特開 2022-110219 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

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022110219

(43)【公開日】2022-07-29

(54)【発明の名称】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

(51)【国際特許分類】

   A01K 29/00 20060101AFI20220722BHJP

   G06N 20/00 20190101ALI20220722BHJP

【ＦＩ】

A01K29/00

G06N20/00 130

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021005483

(22)【出願日】2021-01-18

(71)【出願人】

【識別番号】000229519

【氏名又は名称】日本ハム株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】000102728

【氏名又は名称】株式会社エヌ・ティ・ティ・データ

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100109346

【弁理士】

【氏名又は名称】大貫 敏史

(74)【代理人】

【識別番号】100117189

【弁理士】

【氏名又は名称】江口 昭彦

(74)【代理人】

【識別番号】100134120

【弁理士】

【氏名又は名称】内藤 和彦

(72)【発明者】

【氏名】伊澤 翔

(72)【発明者】

【氏名】森下 直樹

(72)【発明者】

【氏名】助川 慎

(72)【発明者】

【氏名】内田 大介

(72)【発明者】

【氏名】奥田 雅貴

(72)【発明者】

【氏名】本橋 寛樹

(72)【発明者】

【氏名】本間 翔

(72)【発明者】

【氏名】東尾 尚昇

(57)【要約】      （修正有）

【課題】ペン内で集団飼育されている豚の中に尾部を負傷した豚が存在するかを、過度なコストや労力を要することなく適時に飼育員に知らせることのできる豚飼育支援装置を提供する。
【解決手段】豚飼育支援装置は、豚３０２が集団飼育されているペン３０１に向けて設置されたカメラ２１０によって撮像された画像の画像データを取得する取得部と、画像データの画像から豚３０２の臀部を抽出し、臀部に存在する赤色領域に基づいて負傷豚か否かを検知する検知部とを備える。検知部は、複数設けられているペン３０１のそれぞれに対して負傷豚が存在するかを検知する場合には、負傷豚を検知したペン３０１に関するペン情報を出力してもよい。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

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の画像データを取得する取得部と、
前記画像データの画像から前記豚の臀部を抽出し、前記臀部に存在する赤色領域に基づいて負傷豚か否かを検知する検知部と
を備える豚飼育支援装置。

【請求項2】

前記検知部は、複数設けられている前記ペンのそれぞれに対して前記負傷豚が存在するかを検知し、前記負傷豚が存在することを検知した場合には検知した当該ペンに関するペン情報を出力する請求項１に記載の豚飼育支援装置。

【請求項3】

前記検知部は、尾部が現れている豚が写った教師画像によって学習された学習モデルを用いて前記負傷豚を検知する請求項１または２に記載の豚飼育支援装置。

【請求項4】

設定された観察時間の間に検知された前記負傷豚を計数する計数部を備える請求項１から３のいずれか１項に記載の豚飼育支援装置。

【請求項5】

前記計数部は、検知された前記負傷豚において前記赤色領域の形状に基づいて同一豚を判定し、同一豚であると判定された前記負傷豚については計数しない請求項４に記載の豚飼育支援装置。

【請求項6】

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の画像データを取得する取得ステップと、
前記画像データの画像から前記豚の臀部を抽出し、前記臀部に存在する赤色領域に基づいて負傷豚か否かを検知する検知ステップと
を有する豚飼育支援方法。

【請求項7】

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の画像データを取得する取得ステップと、
前記画像データの画像から前記豚の臀部を抽出し、前記臀部に存在する赤色領域に基づいて負傷豚か否かを検知する検知ステップと
をコンピュータに実行させる豚飼育支援プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、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に関する。

【背景技術】

【0002】

家畜の異常を検知するシステムが知られている。例えば、個々の家畜に各種センサを装着し、その出力が健康状態ではあり得ない値である場合に、当該個体を異常であると判断する（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１７－２０１９３０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

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において集団飼育する手法が採用されることが多い。集団飼育においては、強いストレスを感じている豚が他の豚を攻撃して負傷させることがある。そのような豚は、特に他の豚の尾部を齧る傾向がある。飼育員は、尾部を齧られた豚をいち早く治療したり、ストレスの発生原因を調査したりする必要がある。

【0005】

ペン内の豚の異常を検知するために一頭一頭にセンサを取り付けることは現実的ではなく、また、そのための膨大な解析データを用意することも難しい。特に、尾部の負傷を異常行動から検知することは容易でない。また、養豚場の豚舎内には複数のペンが設置されることが多く、飼育員が個々の豚を万遍なく監視し続けることも困難である。

【0006】

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、ペン内で集団飼育されている豚の中に尾部を負傷した豚が存在するかを、過度なコストや労力を要することなく適時に飼育員に知らせることのできる豚飼育支援装置等を目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の第１の態様における豚飼育支援装置は、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の画像データを取得する取得部と、画像データの画像から豚の臀部を抽出し、臀部に存在する赤色領域に基づいて負傷豚か否かを検知する検知部とを備える。

【0008】

本発明の第２の態様における豚飼育支援方法は、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の画像データを取得する取得ステップと、画像データの画像から豚の臀部を抽出し、臀部に存在する赤色領域に基づいて負傷豚か否かを検知する検知ステップとを有する。

【0009】

本発明の第３の態様における豚飼育支援プログラムは、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の画像データを取得する取得ステップと、画像データの画像から豚の臀部を抽出し、臀部に存在する赤色領域に基づいて負傷豚か否かを検知する検知ステップとをコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0010】

本発明により、ペン内で集団飼育されている豚の中に尾部を負傷した豚が存在するかを、過度なコストや労力を要することなく適時に飼育員に知らせることのできる豚飼育支援装置等を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本実施形態に係る豚飼育支援装置を採用した養豚環境の全体像を示す図である。

【図2】豚飼育支援装置と周辺装置のハードウェア構成を示す図である。

【図3】本実施形態における正常豚と負傷豚の違いを説明する図である。

【図4】学習モデルを用いた検証エリアの抽出手順を説明する図である。

【図5】学習モデルを用いた負傷豚の検知手順を説明する図である。

【図6】検知通知を受けた飼育員端末の表示例を示す図である。

【図7】演算部の処理手順を説明するフロー図である。

【図8】他の実施例に係る演算部の処理手順を説明するフロー図である。

【図9】更に他の実施例に係る豚飼育支援装置を採用した養豚環境の全体像を示す図である。

【図10】図９の実施例における負傷豚の検知手順を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

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。

【0013】

図１は、本実施形態に係る豚飼育支援装置を採用した養豚環境の全体像を示す図である。養豚場は、壁や柵によって区分された複数のペン３０１を備える。それぞれのペン３０１には複数（例えば１０頭程度）の豚３０２が収容され、集団で飼育されている。なお、それぞれのペン３０１で飼育される豚３０２の頭数は、豚３０２の品種や飼育環境等に応じて調整され得る。

【0014】

収容された豚３０２を観察するためのカメラユニット２１０が、ペン３０１ごとに設置されている。カメラユニット２１０は、観察対象であるペン３０１の全体を俯瞰して撮像できるように当該ペン３０１に向けて、例えば天井から吊り下げられて設置されている。カメラユニット２１０は、撮像した画像を画像データに変換し、ネットワーク２００を介してサーバ１００へ送信する。具体的には、施設内に設置された無線ユニット２３０がネットワーク２００と接続されており、カメラユニット２１０は、無線ユニット２３０と無線通信を確立することにより、画像データをサーバ１００へ送信することができる。なお、カメラユニット２１０とサーバ１００を接続するネットワーク２００は、インターネットやイントラネットを用いてもよいし、サーバ１００が設置される管理施設が養豚場内に設けられるような場合には、近距離無線通信を採用してもよい。

【0015】

豚３０２を世話する飼育員は、飼育員端末２２０を所持し得る。飼育員端末２２０は、例えば、タブレット端末やスマートフォンであり、無線ユニット２３０およびネットワーク２００を介してサーバ１００との間で各種情報の授受を行うことができる。飼育員は、例えば飼育記録を飼育員端末２２０へ入力してサーバ１００へ転送することもできるし、サーバ１００に蓄積された飼育記録を呼び出すこともできる。また、飼育員端末２２０は、後述する検知通知を受け取った場合には、その旨を表示する。

【0016】

管理施設には、豚飼育支援装置としてのサーバ１００が設置されている。サーバ１００は、ネットワーク２００と接続されている。サーバ１００は、ペン３０１ごとに設置されているカメラユニット２１０から順次画像データを取得して、当該画像データに基づいて豚３０２の負傷豚を検知する。サーバ１００は、管理者や飼育員の要求に応じてその結果を表示モニタ１５０へ表示することができる。表示モニタ１５０は、例えば液晶パネルを備えるモニタである。また、サーバ１００は、管理者や飼育員の操作を受け付ける入力デバイス１６０と接続される。入力デバイス１６０は、キーボード、マウス、表示モニタ１５０の表示面に重畳されたタッチパネル等によって構成される。

【0017】

さて、ペンにおける豚の集団飼育においては、強いストレスを感じている豚が他の豚を攻撃して負傷させることがある。そのような豚は、特に他の豚の尾部を齧る傾向がある。また、強いストレスを感じている豚ほど他の豚の尾部を齧る頻度も高い。飼育員は、尾部を齧られた豚をいち早く治療したり、ストレスの発生原因を調査したりする必要がある。しかし、一般的に養豚は飼育規模が大きく、豚舎内に複数のペンを設置して集団飼育することが多いことから、飼育員が多数の豚を定常的に観察したり、時間経過とともに変化する流血を汚れと見分けたりすることは、飼育員の多大な労力や熟練を要する作業であった。本実施形態における豚飼育支援装置は、ペン３０１内に尾部を負傷した負傷豚が存在するかを検知して飼育員へ知らせることにより飼育作業を支援する。

【0018】

図１に示すように養豚場に複数のペン３０１が存在する場合には、飼育員は、どのペン３０１に負傷豚が含まれるかの情報を豚飼育支援装置から知らされるだけでも、多くの労力を削減することができる。すなわち、飼育員は、ペンを観察する作業の頻度を下げることができ、通知を受けた場合にはその特定ペンを対象として負傷豚の探索を行えばよい。経験の浅い飼育員であっても、一つのペン内の限られた頭数に対して負傷豚を探し出すことは比較的容易である。

【0019】

図２は、豚飼育支援装置としてのサーバ１００と周辺装置のハードウェア構成を示す図である。サーバ１００は、上述のように、表示モニタ１５０、入力デバイス１６０、カメラユニット２１０、飼育員端末２２０と接続可能である。

【0020】

サーバ１００は、主に、演算部１１０、記憶部１２０、通信ユニット１３０によって構成される。演算部１１０は、サーバ１００の制御とプログラムの実行処理を行うプロセッサ（ＣＰＵ：Central Processing Unit）である。プロセッサは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理チップと連携する構成であってもよい。演算部１１０は、記憶部１２０に記憶された豚飼育支援プログラムを読み出して、豚飼育の支援に関する様々な処理を実行する。

【0021】

記憶部１２０は、不揮発性の記憶媒体であり、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）によって構成されている。記憶部１２０は、サーバ１００の制御や処理を実行するプログラムの他にも、制御や演算に用いられる様々なパラメータ値、関数、表示要素データ、ルックアップテーブル等を記憶し得る。記憶部１２０は、特に、検知用ニューラルネットワーク１２１を記憶している。検知用ニューラルネットワーク１２１は、カメラユニット２１０が撮像した画像を入力すると、その画像内に存在する負傷豚の頭数を出力する。具体的には後述する。なお、記憶部１２０は、複数のハードウェアで構成されていても良く、例えば、プログラムを記憶する記憶媒体と検知用ニューラルネットワーク１２１を記憶する記憶媒体が別々のハードウェアで構成されてもよい。

【0022】

通信ユニット１３０は、例えばＬＡＮユニットを含み、ネットワーク２００を介して、演算部１１０が生成する撮像制御信号をカメラユニット２１０へ送信したり、カメラユニット２１０から送られてくる画像データを演算部１１０へ引き渡したりする。また、飼育員端末２２０と演算部１１０の間で実行されるデータの授受を中継する。なお、通信ユニット１３０は、他の外部装置との間でデータや制御信号の授受を中継することもできる。例えば、豚飼育支援プログラムや検知用ニューラルネットワーク１２１の更新データを外部サーバから取り込む場合にも利用され得る。

【0023】

演算部１１０は、豚飼育支援プログラムが指示する処理に応じて様々な演算を実行する機能演算部としての役割も担う。演算部１１０は、取得部１１１、検知部１１２として機能し得る。取得部１１１は、主に、カメラユニット２１０によって撮像された画像の画像データを取得し、検知部１１２へ引き渡す。検知部１１２は、主に、取得部１１１から受け取った画像データの画像か豚の臀部を抽出し、当該臀部に対する赤色領域の割合に基づいて負傷豚か否かを検知する。

【0024】

図３は、本実施形態における正常豚と負傷豚の違いを説明する図である。本実施形態における豚飼育支援装置は、尾部を負傷した負傷豚を検知する。上述のように尾部を齧られた豚は、負傷して流血する。流血は臀部に広がって付着する。

【0025】

図３（Ａ）は、正常豚の後ろ姿の例であり、いずれも臀部に流血の付着が認められない。このような豚は、他の箇所に流血の付着が見られる場合であっても本実施形態においては正常豚とする。図３（Ｂ）は、負傷豚の後ろ姿の例であり、いずれも臀部に流血の付着が認められる。画像において、流血は臀部に赤色領域として現れるので、検知部１１２は、この臀部近傍の赤色領域を手掛かりとして、画像中の豚が負傷豚であるか否かを検知する。検知部１１２は、具体的には、ペン３０１を俯瞰する俯瞰画像から後ろ姿の豚が写る領域を検証エリアとして抽出する抽出処理と、検証エリアに写る豚が負傷豚であるか否かを検知する検知処理を順次行う。

【0026】

図４は、学習モデルを用いた検証エリアの抽出手順を説明する図である。検知部１１２は、取得部１１１からペン３０１の俯瞰画像である取得画像を受け取ると、学習モデルである検知用ニューラルネットワーク１２１を構成する第１ニューラルネットワーク１２１ａへ当該取得画像を入力する。

【0027】

第１ニューラルネットワーク１２１ａは、ペン３０１を俯瞰する俯瞰画像において後ろ姿を見せる豚を取り囲む矩形領域を正解として当該俯瞰画像に紐づけた教師データを相当数与えて学習させる教師あり学習によって予め作成されたものである。教師データは、例えばオペレータが俯瞰画像に写り込む各豚に対して臀部が確認できる後ろ姿の豚を抽出し、矩形領域で取り囲んで正解を与えることにより作成される。一つの俯瞰画像に対象となる複数の豚が存在する場合には、オペレータは、それらのそれぞれを矩形領域で取り囲んで正解として指定する。

【0028】

このように生成された学習モデルである第１ニューラルネットワーク１２１ａは、豚飼育支援装置であるサーバ１００に検知用ニューラルネットワーク１２１の一部として組み込まれて利用に供される。具体的には、例えば養豚場に観察対象であるペン３０１が８つ設けられているとすると、それぞれのペン３０１を俯瞰する８つのカメラユニット２１０から順次画像データがサーバ１００へ送られてくる。それらの画像データの画像ｉｍｇ₁～ｉｍｇ₈は、第１ニューラルネットワーク１２１ａへ順次入力される。第１ニューラルネットワーク１２１ａは、画像が入力されるごとに演算処理を実行し、その画像から後ろ姿の豚が写る領域を検証エリアとして抽出する。このようにして、例えば図示するように第１ペンの画像ｉｍｇ₁から検証エリア「ａｒｅａ０１」、「ａｒｅａ０２」…を抽出する。

【0029】

図５は、学習モデルを用いた負傷豚の検知手順を説明する図である。検知部１１２は、第１ニューラルネットワーク１２１ａが検証エリアを抽出したら、それぞれを切り出してエリア画像を生成し、検知用ニューラルネットワーク１２１を構成する第２ニューラルネットワーク１２１ｂへ当該エリア画像を入力する。エリア画像が複数生成された場合は、順次第２ニューラルネットワーク１２１ｂへ入力する。なお、図５は、図４に示す画像データの画像ｉｍｇ₁から抽出された検証エリアのエリア画像を例として示している。

【0030】

第２ニューラルネットワーク１２１ｂは、臀部を含む後ろ姿を見せる個々の豚の画像に対して、臀部周りに流血が原因と見られる赤色領域が存在すれば正解が、そうでなければ不正解が紐付けられた教師データを相当数与えて学習させる教師あり学習によって予め作成されたものである。教師データは、例えばオペレータが臀部に対する赤色領域の大きさや、流血と想定される色味などを考慮して正解および不正解を与えることにより作成される。

【0031】

このように生成された学習モデルである第２ニューラルネットワーク１２１ｂは、豚飼育支援装置であるサーバ１００に検知用ニューラルネットワーク１２１の一部として組み込まれて利用に供される。具体的には、例えば図示するように４つのエリア画像（ａｒｅａ０１、ａｒｅａ０２、ａｒｅａ０３、ａｒｅａ０４）が順次入力されると、第２ニューラルネットワーク１２１ｂは、それぞれに対して画像中の豚が負傷豚である確率Ｐ_n（Ｐ₁＝０．０２３、Ｐ₂＝０．９２１、Ｐ₃＝０．０１７、Ｐ₄＝０．１４６）を算出する。そして、算出された確率Ｐ_nが予め設定された閾値（図の例では０．８５）を超える場合に、当該エリア画像に写る豚を負傷豚と認定し、認定した負傷豚の合計を検知頭数（図の例では１）として出力する。閾値は、学習モデルの出力精度や負傷豚である確率に応じて、試行錯誤により事前に調整された値が設定される。また、負傷豚については、その負傷度合いに応じて、例えば重症豚／中等症豚／軽症豚といったクラスを分けて学習させておくことで、負傷度合いに応じた閾値を設定することも考えられる。検知部１１２は、第２ニューラルネットワーク１２１ｂが１頭以上の検知頭数を出力した場合に、負傷豚が存在する旨を知らせる検知通知を飼育員端末２２０へ出力する。検知通知には、負傷豚を検知したペンに関する情報が付加される。なお、本実施形態においては、ペン情報としてペンナンバーが付加される。

【0032】

図６は、検知通知を受けた飼育員端末の表示例を示す図である。上述のように、検知部１１２が検知通知を出力すると、飼育員端末２２０は、当該検知通知を受信して、その内容を表示パネルに表示する。具体的には図示するように、飼育員端末２２０は、検知通知に付加されているペン情報を参照して、負傷豚が検知されたペンナンバーを表示する（図の例では「第２ペン」）。このとき、検知された負傷豚の頭数を併せて表示する（図の例では「２頭」）。また、養豚場のペン配置に関する屋内地図を保持している場合は、該当するペンの位置が認識されるように併せて表示する。なお、飼育員端末２２０は、このような表示を行うと共に告知音を発してもよい。

【0033】

次に、サーバ１００を用いた豚飼育支援方法の処理手順について説明する。図７は、演算部１１０の処理手順を説明するフロー図である。フローは、観察開始の指示を受けた時点から開始される。

【0034】

検知部１１２は、ステップＳ１０１で、変数ｎを１にセットする。ｎはペンナンバーを表し、ここでは養豚場内のペンの数をｍ個とする。ステップＳ１０３へ進み、取得部１１１は、第ｎペンに向けられたカメラユニット２１０から、ｉｍｇ_nの画像データを、通信ユニット１３０を介して取得する。ｎ＝１である場合には、第１ペンに向けられたカメラユニット２１０から、ｉｍｇ₁の画像データを取得する。取得部１１１は、取得した画像データを検知部１１２へ引き渡す。

【0035】

検知部１１２は、ステップＳ１０３で、図４および図５を用いて説明したように、受け取った画像データの画像ｉｍｇ_nを検知用ニューラルネットワーク１２１の第１ニューラルネットワーク１２１ａへ入力する。そして、その出力を検知用ニューラルネットワーク１２１の第２ニューラルネットワーク１２１ｂへ入力することにより、画像ｉｍｇ_nに写り込んだ負傷豚の頭数（検知頭数）を出力させる。

【0036】

ステップＳ１０４へ進み、検知部１１２は、第２ニューラルネットワーク１２１ｂの出力である検知頭数が１以上であるか、すなわち負傷豚が存在するか否かを確認する。負傷豚が存在すると確認したら、ステップＳ１０５へ進み、検知通知を生成して飼育員端末２２０へ出力する。このとき、ペン情報として第ｎペンであることを付加し、また、第２ニューラルネットワーク１２１ｂの出力である検知頭数を付加する。検知通知を出力したらステップＳ１０６へ進む。検知部１１２は、ステップＳ１０４で負傷豚が存在しないと確認したら、ステップＳ１０５をスキップしてステップＳ１０６へ進む。

【0037】

検知部１１２は、ステップＳ１０６で変数ｎをインクリメントし、ステップＳ１０７へ進む。ステップＳ１０７へ進んだら、変数ｎが養豚場内のペン数ｍを超えたか否かを判断する。超えていないと判断したら、ステップＳ１０２へ戻り、インクリメントした変数ｎに対して同様の処理を実行する。超えたと判断したら、ステップＳ１０８へ進む。

【0038】

検知部１１２は、ステップＳ１０８へ進んだら、終了の指示を受けたか否かを確認する。終了の指示は、管理者から入力デバイス１６０を介して終了の操作を受け付けたり、プログラムに予め設定された条件が満たされたりした場合に生成される。終了の指示を受けていないと判断したら、予め設定された周期に応じたインターバルをおいてステップＳ１０１へ戻る。終了の指示を受けたと判断したら、一連の処理を終了する。

【0039】

以上説明した実施例によれば、豚飼育支援装置は、複数のペン３０１をそれぞれ撮像した画像データを順次取得し、その画像から負傷豚を検知し、負傷豚が検知されればその都度飼育員へ通知する構成であった。しかし、養豚場における管理環境によっては、都度通知するのではなく、特定の時刻や周期で通知する方が飼育員等にとって好ましい場合もある。そのような場合には、指定された観察時間が経過するまでは検知結果を蓄積しておき、その後に蓄積結果を纏めて通知するとよい。図８は、そのような他の実施例に係る演算部１１０の処理手順を説明するフロー図である。なお、図７の処理と同様の処理については、図７のステップ番号と同じ番号を付すことにより、その説明を省略する場合がある。

【0040】

図８に示す本実施例においては、演算部１１０は、機能演算部として計数部を有する。計数部は、設定された観察時間の間に検知された負傷豚を計数する。具体的には、それぞれのペンに対応して用意されたＣ₁からＣ_mまでのカウンタを用いて負傷豚を計数する。図８のフローは、設定された観察時間の開始に合わせて開始される。

【0041】

計数部は、観察開始にあたり初期処理としてステップＳ２０１で、経時タイマＴによる経時を開始させ、第ｎペンに収容されている負傷豚の頭数をカウントするカウンタＣ_nを全てリセットした後に、ステップＳ１０１へ進む。

【0042】

検知部１１２は、ステップＳ１０４で、画像ｉｍｇ_nに写り込む負傷豚の検知頭数を確認し、負傷豚が１頭以上存在すると確認したら、ステップＳ２０５へ進む。ステップＳ２０５へ進んだら、検知部１１２は、計数部へ検知頭数を引き渡す。計数部は、その時点におけるＣ_nのカウンタ値に検知部１１２から受け取った検知頭数を加算することにより、Ｃ_nを更新し、その後ステップＳ１０６へ進む。ステップＳ１０４で負傷豚が存在しないと確認したら、ステップＳ２０５をスキップしてステップＳ１０６へ進む。

【0043】

検知部１１２は、ステップＳ１０７で、変数ｎが養豚場内のペン数ｍを超えたか否かを判断し、超えていないと判断したら、ステップＳ１０２へ戻り、インクリメントした変数ｎに対して同様の処理を実行する。超えたと判断したら、ステップＳ２０８へ進む。ステップＳ２０８へ進んだら、計数部は、経時タイマＴが設定された観察時間Ｔ_cを超えたか否かを判断する。超えていないと判断したら、予め設定された周期に応じたインターバルをおいてステップＳ１０１へ戻る。超えたと判断したら、ステップＳ２０９へ進む。

【0044】

ステップＳ２０９へ進んだら、計数部は、その時点におけるＣ₁からＣ_mまでのカウンタ値を検知部１１２へ引き渡す。検知部１１２は、これらのカウンタ値を確認し、１以上のカウンタ値を示すペンに対して検知通知を生成して飼育員端末２２０へ出力する。飼育員端末２２０は、複数の検知通知を受信した場合には、付加されているペン情報を参照して、負傷豚が検知された旨をペンごとに画面を切り替えて表示してもよいし、一覧表にまとめて表示してもよい。なお、検知部１１２は、いずれのペンにおいても負傷豚が検知されなかった場合でも検知通知を生成し、その旨を飼育員端末２２０に表示させてもよい。演算部１１０は、検知部１１２がステップＳ２０９の処理を終えたら、一連の処理を終了する。連続して観察を実行する場合には、再びステップＳ２０１から処理を開始する。

【0045】

なお、設定された観察時間の間に繰り返し負傷豚を検知する場合には、同一の負傷豚を何度も検知して重複してカウントしてしまう場合がある。負傷豚の存否確認を主たる目的とする場合にはそれでもよいが、負傷豚の頭数を正確にカウントさせたい場合には、計数部に同一豚であるか否かを判定させ、同一豚であると判定した場合には積算の対象から除外すればよい。具体的には、検知部１１２が検知した負傷豚が写るエリア画像を記憶部１２０に記憶しておき、新たに負傷豚が検知された場合には、その負傷豚が写るエリア画像と記憶部に記憶されているエリア画像を対比して、同一豚であるか否かを判定する。より具体的には、それぞれのエリア画像に写り込む負傷豚の赤色領域の形状をパターンマッチングによって比較し、一致すると判定される場合に両者は同一豚であると判定するとよい。

【0046】

以上説明した各実施例においては、それぞれのペン３０１に一つずつのカメラユニット２１０を設置したが、複数のペン３０１をまとめて俯瞰するカメラユニットを設置してもよい。その場合には、取得部１１１は、カメラユニットから取得した画像を各ペン３０１の境界に沿って分割し、分割したそれぞれの画像を順次検知部１１２へ引き渡せばよい。反対に、１つのペン３０１に対して複数のカメラユニット２１０を設置してもよい。例えば、ペン３０１内の豚３０２を側方から撮像するカメラユニット２１０を設置すれば、負傷豚の誤検知を軽減できる。また、１つのペン３０１に対して複数のカメラユニット２１０を設置すれば、ペン３０１内で動き回る豚の後ろ姿を撮像する機会も増えるので、より精度よく負傷豚を検知することができる。

【0047】

以上説明した各実施例においては、それぞれのペン３０１の全体を俯瞰する俯瞰画像に基づいて負傷豚を検知したが、ペン内の特定の場所にカメラを向け、およそ一頭分の後ろ姿を捉える画角で撮像した撮像画像に基づいて負傷豚を検知してもよい。図９は、そのような更に他の実施例に係る豚飼育支援装置を採用した養豚環境の全体像を示す図である。図１と同様の要素については同じ符番を付して、その説明を省略する。

【0048】

カメラユニット２１０は、ペン１０２内の所定位置を俯瞰して撮像する。カメラユニット２１０は、例えば給餌容器３０３に頭部を没入して採餌する豚３０２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２１０によれば、採餌中の豚３０２の臀部が正対する画像を取得できる。

【0049】

カメラユニット２１０は、給餌容器３０３付近を所定位置とする場合に限らず、ペン３０１内を動き回る豚３０２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３０２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３０２の臀部画像を取得するのに都合が良い。

【0050】

図１０は、図９の実施例における負傷豚の検知手順を説明する図である。取得部１１１は、カメラユニット２１０から撮像画像データを取得し、その撮像画像から豚３０２の尾部付近の領域を切り出して切出し画像を生成する。具体的には、取得部１１１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。そして取得部１１１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。取得部１１１は、生成した切出し画像を検知部１１２へ引き渡す。

【0051】

検知部１１２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Ｄ_Lと右側の体躯境界までのピクセル数Ｄ_Rを計算する。図示するように、Ｄ_L＝Ｄ_Rである場合に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する。換言すれば、検知部１１２は、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、検知部１１２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Ｄ_LとＤ_Rが等しいか等しくないかを判断する。

【0052】

検知部１１２は、このようにして抽出された臀部画像から、赤色領域と臀部領域をそれぞれ抜き出して面積を計算する。そして、（赤色領域の面積）／（臀部領域の面積）を計算し、この値が予め設定された閾値を超えた場合に、臀部に流血が認められると判断し、撮影画像に写り込む豚を負傷豚であると認定する。豚飼育支援装置は、このような手法を採用しても負傷豚を検知することができる。

【0053】

以上いくつかの実施例を通じて説明した本実施形態においては、複数のペン３０１が一つの豚舎に設けられている場合を想定したが、複数の豚舎に亘って設けられているペン３０１を観察対象にしてもよい。また、検知通知の出力先は、飼育員端末２２０に限らない。例えば、無線ユニット２３０およびネットワーク２００を介してサーバ１００と接続された告知灯を、それぞれのペン３０１に隣接して一つずつ設置し、当該告知灯へ検知通知を出力してもよい。サーバ１００は、例えば第５ペンにおいて負傷豚を検知したら、第５ペンに隣接して設置された告知灯へ検知通知を送信して当該告知灯を点灯させる。また、検知部１１２は、サーバ１００に接続された表示モニタ１５０に、検知結果を直接的に表示しても構わない。例えば、それぞれのペン３０１において検知された負傷豚の頭数一覧を表示モニタ１５０に一覧表示されるようにしてもよい。

【0054】

また、以上説明した本実施形態においては、サーバ１００が豚飼育支援装置として機能する場合を説明したが、ハードウェア構成はこれに限らない。飼育員端末２２０として説明した携帯端末がサーバ１００と同様の処理を行えば、当該携帯端末が豚飼育支援装置として機能し得る。また、例えば、サーバ１００の処理の一部を飼育員端末２２０が担うように構成すれば、サーバ１００と飼育員端末２２０が連携するシステムが、豚飼育支援装置となり得る。

【符号の説明】

【0055】

１００…サーバ、１１０…演算部、１１１…取得部、１１２…検知部、１２０…記憶部、１２１…検知用ニューラルネットワーク、１３０…通信ユニット、１５０…表示モニタ、１６０…入力デバイス、２００…ネットワーク、２１０…カメラユニット、２２０…飼育員端末、２３０…無線ユニット、３０１…ペン、３０２…豚、３０３…給餌容器

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】