WO2017158698A1 - 監視装置、監視方法および監視プログラム - Google Patents

監視装置、監視方法および監視プログラム Download PDF

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拓弥 原田
信二 滋野
大也 渡辺
賢二 兒玉
金森　昭人
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富士通株式会社
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    • A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
    • A01K29/005—Monitoring or measuring activity, e.g. detecting heat or mating
    • A—HUMAN NECESSITIES
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    • A01K67/00—Rearing or breeding animals, not otherwise provided for; New or modified breeds of animals
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    • A01K67/00—Rearing or breeding animals, not otherwise provided for; New or modified breeds of animals
    • A01K67/02—Breeding vertebrates

Definitions

  • the present invention relates to a monitoring device and the like.
  • Dairy farms raise dairy cows and milk them, as well as assist in the delivery of breeding cattle.
  • the breeding cattle are not properly assisted, the risk of stillbirth and the death of the mother cow will increase, so the rancher must regularly check the surveillance and video from the surveillance camera. , To determine if the cow has signs of calving.
  • the above-described conventional technique has a problem that it is impossible to determine a sign of labor based on a captured image.
  • an object of the present invention is to provide a monitoring device, a monitoring method, and a monitoring program capable of determining a sign of labor based on a captured image.
  • the monitoring device has a control unit.
  • the control unit acquires a plurality of captured images including the target object, calculates a movement amount of the target object based on a difference between the acquired plurality of captured images, and responds to the movement amount of the target object within a predetermined time width. To notify the delivery sign of the object.
  • the sign of labor can be determined based on the captured image.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a system according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram (1) for explaining an example of processing of the monitoring apparatus.
  • FIG. 3 is a diagram (2) for explaining an example of the process of the monitoring apparatus.
  • FIG. 4 is a functional block diagram illustrating the configuration of the monitoring apparatus according to the present embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the data structure of the movement amount table.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of mask processing.
  • FIG. 7 is a flowchart (1) illustrating the processing procedure of the monitoring apparatus according to the present embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart (2) illustrating the processing procedure of the monitoring apparatus according to the present embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration for executing the monitoring program.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a system according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, this system includes a camera 10, a user terminal 20, and a monitoring device 100. The camera 10, the user terminal 20, and the monitoring device 100 are connected to each other via the network 50.
  • the camera 10 is a device that is installed in the barn 1 or the like of the ranch and shoots images included in the imaging range.
  • the camera 10 transmits information on the captured video to the monitoring device 100 via the network 50.
  • video information is referred to as video information as appropriate.
  • Video information is information in which a plurality of pieces of image information are continuous.
  • the user terminal 20 is a terminal device used by ranch owners.
  • the user terminal 20 corresponds to a mobile phone, a smartphone, a tablet terminal, or the like.
  • the user terminal 20 displays the received information on a display or the like. For example, the user terminal 20 receives a notification that the delivery information has been detected by mail.
  • the monitoring device 100 is a device that determines whether or not there is a sign of calving in the cow based on the video information received from the camera 10. When the monitoring apparatus 100 determines that there is a sign of labor, the monitoring apparatus 100 notifies the user terminal 20 that the sign of labor has been detected by e-mail or the like.
  • FIG. 2 and 3 are diagrams for explaining an example of processing of the monitoring device.
  • the monitoring apparatus 100 extracts the image information 71, 72, 73, 74, 75 from the video information 70 at a predetermined time interval tw, and calculates the difference between the extracted image information 71 to 75.
  • difference images 81, 82, 83, and 84 are generated.
  • the predetermined time interval tw is 5 seconds.
  • the difference image 81 is a difference image between the image information 71 and the image information 72.
  • the difference image 82 is a difference image between the image information 72 and the image information 73.
  • the difference image 83 is a difference image between the image information 73 and the image information 74.
  • the difference image 84 is a difference image between the image information 74 and the image information 75.
  • the monitoring apparatus 100 calculates a movement amount for each difference image based on the difference image, and determines whether the movement amount is equal to or greater than a predetermined movement amount for each difference image.
  • a predetermined movement amount for each difference image In the example shown in FIG. 2, the movement amount calculated from the difference images 81, 83, 84 is equal to or greater than the predetermined movement amount, and the movement amount calculated from the difference image 82 is less than the predetermined movement amount.
  • the monitoring apparatus 100 increments the frequency count value by “1” for each difference image whose movement amount is equal to or greater than the predetermined movement amount.
  • the monitoring apparatus 100 repeatedly executes the process described with reference to FIG. 2, and determines that there is a sign of calving in the cow when the frequency count in the predetermined time width T is equal to or greater than the threshold value ⁇ .
  • the predetermined time width T is 2 hours
  • the threshold value ⁇ is 150.
  • the monitoring apparatus 100 starts processing from 0:00 on November 17, 2015, and the frequency count value per two hours is 18:31:07 on November 17, 2015. It exceeds “150”. For this reason, the monitoring device 100 determines that there is a sign of labor at 18: 31: 7 on November 17, 2015, and notifies the user terminal 20 of it.
  • FIG. 4 is a functional block diagram illustrating the configuration of the monitoring apparatus according to the present embodiment.
  • the monitoring device 100 includes a communication unit 110, an input unit 120, a display unit 130, a storage unit 140, and a control unit 150.
  • the communication unit 110 is a processing unit that performs data communication with the camera 10 and the user terminal 20 via the network 50.
  • the communication unit 110 corresponds to a communication device.
  • a control unit 150 described later receives video information from the camera 10 via the communication unit 110.
  • the control unit 150 transmits mail to the user terminal 20 via the communication unit 110.
  • the input unit 120 is an input device for inputting various types of information to the monitoring device 100.
  • the input unit 120 corresponds to a keyboard, a mouse, a touch panel, or the like.
  • the display unit 130 is a display device that displays various types of information output from the control unit 150.
  • the display unit 130 corresponds to a display or a touch panel.
  • the storage unit 140 includes a video information storage area 141 and a movement amount table 142.
  • the storage unit 140 corresponds to, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), and a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk.
  • a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), and a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk.
  • the video information storage area 141 is an area for storing video information 70 received from the camera 10.
  • the video information 70 is a plurality of pieces of image information arranged in time series including cow images.
  • the movement amount table 142 is a table that holds information on the movement amount of the cow for each time.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the data structure of the movement amount table. As shown in FIG. 5, the movement amount table 142 associates time, coordinates, and movement amounts.
  • the control unit 150 includes a reception unit 151, a movement amount calculation unit 152, a count unit 153, and a notification unit 154.
  • the control unit 150 corresponds to, for example, an integrated device such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA).
  • the receiving unit 151 is a processing unit that receives the video information 70 from the camera 10.
  • the receiving unit 151 stores the video information 70 in the storage unit 140.
  • the movement amount calculation unit 152 is a processing unit that acquires the video information 70 stored in the video information storage area 141 and calculates the movement amount of the cow based on a difference between a plurality of pieces of image information included in the video information 70. is there.
  • the movement amount calculation unit 152 stores the time and the movement amount in association with each other in the movement amount table 142.
  • an example of processing of the movement amount calculation unit 152 will be described.
  • the movement amount calculation unit 152 acquires the latest image information and acquires the image information of the previous frame. For example, the movement amount calculation unit 152 acquires image information from the video information 70 at a predetermined time interval tw. For this reason, the image information one frame before becomes image information tw time before the time of the latest image information. It is assumed that the image information of one frame before is stored in a predetermined area of the storage unit 140 after performing mask processing described later.
  • the movement amount calculation unit 152 performs a mask process on the latest image information, thereby converting pixel values of unnecessary areas out of all areas of the image information into predetermined pixel values.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of mask processing.
  • the latest image information is image information 80a.
  • the movement amount calculation unit 152 superimposes the image information 80a and the mask information 7, and performs a process of converting pixel values in a region other than the region overlapping the mask region 70a into a predetermined pixel value in the image information 80a.
  • the image information 80b is generated.
  • the movement amount calculation unit 152 stores the latest image information 80b subjected to the mask process in a predetermined area of the storage unit 140 as image information of the previous frame.
  • the movement amount calculation unit 152 performs gray scale conversion on the latest image information and the image information of the previous frame.
  • the movement amount calculation unit 152 generates a difference image by taking the difference between the latest image information that has been subjected to grayscale conversion and the image information that is one frame before the grayscale conversion. Further, the movement amount calculation unit 152 generates a binary image obtained by binarizing the difference image. For example, the movement amount calculation unit 152 compares the pixel value of each pixel of the difference image with a predetermined value, sets a pixel having a pixel value greater than or equal to the predetermined value to “1”, and sets a pixel value less than the predetermined value. The pixel having the value is set to “0”.
  • the movement amount calculation unit 152 detects a cow based on the binarized image. For example, the movement amount detection unit 152 scans the binarized image and connects the regions where the pixel values are “1” continuously, thereby specifying the object region. The movement amount calculation unit 152 compares the target area with the cow area information corresponding to the size of the cow, and the absolute value of the difference between the size of the target area and the size of the cow area is a predetermined threshold value. If it is less, the object region is detected as a cow region.
  • the movement amount calculation unit 152 compares the coordinates of the center of gravity of the object area with the previous coordinates of the cow, and calculates the movement amounts in the X direction and the Y direction. When the movement amount in the Y direction is 25 pixels or more, the movement amount calculation unit 152 associates the time, the coordinates, and the movement amount with each other and stores them in the movement amount table 142.
  • the time corresponds to the time when the latest image information was taken.
  • the coordinates correspond to the coordinates of the center of gravity of the object area determined as the cow area.
  • the movement amount corresponds to the distance from the previous time coordinate to the current time coordinate in the movement amount table 142. Note that the movement amount calculation unit 152 may store only the movement amount in the Y direction in the movement amount table 142.
  • the movement amount calculation unit 152 stores the time, coordinates, and movement amount “0” in association with each other in the movement amount table 142.
  • the movement amount calculation unit 152 sets the coordinates to the coordinates one frame before.
  • the counting unit 153 is a processing unit that counts the frequency count value based on the movement amount table 142. For example, the count unit 153 identifies the records from the current time to 2 hours before in the movement amount table 142, and counts the number of records whose movement amount is not “0” as the frequency count value. When the frequency count value exceeds “150” for the first time, the count unit 153 determines that there is a sign of calving in the cow and outputs the determination result to the notification unit 154.
  • the notification unit 154 is a processing unit that notifies the user terminal 20 of information indicating that there is a sign of calving in the cow by e-mail or the like when the counting unit 153 determines that the cow has a sign of calving. It is.
  • FIG. 7 and 8 are flowcharts illustrating the processing procedure of the monitoring apparatus according to the present embodiment.
  • the movement amount calculation unit 152 of the monitoring device 100 reads the latest image information (step S101) and reads the image information of one frame before (step S102).
  • the movement amount calculation unit 152 performs a mask process on the latest image information (step S103).
  • the movement amount calculation unit 152 stores the latest masked image information as image information of the previous frame (step S104).
  • the movement amount calculation unit 152 generates a difference image between the latest image information and the image information of the previous frame (step S105).
  • the movement amount calculation unit 152 binarizes the difference image (step S106), detects a cow from the binarized image (step S107), and proceeds to step S108 in FIG.
  • the movement amount calculation unit 152 determines whether the cow has been successfully detected (step S108). When the detection of the cow is not successful (No at Step S108), the movement amount calculation unit 152 sets the coordinate of the cow to the coordinate one frame before and sets the movement amount to 0 (Step S109). The process proceeds to step S115.
  • the movement amount calculation unit 152 acquires the coordinates of the detected cow (step S110) when the cow is successfully detected (Yes in step S108).
  • the movement amount calculation unit 152 calculates the movement amount in the X and Y directions based on the previous cow coordinates and the current cow coordinates (step S111).
  • the movement amount calculation unit 152 determines whether or not the movement amount in the Y direction is larger than 25 pixels (step S112). When the movement amount in the Y direction is larger than 25 pixels (Yes in step S112), the movement amount calculation unit 152 registers the time, coordinates, and movement amount in the Y direction in the movement amount table 142, thereby moving the movement amount.
  • the quantity table 142 is updated (step S113), and the process proceeds to step S115.
  • Step S114 If the movement amount in the Y direction is not larger than 25 pixels (No at Step S112), the movement amount calculation unit 152 sets the movement amount in the Y direction to 0 (Step S114), and proceeds to Step S115.
  • the counting unit 153 counts the frequency count value based on the movement amount table 142 (step S115). The counting unit 153 determines whether or not the frequency count value in the predetermined time width is greater than 150 (step S116). When the frequency count value in the predetermined time width is not greater than 150 (No at Step S116), the count unit 153 proceeds to Step S118.
  • Step S116 when the frequency count value in the predetermined time width is larger than 150 (Yes at Step S116), the count unit 153 proceeds to Step S117.
  • the notification unit 154 of the monitoring device 100 transmits mail to the user terminal 20 only for the first time (step S117). If there is subsequent image information (Yes in step S118), the monitoring apparatus 100 proceeds to step S101 in FIG. If there is no subsequent image information (step S118, No), the monitoring apparatus 100 ends the process.
  • the monitoring apparatus 100 acquires a plurality of pieces of image information including a cow, calculates a movement amount of the cow based on a difference between the plurality of pieces of image information, and according to the movement amount of the cow in a predetermined time width, Provide notification regarding signs of labor. As described above, according to the monitoring device 100, it is possible to determine the sign of the calving of the cow using only the video information obtained from the camera 10.
  • the monitoring device 100 repeatedly executes the process of detecting the position of the cow by calculating the difference between the image information captured at different times, and based on the previous cow position and the currently calculated cow position. The amount of movement of the object is calculated. For this reason, it is possible to appropriately calculate the amount of movement of the cow by a simple method.
  • the monitoring apparatus 100 associates information indicating whether or not the movement amount is greater than or equal to the predetermined movement amount and the time and stores the information in the storage unit 140, and calculates the number of times that the movement amount is equal to or larger than the predetermined movement amount in a predetermined time width.
  • the number of counts is equal to or greater than the threshold, a notification that there is a sign of delivery of the object is performed. For this reason, even if there is an error in the amount of movement at each time, the influence of the error can be eliminated by comparing the threshold values, and it can be accurately determined whether or not there is a sign of calving in the cow.
  • the monitoring device 100 may determine that there is a sign of calving in the cow by further executing other processes.
  • other processes (1) and (2) executed by the monitoring apparatus 100 will be described.
  • the movement amount calculation unit 152 of the monitoring device 100 calculates the movement amount in the X direction and the Y direction, and when the movement amount in the Y direction is 25 pixels or more, the movement amount in the Y direction is Although stored in the movement amount table 142, the present invention is not limited to this.
  • the movement amount calculation unit 152 stores not only the movement amount in the Y direction but also the distance from the previous cow coordinate to the coordinates of the center of gravity of the object area determined to be a cow in the movement amount table 142.
  • the counting unit 153 calculates the total amount of movement from the current time to 2 hours ago based on the movement amount table 142. The counting unit 153 determines that there is a sign of calving in the cow when the total amount of movement from the current time to two hours ago is equal to or greater than a predetermined value.
  • the monitoring device 100 calculates the total amount of movement in a predetermined time width, and determines that there is a sign of calving in the cow when the total amount exceeds a predetermined value. Therefore, only the video information obtained from the camera 10 can be used to determine the sign of cow calving.
  • the monitoring device 100 determines whether or not there is a sign of calving in the cow by comparing the threshold value of the frequency count value in a predetermined time range.
  • the present invention is not limited to this.
  • the monitoring apparatus 100 calculates the total time of the time when the tail of the cow is facing upward, and determines that the cow has a sign of calving when the total time exceeds 5 minutes. May be.
  • the movement amount calculation unit 152 detects a cow in the same manner as the above process, and when the cow detection is successful, performs a template matching or the like to identify a cow tail region.
  • the movement amount calculation unit 152 determines whether or not the cow tail region is facing upward, and stores the determination result in the movement amount table 142 or the like. It is assumed that the upward direction of the cow in the image information is set in advance in the movement amount calculation unit 152.
  • the counting unit 153 Is determined to have signs of labor.
  • the counting unit 153 Determine that the cow has signs of calving.
  • the monitoring device 100 can determine the sign of delivery more accurately by paying attention to the direction of the tail of the cow in addition to the amount of movement, and determining whether or not there is a sign of delivery.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration for executing the monitoring program.
  • the computer 300 includes a CPU 301 that executes various arithmetic processes, an input device 302 that receives input of data from a user, and a display 303.
  • the computer 300 also includes a reading device 304 that reads a program and the like from a storage medium, and an interface device 305 that exchanges data with other computers via a network.
  • the computer 300 also includes a RAM 306 that temporarily stores various types of information and a hard disk device 307.
  • the devices 301 to 307 are connected to the bus 308.
  • the hard disk device 307 has a control program 307a.
  • the CPU 301 reads the control program 307 a and develops it in the RAM 306.
  • the control program 307a functions as a control process 306a.
  • the process of the control process 506a corresponds to the process of the control unit 150.
  • control program 307a is not necessarily stored in the hard disk device 307 from the beginning.
  • each program is stored in a “portable physical medium” such as a flexible disk (FD), a CD-ROM, a DVD disk, a magneto-optical disk, and an IC card inserted into the computer 300. Then, the computer 300 may read and execute the control program 307a.
  • a “portable physical medium” such as a flexible disk (FD), a CD-ROM, a DVD disk, a magneto-optical disk, and an IC card inserted into the computer 300. Then, the computer 300 may read and execute the control program 307a.

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Abstract

監視装置（１００）は、対象物を含む複数の撮像画像を取得し、取得した複数の撮像画像間の差分に基づいて、前記対象物の移動量を算出する。監視装置（１００）は、所定の時間幅における前記対象物の移動量に応じて、対象物の分娩兆候に関する通知を行なう。

Description

監視装置、監視方法および監視プログラム
　本発明は、監視装置等に関する。
　酪農を営む農家では、乳牛を飼育して乳搾り等を行うほか、繁殖牛の分娩の介助を行う。ここで、繁殖牛の分娩の介助を適切に行わないと、死産や、母牛が死亡するリスクが高まるため、牧場主は、定期的な見回りや、監視カメラの映像を定期的に参照して、牛に分娩の兆候が見られるか否かを判断している。
　上記のように、定期的に見回りを行うことや、監視カメラを参照する方法では、牧場主に係る負担が大きいため、牛に分娩の兆候が見られるか否かを自動的に牧場主に通知することが望ましい。この要望に関して、例えば、家畜の足および尻尾に加速度センサを取り付け、家畜の尻尾の尾上げ行動および歩行等を計測し、計測結果を基にして、家畜の分娩に関する情報を出力する従来技術がある。
特開２０１１－２３４６６８号公報
　しかしながら、上述した従来技術では、撮像画像に基づいて分娩の兆候を判定することができないという問題がある。
　例えば、従来技術では、各家畜の尻尾や足に加速度センサを装着させておくことが前提となっており、牧場主にとって、利用しやすい技術ではなかった。
　１つの側面では、本発明は、撮像画像に基づいて分娩の兆候を判定することができる監視装置、監視方法および監視プログラムを提供することを目的とする。
　第１の案では、監視装置は制御部を有する。制御部は、対象物を含む複数の撮像画像を取得し、取得した複数の撮像画像間の差分に基づいて、対象物の移動量を算出し、所定の時間幅における対象物の移動量に応じて、対象物の分娩兆候に関する通知を行なう。
　撮像画像に基づいて、分娩の兆候を判定することができる。
図１は、本実施例に係るシステムの構成を示す図である。 図２は、監視装置の処理の一例を説明するための図（１）である。 図３は、監視装置の処理の一例を説明するための図（２）である。 図４は、本実施例に係る監視装置の構成を示す機能ブロック図である。 図５は、移動量テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図６は、マスク処理の一例を示す図である。 図７は、本実施例に係る監視装置の処理手順を示すフローチャート（１）である。 図８は、本実施例に係る監視装置の処理手順を示すフローチャート（２）である。 図９は、監視プログラムを実行するハードウェア構成の一例を示す図である。
　以下に、本発明にかかる監視装置、監視方法および監視プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
　図１は、本実施例に係るシステムの構成を示す図である。図１に示すように、このシステムは、カメラ１０と、利用者端末２０と、監視装置１００とを有する。カメラ１０と、利用者端末２０と、監視装置１００とは、ネットワーク５０を介して相互に接続される。
　カメラ１０は、牧場の牛舎１等に設置され、撮像範囲に含まれる映像を撮影する装置である。カメラ１０は、撮影した映像の情報を、ネットワーク５０を介して、監視装置１００に送信する。以下の説明では、映像の情報を、適宜、映像情報と表記する。映像情報は、複数の画像情報が連続する情報である。
　利用者端末２０は、牧場の牧場主等が利用する端末装置である。利用者端末２０は、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末等に対応する。利用者端末２０は、後述する監視装置１００から、分娩の兆候を検出した旨の通知を受け付けた場合に、受け付けた情報を、ディスプレイ等に表示させる。例えば、利用者端末２０は、メールにより、分娩の情報を検出した旨の通知を受け付ける。
　監視装置１００は、カメラ１０から受信した映像情報を基にして、牛に分娩の兆候があるか否かを判定する装置である。監視装置１００は、分娩の兆候があると判定した場合には、メール等により、分娩の兆候を検出した旨の通知を利用者端末２０に対して行う。
　図２および図３は、監視装置の処理の一例を説明するための図である。図２に示すように、監視装置１００は、映像情報７０から、所定時間間隔ｔｗで、画像情報７１，７２，７３，７４，７５を抽出し、抽出した前後の画像情報７１～７５の差分を取ることで、差分画像８１，８２，８３，８４を生成する。例えば、所定時間間隔ｔｗを５秒とする。
　差分画像８１は、画像情報７１と画像情報７２との差分画像である。差分画像８２は、画像情報７２と画像情報７３との差分画像である。差分画像８３は、画像情報７３と画像情報７４との差分画像である。差分画像８４は、画像情報７４と画像情報７５との差分画像である。
　監視装置１００は、差分画像毎に、差分画像を基にして、移動量を算出し、移動量が所定の移動量以上であるか否かを、差分画像毎に判定する。図２に示す例では、差分画像８１，８３，８４から算出した移動量が、所定の移動量以上となり、差分画像８２から算出した移動量が所定の移動量未満となる。監視装置１００は、移動量が所定の移動量以上となる差分画像一つにつき、頻度カウント値に「１」をインクリメントする。
　監視装置１００は、図２で説明した処理を繰り返し実行し、所定時間幅Ｔにおける頻度カウントが、閾値α以上である場合に、牛に分娩の兆候があると判定する。例えば、本実施例では、所定時間幅Ｔを２時間とし、閾値αを１５０とする。図３に示す例では、監視装置１００は、２０１５年１１月１７日の０時から処理を開始し、２０１５年１１月１７日の１８時３１分７秒において、２時間あたりの頻度カウント値が「１５０」を超えている。このため、監視装置１００は、２０１５年１１月１７日の１８時３１分７秒において、分娩の兆候があると判定し、利用者端末２０に通知する。
　続いて、監視装置１００の構成について説明する。図４は、本実施例に係る監視装置の構成を示す機能ブロック図である。図４に示すように、この監視装置１００は、通信部１１０、入力部１２０、表示部１３０、記憶部１４０、制御部１５０を有する。
　通信部１１０は、ネットワーク５０を介して、カメラ１０、利用者端末２０とデータ通信を実行する処理部である。通信部１１０は、通信装置に対応する。後述する制御部１５０は、通信部１１０を介して、カメラ１０から映像情報を受信する。制御部１５０は、通信部１１０を介して、利用者端末２０にメールを送信する。
　入力部１２０は、各種の情報を監視装置１００に入力するための入力装置である。入力部１２０は、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。
　表示部１３０は、制御部１５０から出力される各種の情報を表示する表示装置である。表示部１３０は、ディスプレイやタッチパネルに対応する。
　記憶部１４０は、映像情報格納領域１４１と、移動量テーブル１４２とを有する。記憶部１４０は、例えば、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、フラッシュメモリ（Flash　Memory）などの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。
　映像情報格納領域１４１は、カメラ１０から受信する映像情報７０を格納する領域である。例えば、映像情報７０は、牛の画像を含む時系列に並んだ複数の画像情報である。
　移動量テーブル１４２は、時刻毎の牛の移動量の情報を保持するテーブルである。図５は、移動量テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、この移動量テーブル１４２は、時刻と、座標と、移動量とを対応付ける。
　制御部１５０は、受信部１５１と、移動量算出部１５２と、カウント部１５３と、通知部１５４とを有する。制御部１５０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）などの集積装置に対応する。また、制御部１５０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ（Micro　Processing　Unit）等の電子回路に対応する。
　受信部１５１は、カメラ１０から映像情報７０を受信する処理部である。受信部１５１は、映像情報７０を、記憶部１４０に格納する。
　移動量算出部１５２は、映像情報格納領域１４１に格納される映像情報７０を取得し、映像情報７０に含まれる複数の画像情報間の差分に基づいて、牛の移動量を算出する処理部である。移動量算出部１５２は、時刻と、移動量とを対応付けて、移動量テーブル１４２に格納する。以下において、移動量算出部１５２の処理の一例について説明する。
　移動量算出部１５２は、最新の画像情報を取得し、１フレーム前の画像情報を取得する。例えば、移動量算出部１５２は、所定時間間隔ｔｗで、映像情報７０から画像情報を取得するものとする。このため、１フレーム前の画像情報は、最新の画像情報の時刻よりもｔｗ時間前の画像情報となる。１フレーム前の画像情報は、後述するマスク処理が実行されたうえで、記憶部１４０の所定の領域に格納されているものとする。
　移動量算出部１５２は、最新の画像情報に対してマスク処理を実行することで、画像情報の全領域のうち、不要な領域の画素値を所定の画素値に変換する。図６は、マスク処理の一例を示す図である。図６に示す例では、最新の画像情報を、画像情報８０ａとする。移動量算出部１５２は、画像情報８０ａとマスク情報７とを重ね合わせ、画像情報８０ａのうち、マスク領域７０ａと重複する領域以外の領域の画素値を、所定の画素値に変換する処理を行うことで画像情報８０ｂを生成する。移動量算出部１５２は、マスク処理を行った最新の画像情報８０ｂを、１フレーム前の画像情報として、記憶部１４０の所定の領域に格納する。
　移動量算出部１５２は、最新の画像情報および１フレーム前の画像情報に対して、グレースケール変換を実行する。移動量算出部１５２は、グレースケール変換した、最新の画像情報と、グレースケール変換した１フレーム前の画像情報との差分をとることで、差分画像を生成する。また、移動量算出部１５２は、差分画像を２値化した２値化画像を生成する。例えば、移動量算出部１５２は、差分画像の各画素の画素値と、所定値とを比較し、所定値以上の画素値を有する画素を「１」に設定し、所定値未満の画素値を有する画素を「０」に設定する。
　移動量算出部１５２は、２値化画像を基にして、牛の検出を行う。例えば、移動量検出部１５２は、２値化画像を走査し、画素値が「１」が連続する領域を連結することで、対象物領域を特定する。移動量算出部１５２は、対象物領域と、牛の大きさに相当する牛領域情報とを比較して、対象物領域の大きさと、牛領域の大きさとの差分の絶対値が、所定の閾値未満である場合に、対象物領域を、牛の領域として検出する。
　移動量算出部１５２は、対象物領域の重心の座標と、前回の牛の座標とを比較して、Ｘ方向およびＹ方向の移動量を計算する。移動量算出部１５２は、Ｙ方向の移動量が２５ピクセル以上である場合に、時刻と、座標と、移動量とを対応付けて、移動量テーブル１４２に格納する。時刻は、最新の画像情報が撮影された時刻に対応する。座標は、牛の領域と判定された対象物領域の重心の座標に対応する。移動量は、移動量テーブル１４２における、前回の時刻の座標から、今回の時刻の座標までの距離に対応する。なお、移動量算出部１５２は、Ｙ方向の移動量のみを、移動量テーブル１４２に格納しても良い。
　一方、移動量算出部１５２は、Ｙ方向の移動量が２５ピクセル未満である場合に、時刻と、座標と、移動量「０」とを対応付けて、移動量テーブル１４２に格納する。なお、移動量算出部１５２は、座標は、１フレーム前の座標に設定する。
　カウント部１５３は、移動量テーブル１４２を基にして、頻度カウント値をカウントする処理部である。例えば、カウント部１５３は、移動量テーブル１４２において、現在の時刻から、２時間前までのレコードを特定し、移動量が「０」でないレコードの数を、頻度カウント値としてカウントする。カウント部１５３は、頻度カウント値が初めて「１５０」を超えた場合に、牛に分娩の兆候があると判定し、判定結果を通知部１５４に出力する。
　通知部１５４は、カウント部１５３によって、牛に分娩の兆候があると判定された場合に、牛に分娩の兆候がある旨の情報を、電子メール等によって、利用者端末２０に通知する処理部である。
　次に、本実施例に係る監視装置１００の処理手順の一例について説明する。図７および図８は、本実施例に係る監視装置の処理手順を示すフローチャートである。図７に示すように、監視装置１００の移動量算出部１５２は、最新の画像情報を読み込み（ステップＳ１０１）、１フレーム前の画像情報を読み込む（ステップＳ１０２）。
　移動量算出部１５２は、最新の画像情報にマスク処理を実行する（ステップＳ１０３）。移動量算出部１５２は、マスク処理した最新の画像情報を、１フレーム前の画像情報として、保存する（ステップＳ１０４）。
　移動量算出部１５２は、最新の画像情報と１フレーム前の画像情報との差分画像を生成する（ステップＳ１０５）。移動量算出部１５２は、差分画像を２値化し（ステップＳ１０６）、２値化画像から牛を検出し（ステップＳ１０７）、図８のステップＳ１０８に移行する。
　図８の説明に移行する。移動量算出部１５２は、牛の検出に成功したか否かを判定する（ステップＳ１０８）。移動量算出部１５２は、牛の検出に成功しなかった場合には（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、牛の座標を１フレーム前の座標に設定し、移動量を０に設定し（ステップＳ１０９）、ステップＳ１１５に移行する。
　移動量算出部１５２は、牛の検出に成功した場合には（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、検出した牛の座標を取得する（ステップＳ１１０）。移動量算出部１５２は、前回の牛の座標と、今回の牛の座標とを基にして、Ｘ、Ｙ方向の移動量を計算する（ステップＳ１１１）。
　移動量算出部１５２は、Ｙ方向の移動量が２５pixelより大きいか否かを判定する（ステップＳ１１２）。移動量算出部１５２は、Ｙ方向の移動量が２５pixelより大きい場合には（ステップＳ１１２，Ｙｅｓ）、時刻と、座標と、Ｙ方向の移動量を、移動量テーブル１４２に登録することで、移動量テーブル１４２を更新し（ステップＳ１１３）、ステップＳ１１５に移行する。
　移動量算出部１５２は、Ｙ方向の移動量が２５pixelよりも大きくない場合には（ステップＳ１１２，Ｎｏ）、Ｙ方向の移動量を０に設定し（ステップＳ１１４）、ステップＳ１１５に移行する。
　カウント部１５３は、移動量テーブル１４２を基にして、頻度カウント値をカウントする（ステップＳ１１５）。カウント部１５３は、所定時間幅における頻度カウント値が１５０より大きいか否かを判定する（ステップＳ１１６）。カウント部１５３は、所定時間幅における頻度カウント値が１５０よりも大きくない場合には（ステップＳ１１６，Ｎｏ）、ステップＳ１１８に移行する。
　一方、カウント部１５３は、所定時間幅における頻度カウント値が１５０より大きい場合には（ステップＳ１１６，Ｙｅｓ）、ステップＳ１１７に移行する。監視装置１００の通知部１５４は、初回のみ、利用者端末２０にメール送信する（ステップＳ１１７）。監視装置１００は、続く画像情報が存在する場合には（ステップＳ１１８，Ｙｅｓ）、図７のステップＳ１０１に移行する。監視装置１００は、続く画像情報が存在しない場合には（ステップＳ１１８，Ｎｏ）、処理を終了する。
　次に、本実施例に係る監視装置１００の効果について説明する。監視装置１００は、牛を含む複数の画像情報を取得し、複数の画像情報間の差分に基づいて、牛の移動量を算出し、所定の時間幅における牛の移動量に応じて、牛の分娩兆候に関する通知を行なう。このように、監視装置１００によれば、カメラ１０から得られる映像情報のみを用いて、牛の分娩の兆候を判定することができる。
　監視装置１００は、異なる時刻に撮像された画像情報の差分を算出することで、牛の位置を検出する処理を繰り返し実行し、前回の牛の位置と今回算出した牛の位置とを基にして、対象物の移動量を算出する。このため、簡易的な方法で、牛の移動量を適切に算出することができる。
　監視装置１００は、移動量が所定移動量以上であるか否かの情報と、時刻とを対応付けて記憶部１４０に格納し、所定時間幅において、移動量が所定移動量以上となる回数をカウントし、回数が閾値以上となる場合に、前記対象物の分娩兆候がある旨の通知を行う。このため、時刻毎に移動量の誤差が存在しても、閾値比較によって、誤差の影響を無くし、牛に分娩の兆候があるか否かを正確に判定することができる。
　ところで、上記の監視装置１００は、その他の処理を更に実行することで、牛に分娩の兆候があると判定しても良い。以下において、監視装置１００が実行するその他の処理（１），（２）について説明する。
　監視装置１００が実行するその他の処理（１）について説明する。上記に示す説明では、監視装置１００の移動量算出部１５２は、Ｘ方向およびＹ方向の移動量を算出し、Ｙ方向の移動量が２５ピクセル以上である場合に、Ｙ方向の移動量を、移動量テーブル１４２に格納していたがこれに限定されない。移動量算出部１５２は、Ｙ方向の移動量に限らず、前回の牛の座標から、牛と判定した対象物領域の重心の座標までの距離を、移動量テーブル１４２に格納する。
　ここで、カウント部１５３は、移動量テーブル１４２を基にして、現在の時刻から、２時間前までの移動量の総量を算出する。カウント部１５３は、現在の時刻から、２時間前までの移動量の総量が所定値以上となった場合に、牛に分娩の兆候があると判定する。
　上記のように、その他の処理（１）では、監視装置１００が、所定時間幅における移動量の総量を算出し、総量が所定値以上となった場合に、牛に分娩の兆候があると判定するため、カメラ１０から得られる映像情報のみを用いて、牛の分娩の兆候を判定することができる。
　監視装置１００が実行するその他の処理（２）について説明する。上記に示す説明では、監視装置１００は、所定時間幅における頻度カウント値の閾値比較により、牛に分娩の兆候があるか否かを判定していたが、これに限定されるものではない。例えば、監視装置１００は、牛の尾の向きが、上方向を向いている時間の合計時間を算出し、合計時間が、５分を超えた場合に、牛に分娩の兆候があると判定しても良い。
　移動量算出部１５２は、上記処理と同様にして、牛の検出を行い、牛の検出に成功した場合に、テンプレートマッチング等を実行することで、牛の尾の領域を特定する。移動量算出部１５２は、牛の尾の領域が、上向きであるか否かを判定し、判定結果を、移動量テーブル１４２等に格納する。なお、画像情報における牛の上向きの方向は、予め、移動量算出部１５２に設定されているものとする。
　カウント部１５３は、所定時間幅における頻度カウント値が１５０を超えた場合、または、牛の尾の向きが、上方向を向いている時間の合計値が「５分」を超えた場合に、牛に分娩の兆候があると判定する。
　あるいは、カウント部１５３は、所定時間幅における頻度カウント値が１５０を超えた場合、かつ、牛の尾の向きが、上方向を向いている時間の合計値が「５分」を超えた場合に、牛に分娩の兆候があると判定する。
　監視装置１００が、移動量に加えて、牛の尾の向きに着目し、分娩の兆候があるか否かを判定することで、より正確に、分娩の兆候を判定することができる。
　次に、上記実施例に示した監視装置１００と同様の機能を実現する監視プログラムを実行するハードウェア構成の一例について説明する。図９は、監視プログラムを実行するハードウェア構成の一例を示す図である。
　図９に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、ディスプレイ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置３０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置３０５とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０６と、ハードディスク装置３０７とを有する。そして、各装置３０１～３０７は、バス３０８に接続される。
　ハードディスク装置３０７は、制御プログラム３０７ａ、を有する。ＣＰＵ３０１は、制御プログラム３０７ａを読み出してＲＡＭ３０６に展開する。制御プログラム３０７ａは、制御プロセス３０６ａとして機能する。例えば、制御プロセス５０６ａの処理は、制御部１５０の処理に対応する。
　なお、制御プログラム３０７ａについては、必ずしも最初からハードディスク装置３０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００が制御プログラム３０７ａを読み出して実行するようにしてもよい。
　１００　監視装置
　１１０　通信部
　１２０　入力部
　１３０　表示部
　１４０　記憶部
　１４１　映像情報格納領域
　１４２　移動量テーブル
　１５０　制御部
　１５１　受信部
　１５２　移動量算出部
　１５４　通知部

Claims (18)

  1. 　対象物を含む複数の撮像画像を取得し、取得した前記複数の撮像画像間の差分に基づいて、前記対象物の移動量を算出し、所定の時間幅における前記対象物の移動量に応じて、前記対象物の分娩兆候に関する通知を行なう制御部、
    　を有することを特徴とする監視装置。
  2. 　前記制御部は、異なる時刻に撮像された撮像画像の差分を算出することにより、前記対象物の位置を検出し、時系列で連続して検出した前記対象物の位置に基づいて、前記対象物の移動量を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
  3. 　前記制御部は、前記移動量が所定移動量以上であるか否かの情報と、時刻とを対応付けて記憶部に格納し、一定時間幅において、前記移動量が所定移動量以上となる回数をカウントし、カウントした回数が閾値以上となる場合に、前記対象物に分娩兆候がある旨の通知を行う、ことを特徴とする請求項１または２に記載の監視装置。
  4. 　前記制御部は、前記移動量を加算することにより、移動量の総量を算出し、一定時間幅において、前記移動量の総量が所定値以上となる場合に、前記対象物の分娩兆候がある旨の通知を行う、ことを特徴とする請求項１または２に記載の監視装置。
  5. 　所定時間内の複数フレームの撮像画像を解析して、牛に対応する特徴を有する画像部分のフレーム間の移動量と、前記撮像画像から抽出した前記牛の尾の向きとに応じて、所定の通知制御を実行する制御部、
    を備えたことを特徴とする監視装置。
  6. 　前記制御部は、前記移動量が所定移動量以上である場合、または、前記牛の尾の向きが予め設定された方向と同じ方向となる時間の合計値が閾値以上となる場合に、所定の通知を行う、ことを特徴とする請求項５に記載の監視装置。
  7. 　対象物を含む複数の撮像画像を取得し、
    　取得した前記複数の撮像画像間の差分に基づいて、前記対象物の移動量を算出し、
    　所定の時間幅における前記対象物の移動量に応じて、前記対象物の分娩兆候に関する通知を行なう、
    　処理をコンピュータが実行することを特徴とする監視方法。
  8. 　前記算出する処理は、異なる時刻に撮像された撮像画像の差分を算出することにより、前記対象物の位置を検出し、時系列で連続して検出した前記対象物の位置に基づいて、前記対象物の移動量を算出する、ことを特徴とする請求項７に記載の監視方法。
  9. 　前記移動量が所定移動量以上であるか否かの情報と、時刻とを対応付けて記憶部に格納し、一定時間幅において、前記移動量が所定移動量以上となる回数をカウントし、カウントした回数が閾値以上となる場合に、前記対象物に分娩兆候がある旨の通知を行う、ことを特徴とする請求項７または８に記載の監視方法。
  10. 　前記移動量を加算することにより、移動量の総量を算出し、一定時間幅において、前記移動量の総量が所定値以上となる場合に、前記対象物の分娩兆候がある旨の通知を行う、ことを特徴とする請求項７または８に記載の監視方法。
  11. 　所定時間内の複数フレームの撮像画像を解析し、
    　牛に対応する特徴を有する画像部分のフレーム間の移動量と、前記撮像画像から抽出した前記牛の尾の向きとに応じて、所定の通知制御を実行する、
    　処理をコンピュータが実行することを特徴とする監視方法。
  12. 　前記通知制御を実行する処理は、前記移動量が所定移動量以上である場合、または、前記牛の尾の向きが予め設定された方向と同じ方向となる時間の合計値が閾値以上となる場合に、所定の通知を行うことを特徴とする請求項１１に記載の監視方法。
  13. 　対象物を含む複数の撮像画像を取得し、
    　取得した前記複数の撮像画像間の差分に基づいて、前記対象物の移動量を算出し、
    　所定の時間幅における前記対象物の移動量に応じて、前記対象物の分娩兆候に関する通知を行なう、
    　処理をコンピュータに実行させることを特徴とする監視プログラム。
  14. 　前記算出する処理は、異なる時刻に撮像された撮像画像の差分を算出することにより、前記対象物の位置を検出し、時系列で連続して検出した前記対象物の位置に基づいて、前記対象物の移動量を算出する、ことを特徴とする請求項１３に記載の監視プログラム。
  15. 　前記移動量が所定移動量以上であるか否かの情報と、時刻とを対応付けて記憶部に格納し、一定時間幅において、前記移動量が所定移動量以上となる回数をカウントし、カウントした回数が閾値以上となる場合に、前記対象物に分娩兆候がある旨の通知を行う、ことを特徴とする請求項１３または１４に記載の監視プログラム。
  16. 　前記移動量を加算することにより、移動量の総量を算出し、一定時間幅において、前記移動量の総量が所定値以上となる場合に、前記対象物の分娩兆候がある旨の通知を行う、ことを特徴とする請求項１３または１４に記載の監視プログラム。
  17. 　所定時間内の複数フレームの撮像画像を解析し、
    　牛に対応する特徴を有する画像部分のフレーム間の移動量と、前記撮像画像から抽出した前記牛の尾の向きとに応じて、所定の通知制御を実行する、
    　処理をコンピュータに実行させることを特徴とする監視プログラム。
  18. 　前記通知制御を実行する処理は、前記移動量が所定移動量以上である場合、または、前記牛の尾の向きが予め設定された方向と同じ方向となる時間の合計値が閾値以上となる場合に、所定の通知を行うことを特徴とする請求項１７に記載の監視プログラム。
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