WO2021172574A1 - 畜産情報管理システム、畜産情報管理サーバ、畜産情報管理方法、及び畜産情報管理プログラム - Google Patents

畜産情報管理システム、畜産情報管理サーバ、畜産情報管理方法、及び畜産情報管理プログラム Download PDF

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WO2021172574A1
WO2021172574A1 PCT/JP2021/007582 JP2021007582W WO2021172574A1 WO 2021172574 A1 WO2021172574 A1 WO 2021172574A1 JP 2021007582 W JP2021007582 W JP 2021007582W WO 2021172574 A1 WO2021172574 A1 WO 2021172574A1
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livestock
information
feeding
information management
colony
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PCT/JP2021/007582
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神林　隆
剛士 牧野
篤史 眞方
逸平 藤澤
智博 中山
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株式会社Ｅｃｏ‐Ｐｏｒｋ
株式会社アラヤ
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    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for

Definitions

  • This disclosure relates to a livestock information management system, a livestock information management server, a livestock information management method, and a livestock information management program.
  • livestock farmers In the livestock industry, which produces meat that is distributed through a meat rating, in order to maximize the profits of livestock farmers, it is required to increase the individual weight of livestock to the weight range specified at the top of the grade in a shorter time. Be done. For this reason, livestock farmers change the feeding content as the livestock gains weight, and in particular, change the feeding content to adjust the meat quality before shipping. Therefore, the livestock farmer measures the individual body weight of the livestock in a timely manner, and adjusts the type and amount of feeding based on the measured body weight.
  • an imaging device is arranged at a boundary between a rest area provided in a breeding farm and a plurality of feeding areas where different types of food are fed, and a domestic animal (livestock) passes through the boundary.
  • a domestic animal livestock
  • the image data of the individual animal is acquired by the photographing device and the weight of the individual animal is automatically estimated.
  • the animal population in the rest area is guided to different feeding areas and distributed.
  • Patent Document 1 it is necessary to first divide a rest area and a plurality of feeding areas and install imaging devices at the boundary points, respectively, which requires securing space and large-scale equipment, resulting in equipment cost. There is a problem that it increases according to the number of installed units. In addition, in order to guide livestock to the boundary point, guidance work by the breeder and education for the livestock are required, which leads to an increase in the response cost and a heavy burden on the breeder and the livestock.
  • This disclosure is made to solve such a problem, and livestock information management that can easily manage the weight and feeding of livestock while suppressing the increase in cost even in a small-group large-scale breeding farmer.
  • the purpose is to provide a system, livestock information management server, livestock information management method, and livestock information management program.
  • the livestock information management system includes a livestock image information acquisition unit that acquires livestock image information including a plurality of livestock, and feeding information that acquires feeding information related to feeding the livestock.
  • Livestock management information is obtained by associating the acquisition unit, the group weight estimation unit that estimates the group weight distribution of a plurality of livestock from the livestock image information, the group weight distribution estimated by the group weight estimation unit, and the feeding information. It is equipped with a livestock information management department to generate.
  • the livestock information management unit has the group weight distribution and the feeding so that the imaging time of the livestock image information which is the basis of the group weight distribution and the feeding time in the feeding information correspond to each other.
  • the livestock management information may be generated in association with the information.
  • the livestock information management unit may be able to generate transition information along the time series of the colony weight distribution and the feeding information associated with the colony weight distribution.
  • the feeding information may include at least one of information such as feeding time, feed type, feeding amount, nutrients, additives, water supply time, and water supply amount.
  • the colony weight estimation unit identifies a region indicating each individual of the livestock reflected in the livestock image information, calculates an estimated weight according to the region of each individual, and uses the estimated weight to calculate the estimated weight.
  • the colonial weight distribution may be estimated.
  • the colony weight estimation unit identifies a predetermined part of the livestock from the area of the identified individual, and one or more of the identified parts are required for weight estimation. Individuals that do not include the specific site of the above may be excluded from the estimation target of the colony weight distribution.
  • the colony weight estimation unit identifies a predetermined part of the livestock from the area of the identified individual, and one or more of the identified parts are required for weight estimation.
  • the estimated weight may be calculated by supplementing the missing portion.
  • the colony weight estimation unit may exclude an individual whose value correlating with the size of the area of the identified individual is less than a predetermined threshold value from the estimation target of the colony distribution. good.
  • the colony weight estimation unit sets the outer shape of the livestock in the area of the identified individual for an individual whose value correlating with the size of the area of the identified individual is equal to or greater than a predetermined threshold value. If there is a missing portion, the estimated weight may be calculated by supplementing the missing portion.
  • the colony weight estimation unit may determine the posture of the identified individual and calculate the estimated weight using an estimation model corresponding to the posture.
  • the livestock information management unit has an abnormality determination condition for determining an abnormal individual from the group weight distribution, and the group weight distribution estimated by the group weight estimation unit is the abnormality determination condition. If the above conditions are satisfied, alert information may be generated.
  • the livestock information management unit In the livestock information management system, the livestock information management unit, the livestock information management unit, when the livestock image information acquisition unit cannot normally acquire the livestock image information, or the feeding information acquisition unit is the feeding. If the information cannot be obtained normally, alert information may be generated.
  • the livestock information management server has a livestock image information acquisition unit that acquires livestock image information including a plurality of livestock, and feeding information that acquires feeding information related to feeding the livestock.
  • Livestock management information is obtained by associating the acquisition unit, the group weight estimation unit that estimates the group weight distribution of a plurality of livestock from the livestock image information, the group weight distribution estimated by the group weight estimation unit, and the feeding information. It is equipped with a livestock information management department to generate.
  • the livestock information management method includes a livestock image information acquisition step in which the livestock image information acquisition unit acquires livestock image information including a plurality of livestock, and a livestock image information acquisition unit.
  • a feeding information acquisition step for acquiring feeding information regarding feeding to the livestock, a group weight estimation step for estimating the group weight distribution of a plurality of livestock from the livestock image information by the group weight estimation unit, and a livestock information management unit.
  • a livestock information management step for generating livestock management information by associating the group weight distribution estimated in the group weight estimation step with the feeding information is provided.
  • the livestock information management program includes a livestock image information acquisition step in which the livestock image information acquisition department acquires livestock image information including a plurality of livestock, and a livestock image information acquisition department.
  • a feeding information acquisition step for acquiring feeding information regarding feeding to the livestock
  • a group weight estimation step for estimating the group weight distribution of a plurality of livestock from the livestock image information by the group weight estimation unit
  • a livestock information management unit A computer is made to execute a livestock information management step of generating livestock management information by associating the group weight distribution estimated by the group weight estimation step with the feeding information.
  • FIG. 1 It is a schematic block diagram which shows the structure of the livestock information management system which concerns on one Embodiment of this disclosure. It is a schematic diagram which shows an example of the inside of a barn. This is an example of the information stored in each database of the livestock information management server. This is an example of a livestock image. This is an example of the result of individual identification processing on the livestock image of FIG. It is explanatory drawing of representative point identification. It is a graph which shows the transition of the colonial weight distribution and the feeding amount associated with each other. It is a part of the flowchart which shows the livestock management information generation routine executed in the livestock information management server of the livestock information management system which concerns on embodiment of this disclosure. It is a continuation flowchart of FIG. It is a schematic block diagram which shows the structure of the computer which concerns on embodiment.
  • Pigs are mainly divided into breeding pigs and non-breeding pigs. Breeding pigs are pigs raised to produce piglets, and non-breeding pigs are pigs (meat pigs) raised for shipping after growth. Since the number of non-breeding pigs is larger than that of breeding pigs, it is difficult to manage each individual pig, and therefore it is common to manage a plurality of pigs as a group. The pigs described below are mainly intended for non-breeding pigs (meat pigs).
  • the age of the day, the age of the week, and the age of the moon shall indicate the number of days elapsed, the number of weeks, and the number of months with the weaning date as the reference date, respectively.
  • the number of days elapsed based on the date of birth may be used.
  • the selling price of pigs distributed in Japan is the wholesale price in units of ratings and grades determined by the weight, meat quality, etc. of the individual pigs supplied, in addition to the relationship between supply and demand at each central wholesale market and local meat market. It is determined by multiplying (unit price per kg).
  • the grade is determined on the precondition that the carcass half-round weight of the slaughtered carcass is within the specified range. Furthermore, according to the applicable conditions of the prescribed transaction standards for meat, etc., the grades are classified into four stages of "excellent”, “upper”, “medium”, and “medium”, and "non-standard” that does not correspond to the grade is further classified. Therefore, in order to increase profits, it is desirable to raise pigs so that their weight falls within the range of this grade (appropriate weight range). Furthermore, in order to make it a higher grade of "upper” or "excellent”, it can be expected that profitability will be further enhanced by at least setting the weight in an appropriate weight range.
  • Pigs are generally bred in multiple compartments of pigs in a barn, which is a building on the farm.
  • a pig bunch is an environment where pigs are bred in units of dozens of pigs.
  • dozens of pigs placed in pig bunches are treated as a management group.
  • FIG. 1 is a system configuration diagram showing a livestock information management system 1 including a livestock information management server 111 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the livestock to be managed will be described for pigs, particularly for pigs managed in groups.
  • the livestock information management system 1 includes livestock information management server 111, livestock barn / pig bunch (hereinafter referred to as livestock barn) 101 in which pigs are bred, and information on the breeder.
  • the terminal 201 is communicably connected to the terminal 201 via a network NW such as the Internet, LAN, and VPN (Virtual Private Network).
  • NW such as the Internet, LAN, and VPN (Virtual Private Network).
  • the livestock information management server 111 can be connected to the plurality of livestock barn 101 and the plurality of information terminals 201 via the network NW. ..
  • the livestock information management server 111 may be a so-called cloud server in cloud computing.
  • FIG. 2 is a schematic view showing an example of the inside of the barn 101 in the present embodiment, and the barn 101 will be described in detail based on FIGS. 1 and 2.
  • the inside of the barn 101 is divided into two compartments a and b with a central passage, for example, and the compartments a and b have four pig bunches 105a to 105d and 105e to 105h, respectively. (Hereinafter, these are collectively referred to as a pig bunch 105) are formed side by side in a row.
  • Meat pigs are bred in units of several to several tens of pigs in each pig bunches 105, and one pig bunches 105 are managed as one management group.
  • rails 106a and 106b are laid on the ceilings of the compartments a and b so as to straddle the upper parts of the pig bunches 105a to 105d and 105e to 105h.
  • one camera 102a, 102b (hereinafter, collectively referred to as a camera 102) is provided on each of the rails 106a and 106b so as to be movable along the rails 106a and 106b.
  • the camera 102 is, for example, a visible light camera, and has a function of detecting light reflected from a subject and generating image (still image or moving image) information.
  • the camera 102 may use a combination of an infrared camera and an infrared light in combination so that nighttime photography can be performed.
  • the camera 102 in the present embodiment is oriented downward, and while moving along the rails 106a and 106b, one or a plurality of cameras 102 are used for each pig bunch 105 in a constant imaging range V as shown by a dotted line in FIG.
  • the image of is taken regularly.
  • the camera 102 can generate a livestock image showing the livestock of the pig bunch 105 and livestock image information including imaging time information and position information.
  • This imaging time includes information on the date and time.
  • this position information corresponds to the pig bunch 105, and it is possible to determine from which position information the livestock image was taken of which pig bunch 105.
  • the livestock barn 101 is provided with feeders 103a to 105h (hereinafter, collectively referred to as feeders 103) for each pig bunches 105a to 104h.
  • the feeder 103 is a device for feeding and watering pigs.
  • the feeder 103 can automatically supply a predetermined amount of food and water at a predetermined time for each pig bunch 105.
  • the feeder 103 can generate feeding information including information such as the type and amount of food (feeding amount), the amount of water (water supply amount), and the supply time, which are supplied for each pig bunch 105.
  • the livestock barn 101 is provided with an environmental condition acquisition device 104 capable of acquiring environmental condition information such as temperature / humidity, air flow rate, light amount, odor, and sound.
  • the environmental condition acquisition device 104 includes a temperature / humidity sensor that detects the temperature / humidity of the barn 101, an air flow sensor that detects the air flow rate in the barn 101, a light amount sensor that detects the amount of light in the barn 101, and the inside of the barn 101. It is a sensor unit that integrates an odor sensor that detects the odor of the air, a sound collector (microphone) that detects the sound of the barn 101, and the like.
  • the environmental condition acquisition device 104 may be provided for each pig bunch 105, and in that case, the environmental condition information for each pig bunch 105 can be detected.
  • the livestock barn 101 uses the livestock image information generated by the camera 102 described above, the feeding information generated by the feeder 103, and the environmental status information acquired by the environmental status acquirer 104 to the livestock information management server 111 via the network NW. Can be sent regularly to.
  • the information in the barn 101 does not necessarily have to be generated by the camera 102, the feeder 103, and the environmental condition acquisition device 104 itself, but is generated by the camera 102, the feeder 103, and the environmental condition acquisition device 104. Based on the information, it may be generated via a computer such as an information terminal provided in the barn 101. Further, it is assumed that each information transmitted from the barn 101 is accompanied by a barn ID and a pig bunch ID for identifying the target barn and pig bunch.
  • the livestock information management server 111 is composed of one or a plurality of servers (computers) that execute processing based on a program, and has various calculation units and storage units.
  • the livestock information management server 111 is functionally mainly composed of a livestock image information acquisition unit 112, a livestock image database 113, a feeding information acquisition unit 114, a feeding database 115, a group weight estimation unit 116, a feeding management database 117, and livestock information.
  • a management unit 118 is provided (hereinafter, the database is referred to as a DB).
  • FIG. 3 shows an example of information stored in each of the DBs 113, 115, and 117
  • FIG. 4 shows an example of a livestock image
  • FIG. 5 shows an example of the result of individual identification processing on the livestock image of FIG.
  • FIG. 6 shows an explanatory diagram of representative point identification, respectively.
  • the detailed configuration of the livestock information management server 111 will be described with reference to FIGS. 1 and 3 to 6.
  • the livestock image information acquisition unit 112 has a function of acquiring livestock image information generated by the camera 102 of the livestock barn 101 and storing it in the livestock image DB 113.
  • the livestock image DB 113 in addition to the livestock image, information such as a barn ID, a pig bunch ID, an imaged position information, an imaging time, etc. corresponding to the livestock image is accumulated as the livestock image information.
  • information such as a barn ID, a pig bunch ID, an imaged position information, an imaging time, etc. corresponding to the livestock image is accumulated as the livestock image information.
  • one pig bunch 105 is continuously imaged a plurality of times, that is, livestock image information imaged at substantially the same time as the imaging times are close to each other, they are associated as one image information group. It shall be remembered.
  • the feeding information acquisition unit 114 has a function of acquiring feeding information generated by the feeder 103 of the barn 101 and storing it in the feeding DB 115.
  • the feeding DB 115 stores information such as a barn ID and a pig bunch ID to be fed, a feeding time, a type of feed, a feeding amount, a water feeding time, and a water supply amount as feeding information. ..
  • information on the amount or blending ratio of each type of feed is also included as the feed amount.
  • the feeding information may include nutrient information, additive information, and the like of the food.
  • the colony weight estimation unit 116 has a function of estimating the colony weight distribution of a plurality of pigs bred in the pig bunch 105 from livestock image information.
  • the region showing each individual pig is identified from the livestock image, the estimated weight according to the region of each individual is calculated, and these estimated weights are statistically processed to estimate the colony distribution. ..
  • the group weight estimation unit 116 acquires the livestock image information of the pig bunch 105 to be estimated from the livestock image DB 113, and identifies the region indicating each individual pig from the livestock image by image processing. For example, when the acquired livestock image is a livestock image as shown in FIG. 4, not only the pigs P1 to P11 but also the floor X1 of the pig bunch 105 and the feeding box X3 installed in the pig bunch 105 are included in the image. Duckboard X2 etc. are also reflected. On the other hand, the colony weight estimation unit 116 identifies individual pigs by image analysis, and as shown by hatching in FIG. 5, regions indicating individual pigs P1 to P11 are identified, while other than pigs. Things are excluded.
  • the colony weight estimation unit 116 calculates the estimated body weight for the region indicating the individual pigs P1 to P11 identified as shown in FIG. Specifically, the colony weight estimation unit 116 calculates a value that correlates with the size of the region indicating each individual. As a value that correlates with the size of this area, for example, the area of the area or the number of pixels is used.
  • the group weight estimation unit 116 has a calculation formula for calculating the estimated weight of the pig according to the area or the number of pixels on the livestock image in advance, and calculates the estimated weight using the calculation formula.
  • the calculation formula is set so that an estimated body weight can be calculated according to, for example, the degree of growth of the pig (for example, the age of the day).
  • the calculation formula does not necessarily have to correspond to the degree of growth. Also, instead of the calculation formula, AI (Artificial Intelligence) for weight calculation, which is machine-learned (for example, deep neural network) to calculate the estimated weight from the value correlating with the size of the area of the individual, can be used. good.
  • AI Artificial Intelligence
  • machine-learned for example, deep neural network
  • the colony weight estimation unit 116 has a function of determining the posture of the pig and excluding or complementing an individual having a part (missing part) not shown on the livestock image in order to improve the accuracy of the colony weight estimation. ing.
  • the colony weight estimation unit 116 identifies a point representing each part of the pig (hereinafter referred to as a representative point) for each identified individual.
  • Representative points are set at the main parts of the pig, such as the head, ears, nose, eyes, forelimbs, hind limbs, shoulders, joints, back, abdomen, buttocks, and tail of the pig, as shown in FIG. 6, for example.
  • a point that does not depend on the age of the pig is selected.
  • the representative points are identified by, for example, pattern matching including the above-mentioned three-dimensional information, or an image analysis method using a learning model by deep learning or the like.
  • the group weight estimation unit 116 determines the posture of the individual from the arrangement of the representative points identified for each individual, and generates the posture information of each individual.
  • the arrangement information itself of the representative points may be used as the posture information.
  • Posture information includes, for example, standing information, sitting state, and lying state. Then, the group weight estimation unit 116 calculates the estimated weight by using the estimation model according to the posture information.
  • the colony weight estimation unit 116 determines whether or not to include the individual in the colony weight estimation target based on the representative points identified for each individual. Specifically, the colony weight estimation unit 116 excludes the identified representative points that do not include one or more specific parts necessary for calculating the estimated body weight from the estimation target of the colony weight distribution. Individuals that include all specific parts are judged to be included in the estimation target of the colony weight distribution.
  • the one or more specific parts required for calculating the estimated body weight are set to a large volume part such as the back, abdomen, and buttocks, that is, a part having a large proportion of the body weight.
  • the colony weight estimation unit 116 determines whether or not to include the individual in the estimation target of the colony weight distribution based on a value (area or number of pixels) that correlates with the size of the area of the individual on the livestock image. Is also possible. Specifically, the colony weight estimation unit 116 excludes individuals whose area or number of pixels is less than a predetermined threshold value (predetermined area, predetermined number of pixels) from the estimation target of the colony weight distribution, and determines. Individuals that are above the threshold value of are judged to be included in the estimation target of the colony weight distribution.
  • This predetermined threshold value is a fluctuating value, and is set so that the numerical value increases according to the growth degree of the pig, for example, the age of the pig.
  • the colony weight estimation unit 116 supplements the missing part as the outer shape of the pig in the area of the identified individual, and then determines the estimated weight. Make a calculation.
  • the group weight estimation unit 116 has a site-specific template in advance, and the missing part is complemented by using the site-specific template corresponding to the missing part. This template for each part is prepared according to the posture and the degree of growth of the pig.
  • the specific method of complementation is not limited to this, and complementation may be performed using, for example, a complementation AI obtained by machine learning (for example, a deep neural network) the outer shape of a pig.
  • complementation may not be required, and the necessity of complementation may be determined according to the portion and size of the missing portion.
  • the colony weight estimation unit 116 performs statistical processing to estimate the colony weight distribution.
  • the colony weight distribution can be shown as a frequency distribution (histogram) showing the number of pigs for each body weight.
  • the estimated colony weight distribution is stored in the feeding management DB 117 as colony weight distribution information including the corresponding livestock barn ID, pig bunch ID, estimation time, and the like.
  • the group weight distribution information also includes posture information of each individual used in calculating the estimated body weight of each individual, information on excluded individuals, and information on individuals with missing parts complemented.
  • the feeding management DB 117 stores, in addition to the colony weight distribution information, the environmental status information generated by the environmental status acquisition device 104 of the livestock barn 101, livestock information, and livestock management information. ..
  • the environmental condition information the livestock barn ID and the pig bunch ID, the detected temperature / humidity, air amount, light amount, odor, sound information, and information on the detection time of these environmental conditions are accumulated.
  • livestock information information such as a barn ID, a pig bunch ID, a breed of pigs for each pig bunch, sex, number of pigs, origin, age, medical examination result, disease morbidity history, medication history, and the like are accumulated.
  • livestock management information information such as a barn ID, a pig bunch ID, a colony weight distribution and feeding information linked to each other in the livestock information management unit 118 described later, their transition information, past alert history, etc. are accumulated. ing.
  • the livestock information management unit 118 has a function of generating livestock management information by associating the colony weight distribution estimated by the colony weight estimation unit 116 with the feeding information stored in the feeding DB 115.
  • the association between the colony weight distribution and the feeding information is performed so that the shooting time of the livestock image information, which is the basis of the colony weight distribution, and the feeding time in the feeding information correspond to each other.
  • the correspondence between the shooting time and the feeding time can be arbitrarily set by the breeder, for example, and can be linked with the livestock image information of the shooting time at the same time as the feeding time (when the feed is supplied by the feeder 103). It is linked with livestock image information such as the shooting time after a predetermined period (for example, 24 hours) from the feeding time to being reflected in the weight.
  • the livestock information management unit 118 can generate transition information along the time series of the colony weight distribution and the feeding information associated with the colony weight distribution as the livestock management information.
  • FIG. 7 shows an example of a transition graph in which the colony weight distribution and the feeding information are linked.
  • the transition graph of FIG. 7 shows the transition of the colony weight distribution in the upper row and the transition of the feeding information in the lower row.
  • the horizontal axis of FIG. 7 is the number of days (day age) starting from the date of weaning from a sow or the like (may be a suckling device), the vertical axis in the upper row is the weight, and the vertical axis in the lower row is the amount of feed. Is shown.
  • plots of the colony weight distribution and feeding information are shown at intervals with respect to the number of days (horizontal axis), but in reality, for example, daily or more detailed colony weight distribution. And get feeding information.
  • meat pigs are shipped after undergoing a weight gain phase and a meat quality improvement phase.
  • the weight gain phase is a phase in which the body weight is gained in a predetermined period after weaning.
  • the meat quality improvement phase is a phase for suppressing excessive weight gain after the end of a predetermined period, converging the variation in body weight of individual pigs, and keeping the body weight distribution within a predetermined range.
  • the weight gain phase is from the weaning date to the day-age dc
  • the meat quality improvement phase is from the day-age dc to the day-age ds, which is the shipping date.
  • the colony weight distribution in FIG. 7 shows the day-age transition of the colony weight distribution of a plurality of pigs belonging to the management group in a boxplot.
  • the graph is generated after the day when the colony weight distribution 125 is estimated and before the day age ds.
  • the solid box whiskers are the group weight distributions estimated by the group weight estimation unit 116 according to the present embodiment, and the ones with the symbols 121, 123, and 125 are image diagrams of the frequency distributions representing the group weight distributions. Is also written.
  • the feed of pigs is switched at each breeding phase, which is mainly determined based on body weight.
  • feed A from the weaning date to the age d1 feed B from the age d1 to the age d2
  • feed C from the age d2 to the age d3
  • the age ds shipment date
  • feed D feed D
  • the ratio to the body weight is 6 to 8% for piglets, 4 to 5% for the breeding period, and 3.6 to 4 for the fattening period, based on the feeding standard shown by the feeding standard line 141 in FIG. About% of feed is given.
  • the measured values of the amount of feed fed to the group-managed pigs as a group are plotted by the triangular symbols in the lower part of FIG.
  • the measured feeding amount is linked to the colony weight distribution, and information can be handled in cooperation with it.
  • a graph of water supply can be generated in the same manner.
  • the livestock information management unit 118 may add and link environmental status information in addition to the colony weight distribution and feeding information. For example, by displaying information such as temperature / humidity, air volume, light volume, odor, sound, etc. of the target pig bunches at each period corresponding to the number of days in the transition graph in FIG. 7, the environmental status with respect to the colony weight distribution is displayed. It becomes possible to recognize the effect.
  • the livestock information management unit 118 has an abnormality determination condition for determining an abnormal individual from the colony weight distribution, and can generate alert information when the colony weight distribution satisfies the abnormality determination condition.
  • an abnormality judgment condition for example, there is an individual whose estimated body weight does not fluctuate for a certain period of time even among so-called outliers in which the difference from the average estimated body weight is equal to or more than a predetermined value in the group weight distribution, or the overall group weight distribution. There are cases where there are individuals who show a tendency different from the transition.
  • the alert information generated when such an abnormality determination condition is satisfied is that, for example, a pig having an abnormality such as a disease, injury, or death exists in a pig bunch of a colony weight distribution that satisfies the abnormality determination condition. Includes notification information suggesting.
  • the livestock information management unit 118 also generates alert information when the livestock image information acquisition unit 112 cannot normally acquire the livestock image information, or when the feeding information acquisition unit 114 cannot normally acquire the feeding information. It is possible. When the livestock image information or feeding information cannot be acquired normally, when the livestock image information or feeding information from the barn 101 cannot be acquired for a predetermined period or a predetermined number of times in a row, the acquired livestock image information or feeding information is obtained. If is broken, etc.
  • the alert information generated in this case includes, for example, notification information suggesting that the camera 102 or the feeder 103 of the target pig bunch may be out of order.
  • the livestock information management unit 118 stores the generated livestock management information and alert information in the breeding management unit DB 117, and at the same time, in response to a request from the information terminal 201 or periodically, the livestock management information as shown in FIG. 7 above. Can be sent. Further, when the livestock information management unit 118 generates the alert information, the livestock information management unit 118 immediately transmits the alert information to the corresponding information terminal 201.
  • the information terminal 201 is a device such as a PC, a smartphone, a tablet PC, and a mobile phone.
  • the information terminal 201 may access the livestock information management server 111 by the dedicated application software installed in the information terminal 201. Further, the livestock information management server 111 may be accessed by using the operating environment (API (application programming interface), platform, etc.) provided by the livestock information management server 111.
  • API application programming interface
  • the input unit 211 has a function that allows information to be input and selected by being operated by a user such as a keyboard, a mouse, or a touch pad. Further, a touch panel integrated with a display unit 212 such as a liquid crystal display or an organic EL display in a smartphone, a tablet, or a PC may be used. The input unit 211 may be a voice input device.
  • the display unit 212 is a display device or the like having a function of displaying information or the like to the user. It may be a display device independent of the information terminal 201, or it may be a display device such as a liquid crystal display or an organic EL display in a smartphone or tablet.
  • the display unit 212 can also display the above-mentioned group weight distribution and feeding information linked to each other, and the transition information as shown in FIG. 7 above, received from the livestock information management server 111.
  • the information terminal 201 may be integrally configured with the livestock information management server 111 without going through the network NW.
  • ⁇ Processing flow> 8 and 9 show a flowchart showing a livestock management information generation routine executed by the livestock information management server 111 of the livestock information management system 1 according to the embodiment of the present disclosure.
  • the livestock information management method will be explained.
  • the flowchart is an example, and the livestock management information generation routine is not limited to the processing of the flowchart.
  • step S101 of FIG. 8 the group weight estimation unit 116 of the livestock information management server 111 acquires livestock image information from the livestock image information acquisition unit 112 or the livestock image DB 113 (livestock image information acquisition step), and proceeds to step S102.
  • step S102 the colony weight estimation unit 116 identifies an individual pig by image processing from the livestock image of the acquired livestock image information, and proceeds to step S103.
  • step S103 the group weight estimation unit 116 identifies the representative points of each part in the identified individual, and proceeds to step S104.
  • step S104 the group weight estimation unit 116 determines the posture of the individual from the arrangement of the representative points, and proceeds to step S105. If the arrangement information of the representative points itself is used as the posture information, the step S104 may be omitted.
  • the colony weight estimation unit 116 includes a specific part required for calculating the estimated body weight in the identified representative points, and / or the size of the area of the individual on the livestock image ( It is determined whether the area (area or number of pixels) is equal to or greater than a predetermined threshold value. When the determination result is false (No), that is, when the representative point does not include the specific part required for calculating the estimated body weight, and / or the size of the individual area is less than the predetermined threshold value. If so, the process proceeds to step S106.
  • step S106 the colony weight estimation unit 116 excludes the individual identified in step S102 from the colony weight distribution estimation target.
  • step S105 determines whether the representative point includes a specific part necessary for calculating the estimated body weight, and / or the size of the individual area is predetermined. If it is equal to or more than the threshold value of, the process proceeds to step S107.
  • step S107 the colony weight estimation unit 116 determines whether or not the individual identified in step S102 has a missing portion as the outer shape of the pig in the region. If the determination result is true (Yes), that is, if the identified individual has a missing portion, the process proceeds to step S108. On the other hand, if the determination result is false (No), that is, if there is no missing portion in the identified individual, step S108 is skipped and the process proceeds to step S109.
  • step S108 the group weight estimation unit 116 complements the missing portion by using the site-specific template corresponding to the missing portion, and proceeds to step S109.
  • step S109 the colony weight estimation unit 116 calculates the estimated body weight according to the region of the individual, and proceeds to step S110.
  • step S110 the colony weight estimation unit 116 determines whether or not the estimated body weight of all the individuals identified from the livestock image information acquired in step S101 is calculated. If the determination result is false (No), that is, if there is an individual for which the estimated body weight has not been calculated, the process returns to step S103 to identify the representative point in the next individual, and thereafter, in the above-mentioned step. Repeat the process. On the other hand, when the determination result in step S110 is true (Yes), that is, when the calculation of the estimated body weight of all the individuals is completed, the process proceeds to step S111 in FIG.
  • step S111 of FIG. 9 the colony weight estimation unit 116 performs statistical processing on the estimated weights of all the individuals, estimates the colony weight distribution (colony weight estimation step), and proceeds to step S112.
  • step S112 the livestock information management unit 118 of the livestock information management server 111 acquires the feeding information corresponding to the colony weight distribution estimated in step S111 from the feeding information acquisition unit 114 or the livestock image DB 115 (feeding information acquisition step). ), Proceed to step S113.
  • step S113 the livestock information management unit 118 generates livestock management information by associating the colony weight distribution estimated in step S111 with the feeding information acquired in step S112 (livestock information management step), and step S114. Proceed to.
  • step S114 the livestock information management unit 118 updates the colony weight distribution and the transition information of the feeding information associated with the colony weight distribution along the time series as the livestock management information, and returns the routine. ..
  • the colony weight distribution and feeding information linked in step S113 and the transition information updated in S114 are stored in the feeding management DB 117.
  • the livestock information management server 111 updates the livestock management information of the breeding management DB 117 by periodically performing the livestock management information generation routine as described above, and the breeder updates the livestock management via the information terminal 201. Information can be viewed.
  • the colony weight distribution of a plurality of livestock is estimated from the livestock image information, and the livestock management information is generated by associating the estimated colony weight distribution with the feeding information.
  • the livestock management information is generated by associating the estimated colony weight distribution with the feeding information.
  • the relationship between the growth of the pig and the feeding can be more easily recognized. Will be. As a result, it becomes possible to easily and accurately optimize the feeding contents by the breeder, and it is possible to reduce the pig breeding cost.
  • the feeding information includes at least one of the feeding time, the type of food, the amount of feed, nutrients, additives, the time of water supply, and the amount of water supply, and thus the relationship between the feed information and the colony weight distribution.
  • the sex will be clarified, and the breeder will be able to optimize the feeding content more appropriately.
  • the colony weight estimation unit 116 identifies a region indicating each individual pig reflected in the livestock image information, calculates an estimated weight according to the region of each individual, and estimates the colony weight distribution from the estimated weight. There is. In this way, the colony weight distribution can be accurately estimated by estimating the colony weight distribution from the estimated body weight of each individual reflected in the livestock image information.
  • the group weight estimation unit 116 identifies a representative point corresponding to a predetermined part of each individual, and an individual that does not include a representative point (specific part) required for use in weight estimation, or a wide area of the individual. Individuals whose values (area and number of pixels) that correlate with the above are less than a predetermined threshold are excluded from the estimation target of the colony weight distribution. As described above, the accuracy of the colony weight distribution can be improved by excluding the individuals whose estimated body weight is difficult to calculate accurately from the estimation target of the colony weight distribution.
  • the group weight estimation unit 116 determines the posture of the identified individual and calculates the estimated weight using the estimation model corresponding to the posture, thereby reducing the error according to the posture and the accuracy of the group weight distribution. Can be improved.
  • the livestock information management unit 118 when the colony weight distribution satisfies the abnormality determination condition, the livestock information management unit 118 generates alert information and alerts the breeder to detect the abnormal pig at an early stage. It is possible to realize more efficient breeding.
  • the livestock information management unit 118 can detect equipment failure of the livestock barn 101 at an early stage by generating alert information when the livestock image information and feeding information cannot be acquired normally, which is more efficient. Breeding can be realized.
  • FIG. 10 is a schematic block diagram showing the configuration of the computer 801.
  • the computer 801 includes a CPU 802, a main storage device 803, an auxiliary storage device 804, and an interface 805.
  • the CPU 802 may be a GPU.
  • the livestock information management server 111 is mounted on the computer 801.
  • the operation of each component of the livestock information management server 111 is stored in the auxiliary storage device 804 in the form of a program.
  • the CPU 802 reads the program from the auxiliary storage device 804, expands it to the main storage device 803, and executes the above processing according to the program. Further, the CPU 802 secures a storage area corresponding to the above-mentioned storage unit in the main storage device 803 according to the program.
  • the program includes a livestock image information acquisition step in which the livestock image information acquisition unit acquires livestock image information including a plurality of livestock belonging to the management group on the computer 801 and a feeding information acquisition unit in the management group.
  • the feeding information acquisition step for acquiring feeding information regarding feeding to livestock
  • the group weight estimation step for estimating the group weight distribution of a plurality of livestock from the livestock image information
  • the livestock information management department It is a program that realizes a livestock information management step that generates livestock management information by associating the group weight distribution estimated by the group weight estimation step with the feeding information.
  • the auxiliary storage device 804 is an example of a tangible medium that is not temporary.
  • Other examples of non-temporary tangible media include magnetic disks, magneto-optical disks, CD-ROMs, DVD-ROMs, semiconductor memories, etc. connected via interface 805.
  • the distributed computer 801 may expand the program to the main storage device 803 and execute the above processing.
  • the program may be for realizing a part of the above-mentioned functions. Further, the program realizes the above-mentioned function in combination with another program already stored in the auxiliary storage device 804, that is, a so-called difference file (difference program). It may be.
  • the livestock image is captured by the cameras 102a and 102b that move the rails 106a and 106b provided above the pig bunch 105, but the method of installing the camera and the imaging direction of the livestock image are based on this.
  • the image is not limited, and for example, it may be imaged from the side by a camera installed on the wall of each pig cell, or may be imaged from a plurality of other directions.
  • Livestock information management system 101 Livestock barn 102 Camera 103 Feeder 104 Environmental status acquirer 105 Pig bunch 111 Livestock information management server 112 Livestock image information acquisition unit 113 Livestock image database 114 Feeding information acquisition unit 115 Feeding database 116 Group weight estimation unit 117 Feeding Management database 118 Livestock information management unit 201 Information terminal 211 Input unit 212 Display unit 801 Computer 802 CPU 803 Main storage 804 Auxiliary storage 805 Interface

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Abstract

畜産情報管理システム１であって、管理群に属する複数の家畜を含む家畜画像情報を取得する家畜画像情報取得部１１２と、管理群の家畜への給餌に関する給餌情報を取得する給餌情報取得部１１４と、家畜画像情報から複数の家畜の群体重分布を推計する群体重推計部１１６と、群体重推計部により推計された群体重分布と給餌情報とを紐づけて家畜管理情報を生成する家畜情報管理部１１８と、を備える。

Description

畜産情報管理システム、畜産情報管理サーバ、畜産情報管理方法、及び畜産情報管理プログラム
　本開示は、畜産情報管理システム、畜産情報管理サーバ、畜産情報管理方法、及び畜産情報管理プログラムに関する。
　食肉格付けを経て流通される食肉を生産する畜産業においては、畜産農家の利益を最大化するために、より短時間で家畜の個体体重を等級上位に規定されている体重幅にすることが求められる。そのために、畜産農家は家畜の体重増加に伴い給餌内容を変更し、特に出荷前には肉質を整える給餌内容に変更している。そこで、畜産農家は、家畜の個体体重を適時測定し、この測定した体重に基づいて給餌の種類や量等の調整を行っている。
　例えば、特許文献１では、飼育場に設けられた休息エリアと種類の異なる餌が給餌される複数の給餌エリアとの境界箇所に撮影装置を配置し、飼育動物（家畜）が当該境界箇所を通過する際に撮影装置により動物個体画像データを取得して当該動物個体の体重を自動推定している。そして、得られた体重データと予め設定された評価基準体重とを比較することによって、休息エリア内の動物個体群を異なる給餌エリアへ誘導して振り分けている。
特開２００７－１７５０５０号公報
　しかしながら特許文献１に記載の技術では、まず、休息エリア、複数の給餌エリアを区画し、境界箇所に撮影装置をそれぞれ設置する必要があり、スペースの確保や大掛かりな設備が必要となり、設備コストが設置台数に応じ増大するという問題がある。また、家畜を境界箇所に誘導するためには、飼養者による誘導作業や家畜への教育等が必要となり対応コストの増大を招き、飼養者及び家畜に対する負担も大きくなる。
　また、多数の家畜を少人数で飼養する場合には、給餌変更を実施するにも家畜をあるまとまとり（群）として管理していくほうが効率的であり、管理のためにはまとまりとしての体重状態である体重分布を把握するのが有効である。しかし、特許文献１に記載の技術では、境界箇所にて１頭ごとに体重を推定し、推定した体重に応じて給餌エリアの振り分けを行っており、飼養する家畜の頭数が多くなれば長い時間を要す、もしくは機器の多量設置によるコスト増体が生じるため、少人数大規模飼養農家における飼養管理には適さない。
　本開示は、このような問題点を解決するためになされたもので、少人数大規模飼養農家においても、コストの増加を抑えつつ容易に家畜の体重及び給餌を管理することができる畜産情報管理システム、畜産情報管理サーバ、畜産情報管理方法、及び畜産情報管理プログラムを提供することを目的とする。
　上記した目的を達成するために、本開示に係る畜産情報管理システムは、複数の家畜を含む家畜画像情報を取得する家畜画像情報取得部と、前記家畜への給餌に関する給餌情報を取得する給餌情報取得部と、前記家畜画像情報から複数の家畜の群体重分布を推計する群体重推計部と、前記群体重推計部により推計された群体重分布と前記給餌情報とを紐づけて家畜管理情報を生成する家畜情報管理部と、を備える。
　上記畜産情報管理システムにおいて、前記家畜情報管理部は、前記群体重分布の基となった家畜画像情報の撮像時期と前記給餌情報における給餌時期とが対応するように、前記群体重分布と前記給餌情報とを紐づけて前記家畜管理情報を生成してもよい。
　上記畜産情報管理システムにおいて、前記家畜情報管理部は、前記群体重分布、及び当該群体重分布と紐づけられた前記給餌情報の時系列に沿った推移情報を生成可能でもよい。
　上記畜産情報管理システムにおいて、前記給餌情報には、給餌時期、餌の種類、給餌量、栄養素、添加物、給水時期、給水量のうち少なくとも１つの情報を含めてもよい。
　上記畜産情報管理システムにおいて、前記群体重推計部は、前記家畜画像情報に映る家畜の各個体を示す領域を識別し、この各個体の領域に応じた推定体重を算出し、当該推定体重から前記群体重分布を推計してもよい。
　上記畜産情報管理システムにおいて、前記群体重推計部は、前記識別した個体の領域から前記家畜における所定の部位を識別し、識別された部位の中に体重推計に用いるのに必要となる１又は複数の特定部位を含まない個体については、前記群体重分布の推計対象から除外してもよい。
　上記畜産情報管理システムにおいて、前記群体重推計部は、前記識別した個体の領域から前記家畜における所定の部位を識別し、識別された部位の中に体重推計に用いるのに必要となる１又は複数の特定部位を含む個体については、前記識別した個体の領域に前記家畜の外形として欠落部分がある場合に、当該欠落部分を補完して前記推定体重を算出してもよい。
　上記畜産情報管理システムにおいて、前記群体重推計部は、前記識別した個体の領域の広さに相関する値が所定の閾値未満である個体については、前記群体重分布の推計対象から除外してもよい。
　上記畜産情報管理システムにおいて、前記群体重推計部は、前記識別した個体の領域の広さに相関する値が所定の閾値以上である個体については、前記識別した個体の領域に前記家畜の外形として欠落部分がある場合に、当該欠落部分を補完して前記推定体重を算出してもよい。
　上記畜産情報管理システムにおいて、前記群体重推計部は、前記識別した個体における姿勢を判定し、当該姿勢に応じた推計モデルを用いて、前記推計体重を算出してもよい。
　上記畜産情報管理システムにおいて、前記家畜情報管理部は、前記群体重分布から異常個体を判定するための異常判定条件を有し、前記群体重推計部により推計された群体重分布が前記異常判定条件を満たした場合には、アラート情報を生成してもよい。
　上記畜産情報管理システムにおいて、前記家畜情報管理部は、前記家畜情報管理部は、前記家畜画像情報取得部が前記家畜画像情報を正常に取得できなかった場合、又は前記給餌情報取得部が前記給餌情報を正常に取得できなかった場合には、アラート情報を生成してもよい。
　上記した目的を達成するために、本開示に係る畜産情報管理サーバは、複数の家畜を含む家畜画像情報を取得する家畜画像情報取得部と、前記家畜への給餌に関する給餌情報を取得する給餌情報取得部と、前記家畜画像情報から複数の家畜の群体重分布を推計する群体重推計部と、前記群体重推計部により推計された群体重分布と前記給餌情報とを紐づけて家畜管理情報を生成する家畜情報管理部と、を備える。
　上記した目的を達成するために、本開示に係る畜産情報管理方法は、家畜画像情報取得部が、複数の家畜を含む家畜画像情報を取得する家畜画像情報取得ステップと、給餌情報取得部が、前記家畜への給餌に関する給餌情報を取得する給餌情報取得ステップと、群体重推計部が、前記家畜画像情報から複数の家畜の群体重分布を推計する群体重推計ステップと、家畜情報管理部が、前記群体重推計ステップにて推計された群体重分布と前記給餌情報とを紐づけて家畜管理情報を生成する家畜情報管理ステップと、を備える。
　上記した目的を達成するために、本開示に係る畜産情報管理プログラムは、家畜画像情報取得部が、複数の家畜を含む家畜画像情報を取得する家畜画像情報取得ステップと、給餌情報取得部が、前記家畜への給餌に関する給餌情報を取得する給餌情報取得ステップと、群体重推計部が、前記家畜画像情報から複数の家畜の群体重分布を推計する群体重推計ステップと、家畜情報管理部が、前記群体重推計ステップにより推計された群体重分布と前記給餌情報とを紐づけて家畜管理情報を生成する家畜情報管理ステップと、をコンピュータに実行させる。
　上記手段を用いる本開示によれば、コストの増加を抑えつつ容易に家畜の体重及び給餌を管理することができる。
本開示の一実施形態に係る畜産情報管理システムの構成を示す概略ブロック図である。 畜舎の内部の一例を示す概略図である。 畜産情報管理サーバの各データベースに記憶される情報の一例である。 家畜画像の一例である。 図４の家畜画像に対する個体識別処理の結果の一例である。 代表点識別の説明図である。 互いに紐づけられた群体重分布及び給餌量の推移を示すグラフである。 本開示の実施形態に係る畜産情報管理システムの畜産情報管理サーバにおいて実行される家畜管理情報生成ルーチンを示すフローチャートの一部である。 図８の続きのフローチャートである。 実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
　以下、本開示の実施形態を図面に基づき説明する。
　なお、以下で説明する本開示の実施形態は、家畜として主に豚を例として説明を行う。畜産において豚は、１つの農場で飼養する頭数が数千から数万頭単位となる場合があり、膨大な数の家畜の管理負荷が大きいものである。
　豚は、主に繁殖用豚と、非繁殖用豚に分けられる。繁殖用豚は、子豚を産むために飼養される豚であり、非繁殖用豚は、成長後に出荷するために飼養される豚（肉豚）である。非繁殖用豚は、繁殖用豚に比較して頭数が多いため、個々の豚毎に管理を行うことが難しく、そのため複数の豚を群として管理することが一般的である。以下で説明する豚は、主に非繁殖用豚（肉豚）を対象とするものである。なお、以下の説明において日齢、週齢、月齢とは、それぞれ離乳日を基準日とした経過日数、週数、月数を示すものとする。日齢は、出生日を基準とした経過日数を用いても構わない。
　日本国内で流通する豚の売却価格は各中央卸売市場・地方食肉市場にて需要と供給量の関係に加え、供給された豚個体の体重・肉質等により決定される格付及び等級単位に卸売価格（ｋｇ当たり単価）を乗じて決定される。等級は、屠畜され枝肉となった豚肉の枝肉半丸重量が定められた範囲内にあるか否かを前提条件とし定まる。更に肉等の規定された取引規格の適用条件によって、等級は、「極上」「上」「中」「並」の４段階で分類され、さらに等級に該当しない「規格外」が分類される。そのため、収益を増大させるには、豚の体重がこの等級の範囲内（適正重量帯）に入るように飼養を行うことが望まれる。さらに「上」や「極上」の上位の等級とするためには少なくとも体重を、適正重量帯とすることで、さらに収益性を高めることが期待できるものである。
　豚は、農場の中の建造物である畜舎の中に構成される複数に区画された豚房で飼養されることが一般的である。豚房は、数十頭単位で豚を飼養する環境である。また、豚房に入れられた数十頭の豚を管理群として扱う。
　＜構成＞
　図１は、本開示の一実施形態に係る畜産情報管理サーバ１１１を含む畜産情報管理システム１を示すシステム構成図である。本実施形態では、管理する家畜を豚、特に群管理される肉豚を対象として説明する。図１で示すように、本開示の実施形態に係る畜産情報管理システム１は、畜産情報管理サーバ１１１と、豚が飼養されている畜舎・豚房（以下、畜舎という）１０１及び飼養者の情報端末２０１とが、インターネット、ＬＡＮ、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｐｒｉｖａｔｅ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークＮＷを介して通信可能に接続されている。説明の簡略化のため、１つの畜舎１０１及び１つの情報端末２０１のみを示しているが、畜産情報管理サーバ１１１はネットワークＮＷを介して複数の畜舎１０１及び複数の情報端末２０１と接続可能である。なお、畜産情報管理サーバ１１１は、クラウドコンピューティングにおけるいわゆるクラウドサーバであってもよい。
　図２は本実施形態における畜舎１０１の内部の一例を示す概略図であり、図１、２に基づき畜舎１０１について詳しく説明する。
　図２に示すように、畜舎１０１の内部は、例えば中央の通路を挟んで２つの区画ａ及び区画ｂに分かれており、区画ａ、ｂにはそれぞれ４つの豚房１０５ａ～１０５ｄ、１０５ｅ～１０５ｈ（以下、これらをまとめて豚房１０５とも称する）が一列に並んで形成されている。各豚房１０５には、数頭から数十頭単位で肉豚が飼養されており、１つの豚房１０５が１つの管理群として管理されている。
　また、畜舎１０１には、区画ａ及び区画ｂのそれぞれの天井に、各豚房１０５ａ～１０５ｄ、１０５ｅ～１０５ｈの上方を跨るようにレール１０６ａ、１０６ｂが架け渡されている。そして、各レール１０６ａ、１０６ｂにそれぞれ１つのカメラ１０２ａ、１０２ｂ（以下、これらをまとめてカメラ１０２とも称する）がレール１０６ａ、１０６ｂに沿って移動可能に設けられている。
　カメラ１０２は、例えば、可視光カメラであり、被写体から反射される光を検出して画像（静止画又は動画）情報を生成する機能を有している。なお、カメラ１０２は、夜間撮影撮像も可能なように、上記可視光カメラに加えて、赤外線カメラと赤外線ライトの組み合わせを併用してもよい。
　本実施形態におけるカメラ１０２は、下向きに指向しており、レール１０６ａ、１０６ｂに沿って移動しながら、図２において点線で示すように一定の撮像範囲Ｖで、豚房１０５ごとに１枚又は複数の画像を定期的に撮像する。カメラ１０２は、豚房１０５の家畜を映した家畜画像と撮像時期情報や位置情報を含めた家畜画像情報を生成可能である。この撮像時期には年月日及び時刻の情報が含まれる。また、この位置情報は豚房１０５に対応しており、当該位置情報から家畜画像がどの豚房１０５を撮影したものか判別可能である。
　また、畜舎１０１には、豚房１０５ａ～１０４ｈごとに給餌器１０３ａ～１０５ｈ（以下、まとめて給餌器１０３とも称する）が設けられている。給餌器１０３は、豚に餌や水を与えるための装置である。当該給餌器１０３は、豚房１０５ごとに定められた時期に、所定の種類の餌及び水を所定量、自動的に供給可能である。また、給餌器１０３は、豚房１０５ごとに供給した、餌の種類及び量（給餌量）、水の量（給水量）、供給時期、等の情報を含む給餌情報を生成可能である。
　さらに、畜舎１０１には、図２に図示しないが、温湿度、空気流量、光量、臭気、音等の環境状況情報を取得可能な環境状況取得器１０４が設けられている。具体的には、環境状況取得器１０４は、畜舎１０１の温湿度を検出する温湿度センサ、畜舎１０１内の空気流量を検出する空気流量センサ、畜舎１０１の光量を検出する光量センサ、畜舎１０１内の臭気を検出する臭気センサ、畜舎１０１の音を検出する集音機（マイク）等が統合されたセンサユニットである。なお、環境状況取得器１０４は、豚房１０５ごとに設けられてもよく、その場合は豚房１０５ごとの環境状況情報を検出可能である。
　畜舎１０１は、上述したカメラ１０２により生成された家畜画像情報、給餌器１０３により生成された給餌情報、環境状況取得器１０４により取得された環境状況情報を、ネットワークＮＷを介して畜産情報管理サーバ１１１に定期的に送信可能である。なお、畜舎１０１におけるこれらの情報は、必ずしもカメラ１０２、給餌器１０３、及び環境状況取得器１０４自体により生成される必要はなく、カメラ１０２、給餌器１０３、及び環境状況取得器１０４により生成された情報に基づいて畜舎１０１に設けられた情報端末等のコンピュータを介して生成されてもよい。また、畜舎１０１から送信される各情報には、対象となる畜舎及び豚房を識別するための畜舎ＩＤ、豚房ＩＤが付されているものとする。
　畜産情報管理サーバ１１１は、プログラムに基づき処理を実行する１又は複数のサーバ（コンピュータ）からなり、各種演算部及び記憶部を有している。畜産情報管理サーバ１１１は、機能的には主に、家畜画像情報取得部１１２、家畜画像データベース１１３、給餌情報取得部１１４、給餌データベース１１５、群体重推計部１１６、飼養管理データベース１１７、及び家畜情報管理部１１８を備える（以下、データベースはＤＢと称する）。
　ここで、図３には各ＤＢ１１３、１１５、１１７に記憶される情報の一例が、図４には家畜画像の一例が、図５には図４の家畜画像に対する個体識別処理の結果の一例が、図６には代表点識別の説明図が、それぞれ示されている。以下、図１と図３から図６に基づき畜産情報管理サーバ１１１の詳しい構成について説明する。
　家畜画像情報取得部１１２は、畜舎１０１のカメラ１０２により生成された家畜画像情報を取得し、家畜画像ＤＢ１１３に記憶する機能を有している。家畜画像ＤＢ１１３には、図３に示すように、家畜画像情報として、家畜画像の他に、当該家畜画像に対応する畜舎ＩＤ、豚房ＩＤ、撮像した位置情報、撮像時期、等の情報が蓄積されている。なお、１つの豚房１０５に対して連続して複数回撮像を行っている場合、つまり撮像時期が近接し略同時期に撮像された家畜画像情報については、一つの画像情報群として関連付けられて記憶されているものとする。
　給餌情報取得部１１４は、畜舎１０１の給餌器１０３により生成された給餌情報を取得し、給餌ＤＢ１１５に記憶する機能を有している。給餌ＤＢ１１５には、図３に示すように、給餌情報として、給餌対象の畜舎ＩＤ及び豚房ＩＤ、給餌時期、餌の種類、給餌量、給水時期、給水量、等の情報が蓄積されている。また、複数の餌が混合されている場合には、給餌量として、餌の種類ごとの量又は配合比に関する情報も含まれている。さらに、給餌情報には、餌の栄養素情報、添加物情報等も含まれていてもよい。
　群体重推計部１１６は、家畜画像情報から豚房１０５にて飼養されている複数の豚の群体重分布を推計する機能を有している。当該群体重分布の推計は、家畜画像から豚の各個体を示す領域を識別し、各個体の領域に応じた推定体重を算出し、これらの推定体重を統計処理して群体重分布を推計する。
　詳しくは、群体重推計部１１６は、推計対象となる豚房１０５の家畜画像情報を家畜画像ＤＢ１１３から取得して、画像処理により家畜画像から豚の各個体を示す領域を識別する。例えば、取得した家畜画像が図４に示すような家畜画像である場合、画像内には豚Ｐ１～Ｐ１１だけでなく、豚房１０５の床Ｘ１や、豚房１０５に設置された餌箱Ｘ3、すのこＸ2等も映り込んでいる。これに対して、群体重推計部１１６は、画像解析により豚の個体を識別することで、図５においてハッチングで示すように、豚Ｐ１～Ｐ１１の個体を示す領域が識別され、一方で豚以外の物は除外される。なお、略同時期に撮像された家畜画像を用いることで深度情報も含めた３次元解析が可能となり、高低差も含めた個体識別が可能となる。従って、例えば図４、５に示す上下重なりあった豚Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３のうちＰ２が最も上側に位置していることが判別可能である。
　そして、群体重推計部１１６は、図５のようにして識別された各豚Ｐ１～Ｐ１１の個体を示す領域に対して、推定体重を算出する。詳しくは、群体重推計部１１６は、各個体を示す領域の広さに相関する値を算出する。この領域の広さに相関する値としては、例えば当該領域の面積、又はピクセル数を用いる。群体重推計部１１６は、予め家畜画像上での面積又はピクセル数に応じて豚の推定体重を算出する計算式を有しており、当該計算式を用いて推定体重を算出する。当該計算式は、例えば豚の成長度合い（例えば日齢）に応じた推定体重を算出可能に設定されている。なお、当該計算式は必ずしも成長度合いに応じたものでなくてもよい。また、計算式に代えて、個体の領域の広さに相関する値から推定体重を算出することを機械学習（例えばディープニューラルネットワーク）した体重算出用ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）を用いてもよい。
　さらに、群体重推計部１１６は、群体重推計の精度向上のため、豚の姿勢判定や、家畜画像上において映っていない部分（欠落部分）がある個体の除外又は補完処理を行う機能を有している。
　具体的には、群体重推計部１１６は、識別した個体ごとに、豚における各部位を代表する点（以下、代表点という）を識別する。代表点は、例えば図６に示すように、豚の頭部、耳、鼻、眼、前肢、後肢、肩、関節、背部、腹部、臀部、尻尾等の豚の主要部位に設定される。代表点として設定される各部位は、豚の日齢に依存しない点が選択されている。代表点の識別は、例えば、上述した３次元情報を含めたパターンマッチングや、ディープラーニング等による学習モデルを用いた画像解析手法により行われる。
　群体重推計部１１６は、個体ごとに識別された代表点の配置から、当該個体の姿勢を判定し、各個体の姿勢情報を生成する。なお、姿勢情報は、代表点の配置情報自体を姿勢情報としてもよい。姿勢情報としては、例えば立ち情報、座り状態、及び横たわり状態が含まれる。そして、群体重推計部１１６は、姿勢情報に応じた推定モデルを用いて、推定体重を算出する。
　群体重推計部１１６は、個体ごとに識別された代表点に基づいて、当該個体を群体重推計の対象に含めるか否かの判定を行う。具体的には、群体重推計部１１６は、識別された代表点のうち、推定体重の算出に必要となる１又は複数の特定部位を含まない個体については群体重分布の推計対象から除外し、特定部位をすべて含む個体については群体重分布の推計対象に含めるよう判定する。この推定体重の算出に必要となる１又は複数の特定の部位とは、例えば背部、腹部、臀部のような体積の大きい部分、つまり体重に占める割合が大きい部位に設定される。
　また、群体重推計部１１６は、家畜画像上での個体の領域の広さに相関する値（面積又はピクセル数）に基づいて、当該個体を群体重分布の推計対象に含めるか否かの判定も可能である。具体的には、群体重推計部１１６は、個体の領域の面積又はピクセル数が、所定の閾値（所定面積、所定ピクセル数）未満である個体については群体重分布の推計対象から除外し、所定の閾値以上である個体については群体重分布の推計対象に含めるよう判定する。この所定の閾値は変動値であり、例えば日齢等の豚の成長度合いに応じて数値が大きくなるよう設定されている。
　さらに、群体重推計部１１６は、群体重分布の推計対象に含める個体については、識別した個体の領域に豚の外形として欠落部分がある場合に、当該欠落部分を補完した上で、推定体重の算出を行う。当該補完は、例えば群体重推計部１１６が、予め部位別テンプレートを有しており、欠落部分に対応する部位別テンプレートを用いて欠落部分を補完する。この部位別テンプレートは、豚の姿勢及び成長度合いに応じて用意されている。補完の具体的手法はこれに限られず、例えば豚の外形を機械学習（例えばディープニューラルネットワーク）した補完用ＡＩを用いて補完を実行してもよい。なお、例えば体重の影響度が低い部位が欠落している場合には補完は要しない等、欠落部分の部位や大きさに応じて、補完の要否を判定してもよい。
　群体重推計部１１６は、群体重分布の対象となる個体の推定体重が全て算出されると、統計処理を行って群体重分布を推計する。例えば、群体重分布は体重毎の豚の頭数を示す度数分布（ヒストグラム）として示すことが可能である。推計した群体重分布は、対応する畜舎ＩＤ、豚房ＩＤ、推計時期、等を含めた群体重分布情報として飼養管理ＤＢ１１７に記憶される。なお、当該群体重分布情報には、各個体の推定体重の算出の際に用いた各個体の姿勢情報や、除外された個体、欠落部分補完した個体に関する情報等も含まれている。
　飼養管理ＤＢ１１７には、図３に示すように、群体重分布情報の他にも、畜舎１０１の環境状況取得器１０４により生成された環境状況情報や、家畜情報、家畜管理情報が記憶されている。環境状況情報としては、畜舎ＩＤ及び豚房ＩＤと、検出された温湿度、空気量、光量、臭気、音の情報、これらの環境状況の検出時期の情報が蓄積されている。家畜情報としては、畜舎ＩＤ、豚房ＩＤ、豚房ごとの肉豚の品種、性別、頭数、出自、日齢、健診結果、疾病罹患履歴、投薬履歴、等の情報が蓄積されている。家畜管理情報としては、畜舎ＩＤ、豚房ＩＤと、後述する家畜情報管理部１１８において互いに紐づけられた群体重分布と給餌情報及びそれらの推移情報、過去のアラート履歴、等の情報が蓄積されている。
　家畜情報管理部１１８は、群体重推計部１１６により推計された群体重分布と給餌ＤＢ１１５に記憶されている給餌情報とを紐づけて家畜管理情報を生成する機能を有する。この群体重分布と給餌情報との紐付けは、群体重分布の基となった家畜画像情報の撮影時期と給餌情報における給餌時期とが対応するように行われる。撮影時期と給餌時期との対応関係は、飼養者等が任意に設定可能であり、例えば給餌時期（給餌器１０３による餌の供給時）と同時期の撮影時期の家畜画像情報と紐付けたり、給餌時期から体重に反映されるまでの所定期間（例えば２４時間）後の撮影時期などの家畜画像情報と紐付けたり、する。
　また家畜情報管理部１１８は、家畜管理情報として、群体重分布、及び当該群体重分布と紐づけられた給餌情報の時系列に沿った推移情報を生成可能である。
　ここで図７には、群体重分布と給餌情報が紐づけられた推移グラフの一例が示されている。図７の推移グラフは、群体重分布の推移を上段に、給餌情報の推移を下段に示している。図７の横軸は、母豚等（哺乳器であってもよい）からの離乳日を起算とした日数（日齢）であり、上段の縦軸は体重を、下段の縦軸は給餌量を示している。なお、図７では説明を簡略化するため、日数（横軸）に対して群体重分布及び給餌情報のプロットを間隔あけて表記しているが、実際には例えば毎日、又はさらに細かく群体重分布及び給餌情報を取得する。
　図７の上段で示すように、肉豚（非繁殖用豚）は、体重増加フェーズと、肉質向上フェーズを経て出荷される。体重増加フェーズは、離乳後に所定期間において体重を増加させるフェーズである。また、肉質向上フェーズは、所定期間終了後に過度な体重増加を抑制し個々の豚の体重のばらつきを収束させ体重分布を所定の範囲内に収めるためのフェーズである。離乳日から日齢ｄｃまでが体重増加フェーズであり、日齢ｄｃから出荷日齢である日齢ｄｓまでが肉質向上フェーズとなる。豚は、前述したように群管理されるため、管理群に属する豚の体重は群体重分布として表される。図７の群体重分布は、管理群に属する複数の豚の群体重分布の日齢推移を箱ひげ図で示している。当該グラフの生成時期は、群体重分布１２５が推計された日齢日以降、かつ日齢ｄｓより前とする。実線の箱ひげ図は、本実施形態に係る群体重推計部１１６によって推計された群体重分布であり、１２１、１２３、１２５の記号がついているものには、群体重分布を表す度数分布のイメージ図を併記している。
　図７の下段に示すように、豚は、主に体重に基づいて定まる育成フェーズごとに飼料が切り替えられる。豚は、離乳日から日齢ｄ１までは飼料Ａ、日齢ｄ１から日齢ｄ２までは飼料Ｂ、日齢ｄ２から日齢ｄ３までは飼料Ｃ、日齢ｄ３から日齢ｄｓ（出荷日）までは飼料Ｄを与えられる。給餌量については、図７の飼養標準線１４１で示される飼養標準を目安に、体重に対する割合で、子豚では６～８％、育成期で４～５％、肥育期で３．６～４％程度の飼料が給与される。群管理される豚に群として給与される給餌量の実測値は図７の下段の三角記号でプロットされている。実測給餌量は群体重分布と紐づいており、連携して情報を扱えるようになっている。図示しないが、給水量のグラフも同様にして生成可能である。
　また、家畜情報管理部１１８は、群体重分布及び給餌情報に加えて、環境状況情報も追加して紐付けてもよい。例えば図７における推移グラフの日数に対応して、各時期における対象となる豚房の温湿度、空気量、光量、臭気、音、等の情報も表記することで、群体重分布に対する環境状況の影響を認識することが可能となる。
　また、家畜情報管理部１１８は、群体重分布から異常個体を判定するための異常判定条件を有し、群体重分布が当該異常判定条件を満たした場合にアラート情報を生成可能である。異常判定条件としては、例えば、群体重分布において平均推定体重に対する差が所定値以上のいわゆる外れ値の中でも、一定期間推定体重が変動してない個体が存在する場合や、群体重分布の全体的な推移とは異なる傾向を示している個体が存在する場合、等がある。このような異常判定条件を満たした場合に生成されるアラート情報は、例えば当該異常判定条件を満たす群体重分布の豚房に、疾病、怪我、死亡、等の異常をきたした豚が存在することを示唆する通知情報を含む。
　さらに、家畜情報管理部１１８は、家畜画像情報取得部１１２が家畜画像情報を正常に取得できなかった場合、又は給餌情報取得部１１４が給餌情報を正常に取得できない場合にも、アラート情報を生成可能である。家畜画像情報又は給餌情報を正常に取得できなかった場合とは、所定期間又は所定回数連続して畜舎１０１からの家畜画像情報又は給餌情報が取得できなかった場合、取得した家畜画像情報又は給餌情報が壊れていた場合、等である。この場合に生成されるアラート情報は、例えば対象となる豚房のカメラ１０２又は給餌器１０３が故障している可能性があることを示唆する通知情報を含む。
　家畜情報管理部１１８は、生成した家畜管理情報、アラート情報を飼養管理部ＤＢ１１７に記憶するとともに、情報端末２０１からのリクエストに応じて、又は定期的に上記図７で示したような家畜管理情報を送信可能である。また、家畜情報管理部１１８は、アラート情報を生成した際には、直ちに該当する情報端末２０１にアラート情報の送信を行う。
　情報端末２０１は、例えばＰＣや、スマートフォン、タブレットＰＣ、及び携帯電話のような装置である。情報端末２０１は、情報端末２０１にインストールされた専用のアプリケーションソフトウェアによって畜産情報管理サーバ１１１にアクセスしてもよい。また、畜産情報管理サーバ１１１が提供する動作環境（ＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインタフェース）、プラットフォーム等）を利用して畜産情報管理サーバ１１１にアクセスしてもよい。
　入力部２１１は、例えば、キーボードや、マウス、タッチパッド等のユーザが操作することにより情報の入力や選択が可能な機能を有する。また、スマートフォンやタブレット、ＰＣにおける液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等の表示部２１２と一体であるタッチパネルでもよい。入力部２１１は、音声入力装置であっても構わない。
　表示部２１２は、情報等をユーザに表示する機能を有するディスプレイ装置等である。情報端末２０１と独立したディスプレイ装置であっても構わないし、スマートフォンやタブレットにおける液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等の表示装置であっても構わない。表示部２１２は、畜産情報管理サーバ１１１から受信した、上述した互いに紐づいた群体重分布と給餌情報、上記図７で示したような推移情報を表示することも可能である。
　なお、情報端末２０１は、畜産情報管理サーバ１１１とネットワークＮＷを介さず一体として構成されていても構わない。
　＜処理の流れ＞
　図８、９には、本開示の実施形態に係る畜産情報管理システム１の畜産情報管理サーバ１１１において実行される家畜管理情報生成ルーチンを示すフローチャートが示されており、以下、同フローチャートを沿って畜産情報管理方法について説明する。なお、当該フローチャートは一例であり、家畜管理情報生成ルーチンは当該フローチャートの処理に限られるものではない。
　図８のステップＳ１０１において、畜産情報管理サーバ１１１の群体重推計部１１６は、家畜画像情報を家畜画像情報取得部１１２又は家畜画像ＤＢ１１３から取得し（家畜画像情報取得ステップ）、ステップＳ１０２へ進む。
　ステップＳ１０２において、群体重推計部１１６は、取得した家畜画像情報の家畜画像から画像処理により豚の個体を識別し、ステップＳ１０３へ進む。
　ステップＳ１０３において、群体重推計部１１６は、識別した個体における各部位の代表点を識別し、ステップＳ１０４へ進む。
　ステップＳ１０４において、群体重推計部１１６は、代表点の配置から個体の姿勢を判定し、ステップＳ１０５へ進む。なお、代表点の配置情報自体を姿勢情報とした場合には、当該ステップＳ１０４を省略してもよい。
　ステップＳ１０５において、群体重推計部１１６は、識別された代表点の中に推定体重の算出に必要となる特定部位を含んでいるか、及び／又は、家畜画像上での個体の領域の広さ（面積又はピクセル数）が所定の閾値以上であるか、を判定する。当該判定結果が偽（Ｎｏ）である場合、即ち代表点の中に推定体重の算出に必要となる特定部位を含まない場合、及び／又は、個体の領域の広さが所定の閾値未満である場合は、ステップＳ１０６へ進む。
　ステップＳ１０６において、群体重推計部１１６は、上記ステップＳ１０２で識別した個体を群体重分布の推計対象から除外する。
　一方、上記ステップＳ１０５の判定結果が真（Ｙｅｓ）であった場合、即ち代表点の中に推定体重の算出に必要となる特定部位を含む場合、及び／又は、個体の領域の広さが所定の閾値以上である場合は、ステップＳ１０７へ進む。
　ステップＳ１０７において、群体重推計部１１６は、ステップＳ１０２で識別した個体に領域に豚の外形として欠落部分があるか否かを判定する。当該判定結果が真（Ｙｅｓ）である場合、即ち識別された個体に欠落部分がある場合には、ステップＳ１０８へ進む。一方、当該判定結果が偽（Ｎｏ）である場合、即ち識別された個体に欠落部分がない場合には、ステップＳ１０８を飛ばしてステップＳ１０９へ進む。
　ステップＳ１０８において、群体重推計部１１６は、欠落部分に対応する部位別テンプレートを用いて欠落部分を補完し、ステップＳ１０９へ進む。
　ステップＳ１０９において、群体重推計部１１６は、個体の領域に応じた推定体重を算出し、ステップＳ１１０へ進む。
　ステップＳ１１０において、群体重推計部１１６は、上記ステップＳ１０１にて取得した家畜画像情報の中から識別した全個体の推定体重を算出したか否かを判定する。当該判定結果が偽（Ｎｏ）である場合、即ち未だ推定体重を算出していない個体がある場合は、ステップＳ１０３に戻り、次の個体における代表点の識別を行い、それ以降は上述したステップの処理を繰り返す。一方、ステップＳ１１０の判定結果が真（Ｙｅｓ）である場合、即ち全個体の推定体重を算出が完了した場合には、図９のステップＳ１１１へ進む。
　図９のステップＳ１１１において、群体重推計部１１６は、全個体の推定体重に対して統計処理を行い、群体重分布を推計して（群体重推計ステップ）、ステップＳ１１２へ進む。
　ステップＳ１１２において、畜産情報管理サーバ１１１の家畜情報管理部１１８は、ステップＳ１１１にて推計された群体重分布と対応する給餌情報を給餌情報取得部１１４又は家畜画像ＤＢ１１５から取得し（給餌情報取得ステップ）、ステップＳ１１３へ進む。
　ステップＳ１１３において、家畜情報管理部１１８は、ステップＳ１１１にて推計された群体重分布とステップＳ１１２にて取得した給餌情報とを紐づけて家畜管理情報を生成し（家畜情報管理ステップ）、ステップＳ１１４へ進む。
　ステップＳ１１４において、家畜情報管理部１１８は、家畜管理情報として、群体重分布、及び当該群体重分布と紐づけられた給餌情報の時系列に沿った推移情報を更新して、当該ルーチンをリターンする。なお、ステップＳ１１３にて紐づけられた群体重分布及び給餌情報と、Ｓ１１４にて更新された推移情報は飼養管理ＤＢ１１７に記憶される。
　畜産情報管理サーバ１１１は、以上のような家畜管理情報生成ルーチンを、定期的に行うことで、飼養管理ＤＢ１１７の家畜管理情報を更新し、飼養者は情報端末２０１を介して更新された家畜管理情報を閲覧可能である。
　以上のように、畜産情報管理システム１では、家畜画像情報から複数の家畜の群体重分布を推計し、推計された群体重分布と給餌情報とを紐づけて家畜管理情報を生成している。この群体重分布は家畜画像情報から推計することで、１頭１頭の豚を個別に体重測定する必要はなく、設備コストや、飼養者及び豚への負担を抑えつつ、群での体重分布を容易に推計することができる。そして、このように推計された群体重部分に対して給餌情報を紐づけることで、豚の成長と給餌との関係性を容易に認識することができる。
　このように本実施形態によれば、少人数大規模飼養農家においても、コストの増加を抑えつつ容易に家畜の体重及び給餌を管理することができる。
　さらに、群体重分布、及び当該群体重分布と紐づけられた給餌情報の時系列に沿った推移情報も生成することで、豚の成長と給餌との関係性をより容易に認識することができるようになる。このようなことから、飼養者による給餌内容の最適化も容易且つ正確に行うことができるようになり、豚の飼養コストの軽減も実現することが可能となる。
　また、給餌情報には、給餌時期、餌の種類、給餌量、栄養素、添加物、給水時期、給水量のうち少なくとも１つの情報が含まれていることで、給餌情報と群体重分布との関係性が明確となり、飼養者がより適切な給餌内容の最適化を図ることができるようになる。
　また、群体重推計部１１６は、家畜画像情報に映る豚の各個体を示す領域を識別し、この各個体の領域に応じた推定体重を算出し、当該推定体重から群体重分布を推計している。このように、家畜画像情報に映る個体ごとの推計体重から群体重分布を推計することで群体重分布を正確に推計することができる。
　また、群体重推計部１１６は、各個体の所定の部位に対応する代表点を識別し、体重推計に用いるのに必要となる代表点（特定部位）を含まない個体や、個体の領域の広さに相関する値（面積やピクセル数）が所定の閾値未満である個体については、群体重分布の推計対象から除外する。このように、正確に推定体重を算出するのが困難な個体については群体重分布の推計対象から除外することで、群体重分布の精度を向上させることができる。
　一方で、体重推計に用いるのに必要となる代表点（特定部位）を含む個体や、個体の領域の広さに相関する値（面積やピクセル数）が所定の閾値以上である個体については、欠落部分があっても欠落部分を補完して推定体重を算出することで、群体重分布の精度をさらに向上させることができる。
　さらに群体重推計部１１６は、識別した個体における姿勢を判定し、当該姿勢に応じた推計モデルを用いて、推計体重を算出することで、姿勢に応じた誤差を軽減し、群体重分布の精度を向上させることができる。
　また、家畜情報管理部１１８は、群体重分布が前記異常判定条件を満たした場合には、アラート情報を生成して、飼養者に注意喚起することで、異常が生じた豚を早期に発見することができ、より効率的な飼養を実現することができる。
　さらに、家畜情報管理部１１８は、家畜画像情報や給餌情報を正常に取得できなかった場合にアラート情報を生成することで、畜舎１０１の機器故障を早期に発見することができ、より効率的な飼養を実現することができる。
　＜プログラム＞
　図１０は、コンピュータ８０１の構成を示す概略ブロック図である。コンピュータ８０１は、ＣＰＵ８０２、主記憶装置８０３、補助記憶装置８０４、インタフェース８０５を備える。ＣＰＵ８０２はＧＰＵであっても構わない。
　ここで、実施形態に係る畜産情報管理サーバ１１１を構成する各機能を実現するためのプログラムの詳細について説明する。
　畜産情報管理サーバ１１１は、コンピュータ８０１に実装される。そして、畜産情報管理サーバ１１１の各構成要素の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置８０４に記憶されている。ＣＰＵ８０２は、プログラムを補助記憶装置８０４から読み出して主記憶装置８０３に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ８０２は、プログラムに従って、上記した記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置８０３に確保する。
　当該プログラムは、具体的には、コンピュータ８０１において家畜画像情報取得部が、管理群に属する複数の家畜を含む家畜画像情報を取得する家畜画像情報取得ステップと、給餌情報取得部が、前記管理群の家畜への給餌に関する給餌情報を取得する給餌情報取得ステップと、群体重推計部が、前記家畜画像情報から複数の家畜の群体重分布を推計する群体重推計ステップと、家畜情報管理部が、前記群体重推計ステップにより推計された群体重分布と前記給餌情報とを紐づけて家畜管理情報を生成する家畜情報管理ステップと、を実現するプログラムである。
　なお、補助記憶装置８０４は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース８０５を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムがネットワークＮＷを介してコンピュータ８０１に配信される場合、配信を受けたコンピュータ８０１が当該プログラムを主記憶装置８０３に展開し、上記処理を実行してもよい。
　また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置８０４に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）
であってもよい。
　以上、本開示のいくつかの実施形態を説明したが、これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものとする。また、実施形態の説明では家畜として、１つの農場で飼養する頭数が数千から数万頭単位となることから他の家畜よりも本開示における効果が顕著となる豚を例として説明したが、牛や鳥のように他の家畜に畜産情報管理システム１を適用することも可能である。その際には、家畜の種類によって推計モデルを適宜設定することができる。
　また、上記実施形態では、家畜画像を豚房１０５の上方に設けられたレール１０６ａ、１０６ｂを移動するカメラ１０２ａ、１０２ｂにより撮像しているが、カメラの設置方法や家畜画像の撮像方向はこれに限られるものではなく、例えば各豚房の壁に設置したカメラにより横から撮像してもよいし、その他複数の方向から撮像してもよい。
１　畜産情報管理システム
１０１　畜舎
１０２　カメラ
１０３　給餌器
１０４　環境状況取得器
１０５　豚房
１１１　畜産情報管理サーバ
１１２　家畜画像情報取得部
１１３　家畜画像データベース
１１４　給餌情報取得部
１１５　給餌データベース
１１６　群体重推計部
１１７　飼養管理データベース
１１８　家畜情報管理部
２０１　情報端末
２１１　入力部
２１２　表示部
８０１　コンピュータ
８０２　ＣＰＵ
８０３　主記憶装置
８０４　補助記憶装置
８０５　インタフェース

 

Claims (15)

  1. 　複数の家畜を含む家畜画像情報を取得する家畜画像情報取得部と、
    　前記家畜への給餌に関する給餌情報を取得する給餌情報取得部と、
    　前記家畜画像情報から複数の家畜の群体重分布を推計する群体重推計部と、
    　前記群体重推計部により推計された群体重分布と前記給餌情報とを紐づけて家畜管理情報を生成する家畜情報管理部と、
    　を備える畜産情報管理システム。
  2. 　前記家畜情報管理部は、前記群体重分布の基となった家畜画像情報の撮像時期と前記給餌情報における給餌時期とが対応するように、前記群体重分布と前記給餌情報とを紐づけて前記家畜管理情報を生成する、
    　を備える請求項１に記載の畜産情報管理システム。
  3. 　前記家畜情報管理部は、前記群体重分布、及び当該群体重分布と紐づけられた前記給餌情報の時系列に沿った推移情報を生成可能である、
    　請求項１又は２に記載の畜産情報管理システム。
  4. 　前記給餌情報には、給餌時期、餌の種類、給餌量、栄養素、添加物、給水時期、給水量のうち少なくとも１つの情報を含む、
    　請求項１から３のいずれか一項に記載の畜産情報管理システム。
  5. 　前記群体重推計部は、前記家畜画像情報に映る家畜の各個体を示す領域を識別し、この各個体の領域に応じた推定体重を算出し、当該推定体重から前記群体重分布を推計する
    　請求項１から４のいずれか一項に記載の畜産情報管理システム。
  6. 　前記群体重推計部は、前記識別した個体の領域から前記家畜における所定の部位を識別し、識別された部位の中に体重推計に用いるのに必要となる１又は複数の特定部位を含まない個体については、前記群体重分布の推計対象から除外する、
    　請求項５に記載の畜産情報管理システム。
  7. 　前記群体重推計部は、前記識別した個体の領域から前記家畜における所定の部位を識別し、識別された部位の中に体重推計に用いるのに必要となる１又は複数の特定部位を含む個体については、前記識別した個体の領域に前記家畜の外形として欠落部分がある場合に、当該欠落部分を補完して前記推定体重を算出する、
    　請求項５又は６に記載の畜産情報管理システム。
  8. 　前記群体重推計部は、前記識別した個体の領域の広さに相関する値が所定の閾値未満である個体については、前記群体重分布の推計対象から除外する、
    　請求項５又は６に記載の畜産情報管理システム。
  9. 　前記群体重推計部は、前記識別した個体の領域の広さに相関する値が所定の閾値以上である個体については、前記識別した個体の領域に前記家畜の外形として欠落部分がある場合に、当該欠落部分を補完して前記推定体重を算出する、
    　請求項５又は６に記載の畜産情報管理システム。
  10. 　前記群体重推計部は、前記識別した個体における姿勢を判定し、当該姿勢に応じた推計モデルを用いて、前記推計体重を算出する、
    　請求項５から９のいずれか一項に記載の畜産情報管理システム。
  11. 　前記家畜情報管理部は、前記群体重分布から異常個体を判定するための異常判定条件を有し、前記群体重推計部により推計された群体重分布が前記異常判定条件を満たした場合には、アラート情報を生成する、
    　請求項１から１０のいずれか一項に記載の畜産情報管理システム。
  12. 　前記家畜情報管理部は、前記家畜画像情報取得部が前記家畜画像情報を正常に取得できなかった場合、又は前記給餌情報取得部が前記給餌情報を正常に取得できなかった場合には、アラート情報を生成する、
    　請求項１から１１のいずれか一項に記載の畜産情報管理システム。
  13. 　複数の家畜を含む家畜画像情報を取得する家畜画像情報取得部と、
    　前記家畜への給餌に関する給餌情報を取得する給餌情報取得部と、
    　前記家畜画像情報から複数の家畜の群体重分布を推計する群体重推計部と、
    　前記群体重推計部により推計された群体重分布と前記給餌情報とを紐づけて家畜管理情報を生成する家畜情報管理部と、
    　を備える畜産情報管理サーバ。
  14. 　家畜画像情報取得部が、複数の家畜を含む家畜画像情報を取得する家畜画像情報取得ステップと、
    　給餌情報取得部が、前記家畜への給餌に関する給餌情報を取得する給餌情報取得ステップと、
    　群体重推計部が、前記家畜画像情報から複数の家畜の群体重分布を推計する群体重推計ステップと、
    　家畜情報管理部が、前記群体重推計ステップにて推計された群体重分布と前記給餌情報とを紐づけて家畜管理情報を生成する家畜情報管理ステップと、
    　を備える畜産情報管理方法。
  15. 　家畜画像情報取得部が、複数の家畜を含む家畜画像情報を取得する家畜画像情報取得ステップと、
    　給餌情報取得部が、前記家畜への給餌に関する給餌情報を取得する給餌情報取得ステップと、
    　群体重推計部が、前記家畜画像情報から複数の家畜の群体重分布を推計する群体重推計ステップと、
    　家畜情報管理部が、前記群体重推計ステップにより推計された群体重分布と前記給餌情報とを紐づけて家畜管理情報を生成する家畜情報管理ステップと、
    　をコンピュータに実行させる畜産情報管理プログラム。

     
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116649248A (zh) * 2023-06-21 2023-08-29 海阳市鼎立种鸡有限责任公司 一种精准控料的智能喂料系统及方法
WO2023201443A1 (en) * 2022-04-22 2023-10-26 Iclassifier Inc. Method and system for automated evaluation of animals

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7445612B2 (ja) 2021-01-18 2024-03-07 日本ハム株式会社 豚飼育支援装置、豚飼育支援方法、および豚飼育支援プログラム
WO2022181131A1 (ja) * 2021-02-25 2022-09-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 体重推定システム、及び、体重推定方法
WO2022181132A1 (ja) * 2021-02-25 2022-09-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 体重推定システム、及び、体重推定方法
JP7473888B2 (ja) * 2022-01-17 2024-04-24 株式会社ミラック光学 一次産業生産物情報収集システム

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007175050A (ja) 2005-11-29 2007-07-12 Yoshimoto Pole Co Ltd 飼育動物個体群の管理システム
US20130064432A1 (en) * 2010-05-19 2013-03-14 Thomas Banhazi Image analysis for making animal measurements
WO2017159109A1 (ja) * 2016-03-15 2017-09-21 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
CN107667903A (zh) * 2017-07-27 2018-02-09 北京奥云牧数据科技有限公司 基于物联网的畜牧养殖活体体重监测方法
US20190075756A1 (en) * 2017-09-11 2019-03-14 FarmIn Technologies Systems, methods, and apparatuses for animal weight monitoring and management
WO2019058752A1 (ja) * 2017-09-22 2019-03-28 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 家畜情報管理システム、畜舎、家畜情報管理プログラム、および家畜情報管理方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100498213C (zh) * 2007-07-25 2009-06-10 中国农业大学 一种利用双目视觉技术监测猪生长的方法
KR101342158B1 (ko) * 2012-08-23 2013-12-18 주식회사 에스티엠 가축개체정보 인식 및 관리가 용이한 축사 관리 시스템
CN104835002B (zh) * 2015-04-30 2018-02-13 合肥康东福双信息科技有限公司 养殖场动物个体生长过程自动跟踪监管系统
WO2017130736A1 (ja) * 2016-01-29 2017-08-03 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理システム及び情報処理方法
KR102014353B1 (ko) * 2018-12-11 2019-08-26 에이비주식회사 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템
KR101995755B1 (ko) * 2019-03-12 2019-10-01 누리꿈소프트(주) 가축 질병 예측 시스템
KR102062609B1 (ko) * 2019-07-29 2020-01-06 전북대학교 산학협력단 3d 영상을 이용한 휴대형 가축 무게 측정시스템
CN110672189A (zh) * 2019-09-27 2020-01-10 北京海益同展信息科技有限公司 体重估计方法、装置、系统和存储介质
CN110728259B (zh) * 2019-10-23 2023-08-22 南京农业大学 一种基于深度图像的鸡群体重监测系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007175050A (ja) 2005-11-29 2007-07-12 Yoshimoto Pole Co Ltd 飼育動物個体群の管理システム
US20130064432A1 (en) * 2010-05-19 2013-03-14 Thomas Banhazi Image analysis for making animal measurements
WO2017159109A1 (ja) * 2016-03-15 2017-09-21 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
CN107667903A (zh) * 2017-07-27 2018-02-09 北京奥云牧数据科技有限公司 基于物联网的畜牧养殖活体体重监测方法
US20190075756A1 (en) * 2017-09-11 2019-03-14 FarmIn Technologies Systems, methods, and apparatuses for animal weight monitoring and management
WO2019058752A1 (ja) * 2017-09-22 2019-03-28 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 家畜情報管理システム、畜舎、家畜情報管理プログラム、および家畜情報管理方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023201443A1 (en) * 2022-04-22 2023-10-26 Iclassifier Inc. Method and system for automated evaluation of animals
CN116649248A (zh) * 2023-06-21 2023-08-29 海阳市鼎立种鸡有限责任公司 一种精准控料的智能喂料系统及方法

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