前記魚の位置情報（Ｉｍ）を関連づけし、同一魚記憶部１２４に記憶させる。
　その後は、魚の位置情報を未取得の計測画像の有無を確認する（Ａ４６）。Ｙｅｓの場合、すなわち、魚の位置情報を未取得の計測画像がある場合、Ａ２ステップから同様の処理を行う。この際、Ａ３１ステップおよびＡ３２ステップでは、未取得の魚の予測位置情報（例えば、魚の予測位置情報（ＰＩｍ＋１））を取得し、Ａ４１～Ａ４５ステップで、対応する魚の位置情報（例えば、魚の位置情報（Ｉｍ＋１））と同一か否かを判定する。他方、Ｎｏの場合、すなわち、魚の位置情報を未取得の計測画像がない場合、終了する。
　本実施形態の同一魚判定装置１０において、計測画像取得手段１１は、魚位置情報取得手段１３１と、魚位置情報取得手段１３１は、魚予測位置情報取得手段１３２および同一魚判定手段１３３と、魚予測位置情報取得手段１３２は、同一魚判定手段１３３と、同一魚判定手段１３３は、出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されていてもよい。この場合、計測画像取得手段１１により取得された計測画像について、魚位置情報取得手段１３１が魚位置情報を取得し、取得された魚位置情報に基づき、魚予測位置情報取得手段１３２が、前記魚の予測位置情報（Ｉｍ）を取得し、取得された前記魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）について、同一魚判定手段１３３が、判定してもよい。また、前記計測画像、前記魚の位置情報（Ｉｍ）、および前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を出力手段１４に出力する場合、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、および魚予測位置情報記憶部１２３は、出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されていてもよいし、計測画像取得手段１１、魚位置情報取得手段１３１、および魚予測位置情報取得手段１３２は、出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されていてもよい。
　本実施形態の同一魚判定装置１０は、さらに、入力手段を含んでもよい。本実施形態の同一魚判定装置１０が前記入力手段を含む場合、前記入力手段は、計測画像取得手段１１、同一魚判定手段１３３等に接続されてもよい。前記入力手段が計測画像取得手段１１に接続されている場合、前記入力手段は、例えば、計測画像取得手段１１に、前記計測画像の取得の開始、停止等の情報を入力する。また、前記入力手段が同一魚判定手段１３３に接続されている場合、前記入力手段は、例えば、同一魚判定手段１３３に、前記同一の魚か否かの判定の開始、停止等の情報を入力する。
［変形例１］
　変形例１は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例１の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
　本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、魚の構造に基づく魚の位置の検出および取得に対して、より迅速に魚の位置を検出できるため、より迅速に魚の位置情報を取得できる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より迅速に同じ魚を判定できる。
　変形例１の同一魚判定装置において、前記魚位置情報取得手段は、前記ｎ枚の計測画像において、色条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得することが好ましい。この点を除き、変形例１の同一魚判定装置は、実施形態１の同一魚判定装置と同様の構成を有する。
　前記色条件は、例えば、魚であると判断する色の条件であり、判定対象の魚の色に応じて適宜設定できる。前記色条件は、例えば、予め設定してもよいし、使用時に設定してもよいし、使用中に設定してもよい。前記計測画像がＲＧＢ表色系で表されている場合、前記色条件は、例えば、Ｒ値、Ｇ値、およびＢ値の各色差における基準値として設定できる。具体的には、前記魚位置情報取得手段は、例えば、前記色差の値が、所定の値より低い領域等を前記魚の位置情報として取得する。また、前記計測画像がＬ＊ａ＊ｂ表色系で表されている場合、前記色条件は、例えば、Ｌ値として設定できる。具体的には、前記魚のＬ値が前記魚のいない計測画像のＬ値より低い場合、前記魚位置情報取得手段は、例えば、前記計測画像の前記Ｌ値が所定の値より低い領域、前記計測画像におけるＬ値の最大値に対して所定割合以下のＬ値の領域等を前記魚の位置情報として取得する。前記Ｌ値の最大値に対する所定割合は、例えば、１以下である。また、前記魚のＬ値が前記魚のいない計測画像のＬ値より高い場合、前記魚位置情報取得手段は、例えば、前記計測画像の前記Ｌ値が、所定の値より高い領域、前記計測画像におけるＬ値の最小値に対して所定割合以上のＬ値の領域等を前記魚の位置情報として取得する。前記Ｌ値の最小値に対する所定割合は、例えば、１より大きい値である。なお、前記計測画像における表色系が前記色条件の表色系と異なる場合、前記魚位置情報取得手段は、例えば、前記計測画像の表色系を前記色条件の表色系に変換し、前記色条件を満たす領域を前記魚の位置として取得してもよい。前記変換は、例えば、ＲＧＢ表色系、ＨＳＶ表色系、ＹＣｒＣｂ色系、Ｌ＊ａ＊ｂ表色系等の公知の表色系を他の表色系に変換できる変換方法を使用できる。
　変形例１の同一魚判定方法において、前記魚位置情報取得工程は、前記ｎ枚の計測画像において、色条件を満たす領域を前記魚の位置として取得することが好ましい。この点を除き、変形例１の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
　前記魚位置情報取得工程では、例えば、前記計測画像の色について、前記色条件を満たす領域を検索する。そして、前記計測画像において、前記色条件を満たす領域がある場合、前記領域について、前記座標平面上の座標、領域等を前記魚の位置情報として取得する。他方、前記計測画像において、前記色条件を満たす領域がない場合、前記魚の位置情報は取得しない。なお、前記魚位置情報取得工程は、例えば、前記計測画像の表色系を前記色条件の表色系に変換し、前記色条件を満たす領域を前記魚の位置として取得してもよい。
［変形例２］
　変形例２は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例２の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
　本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、魚の構造に基づく魚の位置の検出および取得に対して、より迅速に魚の位置を検出できるため、より迅速に魚の位置情報を取得できる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より迅速に同じ魚を判定できる。
　変形例２の同一魚判定装置は、さらに、差分画像作製手段を含み、前記差分画像作製手段は、前記ｎ枚の計測画像について、前記計測画像と基準画像との差分である差分画像を作製し、前記魚位置情報取得手段は、前記差分画像において、色変化条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得することが好ましい。この点を除き、変形例２の同一魚判定装置は、実施形態１の同一魚判定装置と同様の構成を有する。
　前記基準画像は、例えば、背景画像、対象の計測画像の１枚前の計測画像等があげられる。前者の場合、前記背景画像は、例えば、前記魚を含まない計測画像等があげられる。後者の場合、前記基準画像は、例えば、ｍ－１枚目の計測画像であり、この場合、前記ｍ枚目の差分画像は、ｍ枚目の計測画像と前記ｍ－１枚目の計測画像との差分画像となり、０枚目の計測画像は、例えば、前記魚を含まない計測画像等となる。前記色変化条件は、例えば、魚であると判断する前記計測画像および前記基準画像間の色変化の条件であり、判定対象の魚の色に応じて適宜設定できる。前記色変化条件は、例えば、予め設定してもよいし、使用時に設定してもよいし、使用中に設定してもよい。前記色変化条件は、例えば、前記色条件と同様に設定できる。
　変形例２の同一魚判定方法は、さらに、差分画像作製工程を含み、前記差分画像作製工程は、前記ｎ枚の計測画像について、前記計測画像と基準画像との差分である差分画像を作製し、前記魚位置情報取得工程は、前記差分画像において、色変化条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得することが好ましい。この点を除き、変形例２の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
　前記差分画像作製工程では、例えば、前記計測画像と前記基準画像との差分である差分画像を作製する。前記差分画像の作製は、背景差分法、フレーム間差分法等の公知のアルゴリズムが使用できる。具体的に、前記計測画像および前記基準画像が、ＲＧＢ表色系で表されている場合、前記差分画像は、例えば、前記計測画像のＲ値、Ｇ値、およびＢ値から、それぞれ、前記基準画像における対応する座標のＲ値、Ｇ値、およびＢ値を減算することで算出できる。また、前記計測画像および前記基準画像が、Ｌ＊ａ＊ｂ表色系で表されている場合、前記差分画像は、例えば、前記計測画像のＬ値、ａ値、およびｂ値から、それぞれ、前記基準画像における対応する座標のＬ値、ａ値、およびｂ値を減算することで算出できる。
　つぎに、前記魚位置情報取得工程では、例えば、前記差分画像の色、すなわち前記計測画像と前記基準画像との色変化について、前記色変化条件を満たす領域を検索する。そして、前記魚位置情報取得工程では、前記差分画像において、前記色変化条件を満たす領域がある場合、前記領域について、前記座標平面上の座標、領域等を前記魚の位置として取得する。他方、前記差分画像において、前記色変化条件を満たす領域がない場合、前記魚の位置は取得しない。
［変形例３］
　変形例３は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例３の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
　本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、魚の構造に基づく魚の位置の検出および取得に対して、より迅速に魚の位置を検出できるため、より迅速に魚の位置情報を取得できる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より迅速に同じ魚を判定できる。
　変形例３の同一魚判定装置は、さらに、輪郭抽出手段を含み、前記輪郭抽出手段が、前記ｎ枚の計測画像における輪郭を抽出し、前記魚位置情報取得手段が、前記輪郭に囲まれた領域を前記魚の位置情報として取得することが好ましい。前記魚位置情報取得手段は、前記輪郭に囲まれた領域に変えて、前記輪郭を前記魚の位置情報として取得してもよい。この点を除き、変形例３の同一魚判定装置は、実施形態１の同一魚判定装置と同様の構成を有する。
　前記輪郭は、例えば、魚の輪郭等があげられる。
　変形例３の同一魚判定方法は、さらに、輪郭抽出工程を含み、前記輪郭抽出工程が、前記ｎ枚の計測画像における輪郭を抽出し、前記魚位置情報取得工程が、前記輪郭に囲まれた領域を前記魚の位置情報として取得することが好ましい。この点を除き、変形例３の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
　前記輪郭抽出工程では、前記計測画像から輪郭を抽出する。前記抽出は、例えば、Ｃａｎｎｙフィルタ、Ｓｏｂｅｌフィルタ、Ｌａｐｌａｃｉａｎフィルタ等の公知のエッジ検出方法が使用できる。
　つぎに、前記魚位置情報取得工程では、前記輪郭に囲まれた領域がある場合、前記領域について、前記座標平面上の座標、領域等を前記魚の位置として取得する。他方、前記輪郭に囲まれた領域がない場合、前記魚の位置は取得しない。前記魚位置情報取得工程は、前記輪郭に囲まれた領域に変えて、前記輪郭を前記魚の位置情報として取得してもよい。
［変形例４］
　変形例４は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例４の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
　本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、前記魚の通過領域を検出でき、前記魚の通過領域以外の領域を含む計測画像におけるノイズを除去できるため、より精度よく魚の位置情報を取得できる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より精度よく同じ魚を判定できる。
　変形例４の同一魚判定装置は、さらに、通過領域検出手段を含み、前記通過領域検出手段が、前記ｎ枚の計測画像における前記魚の通過領域を検出することが好ましい。この点を除き、変形例４の同一魚判定装置は、実施形態１の同一魚判定装置と同様の構成を有する。
　変形例４の同一魚判定方法は、さらに、通過領域検出工程を含み、前記通過領域検出工程が、前記ｎ枚の計測画像における前記魚の通過領域を検出することが好ましい。この点を除き、変形例４の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
　前記魚通過領域検出工程では、前記計測画像から前記魚の通過領域を検出する。前記検出は、例えば、前記通過領域の形状を検出することにより検出できる。前記通過領域の形状が長方形状の場合、前記検出は、例えば、直線の検出である。前記直線の検出は、例えば、ハフ変換とＳｏｂｅｌフィルタとの組合せ等が使用できる。前記検出は、例えば、前記計測画像の全体に対して行ってもよいし、その一部に対して行ってもよい。
［変形例５］
　変形例５は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例５の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
　本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、各画像のノイズの低減により誤検出を低減でき、これにより魚の検出精度を向上できるため、より精度よく魚の位置情報を取得できる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より精度よく同じ魚を判定できる。
　変形例５の同一魚判定装置は、さらに、画像平滑化手段を含み、前記画像平滑化手段が、画像を平滑化した平滑化画像を作製することが好ましい。この点を除き、変形例５の同一魚判定装置は、実施形態１の同一魚判定装置と同様の構成を有する。
　前記画像は、例えば、前記計測画像、前記基準画像、前記背景画像、前記差分画像等があげられる。また、前記画像が前記計測画像、前記基準画像、前記背景画像、および前記差分画像の場合、前記平滑化画像は、例えば、それぞれ、平滑化された計測画像、平滑化された基準画像、平滑化された背景画像、および平滑化された差分画像があげられる。前記画像平滑化手段は、例えば、いずれか１種類の画像を平滑化してもよいし、２種類以上の画像を平滑化してもよい。
　変形例５の同一魚判定方法は、さらに、画像平滑化工程を含み、前記画像平滑化工程が、画像を平滑化した平滑化画像を作製することが好ましい。この点を除き、変形例５の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
　前記画像平滑化工程では、前記画像を平滑化する。前記平滑化は、例えば、ボックスフィルタ、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ等の公知の平滑化方法が使用できる。前記平滑化は、例えば、前記表色系の各色において、いずれか１色に行ってもよいし、２色以上に行ってもよいし、全色に行ってもよい。
　本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、それぞれ、実施形態１および変形例１～４、またはこれらの組合せの同一魚判定装置および同一魚判定方法と組合せてもよい。この場合、実施形態１および変形例１～４またはこれらの組合せにおける少なくとも１つの手段が、前記手段が使用する画像に代えて、対応する平滑化された画像を使用する。
［変形例６］
　変形例６は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例６の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
　本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、誤検出した魚の位置情報を除くことができるため、より精度よく魚の位置情報を取得できる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より精度よく同じ魚を判定できる。
　変形例６の同一魚判定装置は、前記魚位置情報取得手段が、さらに、誤検出位置情報除去手段を含み、前記誤検出位置情報除去手段が、誤検出条件を満たす前記魚の位置情報を誤情報として除去し、前記魚位置情報取得手段が、前記誤情報が除去された位置情報を、前記魚の位置情報として取得することが好ましい。この点を除き、変形例６の同一魚判定装置は、実施形態１の同一魚判定装置と同様の構成を有する。
　前記誤検出は、例えば、１匹の魚について、複数の魚の位置情報を取得している場合、前記魚でない領域の位置情報を、前記魚の位置情報として取得している場合等があげられる。前記誤検出は、前記計測画像から取得した１種類の魚の位置情報に基づき、検出してもよいし、前記計測画像から取得した複数種類の魚の位置情報に基づき、検出してもよい。後者の場合、前記複数種類の魚の位置情報は、例えば、実施形態１および変形例１～３を組合せて使用することにより取得できる。
　前記誤検出が、１匹の魚について、複数の魚の位置情報を取得している場合、前記誤検出条件は、例えば、前記複数の魚の位置情報における領域の重複割合等があげられる。前記誤検出が、前記魚でない領域の位置情報を、前記魚の位置情報として取得している場合、前記誤検出条件は、前記魚の位置情報における領域の大きさ、前記魚の位置情報における領域の勾配分布ヒストグラムの偏り等があげられる。前記勾配分布のヒストグラムは、例えば、８方向の勾配分布ヒストグラム等があげられる。
　変形例６の同一魚判定方法は、前記魚位置情報取得工程が、さらに、誤検出位置情報除去工程を含み、前記誤検出位置情報除去工程が、誤検出条件を満たす前記魚の位置情報を誤情報として除去し、前記魚位置情報取得工程が、前記誤情報が除去された位置情報を、前記魚の位置情報として取得することが好ましい。この点を除き、変形例６の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
　前記誤検出位置情報除去工程では、得られた魚の位置情報に基づき、前記誤検出条件を満たす前記魚の位置情報を除去する。前記誤検出が、１匹の魚について、前記複数の魚の位置情報を取得している場合、前記誤検出条件は、例えば、前記複数の魚の位置情報における領域の重複割合であり、前記複数の魚の位置情報における領域の重複割合が、所定の割合を超えている前記複数の魚の位置情報を統合し、１つの魚の位置情報とすることにより、前記誤情報を除去する。前記誤検出が、前記魚でない領域の位置情報を、前記魚の位置情報として取得している場合、前記誤検出条件は、例えば、前記魚の位置情報における領域の大きさであり、前記魚の位置情報における領域の大きさが、所定の大きさより小さい魚の位置情報を除去することにより、前記誤情報を除去する。また、前記誤検出が、前記魚でない領域の位置情報を、前記魚の位置情報として取得している場合、前記誤検出条件は、例えば、前記魚の位置情報における領域の勾配分布ヒストグラムの偏りであり、前記魚の位置情報における領域の勾配分布ヒストグラムの偏りが、所定の偏りより小さい魚の位置情報を除去することにより、前記誤情報を除去する。
［変形例７］
　変形例７は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例７の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
　本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、前記選択画像における１匹の魚と前記計測画像における複数の魚について同じ魚であると誤判定した場合に、前記誤判定を検出することができる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より精度よく同じ魚を判定できる。
　変形例７の同一魚判定装置は、さらに、誤判定検出手段を含み、前記誤判定検出手段が、誤判定条件を満たす判定を誤判定として検出することが好ましい。
　前記誤判定は、例えば、前記計測画像における魚を前記選択画像における異なる魚と同じ魚とする判定があげられる。前記誤判定条件は、例えば、前記選択画像における１匹の魚と前記計測画像における複数の魚が同じ魚とする判定、前記選択画像における複数の魚と前記計測画像における１匹の魚が同じ魚とする判定等があげられる。また、前記誤判定を検出した場合、前記誤判定検出手段は、さらに、前記計測画像における誤判定された魚について、前記魚の位置情報（Ｉｍ）と前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）とに基づき、前記選択画像において、誤って同じとされた魚以外の魚と同じ魚であるか否かを判定する再判定手段を含んでもよい。この場合の判定は、例えば、前記同一魚判定手段と同様に実施できる。
　変形例７の同一魚判定方法は、さらに、誤判定検出工程を含み、前記誤判定検出工程が、誤判定条件を満たす判定を誤判定として検出することが好ましい。この点を除き、変形例７の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
　前記誤判定検出工程では、例えば、前記同一魚判定工程で得られた判定について、前記誤判定条件を満たす判定を誤判定として検出する。前記誤判定条件が前記選択画像における１匹の魚と前記計測画像における複数の魚が同一とする判定である場合、前記誤判定検出工程は、前記選択画像におけるそれぞれの魚について、前記計測画像における複数の魚と同じ魚であると判定されていないかを検討する。そして、前記選択画像における１つの魚と前記計測画像における複数の魚と同じ魚であると判定されている場合、この判定は誤判定であると検出する。また、前記誤判定が検出された場合、前記誤判定検出工程は、さらに、前記計測画像における誤判定された魚について、前記魚の位置情報（Ｉｍ）と前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）とに基づき、前記選択画像において、前記誤って同じとされた魚以外の魚と同じ魚であるか否かを判定する再判定工程を含んでもよい。この場合の判定は、例えば、前記同一魚判定工程と同様に実施できる。
　なお、変形例１～７は、それぞれを単独で使用してもよいが、より迅速且つ精度よく同じ魚を判定できるため、複数を組合せて使用することが好ましく、さらに迅速且つ精度よく同じ魚を判定できることから、全てを組合せ使用することがさらに好ましい。前記複数の組合せの場合、前記組合せは、特に制限されず、任意の組合せとできる。また、各変形例で取得された魚の位置情報を組合せる場合、各変形例で取得された魚の位置情報について、全てを魚の位置情報として取得してもよいし、各変形例で取得された魚の位置情報の内、重複する魚の位置情報を統合し、魚の位置情報として取得してもよいし、各変形例で取得された魚の位置情報の内、重複する魚の位置情報について、魚の位置情報として取得してもよい。
［実施形態２］
　実施形態２は、本発明の魚計数装置および魚計数方法に関する。
　本実施形態の魚計数装置および魚計数方法によれば、例えば、同じ魚を精度よく検出できる。このため、本実施形態の魚計数装置および魚計数方法によれば、例えば、より精度よく魚を計数できる。本実施形態の魚計数装置および魚計数方法は、例えば、前記同一魚判定装置および同一魚判定方法等の説明を援用できる。
　図４に、本実施形態における魚計数装置のブロック図を示す。図４に示すように、本実施形態の魚計数装置２０は、計測画像取得手段１１、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、同一魚記憶部１２４、および魚数記憶部１２５、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、同一魚判定手段１３３、および魚計数手段１３４、ならびに出力手段１４を含む。計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、同一魚記憶部１２４、および魚数記憶部１２５は、例えば、図４に示すように、ハードウェアであるデータ記憶手段１２に組み込まれてもよい。また、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、同一魚判定手段１３３、および魚計数手段１３４は、例えば、図４に示すように、ハードウェアであるデータ処理手段（データ処理装置）１３に組み込まれてもよく、ソフトウェアまたは前記ソフトウェアが組み込まれたハードウェアでもよい。データ処理手段１３は、ＣＰＵ等を備えてもよい。なお、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、同一魚記憶部１２４、および魚数記憶部１２５、ならびに出力手段１４は、任意の構成であり、あってもよいし、なくてもよいし、いずれか１つを含んでもよいし、複数を含んでもよい。
　魚位置情報記憶部１２２は、さらに、魚計数手段１３４と、魚数記憶部１２５は、魚計数手段１３４および出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されている。また、同一魚判定手段１３３は、魚計数手段１３４と、魚計数手段１３４は、魚位置情報取得手段１３１および出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されてもよい。魚計数装置２０は、例えば、前記計測画像をデータ記憶手段１２に記憶させ、記憶させた計測画像をデータ処理手段１３に出力してデータ処理を行ってもよいし、前記計測画像をデータ処理手段１３に入力してデータ処理を行ってもよい。
　本実施形態において、前記魚の位置情報は、例えば、前述のような座標平面上の座標、領域等の情報に加え、同じ魚の情報を含むことが好ましい。前記同じ魚の情報とは、たとえば、前記魚の位置情報（Ｉｍ）を関連づけた情報等があげられる。また、本実施形態において、データ処理手段１３は、経時的に取得したｎ枚の計測画像について、経時的に処理することが好ましい。前記経時的な処理は、例えば、前記計測画像の取得順序による処理等があげられる。
　つぎに、図５、６Ａおよび６Ｂのフローチャートを参照し、本実施形態の魚計数方法を説明する。本実施形態の魚計数方法は、例えば、図４の魚数計数装置を用いて、つぎのように実施する。本実施形態の魚計数方法は、Ａ１ステップ（計測画像取得）、Ａ２ステップ（魚位置情報取得）、Ａ３ステップ（魚予測位置情報取得）、Ａ４ステップ（同一魚判定）、およびＡ５ステップ（魚計数）を含む。図５、６Ａおよび６Ｂにおいて図２と同じステップには、同じ符号を付している。
　図６ＡにおけるＡ１ステップ、Ａ２ステップ、Ａ３ステップおよびＡ４１～４５ステップは、実施形態１と同様に行うことができ、具体的には、前述した図３のフローチャートに従って行うことができる。
（Ａ５）魚計数
　Ａ４１～４５ステップ（同一魚判定）で判定された同じ魚の位置情報をセットする（Ａ５１）。つぎに、セットした前記同じ魚の位置情報が未計数か否かを判断する（Ａ５２）。そして、Ｎｏの場合、すなわち、計数済の場合、前記同じ魚の位置情報については、計数しない（Ａ５３）。他方、Ｙｅｓの場合、すなわち、未計数の場合、前記同じ魚の位置情報において、前記計測画像における両端に位置する前記魚間の距離、例えば、前記座標平面における前記同じ魚の両端の位置間の距離を算出する（Ａ５４）。そして、前記距離が、長さ条件を満たすか否かを判断する（Ａ５５）。Ｎｏの場合、すなわち、長さ条件を満たさない場合、前記同じ魚の位置情報については、計数しない（Ａ５３）。他方、Ｙｅｓの場合、すなわち、長さ条件を満たす場合、前記同じ魚の位置情報について、計数する（Ａ５６）。そして、計数した同じ魚の位置情報に、計数済との情報を付与する（Ａ５７）。
　その後は、魚の位置情報を未取得の計測画像の有無を確認する（Ａ５８）。Ｙｅｓの場合、すなわち、魚の位置情報を未取得の計測画像がある場合、Ａ２ステップから同様の処理を行う。この際、Ａ３ステップでは、未取得の魚の予測位置情報（例えば、魚の予測位置情報（ＰＩｍ＋１））を取得し、Ａ４ステップでは、対応する魚の位置情報（例えば、魚の位置情報（Ｉｍ＋１））が同一か否かを判定し、Ａ５ステップでは、同じ魚の位置情報について計数する。他方、Ｎｏの場合、すなわち、魚の位置情報を未取得の計測画像がない場合、終了する。なお、本実施形態において、魚数は、同じ魚の両端の位置間の距離に基づき、計数したが、本発明はこれに限定されず、例えば、前記同じ魚を含む計測画像の枚数に基づき、計数してもよい。
　本実施形態の魚計数装置２０は、さらに、入力手段を含んでもよい。本実施形態の魚計数装置２０が前記入力手段を含む場合、前記入力手段は、魚計数手段１３４等に接続されていてもよい。前記入力手段が魚計数手段１３４に接続されている場合、前記入力手段は、例えば、魚計数手段１３４に、魚計数の開始、停止等の情報を入力する。
　本実施形態の魚計数装置は、さらに、魚移動線算出手段を含み、前記魚移動線算出手段が、前記同一魚判定装置で判定された同じ魚の位置情報に基づき、同じ魚が移動した軌跡である魚の移動線を算出し、前記魚計数手段は、前記魚の移動線に基づき、前記魚を計数してもよい。また、本実施形態の魚数計数方法は、さらに、魚移動線算出工程を含み、前記魚移動線算出工程が、前記同一魚判定方法で判定された同じ魚の位置情報に基づき、同じ魚が移動した軌跡である魚の移動線を算出し、前記魚計数工程は、前記魚の移動線に基づき、前記魚を計数してもよい。前記移動線は、例えば、前記同じ魚の位置情報を結ぶことにより算出できる。また、前記移動線の計数は、例えば、前記移動線の数を数えることにより実施できる。
　本実施形態の魚計数装置は、さらに、報知手段を含み、前記報知手段は、前記魚数が、魚数条件を満たす場合、報知してもよい。また、本実施形態の魚計数方法は、さらに、報知工程を含み、前記報知工程は、前記魚数が、魚数条件を満たす場合、報知してもよい。前記魚数条件は、例えば、報知する魚数である。前記魚数条件は、例えば、予め設定した魚数でもよいし、使用時に設定した魚数でもよいし、使用中に設定した魚数でもよい。前記報知は、光による報知、音による報知等があげられる。前者の場合、前記報知手段は、ＬＥＤ（Light　Emitting　Diode、発光ダイオード）、ＯＬＥＤ（Organic　Light　Emitting　Diode、有機発光ダイオード）、レーザーダイオード等があげられる。後者の場合、前記報知手段は、スピーカー、ブザー等があげられる。
［実施形態３］
　実施形態３は、本発明の魚計数方法に関する。
　実施形態３では、本発明の魚計数方法について、より具体的に説明する。図７、および８Ａ～８Ｆに本実施形態の魚計数方法のフローチャートを示す。
　本実施形態の魚計数方法は、例えば、図４の魚数計数装置を用いて、つぎのように実施する。本実施形態の魚計数方法は、Ａ１’ステップ（計測画像取得）、Ａ２’ステップ（魚位置情報取得）、Ａ３’ステップ（魚予測位置情報取得）、Ａ４’ステップ（同一魚判定）、およびＡ５’ステップ（魚計数）を含む。
（Ａ１’）計測画像取得
　まず、Ａ１’ステップでは、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得する。そして、前記計測画像を計測画像記憶部１２１に記憶する。なお、本実施形態において、前記計測画像は、白色の背景上を、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、撮像された計測画像あり、また、ＲＧＢ表色系で表されている。また、前記通過領域は、長方形状である。以下、ｎ枚の計測画像について、魚計数を行う場合におけるｍ枚目の計測画像の処理を例に挙げて説明するが、他の計測画像についても、同様に実施可能である。
（Ａ２’）魚位置情報取得
　計測画像記憶部１２１からｍ枚目の計測画像を取得する（Ａ２０１’）。この際に、例えば、処理の高速化および後述する平滑化のために、前記計測画像を縮小して取得する。そして、前記ｍ枚目の計測画像のＲＧＢ表色系をＬ＊ａ＊ｂ表色系に変換し、ｍ枚目の表色系変換計測画像を取得する（Ａ２０２’）。つぎに、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像のセットする（Ａ２０３’）。そして、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像において、色条件を満たす領域があるか否かを判断する（Ａ２０４’）。前記色条件は、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像における画素のＬ値が、所定のＬ値より低いことである。Ｎｏの場合、すなわち、前記色条件を満たす領域がない場合、第１の魚の位置情報は取得しない（Ａ２０５’）。他方、Ｙｅｓの場合、すなわち、前記色条件を満たす領域がある場合、前記色条件を満たす領域を第１の魚の位置情報として取得する（Ａ２０６’）。つぎに、ｍ枚目の計測画像が、１枚目の計測画像か否かを判断する。Ｙｅｓの場合、すなわち、ｍが１の場合、前記第１の魚の位置情報を１枚目の魚の位置情報として取得し、Ａ２２７’ステップに進む。他方、Ｎｏの場合、すなわち、ｍが１でない場合、Ａ２０９’ステップに進む。そして、Ａ２０９’ステップでは、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像からｍ枚目の平滑化計測画像を作製し、取得する。前記平滑化計測画像の作製は、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像のＬ値を、ボックスフィルタで処理することにより実施する。また、さらに、ハフ変換とＳｏｂｅｌフィルタとの組合せにより、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像から直線である前記通過領域を検出する。前記通過領域の検出は、誤検出を低減させるため、前記表色系変換計測画像の上部１／４および下部１／４に対して行う。また、前記直線の検出は、Ｓｏｂｅｌフィルタにより算出されたエッジ強度の合計値が最大となるものを検出することにより実施する。そして、前記通過領域を通過領域情報として取得する（Ａ２１０’）。
　つぎに、前記ｍ枚目の平滑化計測画像をセットし（Ａ２１１’）、さらに、ｍ－１枚目の平滑化計測画像をセットする（Ａ２１２’）。そして、前記ｍ枚目の平滑化計測画像と前記ｍ－１枚目の平滑化計測画像の差分であるｍ枚目の差分画像を作製し（Ａ２１３’）、前記ｍ枚目の差分画像をセットする（Ａ２１４’）。つぎに、前記ｍ枚目の差分画像において、色変化条件を満たす領域があるか否かを判断する（Ａ２１５’）。前記色変化条件は、前記ｍ枚目の差分画像における画素のＬ値が所定のＬ値より低いことである。Ｎｏの場合、すなわち、前記色変化条件を満たす領域がない場合、第２の魚の位置情報は取得しない（Ａ２１６’）。他方、Ｙｅｓの場合、すなわち、前記色変化条件を満たす領域がある場合、前記色変化条件を満たす領域を前記第２の魚の位置情報として取得する（Ａ２１７’）。つぎに、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像をセットする（Ａ２１８’）。そして、Ｃａｎｎｙフィルタにより、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像から、輪郭を抽出し、前記輪郭を第３の魚の位置情報として取得する（Ａ２１９’）。
　つぎに、前記第１の魚の位置情報、前記通過領域情報、前記第２の魚の位置情報、および前記第３の魚の位置情報をセットする（Ａ２２０’～２２３’）。そして、これらの情報における重複領域および重複領域に囲まれた領域を、前記ｍ枚目の計測画像の魚の位置情報（Ｉｍ）として取得する（Ａ２２４’）。そして、前記ｍ枚目の計測画像の魚の位置情報（Ｉｍ）について、誤検出条件を満たす魚の位置情報があるか否かを判断する（Ａ２２５’）。前記誤検出条件は、前述の通りである。Ｙｅｓの場合、すなわち、前記誤検出条件を満たす魚の位置情報がある場合、前記誤検出条件を満たす前記魚の位置情報を誤情報として除去し、Ａ２２６’ステップに進む。他方、Ｎｏの場合、すなわち、前記誤検出条件を満たす魚の位置情報がない場合、Ａ２２７’ステップに進む。そして、Ａ２２７’ステップでは、計測画像、表色系変換計測画像、平滑化計測画像等の画像を計測画像記憶部１２１に記憶する。なお、前記差分画像に基づく、魚の検出の精度が向上することから、前記各計測画像を記憶する際に、前記各計測画像において、前記魚の位置情報（Ｉｍ）に対応する領域の表色系の情報は記憶しない。
（Ａ３’）魚予測位置情報取得、（Ａ４’）同一魚判定、および（Ａ５’）魚計数
　魚予測位置情報記憶部１２３から魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し（Ａ３０１’）、さらに、前記魚の位置情報（Ｉｍ）および前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）をセットする（Ａ３０２’およびＡ３０３’）。そして、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致するか否かを判断する。Ｎｏの場合、すなわち、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、魚の予測位置情報（ＰＩｍ）の取得に使用した選択画像における魚と異なる魚であると判定する（Ａ４０４’）。他方、Ｙｅｓの場合、すなわち、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定する（Ａ４０５’）。つぎに、同じ魚であるとの判定をセットし（Ａ４０６’）、誤判定条件を満たす判定があるか否かを判断する（Ａ４０７’）。Ｙｅｓの場合、すなわち、誤判定条件を満たす判定がある場合、前記魚の位置情報（Ｉｍ）と前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）とに基づき、前記選択画像において、誤って同じとされた魚以外の魚と同じ魚であるか否かを判定する再判定を、Ａ４０３’～４０５’ステップと同様にして行う（Ａ４０８’）。つぎに、得られた判定について、Ａ４０６’およびＡ４０７’ステップと同様にして、誤判定か否かを判断する。そして、これらの処理を、前記誤判定条件を満たす判定がなくなるまで、繰り返し行う。他方、Ｎｏの場合、Ａ４０９’ステップに進む。Ａ４０９’ステップでは、同じ魚について、前記魚の位置情報（Ｉｍ）を関連づけし、同一魚記憶部１２４に記憶する。
　Ａ５０１’～５０７’ステップは、前記実施形態２と同様に行うことができ、具体的には、前述したＡ５１～５７ステップと同様に行う。つぎに、ｍ枚目以前の計測画像、すなわち、１～ｍ枚目の計測画像を選択画像とし、ｍ＋１枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ＋１）を取得する（Ａ３０２’）。そして、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ＋１）を魚予測位置情報記憶部１２３に記憶する（Ａ３０３’）。
　その後は、魚の位置情報を未取得の計測画像の有無を確認する（Ａ３０４’）。Ｙｅｓの場合、すなわち、魚の位置情報を未取得の計測画像であるｍ＋１枚目の計測画像がある場合、ｍ＋１枚目の計測画像の計測画像について、Ａ２’ステップから同様の処理を行う。他方、Ｎｏの場合、すなわち、ｍ＋１枚目の計測画像がない場合、終了する。
［実施形態４］
　実施形態４は、本発明の魚計数用携帯端末に関する。
　本実施形態の魚計数用携帯端末によれば、例えば、同じ魚を精度よく検出できる。このため、本実施形態の魚計数用携帯端末によれば、例えば、より精度よく魚を計数できる。本実施形態の魚計数用携帯端末として、例えば、カメラ付の携帯端末等を使用できるため、コストを抑えることができる。本実施形態の魚計数用携帯端末は、例えば、前記同一魚判定装置および同一魚判定方法等の説明を援用できる。
　本実施形態の魚計数用携帯端末は、計測画像取得手段、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、同一魚判定手段、魚計数手段、および表示手段を含む。前記表示手段は、例えば、前記計測画像取得手段、前記魚位置情報取得手段、前記魚予測位置情報取得手段、前記同一魚判定手段、および前記魚計数手段のうちいずれか１つと、電気的に接続されていてもよいし、２つ以上と電気的に接続されていてもよいし、全てと電気的に接続されてもよい。また、前記表示手段は、前記各手段に対応する記憶部と電気的に接続されていてもよい。
　前記表示手段は、例えば、前述のモニター等があげられる。前記表示手段は、例えば、前記計測画像取得手段が取得した前記計測画像、前記魚位置情報取得手段が取得した前記魚の位置情報、前記魚予測位置情報取得手段が取得した前記魚の位置情報、前記同一魚判定手段が判定した同じ魚の情報、および前記魚計数手段が計数した魚数等の情報を表示する。また、前記表示手段は、前述の変形例１～７において取得された情報を表示してもよい。表示する前記情報の数は、特に制限されず、例えば、１つでもよいし、２つ以上でもよいし、全てでもよい。
　なお、本実施形態の魚計数用携帯端末は、例えば、前記魚計数手段を含まなくてもよい。この場合、本実施形態の魚計数用携帯端末は、例えば、同一魚判定用携帯端末ということもできる。本実施形態の魚計数用携帯端末は、例えば、後述する魚数予測手段を含んでもよい。この場合、本実施形態の魚計数用携帯端末は、例えば、魚数予測用携帯端末ということもできる。
［実施形態５］
　実施形態５は、本発明の魚数予測装置および魚数予測方法に関する。
　本実施形態の魚数予測装置および魚数予測方法によれば、例えば、同じ魚を精度よく検出できる。このため、本実施形態の魚数予測装置および魚数予測方法によれば、例えば、より精度よく魚を予測できる。本実施形態の魚数の予測装置および魚数の予測方法では、前記予め設定した時間内の前記ｋ枚の計測画像から魚数を計数し、前記計数された魚数から全体の魚数を予測する。このため、本実施形態の魚数予測装置および魚数予測方法によれば、例えば、データ処理手段を含む装置であれば魚数の予測をすることができるため、簡易に魚数を予測することができる。また、本実施形態の魚数予測装置として、例えば、カメラ付の携帯端末等を使用できるため、コストを抑えることができる。本実施形態の魚数予測装置および魚数予測方法は、例えば、前記同一魚判定装置および同一魚判定方法等の説明を援用できる。
　図９に、本実施形態における魚数予測装置のブロック図を示す。図９に示すように、本実施形態の魚数予測装置３０は、計測画像取得手段１１、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、同一魚記憶部１２４、魚数記憶部１２５、および予測魚数記憶部１２６、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、同一魚判定手段１３３、魚計数手段１３４、および魚数予測手段１３５ならびに出力手段１４を含む。計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、同一魚記憶部１２４、魚数記憶部１２５、および予測魚数記憶部１２６は、例えば、図９に示すように、ハードウェアであるデータ記憶手段１２に組み込まれてもよい。また、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、同一魚判定手段１３３、魚計数手段１３４、および魚数予測手段１３５は、例えば、図９に示すように、ハードウェアであるデータ処理手段（データ処理装置）１３に組み込まれてもよく、ソフトウェアまたは前記ソフトウェアが組み込まれたハードウェアでもよい。データ処理手段１３は、ＣＰＵ等を備えてもよい。なお、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、同一魚記憶部１２４、魚数記憶部１２５、および予測魚数記憶部１２６、ならびに出力手段１４は、任意の構成であり、あってもよいし、なくてもよいし、いずれか１つを含んでもよいし、複数を含んでもよい。
　魚数記憶部１２５は、さらに、魚数予測手段１３５と、予測魚数記憶部１２６は、魚数予測手段１３５および出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されている。また、魚計数手段１３４は、魚数予測手段１３５と、魚数予測手段１３５は、出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されてもよい。魚数予測装置３０は、例えば、前記計測画像をデータ記憶手段１２に記憶させ、記憶させた計測画像をデータ処理手段１３に出力してデータ処理を行ってもよいし、前記計測画像をデータ処理手段１３に入力してデータ処理を行ってもよい。
　計測画像取得手段１１（以下、「予測計測画像取得手段」ともいう。）は、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、予め設定した時間内のｋ枚の計測画像を取得する。前記予め設定した時間は、特に制限されず、例えば、前記流体の体積および前記流体中の魚の密度に基づき、適宜決定できる。前記「ｋ」の範囲は、例えば、１～ｎの範囲の任意の正の整数であり、好ましくは、ｎより小さい正の整数である。例えば、この点を除き、計測画像取得手段１１は、実施形態１の計測画像取得手段１１と同じであり、その説明を援用できる。
　魚数予測手段１３５は、前記魚計数装置、すなわち魚計数手段１３４等により、前記予め設定した時間内の前記ｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測する。なお、本実施形態において、「ｍ」は、例えば、１～ｋの範囲の任意の正の整数であり、好ましくは、ｋより小さい正の整数である。
　つぎに、図１０に、本実施形態における魚数予測方法のフローチャートを示す。本実施形態の魚数予測方法は、例えば、図９の魚数予測装置を用いて、つぎのように実施する。図１０に示すように、本実施形態の魚計数方法は、Ａ１ステップ（計測画像取得、「予測計測画像取得）ともいう。）、Ａ２ステップ（魚位置情報取得）、Ａ３ステップ（魚予測位置情報取得）、Ａ４ステップ（同一魚判定）、Ａ５ステップ（魚計数）、およびＡ６ステップ（魚数予測）を含む。本実施形態の魚数予測方法において、Ａ２ステップ、Ａ３ステップ、Ａ４ステップ、およびＡ５ステップは、実施形態２の魚計数方法における、Ａ２ステップ、Ａ３ステップ、Ａ４ステップ、およびＡ５ステップと同じであり、その説明を援用できる。
（Ａ１）計測画像取得
　Ａ１ステップでは、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、予め設定した時間内の前記ｋ枚の計測画像を取得する。前記撮像手段を用いて前記計測画像を取得する場合、前記予め設定した時間、前記魚を含む流体が通過する前記通過領域を撮像し、取得する。前記データ記憶手段を用いて前記計測画像を取得する場合、前記データ記憶手段に記憶された前記計測画像のうち、予め設定した時間に対応する前記ｋ枚の計測画像を読み出し、取得する。
　つぎに、実施形態２の魚計数方法と同様にして、Ａ２～Ａ５ステップを実施する。
（Ａ６）魚数予測
　そして、Ａ６ステップでは、前記予め設定した時間内の前記ｋ枚の計数画像から計数された魚数（Ｃ）と、前記予め設定した時間（Ｓ）と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間（Ｔ）とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測する。前記予測魚数（Ｐ）は、例えば、下記式（１）により算出できる。
　　Ｐ＝Ｃ×（Ｔ／Ｓ）　　　・・・（１）
　　　　Ｐ：予測魚数
　　　　Ｃ：計数された魚数
　　　　Ｓ：予め設定した時間
　　　　Ｔ：魚を含む流体が通過領域を通過した総時間
［実施形態６］
　本実施形態は、同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、および魚数予測装置の操作画面（インターフェイス）ならびに操作フローに関する。
　まず、魚計数装置および魚計数用携帯端末の操作画面ならびに操作フローについて、図１１および１２を用いて説明する。なお、前記魚計数用携帯端末の操作画面および操作フローは、前記魚計数装置の操作画面および操作フローの説明を援用できる。
　図１１に、前記魚計数装置の操作画面の一例を示す。図１１に示すように、本実施形態の魚計数装置の操作画面４０は、操作モード変更ボタン４１、開始停止ボタン４２、計測画像４３、計測対象領域４４、操作モード表示４５、および魚数表示４６を含む。本実施形態において、計測画像４３は、計測対象領域４４に、魚４７ａおよび４７ｂを含む。また、操作画面４０は、魚表示４８ａおよび４８ｂ、現在の魚位置情報表示４９ａおよび４９ｂ、過去の魚位置情報表示５０ａおよび５０ｂ、魚の移動線表示５１ａおよび５１ｂ、ならびに予測位置情報表示５２を表示する。なお、魚４７ａは、未計数の魚を示し、魚４７ｂは、計数済の魚を示す。
　操作モード変更ボタン４１は、前記魚計数装置の操作モードを変更でき、例えば、前記撮像手段から計測画像４３を取得するリアルタイムモードと前記データ記憶手段から計測画像４３を読み出し、取得する録画モードとを変更できる。
　開始停止ボタン４２は、操作により魚計数を開始および停止する。また、前記操作モードがリアルタイムモードの場合、開始停止ボタン４２を操作することにより、魚数の計数開始時に前記撮像手段の撮像を開始し、魚数の計数停止時に前記撮像手段の撮像を停止してもよい。本実施形態において、開始および停止は、一つの開始停止ボタンにより操作するが、別々のボタンとし、別々に操作できるようにしてもよい。また、開始停止ボタン４２は、一時停止機能等を含んでもよい。
　操作モード表示４５は、前記魚計数装置の操作モードを表示する。
　魚数表示４６は、前記魚計数装置により計数された魚数を表示する。
　魚表示４８ａおよび４８ｂは、操作画面４０に表示中の計測画像中における魚の占める領域を示す表示である。前記魚の位置の表示は、例えば、前記魚を囲う表示枠を設け、表示してもよいし、魚のいる領域を他の色等で表示してもよい。前者の場合、前記表示枠の形状は、例えば、矩形状、円状、方形状等の任意の形状とできる。
　現在の魚位置情報表示４９ａおよび４９ｂは、操作画面４０に表示中の計測画像における魚の位置を示す表示である。前記魚の位置は、例えば、前述の前記魚の体の構造の位置の平均の位置、前記魚が占める領域の重心の位置、前記魚表示の中心等があげられる。
　過去の魚位置情報表示５０ａおよび５０ｂは、操作画面４０に表示中の計測画像より前に、前記魚計数装置により取得された計測画像における魚の位置を示す表示である。前記魚の位置は、例えば、現在の魚位置情報表示４９ａおよび４９ｂにおける説明と同様である。
　魚の移動線表示５１ａおよび５１ｂは、それぞれ、魚４７ａおよび４７ｂが移動した軌跡である。前記移動線は、例えば、前記魚計数装置により取得された魚の位置情報に基づき、同じ魚について、前記現在の魚位置情報表示と、前記過去の魚位置情報表示とを結ぶことにより表示できる。また、前記魚計数装置が魚移動線算出手段を含む場合、前記移動線は、前記魚移動線算出手段が算出した移動線であってもよい。
　予測位置情報表示５２は、操作画面４０に表示中の計測画像のつぎに取得した計測画像における魚の予測位置である。前記魚の予測位置は、前記魚計数装置により取得された魚の予測位置情報に基づき、表示できる。具体的に、操作画面４０に表示中の計測画像がｍ－１枚目の計測画像である場合、前記魚の予測位置は、例えば、ｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を表示する。
　また、操作画面４０における各表示は、例えば、魚表示４８ａおよび４８ｂのように、未計数の魚と計数済の魚とで同じ表示としてもよいし、魚の移動線表示５１ａおよび５１ｂのように、未計数の魚と計数済の魚とで異なる表示としてもよい。後者の場合、前記異なる表示は、例えば、異なる色、異なる線種等による表示があげられる。
　つぎに、図１２を用いて、開始停止ボタン４２を操作した時の前記魚数計数装置の操作フローについて説明する。図１２に、前記魚数計数装置の操作フローを示すフローチャートの一例を示す。図１２に示すように、本実施形態の操作フローは、Ａ７ステップ（カウントリセット）、Ａ８ステップ（魚計数）、およびＡ９ステップ（停止判断）を含む。
（Ａ７）カウントリセット
　開始停止ボタン４２が操作され、魚計数の開始操作が行われると、Ａ７ステップでは、魚数表示４６を０にセットする。
（Ａ８）魚計数
　Ａ８ステップでは、前記魚計数方法により、計測対象領域４４を通過する魚を計数する。
（Ａ９）停止判断
　Ａ９ステップでは、開始停止ボタン４２が操作され、魚計数の停止操作が行われたか否かを判断する。Ｎｏの場合、魚計数の停止操作が行われていないと判断し、Ａ８ステップに戻り、魚計数を継続する。他方、Ｙｅｓの場合、魚計数の停止操作が行われたと判断し、魚計数を停止する。
　つぎに、同一魚判定装置の操作画面および操作フローについて説明する。本実施形態の同一魚判定装置の操作画面は、魚数表示４６を表示しない以外は、前記魚数計数装置の操作画面４０と同様であり、その説明を援用できる。また、本実施形態の同一魚判定装置の操作フローは、Ａ７ステップを実施せず、Ａ８ステップにおいて、前記魚計数方法に代えて、前記同一魚判定方法を実施する以外は、前記魚数計数装置の操作フローと同様であり、その説明を援用できる。
　つぎに、魚数予測装置の操作画面および操作フローについて説明する。本実施形態の魚数予測装置の操作画面は、魚数表示４６に代えて、予測魚数を表示する以外は、前記魚数計数装置の操作画面４０と同様であり、その説明を援用できる。また、本実施形態の魚数予測装置の操作フローは、Ａ８ステップにおいて、前記魚計数方法に代えて、前記魚数予測方法を実施する以外は、前記魚数計数装置の操作フローと同様であり、その説明を援用できる。
［実施形態７］
　本実施形態のプログラムは、前述の同一魚判定方法、魚計数方法、または魚数予測方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。
［実施形態８］
　実施形態８は、本発明の同一魚判定システムに関する。
　本実施形態の同一魚判定システムによれば、例えば、簡易に同じ魚を判定できる。本実施形態の同一魚判定システムによれば、計測画像取得手段および出力手段を現場に設置し、サーバ等は他の場所に設置して、オンラインにより同じ魚を判定できる。そのため、装置の設置に場所を取ることがなく、メンテナンスも容易である。また、各設置場所が離れている場合であっても、一箇所での集中管理や遠隔操作が可能となる。本発明の同一魚判定システムは、例えば、前記同一魚判定装置および同一魚判定方法等の説明を援用できる。
　図１３に、本発明の同一魚判定装置を用いた同一魚判定システムの一例の構成を示す。図１３に示すように、本実施形態の同一魚判定システムは、計測画像取得手段３１１ａ、３１１ｂ、３１１ｃと、出力手段３３１ａ、３３１ｂ、３３１ｃと、通信インターフェイス３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃと、サーバ３７０とを備える。計測画像取得手段３１１ａおよび出力手段３３１ａは、通信インターフェイス３５０ａに接続されている。計測画像取得手段３１１ａ、出力手段３３１ａおよび通信インターフェイス３５０ａは、場所Ｘに設置されている。計測画像取得手段３１１ｂおよび出力手段３３１ｂは、通信インターフェイス３５０ｂに接続されている。計測画像取得手段３１１ｂ、出力手段３３１ｂおよび通信インターフェイス３５０ｂは、場所Ｙに設置されている。計測画像取得手段３１１ｃおよび出力手段３３１ｃは、通信インターフェイス３５０ｃに接続されている。計測画像取得手段３１１ｃ、出力手段３３１ｃおよび通信インターフェイス３５０ｃは、場所Ｚに設置されている。そして、通信インターフェイス３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃと、サーバ３７０とが、回線網３６０を介して接続されている。
　この同一魚判定システムでは、サーバ３７０側に、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段が格納される。例えば、場所Ｘで計測画像取得手段３１１ａを用いて取得されたｎ枚の計測画像を、サーバ３７０に送信し、サーバ３７０側で、同じ魚か判定する。また、前記同じ魚かの判定を、出力手段３３１ａにより出力する。
　なお、本実施形態の同一魚判定システムは、前述の実施形態および変形例の組合せに対応したものであってもよい。また、本実施形態の同一魚判定システムは、例えば、クラウドコンピューティングに対応したものであってもよい。さらに、本実施形態の同一魚判定システムは、通信インターフェイス３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃと、サーバ３７０とが、無線回線を接続されていてもよい。
［実施形態９］
　実施形態９は、本発明の魚計数システムに関する。
　本実施形態の魚計数システムによれば、例えば、同じ魚を精度よく検出できる。このため、本実施形態の魚計数システムによれば、例えば、より精度よく魚を計数できる。本実施形態の魚計数システムによれば、計測画像取得手段および出力手段を現場に設置し、サーバ等は他の場所に設置して、オンラインにより魚を計数できる。そのため、装置の設置に場所を取ることがなく、メンテナンスも容易である。また、各設置場所が離れている場合であっても、一箇所での集中管理や遠隔操作が可能となる。本発明の魚計数システムは、例えば、前記同一魚判定装置および同一魚判定方法等の説明を援用できる。
　本実施形態の魚計数システムは、実施形態９の同一魚判定システムにおいて、サーバ３７０内に、さらに魚計数手段が格納されている。そして、前記魚計数システムは、場所Ｘで計測画像取得手段３１１ａを用いて取得されたｎ枚の計測画像を、サーバ３７０に送信し、サーバ３７０側で、魚数を計数する。また、前記魚数を、出力手段３３１ａにより出力する。この点を除き、実施形態９の同一魚判定システムの説明を援用できる。
［実施形態１０］
　実施形態１０は、本発明の魚数予測システムに関する。
　本実施形態の魚数予測システムによれば、例えば、同じ魚を精度よく検出できる。このため、本実施形態の魚数予測システムによれば、例えば、より精度よく魚を予測できる。本実施形態の魚数予測システムでは、前記予め設定した時間内の前記ｋ枚の計測画像から魚数を計数し、前記計数された魚数から全体の魚数を予測する。このため、本実施形態の魚数予測システムによれば、例えば、データ処理手段を含むサーバであれば魚数の予測をすることができるため、簡易に魚数を予測することができる。また、本実施形態の魚計数システムによれば、計測画像取得手段および出力手段を現場に設置し、サーバ等は他の場所に設置して、オンラインにより魚を計数できる。そのため、装置の設置に場所を取ることがなく、メンテナンスも容易である。また、各設置場所が離れている場合であっても、一箇所での集中管理や遠隔操作が可能となる。本発明の魚数予測システムは、例えば、前記同一魚判定装置および同一魚判定方法等の説明を援用できる。
　本実施形態の魚計数システムは、実施形態９の同一魚判定システムにおいて、サーバ３７０内に、さらに、魚計数手段および魚数予測手段が格納されている。そして、前記魚計数システムは、場所Ｘで計測画像取得手段（予測計測画像取得手段）３１１ａを用いて取得された予め設定した時間内のｋ枚の計測画像を、サーバ３７０に送信し、サーバ３７０側で、魚数を予測する。また、前記予測魚数を、出力手段３３１ａにより出力する。この点を除き、実施形態９の同一魚判定システムの説明を援用できる。
　以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をできる。
　この出願は、２０１５年３月９日に出願された日本出願特願２０１５－０４６１１８を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。
　本発明によれば、簡易に同じ魚を判定できる。このため、本発明によれば、例えば、前記計測画像中に複数の魚が存在する場合においても同じ魚を判定できるため、重複カウントを抑制でき効率良く魚を計数できる。このため、本発明は、養殖分野、漁業分野等において極めて有用である。
１０　　　　　　　　同一魚判定装置
１１　　　　　　　　計測画像取得手段
１２　　　　　　　　データ記憶手段
１２１　　　　　　　計測画像記憶部
１２２　　　　　　　魚位置情報記憶部
１２３　　　　　　　魚予測位置情報記憶部
１２４　　　　　　　同一魚記憶部
１２５　　　　　　　魚数記憶部
１２６　　　　　　　予測魚数記憶部
１３　　　　　　　　データ処理手段
１３１　　　　　　　魚位置情報取得手段
１３２　　　　　　　魚予測位置情報取得手段
１３３　　　　　　　同一魚判定手段
１３４　　　　　　　魚計数手段
１３５　　　　　　　魚数予測手段
１４　　　　　　　　出力手段
２０　　　　　　　　魚計数装置
３０　　　　　　　　魚数予測装置
４０　　　　　　　　操作画面
４１　　　　　　　　操作モード変更ボタン
４２　　　　　　　　開始停止ボタン
４３　　　　　　　　計測画像
４４　　　　　　　　計測対象領域
４５　　　　　　　　操作モード表示
４６　　　　　　　　魚数表示
４７ａ、４７ｂ　　　魚
４８ａ、４８ｂ　　　魚表示
４９ａ、４９ｂ　　　現在の魚位置情報表示
５０ａ、５０ｂ　　　過去の魚位置情報表示
５１ａ、５１ｂ　　　魚の移動線表示
５２　　　　　　　　予測位置情報表示
３１１ａ、３１１ｂ、３１１ｃ　　　計測画像取得手段
３３１ａ、３３１ｂ、３３１ｃ　　　出力手段
３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ　　　通信インターフェイス
３６０　　　　　　　回線網
３７０　　　　　　　サーバ

Claims (31)

  1. 計測画像取得手段、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段を含み、
    前記計測画像取得手段は、
    　魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
    前記魚位置情報取得手段は、
    　前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
    前記魚予測位置情報取得手段は、
    　前記ｎ枚の計測画像のうちｍ－１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
    前記同一魚判定手段は、
    　ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
    　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
    　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定することを特徴とする、同一魚判定装置。
  2. 前記魚位置情報取得手段は、前記ｎ枚の計測画像において、色条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得する、請求項１記載の同一魚判定装置。
  3. 同一魚判定装置が、さらに、差分画像作製手段を含み、
    　前記差分画像作製手段は、前記ｎ枚の計測画像について、前記計測画像と基準画像との差分である差分画像を作製し、
    前記魚位置情報取得手段は、
    　前記差分画像において、色変化条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得する項１または２記載の同一魚判定装置。
  4. 前記基準画像は、ｍ－１枚目の計測画像であり、
    前記差分画像は、ｍ枚目の計測画像と前記ｍ－１枚目の計測画像との差分であり、
    前記魚位置情報取得手段は、
    　前記差分画像において、色変化条件を満たす領域を前記ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）として取得する、請求項３記載の同一魚判定装置。
  5. 同一魚判定装置が、さらに、輪郭抽出手段を含み、
    　前記輪郭抽出手段が、前記ｎ枚の計測画像における輪郭を抽出し、
    前記魚位置情報取得手段が、
    　前記輪郭に囲まれた領域を前記魚の位置として取得する、請求項１から４のいずれか一項に記載の同一魚判定装置。
  6. 前記魚位置情報取得手段が、さらに、誤検出位置情報除去手段を含み、
    前記誤検出位置情報除去手段が、
    　誤検出条件を満たす前記魚の位置情報を誤情報として除去し、
    前記魚位置情報取得手段が、
    　前記誤情報が除去された位置情報を、前記魚の位置情報として取得する、請求項１から５のいずれか一項に記載の同一魚判定装置。
  7. 前記少なくとも１つの前記選択画像が、複数枚である、請求項１から６のいずれか一項に記載の同一魚判定装置。
  8. 計測画像取得手段、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段を含む請求項１から７のいずれか一項に記載の同一魚判定装置、ならびに魚計数手段を含み、
    前記魚計数手段は、
    　前記同一魚判定装置で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数することを特徴とする、魚計数装置。
  9. 前記魚計数手段は、
    　前記同一魚判定装置で判定された同じ魚の位置情報において、前記計測画像における両端に位置する前記魚間の距離が、長さ条件を満たす場合、前記同じ魚を魚として計数する、請求項８記載の魚計数装置。
  10. さらに、報知手段を含み、
    前記報知手段は、
    　前記魚数が、魚数条件を満たす場合、報知する、請求項８または９記載の魚計数装置。
  11. 同一魚判定装置および魚計数手段を含む請求項８から１０のいずれか一項に記載の魚計数装置、ならびに表示手段を含み、
    前記表示手段が、前記魚計数装置により計数された魚数を表示することを特徴とする、魚計数用携帯端末。
  12. 前記表示手段が、さらに、前記魚計数装置が取得した魚の位置情報に基づき魚の占める領域を表示する、請求項１１記載の魚計数用携帯端末。
  13. 前記表示手段が、さらに、前記魚計数装置が算出した魚の移動線を表示する、請求項１１または１２記載の魚計数用携帯端末。
  14. 前記表示手段が、さらに、前記魚計数装置が取得した魚の予測位置情報を表示する、請求項１１から１３のいずれか一項に記載の魚計数用携帯端末。
  15. 計測画像取得工程、魚位置情報取得工程、魚予測位置情報取得工程、および同一魚判定工程を含み、
    前記計測画像取得工程は、
    　魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
    前記魚位置情報取得工程は、
    　前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
    前記魚予測位置情報取得工程は、
    　前記ｎ枚の計測画像のうちｍ－１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
    前記同一魚判定工程は、
    　ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
    　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
    　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定することを特徴とする、同一魚判定方法。
  16. 前記魚位置情報取得工程は、前記ｎ枚の計測画像において、色条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得する、請求項１５記載の同一魚判定方法。
  17. 同一魚判定方法が、さらに、差分画像作製工程を含み、
    　前記差分画像作製工程は、前記ｎ枚の計測画像について、前記計測画像と基準画像との差分である差分画像を作製し、
    前記魚位置情報取得工程は、
    　前記差分画像において、色変化条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得する項１５または１６記載の同一魚判定方法。
  18. 前記基準画像は、ｍ－１枚目の計測画像であり、
    前記差分画像は、ｍ枚目の計測画像と前記ｍ－１枚目の計測画像との差分であり、
    前記魚位置情報取得工程は、
    　前記差分画像において、色変化条件を満たす領域を前記ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）として取得する、請求項１７記載の同一魚判定方法。
  19. 同一魚判定方法が、さらに、輪郭抽出工程を含み、
    　前記輪郭抽出工程が、前記ｎ枚の計測画像における輪郭を抽出し、
    前記魚位置情報取得工程が、
    　前記輪郭に囲まれた領域を前記魚の位置として取得する、請求項１５から１８のいずれか一項に記載の同一魚判定方法。
  20. 前記魚位置情報取得工程が、さらに、誤検出位置情報除去工程を含み、
    前記誤検出位置情報除去工程が、
    　誤検出条件を満たす前記魚の位置情報を誤情報として除去し、
    前記魚位置情報取得工程が、
    　前記誤情報が除去された位置情報を、前記魚の位置情報として取得する、請求項１５から１９のいずれか一項に記載の同一魚判定方法。
  21. 前記少なくとも１つの前記選択画像が、複数枚である、請求項１５から２０のいずれか一項に記載の同一魚判定方法。
  22. 計測画像取得工程、魚位置情報取得工程、魚予測位置情報取得工程、および同一魚判定工程を含む請求項１５から２１のいずれか一項に記載の同一魚判定方法、ならびに魚計数工程を含み、
    前記魚計数工程は、
    　前記同一魚判定方法で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数することを特徴とする、魚計数方法。
  23. 前記魚計数工程は、
    　前記同一魚判定方法で判定された同じ魚の位置情報において、前記計測画像における両端に位置する前記魚間の距離が、長さ条件を満たす場合、前記同じ魚を魚として計数する、請求項２２記載の魚計数方法。
  24. さらに、報知工程を含み、
    前記報知工程は、
    　前記魚数が、魚数条件を満たす場合、報知する、請求項２２または２３記載の魚計数方法。
  25. 同一魚判定装置および魚計数手段を含む請求項８から１０のいずれか一項に記載の魚計数装置、ならびに魚数予測手段を含み、
    前記魚数予測手段は、
    　前記魚計数装置により、予め設定した時間内のｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測することを特徴とする、魚数予測装置。
  26. 同一魚判定方法および魚計数工程を含む請求項２２から２４のいずれか一項に記載の魚計数方法、ならびに魚数予測工程を含み、
    前記魚数予測工程は、
    　前記魚計数方法により、予め設定した時間内のｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測することを特徴とする、魚数予測方法。
  27. 請求項１５から２１のいずれか一項に記載の同一魚判定方法、請求項２２から２４のいずれか一項に記載の魚計数方法、または請求項２６記載の魚数予測方法をコンピュータ上で実行可能なことを特徴とする、プログラム。
  28. 請求項２７記載のプログラムを記録していることを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  29. 端末とサーバとを含み、
    前記端末と前記サーバとは、システム外の通信回線網を介して、接続可能であり、
    前記端末は、計測画像取得手段および出力手段を含み、
    前記計測画像取得手段は、
    　魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
    前記出力手段は、
    　同じ魚かの判定を出力し、
    前記サーバは、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段を含み、
    前記魚位置情報取得手段は、
    　前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
    前記魚予測位置情報取得手段は、
    　前記ｎ枚の計測画像のうちｍ－１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
    前記同一魚判定手段は、
    　ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
    　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
    　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定することを特徴とする、同一魚判定システム。
  30. 端末とサーバとを含み、
    前記端末と前記サーバとは、システム外の通信回線網を介して、接続可能であり、
    前記端末は、計測画像取得手段および出力手段を含み、
    前記計測画像取得手段は、
    　魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
    前記出力手段は、
    　計数された魚数を出力し、
    前記サーバは、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、同一魚判定手段、および魚計数手段を含み、
    前記魚位置情報取得手段は、
    　前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
    前記魚予測位置情報取得手段は、
    　前記ｎ枚の計測画像のうちｍ－１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
    前記同一魚判定手段は、
    　ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
    　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
    　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定し、
    前記魚計数手段は、
    　前記同一魚判定手段で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数することを特徴とする、魚計数システム。
  31. 端末とサーバとを含み、
    前記端末と前記サーバとは、システム外の通信回線網を介して、接続可能であり、
    前記端末は、計測画像取得手段および出力手段を含み、
    前記計測画像取得手段は、
    　魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、予め設定した時間内、経時的にｋ枚の計測画像を取得し、
    前記出力手段は、
    　予測された魚数を出力し、
    前記サーバは、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、同一魚判定手段、魚計数手段、および魚数予測手段を含み、
    前記魚位置情報取得手段は、
    　前記ｋ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
    前記魚予測位置情報取得手段は、
    　前記ｋ枚の計測画像のうちｍ－１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
    前記同一魚判定手段は、
    　ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
    　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
    　前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定し、
    前記魚計数手段は、
    　前記同一魚判定手段で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数し、
    前記魚数予測手段は、
    　前記魚計数手段により、予め設定した時間内の前記ｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測することを特徴とする、魚数予測システム。
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