WO2021045034A1 - 成長評価装置、成長評価方法および成長評価プログラム - Google Patents

成長評価装置、成長評価方法および成長評価プログラム Download PDF

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buttock
width
growth
pigs
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慎 助川
大介 内田
雅貴 奥田
樹 吉田
尚樹 森田
祐介 大城
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日本ハム株式会社
株式会社エヌ・ティ・ティ・データ
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
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    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands

Definitions

  • the present invention relates to a growth evaluation device, a growth evaluation method, and a growth evaluation program.
  • a method of raising pigs in groups using cages or divided compartments, which are generally called pens is often adopted.
  • a plurality of pigs housed in a pen can move around relatively freely, which is preferable from the viewpoint of pig health management.
  • the work of guiding each pig to the cage was a burden.
  • the present invention has been made to solve such a problem, and provides a technique for easily evaluating the growth degree of pigs raised in a group without inducing them to cages one by one. is there.
  • the growth evaluation device includes an extraction unit that extracts an image of the buttocks facing the buttocks of the pigs from an image taken by a camera installed toward a pen in which a plurality of pigs are group-reared. , A calculation unit that calculates the buttock width from the buttock image, and an evaluation unit that evaluates the overall growth degree of a plurality of pigs based on a specified number or more of the buttock width calculated by the calculation unit.
  • the growth evaluation method in the second aspect of the present invention includes an extraction step of extracting a buttock image in which the buttock of a pig faces directly from an image taken by a camera installed toward a pen in which a plurality of pigs are bred. It has a calculation step of calculating the buttock width from the buttock image, and an evaluation step of evaluating the overall growth degree of a plurality of pigs based on the buttock width of the reference number or more calculated by the calculation step.
  • the growth evaluation program includes an extraction step of extracting a buttock image in which the buttock of a pig faces directly from an image captured by a camera installed toward a pen in which a plurality of pigs are bred.
  • the computer is made to execute a calculation step of calculating the buttock width from the buttock image and an evaluation step of evaluating the overall growth degree of a plurality of pigs based on the buttock width of the reference number or more calculated by the calculation step.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overall image of a pig farming environment in which the evaluation device 200 according to the present embodiment is adopted.
  • the evaluation device 200 is an embodiment of the growth evaluation device.
  • the pigs 101 to be observed are collectively housed in the pen 102.
  • these pigs 101 are of similar physique and are bred in groups until they grow to a size that can be shipped. That is, as a general rule, the inclusion in the pen 102 and the exit from the pen 102 are carried out all at once for a group of pigs 101. Therefore, the pig 101 housed in the pen 102 is managed as a group, and the growth evaluation described below is also performed on a group basis.
  • the number of pigs 101 bred with the pen 102 is, for example, about 20, and can be adjusted according to the breed of the pig 101 and the breeding environment.
  • the camera unit 110 is provided with an image sensor capable of taking a bird's-eye view of a predetermined position in the pen 102, converts a 2D image captured by the image sensor into image data, and transmits the 2D image to the server 210 via the Internet 900.
  • the camera unit 110 is installed so as to capture an image of a range of an angle of view Fr overlooking, for example, a pig 101 foraging by immersing its head in a feeding container 103 from behind. According to the camera unit 110 installed in this way, it is possible to acquire an image in which the buttocks of the foraging pig 101 face each other.
  • the camera unit 110 is not limited to the case where the vicinity of the feeding container 103 is set to a predetermined position, and if it can be expected to take an image in a state where the buttocks of the pig 101 moving around in the pen 102 are facing each other, such a place is designated. It may be installed as a position. For example, the vicinity of the water supply container 104 may be set as a predetermined position. Since the feeding area and the water supply area are places where the housed pigs 101 are replaced and visited, it is convenient to randomly acquire images of the buttocks of many pigs 101.
  • the management facility is equipped with an evaluation device 200 for evaluating the growth of the pig 101 to be observed.
  • the evaluation device 200 is composed of a server 210, a display monitor 220 connected to the server 210, and the like, and the server 210 is connected to the Internet 900.
  • the server 210 receives the image data sent from the camera unit 110 via the Internet 900, and evaluates the growth degree of the entire pig 101 housed in the pen 102 based on the image data.
  • the server 210 displays the evaluation result on the display monitor 220.
  • the evaluation result is displayed on the display unit of the worker terminal 120 via the Internet 900.
  • the worker terminal 120 is, for example, a tablet terminal or a smartphone.
  • the line connecting the camera unit 110 and the evaluation device 200 is not limited to the Internet 900, but may be an intranet or the like. If a management facility is provided in the pig farm, short-range wireless communication may be adopted.
  • FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration of the evaluation device 200.
  • the evaluation device 200 is mainly composed of the server 210 and the display monitor 220.
  • the display monitor 220 includes, for example, a liquid crystal panel, and converts a video signal generated by the calculation unit 230 into a visible video and displays it.
  • the server 210 mainly includes a calculation unit 230, an image processing unit 240, a data storage unit 250, a memory 260, and a communication unit 270.
  • the calculation unit 230 is, for example, a CPU, and by executing various programs read from the memory 260, it controls the entire evaluation device 200 and executes various calculation processes. For example, when the process as the extraction unit 231 is executed, the buttock image of the pig 101 facing the buttock is extracted from the image sent from the camera unit 110 in cooperation with the image processing unit 240. When the process as the width calculation unit 232 is executed, the buttock width of the pig 101 reflected therein is calculated from the buttock image extracted by the extraction unit 231.
  • the processing as the evaluation unit 233 When the processing as the evaluation unit 233 is executed, the overall growth degree of the pig 101 housed in the pen 102 is evaluated based on the buttock width of the specified number or more calculated by the width calculation unit 232, and the display monitor 220 is used. And output to the worker terminal 120.
  • the specific processing will be described in detail later.
  • the image processing unit 240 is, for example, an ASIC for image processing, and executes image processing such as generating a buttock image obtained by cutting out the buttock region of the target pig from the image data received from the camera unit 110.
  • the data storage unit 250 is, for example, an HDD (Hard Disc Drive), and stores the buttock width and the like calculated from the buttock image.
  • the memory 260 is, for example, an SSD (Solid State Drive), and in addition to a control program for controlling the evaluation device 200 and a growth evaluation program for evaluating the degree of growth of the pig 101, various parameter values, functions, and lookups are used. I remember the table etc. In particular, it stores a conversion table 261 that converts the buttock width into an estimated body weight.
  • SSD Solid State Drive
  • the communication unit 270 is, for example, a wired LAN unit.
  • the calculation unit 230 requests image data from the camera unit 110 connected to the Internet 900 via the communication unit 270, and receives the image data sent from the camera unit 110 in response to the request. Further, the evaluation unit 233 transmits the evaluation result to the worker terminal 120 in response to the request from the worker terminal 120 received via the communication unit 270.
  • the pigs housed in the pen can move around relatively freely, which is preferable from the viewpoint of pig health management.
  • the inventor of the present application has found that there is a strong correlation between the buttock width, which is the width of the buttock of a pig, and the weight of the pig. I found it.
  • FIG. 3 is a graph showing the relationship between the age of pigs and the width of the buttocks.
  • the horizontal axis is age and the vertical axis is buttock width.
  • the graph is the result of plotting the buttock width (mm) measured at a fixed time every day from the time when the pig to be observed is placed in the pen.
  • the pigs to be observed were in good health during the observation period.
  • the graph generally draws a curve that gradually increases with age, although there are some fluctuations.
  • FIG. 4 is a graph showing the relationship between the age and body weight of pigs.
  • the horizontal axis is age and the vertical axis is body weight.
  • the graph is the result of plotting the body weight (kg) measured on the scale after the measurement of the buttocks width for the same pig as the observation target of FIG. As shown in the figure, the graph follows a transition similar to the graph in FIG. 3, and draws a curve that gradually increases with age.
  • FIG. 5 is a graph showing the relationship between buttock width and body weight.
  • the horizontal axis is the buttock width and the vertical axis is the body weight.
  • the solid line graph is the result of plotting the measured values of the pigs observed in FIGS. 3 and 4.
  • the dotted line graph is a regression line statistically processed for the measured values of other pigs observed in the same manner. As shown in the figure, it can be seen that the body weight of the pig has a strong correlation with the buttock width, and the body weight can be accurately estimated from the buttock width.
  • the degree of growth of the entire pig 101 housed in the pen is evaluated by the average estimated body weight.
  • the specific procedure will be described. First, as described above, the captured images of the pig 101, which is replaced with the feeding container 103 and visited, are sequentially acquired from the camera unit 110, and the buttocks image facing the buttocks is extracted from the captured images.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an image of the buttocks.
  • the extraction unit 231 causes the image processing unit 240 to generate a cut-out image obtained by cutting out a region near the tail from the captured image of the captured data sent from the camera unit 110.
  • the image processing unit 240 finds the tail region from the target image by performing matching processing with, for example, a large number of template images prepared in advance as the tail image. Then, the extraction unit 231 cuts out the found region of the tail and its periphery with a preset image size to generate a cut-out image.
  • the image size of the cut-out image is set to a size that allows the body of a grown pig to fit in the width direction. Further, for cutting out the tail part, a cutout image may be generated using a learned model such as CNN that inputs an captured image.
  • the extraction unit 231 calculates the number of pixels D L from the center of the tail to the left body boundary and the number of pixels D R to the right body boundary by performing edge processing on the cut-out image.
  • pig 101 is D L ⁇ D R so is oriented obliquely, it is determined that the buttocks are not directly facing and do not adopt this cutout image as hip image.
  • an image in which the tail is located at the center of the buttock in the width direction is extracted and used as a buttock image.
  • the extraction unit 231 determines whether unequal or D L and D R are equal in consideration of the tolerances are set in accordance with the number of pixels width of the cut image.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a method for calculating the buttock width.
  • a width calculating unit 232 sandwiched between the range of p 0 pixels from the center position to the range and the foot side of the p 0 pixels to the back side
  • the band-shaped range is defined as the range for detecting the width of the buttocks. Then, the number of pixels from the left side body boundary to the right side body boundary is sequentially counted in the horizontal direction in this band-shaped range, and the width at the horizontal position where the count number is maximum is determined as the buttock width. That is, the width calculation unit 232 sets the maximum width in a predetermined range with the center of the tail as the center in the height direction as the buttock width (pixels).
  • the camera unit 110 is installed toward a predetermined position in the pen 102, and the buttocks of the pig 101 observed at the predetermined position are substantially from the camera unit 110 at any time of shooting. Located at a certain distance. Therefore, there is a one-to-one correspondence between the actual buttock width (mm) of the pig and the buttock width (pixels) determined from the buttock image.
  • the conversion formula is determined according to the angle of view of the camera unit 110, the assumed distance to the buttocks of the pig, and the like. That is, the buttock width (pixels) determined from the buttock image is converted into the actual buttock width (mm) by this fixed conversion formula. Then, it can be converted into an estimated body weight (kg) by the conversion formula or conversion table described with reference to FIG.
  • the evaluation device 200 calculates and accumulates a predetermined number or more of the buttocks width every day, and outputs an average estimated body weight. The flow of the process will be specifically described.
  • FIG. 8 is a flow chart illustrating a process executed by the evaluation device 200 on a daily basis. The flow starts at a preset time every day.
  • step S101 the calculation unit 230 transmits an imaging instruction signal to the camera unit 110, and in response to this, acquires image data of the captured image captured by the camera unit 110 via the communication unit 270.
  • the extraction unit 231 attempts to extract a buttock image from the acquired image data as described with reference to FIG. If the buttock image cannot be extracted, the process returns to step S101. If the buttock image can be extracted, the process proceeds to step S103.
  • the width calculation unit 232 calculates the buttock width from the buttock image received from the extraction unit 231 as described with reference to FIG. 7. Then, the result is recorded in the data storage unit 250.
  • the evaluation unit 233 confirms whether or not the number of buttock widths recorded in the data storage unit 250 has reached the specified number. If it has not been reached, the process returns to step S101. If it has been reached, the process proceeds to step S106. Even if the specified number is reached, the buttock width may be continuously collected by returning to step S101 for a predetermined time.
  • step S106 the evaluation unit 233 calculates the average value of the buttock width recorded in the data storage unit 250, and converts the average value of the buttock width into the estimated body weight using the conversion table 261 read from the memory 260. Then, the estimated body weight is output to the display monitor 220 and the worker terminal 120 as the average estimated body weight of the entire pig 101 housed in the pen 102. For example, the display monitor 220 displays " ⁇ month ⁇ day / pen No. ⁇ / average estimated body weight ⁇ kg". When the output of the average estimated body weight is finished, the series of processes is completed.
  • the time zone for executing the above processing on a daily basis is set to the feeding time zone in which the pig 101 is fed or the working time zone in which the worker works in the pen 102.
  • the pigs 101 housed in the pen 102 take turns visiting the feeding container 103, so that many buttocks images can be randomly obtained.
  • the pig 101 housed in the pen 102 is moved around, which is convenient because many buttock images can be obtained at random.
  • the evaluation unit 233 evaluated the overall growth rate of the pig 101 housed in the pen 102 as the average estimated body weight on the evaluation date. However, even if it is not the average estimated body weight, a method for evaluating the overall growth rate of the pig 101 housed in the pen 102 can be considered. Some evaluation methods will be described below.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining another growth evaluation method, and is a graph showing the relationship between the age of the pig and the average buttock width of the pig 101 housed in the pen 102.
  • the horizontal axis is the age of the day, and the vertical axis is the average buttock width.
  • the graph is a result of plotting the average buttock width measured at a predetermined time every day from the observation start date to the evaluation date when the pig 101 to be observed is housed in the pen.
  • the buttock width of the specified number or more is calculated and accumulated for each day, and the average value is recorded as the average buttock width of the day.
  • the evaluation unit 233 calculates how much the average buttock width observed on that day increases with respect to the average buttock width on the observation start date, and outputs the rate of increase ⁇ as the degree of growth. Since the system operator and the worker empirically know how much the increase rate ⁇ reaches the shipping time, even if the evaluation device 200 outputs the increase rate ⁇ in this way, the pig 101 It can be an evaluation of the overall degree of growth.
  • the degree of growth is evaluated by the total body weight at the start of breeding and the rate of increase ⁇ . be able to.
  • the evaluation device 200 can output, for example, a value obtained by multiplying the total body weight at the start of breeding by the increase rate ⁇ as the estimated body weight at the present time.
  • the weight at the start of breeding may be input by the worker via the input device of the evaluation device 200, or may be configured to be automatically acquired in conjunction with the weight scale.
  • the input device and the automatic acquisition interface function as an acquisition unit for acquiring the weights of a plurality of pigs in the evaluation device 200.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining another growth evaluation method, and is a graph showing the relationship between the age of the pig and the average buttock width of the pig 101 housed in the pen 102.
  • the horizontal axis is the age of the day, and the vertical axis is the average buttock width.
  • the solid line graph is the result of plotting the average buttock width measured at a fixed time every day from the observation start date to the evaluation date when the pig 101 to be observed is housed in the pen.
  • the dotted graph is a growth curve showing changes in standard average buttock width.
  • the growth curve is, for example, a plot of the average value calculated from the observation results of pigs raised in the past with the same pen 102.
  • the evaluation unit 233 calculates the rate at which the average buttock width observed on the evaluation date deviates from the standard growth curve, and outputs the dissociation rate ⁇ as the degree of growth. Since the system operator and the worker know how much the divergence rate ⁇ should be within the value at which it can be judged that the divergence rate ⁇ is growing steadily, the evaluation device 200 simply outputs the divergence rate ⁇ in this way. However, it can be an evaluation of the degree of growth of the pig 101 as a whole. When the divergence rate ⁇ becomes large, the system operator and the worker can take appropriate measures such as investigating the cause. As in the example of FIG.
  • the evaluation device 200 can output the alert information by, for example, evaluating the divergence rate ⁇ based on the total body weight and the age at the start of breeding.
  • the camera unit 110 set to take an image with a relatively narrow angle of view Fr overlooking the feeding container 103 and the like is used. Further, since the camera unit 110 outputs a 2D image, it is assumed that the distance from the camera unit 110 to the buttocks of the pig is a constant distance, and the buttocks width (pixels) determined from the buttocks image is the actual pig. Converted to the buttocks width (mm). However, if the camera unit 110 is a camera unit capable of outputting a distance image, it is possible to extract more buttock images without being restricted by these assumptions. A stereo camera, a TOF camera, or the like can be adopted as a camera unit that outputs a distance image, but here, a case where a stereo camera is adopted will be described.
  • FIG. 11 is a diagram showing an overall image of the pig farming environment when the camera unit 110'with a built-in stereo camera is used.
  • the configuration shown in FIG. 11 is different from the configuration shown in FIG. 1 in that the camera unit 110'adopts a stereo camera and the angle of view Fr, which is an imaging range, is wider. Since the camera unit 110'has a wide angle of view Fr, many pigs 101 can be imaged at once.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a method for generating a buttock image when the camera unit 110'is adopted.
  • the extraction unit 231 cuts out the entire buttocks region of the pig 101 whose buttocks face each other from one of the stereo images. Specifically, similarly to the method described with reference to FIG. 6, an image region in which the tail is located at the center of the buttock in the width direction is cut out to obtain a buttock image.
  • the image size of the cutout image is not a fixed size, but is individually adjusted so as to include the left and right body boundaries of each pig.
  • the extraction unit 231 cuts out a region corresponding to each from the other stereo image. Then, the distances d1, d2, and d3 from the camera unit 110'to the respective buttocks are calculated by using the amount of deviation between the two corresponding buttocks images.
  • the width calculation unit 232 calculates the buttock width from one of the stereo images as described with reference to FIG. 7, and uses each distance to correct the buttock width with respect to the standard distance d 0 (for example, 1 m). By making such corrections, the buttocks width can be uniformly compared and verified. Therefore, the evaluation unit 233 can convert the buttock width into the estimated body weight by using the conversion formula or the conversion table created on the premise of the standard distance d 0. Alternatively, the rate of increase ⁇ and the rate of divergence ⁇ can be calculated. Moreover, since many buttock images can be extracted from one captured image, the degree of growth can be evaluated in a shorter time or more accurately.

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Abstract

集団で飼育されている豚の成長度合を、一頭ずつケージへ誘導することなく、簡便に評価する技術を提供する。　成長評価装置は、複数の豚が集団飼育されているペンに向けて設置されたカメラによって撮像された画像から豚の臀部が正対する臀部画像を抽出する抽出部と、臀部画像から臀部幅を演算する演算部と、演算部によって演算された規定数以上の臀部幅に基づいて複数の豚の全体の成長度合を評価する評価部とを備える。

Description

成長評価装置、成長評価方法および成長評価プログラム
　本発明は、成長評価装置、成長評価方法および成長評価プログラムに関する。
　家畜の体重を計測する場合には、一頭ずつケージへ誘導してケージ内に設置された体重計に載せる必要があった。体重計に載せる代わりに距離計を用いて家畜までの距離を体重に変換する技術なども知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００７－１７５０５０号公報
　豚を飼育する場合には、一般的にペンと呼ばれる檻や区切られた区画を用いて集団で飼育する手法が多く採用される。ペンに収容された複数の豚は、比較的自由に動き回ることができるので、豚の健康管理の観点からは好ましい。しかし、出荷判断や成長度合の確認のためにペン内の豚の体重を計測しようとすると、一頭ずつケージへ誘導する作業が負担となっていた。
　本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、集団で飼育されている豚の成長度合を、一頭ずつケージへ誘導することなく、簡便に評価する技術を提供するものである。
　本発明の第１の態様における成長評価装置は、複数の豚が集団飼育されているペンに向けて設置されたカメラによって撮像された画像から豚の臀部が正対する臀部画像を抽出する抽出部と、臀部画像から臀部幅を演算する演算部と、演算部によって演算された規定数以上の臀部幅に基づいて複数の豚の全体の成長度合を評価する評価部とを備える。
　本発明の第２の態様における成長評価方法は、複数の豚が飼育されているペンに向けて設置されたカメラによって撮像された画像から豚の臀部が正対する臀部画像を抽出する抽出ステップと、臀部画像から臀部幅を演算する演算ステップと、演算ステップによって演算された基準数以上の臀部幅に基づいて複数の豚の全体の成長度合を評価する評価ステップとを有する。
　本発明の第３の態様における成長評価プログラムは、複数の豚が飼育されているペンに向けて設置されたカメラによって撮像された画像から豚の臀部が正対する臀部画像を抽出する抽出ステップと、臀部画像から臀部幅を演算する演算ステップと、演算ステップによって演算された基準数以上の臀部幅に基づいて複数の豚の全体の成長度合を評価する評価ステップとをコンピュータに実行させる。
　本発明により、集団で飼育されている豚の成長度合を、一頭ずつケージへ誘導することなく、簡便に評価する技術を提供することができる。
本実施形態に係る評価装置を採用した養豚環境の全体像を示す図である。 評価装置のハードウェア構成を示す図である。 豚の日齢と臀部幅の関係を示すグラフである。 豚の日齢と体重の関係を示すグラフである。 豚の臀部幅と体重の関係を示すグラフである。 臀部画像を説明する図である。 臀部幅の演算手法を説明する図である。 評価装置が日ごとに実行する処理を説明するフロー図である。 他の成長評価の手法を説明する図である。 更に他の成長評価の手法を説明する図である。 ステレオカメラを利用した場合の養豚環境の全体像を示す図である。 ステレオカメラを利用した場合の臀部画像の生成手法を説明する図である。
　以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲に係る発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。
　図１は、本実施形態に係る評価装置２００を採用した養豚環境の全体像を示す図である。評価装置２００は、成長評価装置の一実施形態である。養豚場では、観察対象となる豚１０１がペン１０２に集団で収容されている。ペン１０２での飼育開始時点においてこれらの豚１０１は同程度の体格であり、出荷可能な大きさに成長するまで集団で飼育される。すなわち、ペン１０２への収容およびペン１０２からの退出は、原則として、豚１０１の集団に対して一斉に実施される。したがって、ペン１０２に収容される豚１０１は、集団として管理され、以下に説明する成長の評価も集団単位で行われる。なお、ペン１０２で飼育される豚１０１の頭数は、例えば２０頭程度であり、豚１０１の品種や飼育環境に応じて調整され得る。
　カメラユニット１１０は、ペン１０２内の所定位置を俯瞰して撮像できる撮像センサを備えており、撮像センサで撮像した２Ｄ画像を画像データに変換し、インターネット９００を介してサーバ２１０へ送信する。カメラユニット１１０は、例えば給餌容器１０３に頭部を没入して採餌する豚１０１を背後から俯瞰する画角Ｆｒの範囲を撮像するように設置されている。このように設置されたカメラユニット１１０によれば、採餌中の豚１０１の臀部が正対する画像を取得できる。
　カメラユニット１１０は、給餌容器１０３付近を所定位置とする場合に限らず、ペン１０２内を動き回る豚１０１の臀部を正対した状態で撮像することが期待できるのであれば、そのような場所を所定位置として設置して良い。例えば、給水容器１０４付近を所定位置としても良い。給餌場や給水場は、収容されている豚１０１が入れ替わり立ち替わり訪れる場所であるので、ランダムに多くの豚１０１の臀部画像を取得するのに都合が良い。
　管理施設には、観察対象となる豚１０１の成長を評価する評価装置２００が設置されている。評価装置２００は、サーバ２１０と、サーバ２１０に接続された表示モニタ２２０等によって構成され、サーバ２１０は、インターネット９００と接続されている。サーバ２１０は、インターネット９００を介してカメラユニット１１０から送られてくる画像データを受け取り、当該画像データに基づいてペン１０２に収容された豚１０１全体の成長度合を評価する。サーバ２１０は、評価結果を表示モニタ２２０へ表示する。養豚場で作業する作業員から作業員端末１２０を介して評価結果を求められた場合には、インターネット９００を介して、評価結果を作業員端末１２０の表示部へ表示する。作業員端末１２０は、例えば、タブレット端末やスマートフォンである。
　なお、カメラユニット１１０と評価装置２００を接続する回線は、インターネット９００に限らず、イントラネット等であっても良い。養豚場内に管理施設が設けられるような場合には、近距離無線通信が採用されても良い。
　図２は、評価装置２００のハードウェア構成を示す図である。評価装置２００は、上述のように主にサーバ２１０と表示モニタ２２０によって構成される。表示モニタ２２０は、例えば液晶パネルを備え、演算部２３０が生成する映像信号を視認可能な映像に変換して表示する。サーバ２１０は、主に、演算部２３０、画像処理部２４０、データ蓄積部２５０、メモリ２６０および通信ユニット２７０を備える。
　演算部２３０は、例えばＣＰＵであり、メモリ２６０から読み込んだ各種プログラムを実行することにより、評価装置２００の全体を制御したり諸々の演算処理を実行したりする。例えば、抽出部２３１としての処理を実行する場合には、画像処理部２４０と協働して、カメラユニット１１０から送られてくる画像から豚１０１の臀部が正対する臀部画像を抽出する。幅演算部２３２としての処理を実行する場合には、抽出部２３１が抽出した臀部画像から、そこに写る豚１０１の臀部幅を演算する。評価部２３３としての処理を実行する場合には、幅演算部２３２によって演算された規定数以上の臀部幅に基づいてペン１０２に収容された豚１０１の全体の成長度合を評価し、表示モニタ２２０や作業員端末１２０へ出力する。具体的な処理については、後に詳述する。
　画像処理部２４０は、例えば画像処理用のＡＳＩＣであり、カメラユニット１１０から受け取った画像データから対象豚の臀部領域を切り出した臀部画像を生成するなどの画像処理を実行する。データ蓄積部２５０は、例えばＨＤＤ（Hard Disc Drive）であり、臀部画像から演算した臀部幅等を蓄積する。
　メモリ２６０は、例えばＳＳＤ（Solid State Drive）であり、評価装置２００を制御するための制御プログラムや豚１０１の成長度合を評価する成長評価プログラムの他にも、様々なパラメータ値、関数、ルックアップテーブル等を記憶している。特に、臀部幅を推定体重へ変換する変換テーブル２６１を記憶している。
　通信ユニット２７０は、例えば有線ＬＡＮユニットである。演算部２３０は、通信ユニット２７０を介して、インターネット９００に接続されたカメラユニット１１０へ画像データを要求し、これに呼応してカメラユニット１１０から送られてくる画像データを受信する。また、評価部２３３は、通信ユニット２７０を介して受信した作業員端末１２０からの要求に応じて、評価結果を当該作業員端末１２０へ送信する。
　ペンを用いて豚を飼育する場合、ペンに収容された豚は比較的自由に動き回ることができるので、豚の健康管理の観点からは好ましい。しかし、出荷判断や成長度合の確認のためにペン内の豚の体重を計測しようとすると、従来は、体重計が設置されたケージへ一頭ずつ誘導する必要があり、作業員にはその作業が負担となっていた。本願発明者は、ペンに収容された豚の成長度合をより簡便に評価する手法の研究を重ねた結果、豚の臀部の幅である臀部幅と当該豚の体重には強い相関があることを見出した。豚のいずれかの体部の大きさと体重の間には一般的にはある程度の相関があるものとされるが、臀部幅と体重の間の相関性は、個体間のばらつきが少なく、他の部位と体重の間の相関性よりも特に強いことがわかった。また、豚の臀部を観察対象とすれば、その位置や皮膚形状から、正確かつ簡易に画像による解析を行うことができることもわかった。
　臀部幅と体重の相関について説明する。図３は、豚の日齢と臀部幅の関係を示すグラフである。横軸は日齢であり、縦軸は臀部幅である。グラフは、観察対象となる豚をペンに収容した時点から、毎日決められた時間に計測した臀部幅（ｍｍ）をプロットした結果である。観察対象となった豚は、観察した期間において良好な健康状態であった。図示するように、グラフは、多少の揺らぎがあるものの、概ね日齢と共に漸増する曲線を描いている。
　図４は、豚の日齢と体重の関係を示すグラフである。横軸は日齢であり、縦軸は体重である。グラフは、図３の観察対象と同一の豚について、臀部幅の計測に続いて、体重計に乗せて計測した体重（ｋｇ）をプロットした結果である。図示するように、グラフは、図３のグラフと似通った推移を辿り、概ね日齢と共に漸増する曲線を描いている。
　図５は、臀部幅と体重の関係を示すグラフである。横軸は臀部幅であり、縦軸は体重である。実線のグラフは、図３および図４で観察した豚の実測値をプロットした結果である。点線のグラフは、同様に観察した他の豚の実測値も対象として統計処理した回帰直線である。図示するように、豚の体重は、臀部幅との間に強い相関を有し、臀部幅から体重を精度良く推定できることがわかる。すなわち、同一種類の豚が飼育される場合には、このような臀部幅を推定体重に変換する変換式あるいは変換テーブルを予め実験を通じて作成しておけば、その後の飼育においては、観察対象の豚の臀部幅を計測すればその体重を推定できることがわかる。
　本実施形態においては、このような性質を利用して、ペンに収容された豚１０１全体の成長度合を、平均推定体重により評価する。その具体的な手順について説明する。まず、上述のように、給餌容器１０３へ入れ替わり立ち替わり訪れる豚１０１の撮像画像をカメラユニット１１０から逐次取得し、その中から臀部が正対する臀部画像を抽出する。図６は、臀部画像を説明する図である。
　抽出部２３１は、カメラユニット１１０から送られてくる撮像データの撮像画像から尾部付近の領域を切り出した切出し画像を画像処理部２４０に生成させる。具体的には、画像処理部２４０は、例えば尾部画像として予め多数用意されたテンプレート画像とマッチング処理を行うことにより、対象画像から尾部の領域を見つけ出す。そして、抽出部２３１は、見つけ出した尾部の領域とその周囲を予め設定された画像サイズで切り出して切出し画像を生成する。なお、切出し画像の画像サイズは、成長した豚であっても幅方向にその体躯が収まる大きさに設定されている。また、尾部の切出しは、撮像画像を入力とする例えばＣＮＮ等の学習済みモデルを用いて切出し画像を生成しても良い。
　抽出部２３１は、切出し画像に対してエッジ処理を施すことにより、尾部の中心から左側の体躯境界までのピクセル数ＤLと右側の体躯境界までのピクセル数ＤRを計算する。図６（Ａ）の場合は、豚１０１は斜めを向いているのでＤL≠ＤRであり、臀部が正対していないと判断し、この切出し画像を臀部画像として採用しない。一方、図６（Ｂ）の場合は、豚１０１は正面を向いているのでＤL＝ＤRであり、臀部が正対していると判断し、この切出し画像を臀部画像として採用する。換言すれば、尾部が臀部の幅方向の中心に位置する画像を抽出して臀部画像とする。なお、抽出部２３１は、切出し画像の横幅のピクセル数に応じて設定される許容誤差を考慮してＤLとＤRが等しいか等しくないかを判断する。
　このように抽出部２３１が臀部画像を抽出したら、幅演算部２３２は、当該臀部画像から豚１０１の臀部幅を演算する。図７は、臀部幅の演算手法を説明する図である。
　上述のように尾部の中心位置は抽出部２３１によって認識されているので、幅演算部２３２は、当該中心位置から背中側へｐ0ピクセルの範囲と足元側へｐ0ピクセルの範囲に挟まれた帯状範囲を、臀部幅を検出する範囲と定める。そして、この帯状範囲の中で水平方向に左側の体躯境界から右側の体躯境界までのピクセル数を順次カウントし、そのカウント数が最大となる水平位置における幅を臀部幅と決定する。すなわち、幅演算部２３２は、尾部の中心を高さ方向の中心とする予め定められた範囲における最大幅を臀部幅（ピクセル）とする。
　本実施形態においては、カメラユニット１１０をペン１０２内の所定位置へ向けて設置しており、また、当該所定位置で観察される豚１０１の臀部は、いずれの撮影時においてもカメラユニット１１０からほぼ一定の距離に位置する。したがって、実際の豚の臀部幅（ｍｍ）と臀部画像から決定される臀部幅（ピクセル）は、一対一に対応する。具体的には、カメラユニット１１０の画角や、想定される豚の臀部までの距離等に応じて換算式が確定する。つまり、臀部画像から決定された臀部幅（ピクセル）は、この確定された換算式により実際の臀部幅（ｍｍ）に換算される。そして、図５で説明した変換式あるいは変換テーブルにより推定体重（ｋｇ）に変換され得る。
　本実施形態においては、特定の一頭の豚の体重を推定したいのではなく、ペン１０２内にいる豚全体の平均体重を推定したい。正確な平均体重を算出するのであれば、一頭一頭の豚の臀部を撮像して臀部幅を演算する必要がある。しかし、本実施形態においては、ペン１０２での飼育開始時点においていずれの豚も同程度の体格であることを想定しているので、ランダムに規定数以上の豚の臀部幅を演算できれば、集団としての平均体重を簡便に推定することができる。このような考え方に基づいて、評価装置２００は、日ごとに規定数以上の臀部幅を演算し集積して、平均推定体重を出力する。具体的にその処理の流れについて説明する。
　図８は、評価装置２００が日ごとに実行する処理を説明するフロー図である。フローは、毎日予め設定された時刻に開始される。
　演算部２３０は、ステップＳ１０１で、カメラユニット１１０へ撮像指示信号を送信し、これに呼応してカメラユニット１１０が撮像した撮像画像の画像データを、通信ユニット２７０を介して取得する。抽出部２３１は、取得した画像データから、図６を用いて説明したように、臀部画像が抽出できるか否かを試みる。臀部画像が抽出できなければステップＳ１０１へ戻る。臀部画像が抽出できればステップＳ１０３へ進む。
　幅演算部２３２は、抽出部２３１から受け取った臀部画像から、図７を用いて説明したように、臀部幅を演算する。そして、その結果をデータ蓄積部２５０へ記録する。評価部２３３は、ステップＳ１０５で、データ蓄積部２５０に記録された臀部幅の数が規定数に到達したか否かを確認する。到達していなければステップＳ１０１へ戻る。到達していればステップＳ１０６へ進む。なお、規定数に達していても、所定時間の間はステップＳ１０１へ戻って臀部幅の収集を継続するように構成しても良い。
　評価部２３３は、ステップＳ１０６で、データ蓄積部２５０に記録された臀部幅の平均値を算出し、メモリ２６０から読み出した変換テーブル２６１を用いて、臀部幅の平均値を推定体重に変換する。そして、その推定体重を、ペン１０２内に収容された豚１０１全体の平均推定体重として、表示モニタ２２０や作業員端末１２０へ出力する。例えば、表示モニタ２２０には、「○月○日／ペンＮｏ．○○／平均推定体重○○ｋｇ」のように表示される。平均推定体重の出力を終えたら、一連の処理を終了する。
　なお、日ごとに上記の処理を実行する時間帯は、豚１０１に餌が与えられる給餌時間帯や、作業員がペン１０２内で作業する作業時間帯に設定されることが好ましい。給餌時間の間は、ペン１０２内に収容されている豚１０１が入れ替わり立ち替わり給餌容器１０３を訪れるので、ランダムでたくさんの臀部画像を得られる。作業時間の間は、ペン１０２内に収容されている豚１０１を動き回らせることになるので、やはりランダムでたくさんの臀部画像を得られるので都合が良い。
　これまで説明した上記の実施形態においては、評価部２３３は、ペン１０２に収容された豚１０１の全体の成長度合を評価日における平均推定体重として評価した。しかし平均推定体重でなくても、ペン１０２に収容された豚１０１の全体の成長度合を評価する手法を考え得る。以下にいくつかの評価手法について説明する。
　図９は、他の成長評価の手法を説明する図であり、豚の日齢とペン１０２に収容された豚１０１の平均臀部幅の関係を示すグラフである。横軸は日齢であり、縦軸は平均臀部幅である。グラフは、観察対象となる豚１０１をペンに収容した観察開始日から評価日まで、毎日決められた時間に計測した平均臀部幅をプロットした結果である。
　上述の実施形態のように平均推定体重を出力するためには、同一種類の豚ごとに臀部幅を推定体重に変換する変換式あるいは変換テーブルを予め実験を通じて作成する手間がかかる。そこで、本評価手法においては、この手間を省き、平均臀部幅の増加率により豚１０１の全体の成長度合を評価する。
　具体的には、日ごとに規定数以上の臀部幅を演算して集積し、その平均値をその日の平均臀部幅として記録する。そして、評価部２３３は、その日観察された平均臀部幅が、観察開始日の平均臀部幅に対してどれくらいの割合で増加しているかを計算し、その増加率αを成長度合として出力する。システムオペレータや作業員は、増加率αがどれくらいの値に到達したら出荷時期であるかを経験的に把握しているので、このように評価装置２００が増加率αを出力するだけでも、豚１０１全体の成長度合の評価になり得る。特に、ペン１０２での飼育開始時点において豚１０１のそれぞれの体重を計測しておき、評価装置２００がこれを取得しておけば、飼育開始時点の総体重と増加率αで成長度合を評価することができる。評価装置２００は、例えば現時点の推定体重として、飼育開始時点の総体重に増加率αを乗じた値を出力することができる。なお、飼育開始時点の体重は、評価装置２００の入力装置を介して作業員が入力しても良いし、体重計と連動して自動的に取得するように構成しても良い。この場合、入力装置や自動取得インタフェースは、評価装置２００において複数の豚の体重を取得する取得部としての機能を担う。
　図１０は、更に他の成長評価の手法を説明する図であり、豚の日齢とペン１０２に収容された豚１０１の平均臀部幅の関係を示すグラフである。横軸は日齢であり、縦軸は平均臀部幅である。実線のグラフは、観察対象となる豚１０１をペンに収容した観察開始日から評価日まで、毎日決められた時間に計測した平均臀部幅をプロットした結果である。点線のグラフは、標準的な平均臀部幅の推移を示す成長曲線である。成長曲線は、例えば同じペン１０２で過去に飼育された豚の観察結果から計算された平均値をプロットしたものである。
　評価部２３３は、評価日において観察された平均臀部幅が、標準的な成長曲線に対してどれくらいの割合で乖離しているかを計算し、その乖離率βを成長度合として出力する。システムオペレータや作業員は、乖離率βがどれくらいの値に収まっていれば順調に成長していると判断できるかを把握しているので、このように評価装置２００が乖離率βを出力するだけでも、豚１０１全体の成長度合の評価になり得る。システムオペレータや作業員は、乖離率βが大きくなったら、原因の究明など適切な処置を取ることができる。なお、図９の例と同様に、飼育開始時点において豚１０１の総体重が取得できているのであれば、当該飼育開始時点の総体重と乖離率βで成長度合を評価することができる。評価装置２００は、例えば乖離率βを飼育開始時点の総体重と日齢によって評価することにより、注意喚起情報を出力することができる。
　以上説明した本実施形態においては、給餌容器１０３等を俯瞰する比較的狭い画角Ｆｒで撮像するように設定されたカメラユニット１１０を用いた。また、カメラユニット１１０は２Ｄ画像を出力するので、カメラユニット１１０から豚の臀部までの距離を一定の距離とするとの前提を設けて、臀部画像から決定される臀部幅（ピクセル）を実際の豚の臀部幅（ｍｍ）へ換算した。しかし、カメラユニット１１０を、距離画像を出力できるカメラユニットとすれば、これらの前提に制約されず、より多くの臀部画像を抽出することも可能である。距離画像を出力するカメラユニットとして、ステレオカメラやＴＯＦカメラなどを採用し得るが、ここでは、ステレオカメラを採用した場合について説明する。
　図１１は、ステレオカメラを内蔵するカメラユニット１１０’を利用した場合の養豚環境の全体像を示す図である。図１１で示す構成は、図１で示す構成に対して、カメラユニット１１０’がステレオカメラを採用している点と、撮像範囲である画角Ｆｒが広くなっている点で異なる。カメラユニット１１０'は、画角Ｆｒが広い分、多くの豚１０１を一度に撮像することができる。
　図１２は、カメラユニット１１０’を採用した場合の臀部画像の生成手法を説明する図である。カメラユニット１１０’で撮像された撮像画像には、多くの豚１０１が写り込んでいる場合が多い。そこで、抽出部２３１は、ステレオ画像の一方から臀部が正対する豚１０１の臀部領域を全て切り出す。具体的には、図６を用いて説明した手法と同様に、尾部が臀部の幅方向の中心に位置する画像領域を切り出して臀部画像とする。このとき、切出し画像の画像サイズは、固定サイズではなく、それぞれの豚の左右の体躯境界が含まれるように個別に調整される。
　例えば、図示するようにＰｉｃ１からＰｉｃ３までの３つの臀部画像が抽出されると、抽出部２３１は、それぞれに対応する領域をもう一方のステレオ画像から切り出す。そして、対応する２つの臀部画像間のずれ量を用いて、カメラユニット１１０’からそれぞれの臀部までの距離ｄ１、ｄ２、ｄ３を算出する。
　幅演算部２３２は、図７を用いて説明したように一方のステレオ画像から臀部幅を演算し、それぞれの距離を用いて、標準距離ｄ0（例えば１ｍ）に対する臀部幅に修正する。このように修正を施せば、臀部幅を一律に比較検証できる。したがって、評価部２３３は、標準距離ｄ0を前提として作成されている変換式あるいは変換テーブルを利用して、臀部幅を推定体重に変換することができる。あるいは、増加率αや乖離率βを計算することができる。また、ひとつの撮像画像から多くの臀部画像を抽出し得るので、より短時間に、あるいはより精度良く成長度合を評価することができる。
１０１　豚、１０２　ペン、１０３　給餌容器、１０４　給水容器、１１０、１１０'  カメラユニット、１２０　作業員端末、２００　評価装置、２１０　サーバ、２２０　表示モニタ、２３０　演算部、２３１　抽出部、２３２　幅演算部、２３３　評価部、２４０　画像処理部、２５０　データ蓄積部、２６０　メモリ、２６１　変換テーブル、２７０　通信ユニット、９００　インターネット

Claims (11)

  1. 　複数の豚が集団飼育されているペンに向けて設置されたカメラによって撮像された画像から豚の臀部が正対する臀部画像を抽出する抽出部と、
    　前記臀部画像から臀部幅を演算する演算部と、
    　前記演算部によって演算された規定数以上の前記臀部幅に基づいて前記複数の豚の全体の成長度合を評価する評価部と
    を備える成長評価装置。
  2. 　前記評価部は、前記臀部幅を推定体重に変換して、前記複数の豚の平均推定体重を出力する請求項１に記載の成長評価装置。
  3. 　前記ペンでの飼育開始時点における前記複数の豚の体重を取得する取得部を備え、
    　前記評価部は、前記体重と、前記演算部によって演算された規定数以上の前記臀部幅の一定期間に亘る変化とに基づいて前記成長度合を評価する請求項１または２に記載の成長評価装置。
  4. 　前記抽出部は、尾部が臀部の幅方向の中心に位置する画像を前記臀部画像として抽出し、
    　前記演算部は、前記尾部を高さ方向の中心とする予め定められた範囲における最大幅を前記臀部幅として演算する請求項１から３のいずれか１項に記載の成長評価装置。
  5. 　前記画像は、前記ペンの所定位置に向けて設置された前記カメラが出力する２Ｄ画像である請求項１から４のいずれか１項に記載の成長評価装置。
  6. （給餌場か給水場の様子を撮像する）
    　前記所定位置は、前記ペンに設置された給餌場および給水場の少なくとも何れかである請求項５に記載の成長評価装置。
  7. 　前記画像は、前記カメラが出力する距離画像であり、
    　前記演算部は、前記カメラから前記画像に写る豚の臀部までの距離に基づいて前記臀部幅を修正する請求項１から４のいずれか１項に記載の成長評価装置。
  8. 　前記画像は、前記複数の豚に対して餌が供給される給餌時間に撮像された画像である請求項１から７のいずれか１項に記載の成長評価装置。
  9. 　前記画像は、作業員が前記ペン内で作業する作業時間に撮像された画像である請求項１から８のいずれか１項に記載の成長評価装置。
  10. 　複数の豚が飼育されているペンに向けて設置されたカメラによって撮像された画像から豚の臀部が正対する臀部画像を抽出する抽出ステップと、
    　前記臀部画像から臀部幅を演算する演算ステップと、
    　前記演算ステップによって演算された規定数以上の前記臀部幅に基づいて前記複数の豚の全体の成長度合を評価する評価ステップと
    を有する成長評価方法。
  11. 　複数の豚が飼育されているペンに向けて設置されたカメラによって撮像された画像から豚の臀部が正対する臀部画像を抽出する抽出ステップと、
    　前記臀部画像から臀部幅を演算する演算ステップと、
    　前記演算ステップによって演算された規定数以上の前記臀部幅に基づいて前記複数の豚の全体の成長度合を評価する評価ステップと
    をコンピュータに実行させる成長評価プログラム。
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