特開 2024-54982 画像解析システム、画像解析方法及びプログラム

(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】P2024054982

(43)【公開日】2024-04-18

(54)【発明の名称】画像解析システム、画像解析方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   A01K 29/00 20060101AFI20240411BHJP

【ＦＩ】

A01K29/00 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022161491

(22)【出願日】2022-10-06

(71)【出願人】

【識別番号】311001347

【氏名又は名称】ノーリツプレシジョン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100150072

【弁理士】

【氏名又は名称】藤原 賢司

(74)【代理人】

【識別番号】100185719

【弁理士】

【氏名又は名称】北原 悠樹

(74)【代理人】

【識別番号】100179213

【弁理士】

【氏名又は名称】山下 未知子

(72)【発明者】

【氏名】北 耕次

(72)【発明者】

【氏名】島本 久嗣

(57)【要約】

【課題】家畜に負担を与えることなく、精度よく家畜の行動量を算出可能な画像解析システム、画像解析方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】画像解析システムは、家畜の前方上方に設置され、家畜の少なくとも尻を写す角度で動画を撮影するカメラと、カメラに接続され、カメラから動画を取得するコンピュータとを備える。コンピュータは、動画に含まれる複数のフレーム画像の各々について、家畜に対応する家畜領域を抽出し、家畜領域の頂部を、家畜の尾根部に対応する目標位置として検出し、家畜の行動量として、目標位置の移動量を算出する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

家畜の前方上方に設置され、前記家畜の少なくとも尻を写す角度で動画を撮影するカメラと、
前記カメラに接続され、前記カメラから前記動画を取得するコンピュータと
を備える画像解析システムであって、
前記コンピュータは、
前記動画に含まれる複数のフレーム画像の各々について、前記家畜に対応する家畜領域を抽出し、前記家畜領域の頂部を、前記家畜の尾根部に対応する目標位置として検出し、
前記家畜の行動量として、前記目標位置の移動量を算出する、
画像解析システム。

【請求項2】

家畜の後方に設置され、前記家畜の少なくとも尻を写す角度で動画を撮影するサーモグラフィー式のカメラと、
前記カメラに接続され、前記カメラから前記動画を取得するコンピュータと
を備える画像解析システムであって、
前記コンピュータは、
前記動画に含まれる複数のフレーム画像の各々について、所定の基準よりも高温の領域を、前記家畜の尻付近の部位に対応する目標位置として検出し、
前記家畜の行動量として、前記目標位置の移動量を算出する、
画像解析システム。

【請求項3】

前記カメラは、複数の家畜の複数の尻を写す角度で前記動画を撮影し、
前記コンピュータは、前記家畜ごとに前記目標位置を検出し、前記家畜ごとに前記行動量を算出する、
請求項１又は２に記載の画像解析システム。

【請求項4】

前記コンピュータは、前記複数のフレーム画像の各々について、前記複数の家畜間の境界を推定し、前記境界の情報に基づいて、前記家畜ごとに前記目標位置を検出する、
請求項３に記載の画像解析システム。

【請求項5】

前記複数の家畜は、繋ぎ飼い状態である、
請求項３に記載の画像解析システム。

【請求項6】

前記コンピュータは、前記フレーム画像の縦方向に沿って下限値よりも低い位置にある前記目標位置の前記移動量を前記行動量の算出から除外する、
請求項１又は２に記載の画像解析システム。

【請求項7】

家畜の前方上方に設置されたカメラにより前記家畜の少なくとも尻を写す角度で撮影された動画に含まれる複数のフレーム画像の各々について、前記家畜に対応する家畜領域を抽出し、前記家畜領域の頂部を、前記家畜の尾根部に対応する目標位置として検出するステップと、
前記家畜の行動量として、前記目標位置の移動量を算出するステップと
を含む、
画像解析方法。

【請求項8】

家畜の後方に設置されたサーモグラフィーカメラにより前記家畜の少なくとも尻を写す角度で撮影された動画に含まれる複数のフレーム画像の各々について、所定の基準よりも高温の領域を、前記家畜の尻付近の部位に対応する目標位置として検出するステップと、
前記家畜の行動量として、前記目標位置の移動量を算出するステップと
を含む、画像解析方法。

【請求項9】

家畜の前方上方に設置されたカメラにより前記家畜の少なくとも尻を写す角度で撮影された動画に含まれる複数のフレーム画像の各々について、前記家畜に対応する家畜領域を抽出し、前記家畜領域の頂部を、前記家畜の尾根部に対応する目標位置として検出するステップと、
前記家畜の行動量として、前記目標位置の移動量を算出するステップと
をコンピュータに実行させる、プログラム。

【請求項10】

家畜の後方に設置されたサーモグラフィーカメラにより前記家畜の少なくとも尻を写す角度で撮影された動画に含まれる複数のフレーム画像の各々について、所定の基準よりも高温の領域を、前記家畜の尻付近の部位に対応する目標位置として検出するステップと、
前記家畜の行動量として、前記目標位置の移動量を算出するステップと
をコンピュータに実行させる、プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像解析システム、画像解析方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

牛等の家畜の分娩兆候の１つに、陣痛症状に伴う行動量の増加がある。特許文献１及び２は、このような兆候を監視するシステムを開示する。特許文献１は、異なる色の首輪を装着した複数頭の牛をカメラで撮影し、撮影画像から首輪の動きを検出し、各牛の行動量を算出する。特許文献２は、牛の尻尾や足に装着した加速度センサにより、牛の尾上げ行動や歩行等の運動量を計測し、分娩兆候や発情状態を検知する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１８－１４８８４３号公報

【特許文献2】特開２０１１－２３４６６８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

以上の通り、特許文献１及び２の方式によれば、牛の行動量の算出が可能かもしれない。しかしながら、牛に首輪や加速度センサといった装備を装着する必要があり、牛に負担を与える虞がある。なお、同様の問題は、牛に限らず、豚や鶏等のその他の家畜を監視する場合にも生じ得る。また、家畜の行動量を把握することは、上述した分娩兆候や発情状態を検知する例に限らず、家畜のその他の様々な状態を把握するのに役立ち得る。

【0005】

本発明の目的は、家畜に負担を与えることなく、精度よく家畜の行動量を算出可能な画像解析システム、画像解析方法及びプログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明のある局面に従う画像解析システムは、家畜の前方上方に設置され、家畜の少なくとも尻を写す角度で動画を撮影するカメラと、カメラに接続され、カメラから動画を取得するコンピュータとを備える。コンピュータは、動画に含まれる複数のフレーム画像の各々について、家畜に対応する家畜領域を抽出し、家畜領域の頂部を、家畜の尾根部に対応する目標位置として検出する。コンピュータは、家畜の行動量として、目標位置の移動量を算出する。

【0007】

この画像解析システムでは、家畜に特別な装備を装着せずとも、家畜の行動量を算出することができる。また、家畜の前方上方から家畜の少なくとも尻を写すように撮影されたフレーム画像において、家畜領域の頂部が目標位置として検出される。これにより、目標位置として、家畜の尾根部を精度よく検出することができる。そして、そのような目標位置の移動量が、家畜の行動量として算出される。その結果、この画像解析システムにおいては、精度よく家畜の行動量を算出することができる。

【0008】

本発明の別の局面に従う画像解析システムは、家畜の後方に設置され、家畜の少なくとも尻を写す角度で動画を撮影するサーモグラフィー式のカメラと、カメラに接続され、カメラから動画を取得するコンピュータとを備える。コンピュータは、動画に含まれる複数のフレーム画像の各々について、所定の基準よりも高温の領域を、家畜の尻付近の部位に対応する目標位置として検出する。コンピュータは、家畜の行動量として、目標位置の移動量を算出する。

【0009】

この画像解析システムでは、家畜に特別な装備を装着せずとも、家畜の行動量を算出することができる。また、家畜の後方から家畜の少なくとも尻を写すように撮影されたサーモグラフィー画像であるフレーム画像において、所定の基準よりも高温の領域が目標位置として検出される。家畜は、尻付近がその他の部位よりも高温になる傾向にある。従って、目標位置として、家畜の尻付近の部位を精度よく検出することができる。そして、そのような目標位置の移動量が、家畜の行動量として算出される。その結果、この画像解析システムにおいては、精度よく家畜の行動量を算出することができる。

【0010】

上記画像解析システムにおいて、カメラは、複数の家畜の複数の尻を写す角度で動画を撮影してもよく、コンピュータは、家畜ごとに目標位置を検出し、家畜ごとに行動量を算出してもよい。

【0011】

上記画像解析システムにおいて、コンピュータは、複数のフレーム画像の各々について、複数の家畜間の境界を推定してもよく、境界の情報に基づいて、家畜ごとに目標位置を検出してもよい。

【0012】

この場合、フレーム画像において、家畜ごとに精度よく行動量を算出することができる。

【0013】

上記画像解析システムにおいて、複数の家畜は、繋ぎ飼い状態であってもよい。

【0014】

この場合、家畜は、上半身の動きが制限され、下半身の動きが比較的自由になる。従って、家畜の尾根部又は尻付近の部位の移動量に注目する上記の態様によれば、家畜の行動量に基づいて、分娩兆候等の家畜の状態をより適切に判断することができる。

【0015】

上記画像解析システムにおいて、コンピュータは、フレーム画像の縦方向に沿って下限値よりも低い位置にある前記目標位置の前記移動量を前記行動量の算出から除外する。

【0016】

この画像解析システムでは、家畜の尾根部又は尻付近の部位に対応する目標位置が、下限値よりも低い位置にある場合、そのような目標位置の移動量は、家畜の行動量の算出に反映されない。この方式によれば、主に立位の家畜の行動量を計測し、座位の家畜の行動量を無視することができる。その結果、家畜の行動量をより精度よく算出することができる。

【0017】

本発明のさらに別の局面に従う画像解析方法は、家畜の前方上方に設置されたカメラにより家畜の少なくとも尻を写す角度で撮影された動画に含まれる複数のフレーム画像の各々について、家畜に対応する家畜領域を抽出し、家畜領域の頂部を、家畜の尾根部に対応する目標位置として検出するステップと、家畜の行動量として、目標位置の移動量を算出するステップとを含む。

【0018】

本発明のさらに別の局面に従う画像解析方法は、家畜の後方に設置されたサーモグラフィーカメラにより家畜の少なくとも尻を写す角度で撮影された動画に含まれる複数のフレーム画像の各々について、所定の基準よりも高温の領域を、家畜の尻付近の部位に対応する目標位置として検出するステップと、家畜の行動量として、目標位置の移動量を算出するステップとを含む。

【0019】

本発明のさらに別の局面に従うプログラムは、家畜の前方上方に設置されたカメラにより家畜の少なくとも尻を写す角度で撮影された動画に含まれる複数のフレーム画像の各々について、家畜に対応する家畜領域を抽出し、家畜領域の頂部を、家畜の尾根部に対応する目標位置として検出するステップと、家畜の行動量として、目標位置の移動量を算出するステップとをコンピュータに実行させる。

【0020】

本発明のさらに別の局面に従うプログラムは、家畜の後方に設置されたサーモグラフィーカメラにより家畜の少なくとも尻を写す角度で撮影された動画に含まれる複数のフレーム画像の各々について、所定の基準よりも高温の領域を、家畜の尻付近の部位に対応する目標位置として検出するステップと、家畜の行動量として、目標位置の移動量を算出するステップとをコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0021】

本発明によれば、家畜に負担を与えることなく、精度よく家畜の行動量を算出可能な画像解析システム、画像解析方法及びプログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】実施の形態１における画像解析システムの構成を模式的に示す図である。

【図2】サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。

【図3】実施の形態１におけるサーモグラフィーカメラによる撮影画像の一例を示す図である。

【図4】実施の形態１における牛の行動量を算出する処理の流れを示すフローチャートである。

【図5】牛間の境界を推定する処理の流れを示すフローチャートである。

【図6】横プロファイルを説明するための図である。

【図7】横プロファイルに基づいて牛間の境界を推定する手順を説明するための図である。

【図8】実施の形態２における画像解析システムの構成を模式的に示す図である。

【図9】実施の形態２におけるサーモグラフィーカメラによる撮影画像の一例を示す図である。

【図10】実施の形態２における牛の行動量を算出する処理の流れを示すフローチャートである。

【図11】横プロファイルの別の例を説明するための図である。

【図12】上側及び下側輪郭線を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0023】

以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施の形態」とも称する。）について、図面を用いて詳細に説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。また、各図面は、理解の容易のために、適宜対象を省略又は誇張して模式的に描かれている。

【0024】

［１．実施の形態１］
＜１－１．構成＞
（１－１－１．システム全体の構成）
図１は、本実施の形態１に従う画像解析システム１０の構成を模式的に示す図である。図１に示されるように、画像解析システム１０は、サーモグラフィーカメラ１００と、サーバ２００とを含んでいる。

【0025】

サーモグラフィーカメラ１００は、牛（家畜の一例）４００を収容する牛房３００内に設置される。本実施の形態１では、牛房３００においては、複数の牛４００が繋ぎ飼い状態で飼育される。繋ぎ飼いとは、牛房３００において各牛４００を固定して飼育する方法のことをいう。牛房３００において、各牛４００は一列に並んだ状態でロープ等を介して棒等に固定される。繋ぎ飼い状態において、各牛４００の並び順は変わらない。本実施の形態１では、各牛４００の頭部がロープ等を介して固定される。そのため、各牛４００は、頭部を含む上半身の動きが制限されるが、尻を含む下半身の動きは比較的自由な状態にある。本実施の形態１では、サーモグラフィーカメラ１００は、牛４００の前方（つまり、頭側）上方に設置され、牛４００を前方上方から斜め下方に見下ろすような角度で動画撮影を行う。このとき、サーモグラフィーカメラ１００は、牛４００の少なくとも尻を写す角度で撮影を行う。図３は、このような角度で撮影された画像の一例である。サーモグラフィーカメラ１００は、複数の牛４００の並び方向と撮影画像の横方向とが対応するような角度に設置される。従って、複数の牛４００の複数の尻が横方向に並んだ動画が撮影される。

【0026】

サーモグラフィーカメラ１００は、例えば、遠赤外線カメラであり、撮影範囲における温度分布を示すサーモグラフィー画像を生成する。サーモグラフィー画像においては、例えば、高温部分に対応する画素が低温部分に対応する画素よりも明るく示される。従って、サーモグラフィー画像によれば、周囲の明るさに拘わらず（昼夜を問わず）、各牛４００の状態を把握することができる。サーモグラフィーカメラ１００は、サーモグラフィー画像であるフレーム画像を連続的に生成することにより、撮影範囲における温度分布を示す動画像データを生成する。動画像データは、時系列に沿った多数のフレーム画像の画像データを含む。

【0027】

サーモグラフィーカメラ１００は、通信機能を有しており、ネットワークＮ１に接続されている。ネットワークＮ１は、インターネットを含んでいてもよい。サーモグラフィーカメラ１００によって生成された画像データは、ネットワークＮ１を通じてサーバ２００へ送信される。サーバ２００においては、受信された画像データに基づいて、各牛４００の行動量が算出され、算出された各牛４００の行動量に基づいて、各牛４００の状態（例えば、分娩兆候が現れている状態）が判断される。このようなサーバ２００の処理については、後程詳しく説明する。

【0028】

（１－１－２．サーバの構成）
図２は、サーバ（コンピュータの一例）２００のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示されるように、サーバ２００は、制御部２１０と、記憶部２２０と、通信モジュール２３０と、入出力Ｉ／Ｆ２４０とを含んでいる。サーバ２００に含まれる各構成要素は、バスを通じて電気的に接続されている。

【0029】

制御部２１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２１２及びＲＯＭ（Read Only Memory）２１３を含む。

【0030】

記憶部２２０は、フラッシュメモリ又はハードディスクドライブ等の補助記憶装置である。記憶部２２０は、制御プログラム２２１を記憶する。制御プログラム２２１は、制御部２１０によって実行されるサーバ２００の制御プログラムである。制御部２１０が制御プログラム２２１を実行する場合に、制御プログラム２２１はＲＡＭ２１２に展開される。そして、制御部２１０は、ＲＡＭ２１２に展開された制御プログラム２２１をＣＰＵ２１１によって解釈及び実行することにより、各構成要素を制御する。

【0031】

通信モジュール２３０は、自身が準拠する通信規格のネットワークＮ１に接続可能であり、ネットワークＮ１を介して外部機器と通信する。通信モジュール２３０は、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）モジュール、有線ＬＡＮモジュール、又は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）規格の通信モジュール等で構成される。サーバ２００は、通信モジュール２３０を介して、同じくネットワークＮ１に接続されるサーモグラフィーカメラ１００及びユーザ端末に接続される。

【0032】

入出力Ｉ／Ｆ２４０は、サーバ２００における入出力装置である。入出力Ｉ／Ｆ２４０は、例えば、キーボード、マウス及びディスプレイで構成される。

【0033】

＜１－２．動作＞
（１－２－１．牛の行動量の算出処理の流れ）
以下、図４を参照しつつ、本実施の形態１に従う画像解析システム１０の動作について説明する。図４は、本実施の形態１に従う牛４００の行動量を算出する処理の流れを示すフローチャートである。図４の処理は、サーバ２００の制御部２１０によって実行される。制御部２１０は、サーモグラフィーカメラ１００によって撮影される動画に含まれるフレーム画像を、通信モジュール２３０を通じてサーモグラフィーカメラ１００から順次受信する。制御部２１０は、このようにして順次取得される複数のフレーム画像の各々について、図４の処理を繰り返し実行する。また、このようにして順次処理されるフレーム画像は、図４の処理と並列して、又はユーザにより指定される任意のタイミングで、入出力Ｉ／Ｆ２４０、又はサーバ２００に接続されるユーザ端末に順次表示されてもよい。

【0034】

まず、ステップＳ１００では、制御部２１０は、フレーム画像において複数の牛４００間の境界を推定する。図３のフレーム画像ＩＭ１には、４頭の牛Ｃ１～Ｃ４が撮影されており、このうち左側の２頭の牛Ｃ１，Ｃ２の像が融合しており、右側の２頭の牛Ｃ３，Ｃ４の像が融合している。この例のように、フレーム画像内では、複数の牛４００の像が部分的に重なるように捉えられ、牛４００間の境界が不明確となり得る。なお、頭部側が固定される繋ぎ飼いの場合には、牛４００の下半身の像が重なり易くなる。しかし、牛４００の状態を個別に把握するには、フレーム画像上で牛４００を個別に認識した上で、牛４００の行動量を個別に算出することが重要となり得る。そのため、ステップＳ１００では、フレーム画像を個々の牛４００がそれぞれ存在する複数の領域に分割するための境界線が引かれる。境界線は、フレーム画像上で牛４００が並ぶ方向である横方向に交差する方向（例えば、直交する縦方向）に引かれる。従って、フレーム画像は、ここで引かれる境界線により、横方向に並ぶ複数の領域に分割される。図３には、牛Ｃ１，Ｃ２の間と、牛Ｃ２，Ｃ３の間と、牛Ｃ３，Ｃ４の間に、ここで引かれる境界線Ｌ１～Ｌ３が点線で示されている。牛４００間の境界を推定するステップＳ１００の詳細については、後述する。なお、ここで引かれる境界線の位置は、入出力Ｉ／Ｆ２４０又はユーザ端末に表示されるフレーム画像上に、線を重畳する等して表示されてもよいし、されなくてもよい。

【0035】

続くステップＳ１１０では、制御部２１０は、フレーム画像から牛４００に対応する家畜領域を抽出する。家畜領域は、牛４００のシルエットを示す領域である。図３には、牛Ｃ１～Ｃ４に対応する家畜領域Ｔが一点鎖線で示されている。なお、サーモグラフィー画像であるフレーム画像においては、高温である牛４００の像を示す家畜領域は、他の領域（背景領域）と比較して明るく示される。従って、制御部２１０は、家畜領域を背景領域から容易に区別することができる。例えば、制御部２１０は、一定以上の輝度値を有する（すなわち、背景領域よりも明るい）一定以上の大きさの領域を、家畜領域として抽出する。なお、ここで抽出される家畜領域の位置は、入出力Ｉ／Ｆ２４０又はユーザ端末に表示されるフレーム画像上に、その輪郭線を重畳する等して表示されてもよいし、されなくてもよい。

【0036】

続くステップＳ１２０では、制御部２１０は、フレーム画像において牛４００の目標位置を検出する。目標位置は、牛４００の動きを評価するために注目する、牛４００の特定の部位の位置である。本実施の形態１では、目標位置は、ステップＳ１１０で検出された家畜領域に基づいて、牛４００ごとに検出される。目標位置としては、家畜領域の頂部が検出される。例えば、家畜領域の輪郭線の上側部分（上側輪郭線）が極大値をとる点にある画素の座標を、目標位置として特定することができる。上側輪郭線は、例えば、以下のように特定することができる。まず、フレーム画像の横方向に並ぶ、フレーム画像を構成する複数の列（縦長の領域）の各列において、家畜領域と重複する領域の最上部（フレーム画像の縦方向に沿って最も高い位置）の画素を検出する。そして、このような最上部の画素を、フレーム画像の横方向に沿って連結することにより描かれる線を、上側輪郭線とすることができる。図３には、家畜領域Ｔに含まれる牛Ｃ１～Ｃ４にそれぞれ対応する目標位置Ｏ１～Ｏ４が示されている。同図から理解される通り、家畜領域の頂部として検出される目標位置は、サーモグラフィーカメラ１００の上述した撮影条件の下では、牛４００の尾根部に対応する。なお、ここで検出される目標位置は、入出力Ｉ／Ｆ２４０又はユーザ端末に表示されるフレーム画像上に、マークを重畳する等して表示されてもよいし、されなくてもよい。

【0037】

続くステップＳ１２５では、制御部２１０は、ステップＳ１００で推定された牛４００間の境界の情報に基づいて、ステップＳ１２０で検出された目標位置を検証する。ここで、ステップＳ１００で検出された境界線により分割される各領域には、１頭の牛４００が存在するはずである。また、ステップＳ１２０で検出された複数の目標位置は、複数の牛４００に１対１で対応するはずである。従って、制御部２１０は、ステップＳ１２０で検出された目標位置と、ステップＳ１００で検出された境界線により分割される領域とを照合する。より具体的には、制御部２１０は、所定の検証条件が満たされるか否かを判定する。所定の検証条件とは、例えば、（ｉ）目標位置の数と、境界線で分割される領域の数とが一致すること、あるいは、（ｉｉ）複数の目標位置が、境界線で分割される複数の領域に１つずつ含まれること等である。そして、制御部２１０は、所定の検証条件が満たされると判定した場合、ステップＳ１２０で検出された目標位置を最終的な目標位置として設定する。一方、所定の検証条件が満たされないと判定した場合、ステップＳ１２０で検出された目標位置を修正する。

【0038】

目標位置の修正の態様としては、以下の態様が考えられる。例えば、境界線で分割されるある領域内に目標位置が１つも存在しない場合、ステップＳ１２０とは別の検出条件を設定し直して、当該領域内において１つの目標位置を新たに設定してもよい。反対に、境界線で分割されるある領域内に目標位置が複数存在する場合、これらの目標位置を代表する１つの目標位置（以下、代表目標位置という）を再設定してもよい。この場合、別の１つの目標位置（例えば、複数の目標位置の重心位置）を代表目標位置に定めてもよいし、複数の目標位置の中から所定のルールに従って１つの代表目標位置を選択してもよい。所定のルールは、ステップＳ１２０において目標位置を検出したときの検出強度（例えば、家畜領域の頂部の高さ）を基準とすることができる。そして、例えば、検出強度のより高い目標位置を代表目標位置としてもよい。なお、以上の説明から分かる通り、ステップＳ１２０は、仮の目標位置を検出するステップであり、ステップＳ１２５は、最終的に設定されるべき目標位置を検出するステップであると言える。

【0039】

続くステップＳ１３０では、制御部２１０は、フレーム画像内の牛４００が立位にあるか、座位にあるかを判定する。この判定は、ステップＳ１２５で最終的に設定された目標位置ごとに（すなわち、牛４００ごとに）行われる。ここで、サーモグラフィーカメラ１００の上述した撮影条件の下では、目標位置である牛４００の尾根部は、牛４００が立位にある場合、フレーム画像内において縦方向に一定以上の高さ位置に存在する可能性が高い。一方、牛４００が座位にある場合、牛４００の尾根部は、フレーム画像内に写らないか、縦方向に一定以下の高さ位置に存在する可能性が高い。そこで、ステップＳ１３０では、制御部２１０は、目標位置が、フレーム画像の縦方向に沿って下限値以上の高さ位置にあるか否かを判定する。そして、目標位置が下限値以上の高さ位置にある場合、牛４００が立位にあると判定し、下限値よりも低い位置にある場合、座位にあると判定する。ここでの判定結果は、入出力Ｉ／Ｆ２４０又はユーザ端末に表示されるフレーム画像上に、牛４００の像に重ねて又はその近傍に「立位」「座位」の文字を重畳する等して表示されてもよいし、されなくてもよい。

【0040】

なお、立位／座位の判定の精度を高めるために、ステップＳ１３０において使用される目標位置の下限値は、過去に検出された多数の目標位置に基づいて、制御部２１０によって設定されてもよい。例えば、所定の期間に検出された多数の目標位置に基づいて、制御部２１０によって設定されてもよい。ここでいう所定の期間とは、現在時刻から所定の時間長だけ遡った期間（つまり、所定の時間長の直近の期間）とすることもできるし、図４の処理の開始時から所定の時間長の期間とすることもできるし、１日の中で定められた時間帯とすることもできるし、その他、様々な期間とすることができる。そして、多数の目標位置のデータ群に基づいて、目標位置の分布を特定し、立位の牛４００（或いは座位の牛４００）の目標位置が取り得る範囲を統計的に推定し、その推定結果から目標位置の下限値を設定することができる。例えば、下限値は、多数の目標位置のデータ群のうちの最大値と最小値の中央値とすることもできるし、そのようなデータ群の中央値又は平均値とすることもできるし、或いはそのような値に所定値を足した値、引いた値又は乗じた値とすることもできる。また、下限値は、牛４００ごとに設定されることが好ましい。この場合、サーモグラフィーカメラ１００の配置や、牛４００ごとに拘束条件が異なる等の理由により、牛４００ごとに撮影画像内における基本の高さ位置が相違する場合であっても、そのような相違を吸収してより正確な判定が可能になる。この場合、各牛４００の下限値は、その同じ牛４００について過去に検出された多数の目標位置のデータ群に基づいて、設定することができる。

【0041】

なお、以上の方法による下限値の設定は、多数の目標位置のデータ群が収集された後（すなわち、多数のフレーム画像に対し、ステップＳ１２０又はＳ１２５が実行された後）でないと実行することができない。従って、図４には明示されないが、以上の方法による下限値の設定は、上記データ群が収集された後の適当なタイミングで、制御部２１０によって実行され得る。この場合、繰り返し実行される図４の処理において、以上の方法による下限値の設定が完了するまでは、ステップＳ１３０は省略されてもよい。あるいは、以上の方法による下限値の設定が完了するまでは、予め定められた適切な値（フレーム画像の縦方向の最下の座標であってもよい）を仮の下限値として設定しておくこともできる。

【0042】

続くステップＳ１４０では、制御部２１０は、牛４００の行動量を算出する。より具体的には、制御部２１０は、牛４００の行動量として、目標位置の移動量を算出する。この行動量は、牛４００ごとに算出される。本実施の形態１では、制御部２１０は、所定の時間長の直近の期間（以下、対象期間という）において、時系列に沿って連続するフレーム画像間での目標位置の移動量（移動距離）を順次特定し、順次特定される移動量を累積する。それにより、制御部２１０は、対象期間全体にわたる目標位置の移動量（以下、対象期間移動量ということがある）、すなわち牛４００の行動量を算出する。ここで算出される各牛４００の行動量（対象期間移動量）は、入出力Ｉ／Ｆ２４０又はユーザ端末に表示される画面上に、フレーム画像に加えて又は代えて、時系列のグラフ形式等で表示されてもよい。

【0043】

なお、図４の処理が開始してからの経過時間が短い場合には、対象期間移動量の算出に必要な時間分の目標位置のデータが不足し得る。この場合、直近の牛４００の行動量を正確に評価し、ひいては後続のステップにおいて牛４００の状態を正確に評価することができなくなり得る。従って、このような初期の期間における例外処理として、図４の処理が開始してから十分な時間が経過しておらず、対象期間分の目標位置のデータが蓄積されるまでは、対象期間移動量を一律「０」としてもよいし、「エラー（算出不可）」としてもよい。

【0044】

また、本実施の形態１では、制御部２１０は、ステップＳ１３０で座位にあると判定された時刻の牛４００の目標位置の移動量は、その牛４００の行動量（対象期間移動量）の算出に含めない。より具体的には、対象期間において、牛４００が座位にあると判定された時刻のフレーム画像と、その前後のフレーム画像との間で算出される牛４００の目標位置の移動量は、その牛４００の行動量の算出に含めない。言い換えると、ステップＳ１３０の下限値を下回ると判定された目標位置の移動量は、そもそも算出されないか、一律「０」とされるか、又は算出されたとしても対象期間移動量に加算されず、それにより対象期間移動量の算出から除外される。つまり、牛４００の尾根部に対応する目標位置が下限値よりも低い位置にある場合、そのような目標位置の移動量は、牛４００の行動量の算出に反映されない。従って、例えば、主に立位の牛４００の行動量を計測し、座位の牛４００（多くの場合、動いていないと考えられる牛４００）の行動量を無視することができる。その結果、後続のステップＳ１５０，Ｓ１６０において、ここで算出される牛４００の行動量に基づき、牛４００の状態をより適切に判断することができる。

【0045】

続くステップＳ１５０では、制御部２１０は、牛４００の行動量が所定条件を満たすか否かを判定する。例えば、制御部２１０は、ステップＳ１４０で算出された牛４００の行動量が閾値を超えるか否かを判定する。この判定は、牛４００ごとに行われる。閾値は、予め設定しておくことができる。そして、フレーム画像の中に、その行動量が所定条件を満たす牛４００が一頭も存在しない場合には、処理はリターンへ移行する。一方、フレーム画像の中に、その行動量が所定条件を満たす牛４００が一頭でも存在する場合には、処理はステップＳ１６０へ進む。ステップＳ１５０は、牛４００の状態を判断するステップであると言える。つまり、ステップＳ１５０は、牛４００の行動量が所定条件を満たすことが意味する状態に牛４００があることを検出するステップである。

【0046】

ステップＳ１６０では、制御部２１０は、所定の通知をユーザ端末へ送信するように通信モジュール２３０を制御する。所定の通知とは、牛４００の行動量が所定条件を満たすことの意味をユーザに知らせる通知である。例えば、牛４００の分娩兆候の１つに、陣痛症状に伴い行動量が増加することがある。そこで、牛４００の行動量が閾値を超えるという所定条件が満たされる場合には、そのことが意味する内容、すなわち、牛４００に分娩兆候が現れている旨がユーザに通知されてもよい。また、ここでの通知は、その行動量が所定条件を満たす牛４００（以下、対象牛という）を特定するような態様で通知されてもよい。例えば、対象牛の識別情報を通知してもよいし、対象牛が対象牛であることが分かるように加工したフレーム画像を送信してもよい。なお、ステップＳ１５０での判定に使用される所定条件を適宜に設定することにより、分娩兆候に限らず、牛４００が発情状態やその他の様々な状態にあることを判定し、その旨をユーザに通知することができる。

【0047】

なお、図４のフローチャートに従うと、ステップＳ１４０～Ｓ１６０は、フレーム画像が取得される度に繰り返される。しかしながら、ステップＳ１４０～Ｓ１６０は、多数枚のフレーム画像に対応する一定時間（例えば、上述のステップＳ１４０で説明した所定の時間長）ごとに繰り返されてもよい。この場合、牛４００の行動量は、一定時間毎にリセットされ、新たな一定時間における目標位置の移動量の累積値として算出され得る。また、一定時間ごとに、牛４００の状態が判断されることになる。

【0048】

（１－２－２．牛間の境界の推定処理の詳細）
以下、図５を参照しつつ、上述したステップＳ１００の詳細について説明する。ステップＳ１００は、牛４００間の境界を推定する処理であり、図５は、その処理の流れを示すフローチャートである。

【0049】

まず、ステップＳ１０１では、サーバ２００の制御部２１０は、フレーム画像に基づいて、横プロファイルを生成する。図６は、横プロファイルＰ１を説明するための図である。図６には、フレーム画像ＩＭ１が模式的に示されており、比較的低温の背景領域がグレーの領域として示され、比較的高温の牛４００に対応する領域Ｂ１～Ｂ３が白色の領域として示されている。領域Ｂ１，Ｂ２は、それぞれ１頭の牛４００に対応しており、領域Ｂ３は、２頭の牛４００が重なった領域である。図６に示されるように、フレーム画像ＩＭ１は、横方向に並ぶ複数の列（縦長の領域）Ｒ１を含んでいる。制御部２１０は、各列Ｒ１において縦方向に並ぶ複数の画素の画素値の平均値を算出し、これらの平均値をまとめた集合を横プロファイルＰ１とする。図６において、横プロファイルＰ１は、各列Ｒ１における縦方向の画素値の平均値を横方向にプロットした波形として示されている。

【0050】

続くステップＳ１０２では、制御部２１０は、横プロファイルＰ１における谷部分を検出し、各谷部分が牛４００間の境界に対応すると推定する。ここで、図７を参照すると、以下のことが理解される。すなわち、牛４００間の境界に対応する列Ｒ１においては、牛４００間の境界に対応する列Ｒ１以外の列Ｒ１と比較して、低温の背景領域が占める割合が大きいため（高温の牛４００に対応する領域Ｂ１～Ｂ３が占める割合が小さいため）、縦方向に並ぶ複数の画素の画素値の平均値が小さくなる傾向がある。従って、横プロファイルＰ１の波形における谷部分Ｖ１～Ｖ３に牛４００間の境界が存在すると推定し、ここに境界線を引くことができる。図７では、谷部分Ｖ１に境界線Ｌ１が引かれ、谷部分Ｖ２に境界線Ｌ２が引かれ、谷部分Ｖ３に境界線Ｌ３が引かれている。なお、以上の方法によれば、重なり合った２頭の牛４００の間にも、精度よく境界を検出することができる。重なり合った２頭の牛４００の間の境界に対応する列Ｒ１では、その周辺の列Ｒ１に比べて相対的に、縦方向に並ぶ複数の画素の画素値の平均値が小さくなる傾向があるからである。

【0051】

＜１－３．特徴＞
上述の画像解析システム１０では、牛４００に首輪や加速度センサ等の特別な装備を装着せずとも、牛４００の行動量を算出することができる。また、牛４００の前方上方から牛４００の少なくとも尻を写すように撮影されたフレーム画像において、家畜領域の頂部が目標位置として検出される。これにより、目標位置として、牛４００の尾根部を精度よく検出することができる。そして、そのような目標位置（尾根部）の移動量が、牛４００の行動量として算出されるため、精度よく牛４００の行動量を算出することができる。

【0052】

また、画像解析システム１０では、フレーム画像において複数の牛４００間の境界が推定され、そのような境界の情報も利用して、牛４００ごとの目標位置がトラッキングされる。従って、牛４００ごとに精度よく行動量を算出することができる。

【0053】

また、画像解析システム１０では、牛４００は、繋ぎ飼い状態にあり、上半身の動きが制限されるものの、下半身の動きが比較的自由である。また、画像解析システム１０では、そのように比較的動きの制限されない、牛４００の尾根部に対応する目標位置の移動量に基づいて、牛４００の行動量が算出される。従って、このような牛４００の行動量に基づいて、分娩兆候等の牛４００の状態を適切に判断することができる。

【0054】

また、画像解析システム１０では、牛４００の尾根部に対応する目標位置が、フレーム画像の縦方向に沿って下限値よりも低い位置にある場合、そのような目標位置の移動量は、牛４００の行動量の算出に反映されない。よって、主に立位の牛４００の行動量を計測し、座位の牛４００の行動量を無視することができる。その結果、分娩兆候等の牛４００の状態を適切に判断することができる。

【0055】

また、ステップＳ１００に関し、各列Ｒ１の画素値と相関を有する横プロファイルＰ１は、各列Ｒ１に占める牛４００の領域の大きさと相関を有する。画像解析システム１０では、そのような横プロファイルＰ１に基づいて牛４００間の境界が推定されるため、牛４００間の境界を精度よく推定することができる。

【0056】

［２．実施の形態２］
図８は、本実施の形態２に従う画像解析システム１０Ａの構成を模式的に示す図である。図１と図８とを比較すれば分かる通り、上記実施の形態１では、サーモグラフィーカメラ１００が牛４００の前方上方に設置されたが、本実施の形態２では、サーモグラフィーカメラ１００Ａが牛４００の後方に設置される。また、両実施の形態では、このような撮影条件の相違に伴って、サーモグラフィーカメラ１００，１００Ａによる撮影画像の処理方法も異なる。以下においては、主に実施の形態１と異なる点について説明する。

【0057】

＜２－１．構成＞
図８に示す通り、本実施の形態２に従う画像解析システム１０Ａも、実施の形態１と同様、サーバ２００を含んでいる。サーバ２００のハードウェア構成は、実施の形態１と同様である。

【0058】

本実施の形態２のサーモグラフィーカメラ１００Ａと、実施の形態１のサーモグラフィーカメラ１００とは、その設置場所のみが異なり、ハードウェア構成は同じである。サーモグラフィーカメラ１００Ａも、繋ぎ飼い状態で飼育される複数の牛４００を収容する牛房３００内に設置される。また、本実施の形態２でも、各牛４００は、その頭部がロープ等を介して固定され、上半身の動きが制限されるが、下半身の動きは比較的自由な状態にある。サーモグラフィーカメラ１００Ａは、本実施の形態２では、牛４００の後方（つまり、尻側）に設置され、牛４００を後方から動画撮影する。なお、ここでいう後方は、真後ろだけを意味するのではなく、後方上方や後方下方等を含み得る。サーモグラフィーカメラ１００Ａは、牛４００の少なくとも尻を写す角度で撮影を行う。図９は、このような角度で撮影された画像の一例である。本実施の形態２でも、サーモグラフィーカメラ１００Ａは、複数の牛４００の並び方向と撮影画像の横方向とが対応するような角度に設置される。従って、複数の牛４００の複数の尻が横方向に並んだ動画が撮影される。また、サーモグラフィーカメラ１００Ａも、ネットワークＮ１に接続されており、サーモグラフィーカメラ１００Ａによって生成された画像データは、ネットワークＮ１を通じてサーバ２００へ送信される。

【0059】

＜２－２．動作＞
以下、図１０を参照しつつ、本実施の形態２に従う画像解析システム１０Ａの動作について説明する。図１０は、本実施の形態２に従う牛４００の行動量を算出する処理の流れを示すフローチャートである。図１０の処理も、実施の形態１と同様に、サーモグラフィーカメラ１００Ａから順次取得されるフレーム画像の各々に対し、サーバ２００の制御部２１０によって繰り返し実行される。また、このようにして順次処理されるフレーム画像も、図１０の処理と並列して、又はユーザにより指定される任意のタイミングで、入出力Ｉ／Ｆ２４０、又はサーバ２００に接続されるユーザ端末に順次表示されもよい。

【0060】

図４と図１０とを比較すれば分かる通り、実施の形態１と２における牛４００の行動量を算出する処理の流れは、ステップＳ１１０及びＳ１２０がステップＳ２２０に、ステップＳ１２５がステップＳ２２５に置き換わる点以外においては、同様である。従って、以下では、主にステップＳ２２０及びＳ２２５について詳述し、実施の形態１と共通する他のステップについては説明を適宜省略する。

【0061】

まず、実施の形態１と同様のステップＳ１００が実行される。すなわち、制御部２１０は、フレーム画像において複数の牛４００間の境界を推定する。具体的には、フレーム画像を個々の牛４００がそれぞれ存在する複数の領域に分割するための境界線が引かれる。図９のフレーム画像ＩＭ１には、７頭の牛Ｃ１～Ｃ７が撮影されており、ここで引かれる境界線Ｌ１～Ｌ６が点線で示されている。

【0062】

続くステップＳ２２０では、制御部２１０は、フレーム画像において牛４００の目標位置を検出する。目標位置は、牛４００ごとに検出される。ステップＳ２２０は、牛４００の目標位置を検出する点では、実施の形態１のステップＳ１１０及びＳ１２０と同様であるが、検出のアルゴリズムが異なる。具体的には、本実施の形態２では、目標位置として、所定の基準よりも高温の領域、すなわち所定の基準よりも明るい領域が検出される。例えば、制御部２１０は、所定の閾値よりも大きい輝度値を有する（すなわち、所定の基準よりも明るい）一定以上の大きさの領域を検出する。なお、この領域が１画素以上を含む場合には、平均的な輝度値が所定の閾値よりも大きい連続した領域が検出される。そして、検出された領域を代表する座標（例えば、検出された領域の中心の座標等）を、目標位置の座標として特定することができる。所定の閾値は、予め設定されていてもよいし、フレーム画像に基づいて（すなわち、背景の明るさに対して相対的に）設定されてもよい。図９では、ここで検出される目標位置に、参照符号Ｏ１～Ｏ７が付されている。同図から理解される通り、所定の基準よりも温度が高い領域として検出される目標位置は、サーモグラフィーカメラ１００Ａの上述した撮影条件の下では、牛４００の尻付近の部位に対応する。牛４００は、普段より、尻付近の部位が他の部位よりも高温になる傾向にあるからである。なお、ここで検出される目標位置は、入出力Ｉ／Ｆ２４０又はユーザ端末に表示されるフレーム画像上に、マークを重畳する等して表示されてもよいし、されなくてもよい。

【0063】

続くステップＳ２２５では、実施の形態１のステップＳ１２５と同様に、制御部２１０は、ステップＳ１００で推定された牛４００間の境界の情報に基づいて、ステップＳ２２０で検出された目標位置を検証する。ここで、ステップＳ２２０で検出された複数の目標位置も、複数の牛４００に１対１で対応するはずである。従って、制御部２１０は、ステップＳ２２０で検出された目標位置と、ステップＳ１００で検出された境界線により分割される領域とを照合する。より具体的には、制御部２１０は、実施の形態１と同様の所定の検証条件が満たされるか否かを判定する。そして、制御部２１０は、所定の検証条件が満たされると判定した場合、ステップＳ２２０で検出された目標位置を最終的な目標位置として設定する。一方、所定の検証条件が満たされないと判定した場合、ステップＳ２２０で検出された目標位置を修正する。

【0064】

目標位置の修正の態様としては、ステップＳ１２５と同様の態様が考えられる。ただし、ステップＳ２２５において、検出強度を基準として１つの代表目標位置を選択する場合、検出強度は、例えば、ステップＳ２２０において目標位置を検出したときの、当該目標位置に対応する高温の領域とその周囲との温度差とすることができる。なお、以上の説明から分かる通り、ステップＳ２２０も、仮の目標位置を検出するステップであり、ステップＳ２２５も、最終的に設定されるべき目標位置を検出するステップであると言える。

【0065】

ステップＳ２２５の後、実施の形態１と同様のステップＳ１３０～Ｓ１６０が実行される。なお、牛４００の尻付近の部位は、牛４００が立位にある場合、フレーム画像内において縦方向に一定以上の高さ位置に存在する可能性が高い。一方、牛４００が座位にある場合、牛４００の尻付近の部位は、フレーム画像内に写らないか、縦方向に一定以下の高さ位置に存在する可能性が高い。このような傾向は、実施の形態１と２とで共通する。従って、本実施の形態２でも、実施の形態１と同様のステップＳ１３０により、フレーム画像内の牛４００が立位にあるか、座位にあるかを判定することができる。また、実施の形態２でも、ステップＳ１３０において使用される目標位置の下限値は、実施の形態１と同様に設定され得る。

【0066】

＜２－３．特徴＞
上述の画像解析システム１０Ａでは、牛４００に首輪や加速度センサ等の特別な装備を装着せずとも、牛４００の行動量を算出することができる。また、牛４００の後方から牛４００の少なくとも尻を写すように撮影されたフレーム画像において、所定の基準よりも高温の領域が目標位置として検出される。これにより、目標位置として、牛４００の尻付近の部位を精度よく検出することができる。そして、そのような目標位置（尻付近の部位）の移動量が、牛４００の行動量として算出されるため、精度よく牛４００の行動量を算出することができる。

【0067】

また、画像解析システム１０Ａでは、牛４００は、繋ぎ飼い状態にある。また、それにより比較的動きの制限されない、牛４００の尻付近の部位に対応する目標位置の移動量に基づいて、牛４００の行動量が算出される。従って、このような牛４００の行動量に基づいて、分娩兆候等の牛４００の状態を適切に判断することができる。

【0068】

また、画像解析システム１０Ａでは、牛４００の尻付近の部位に対応する目標位置が、フレーム画像の縦方向に沿って下限値よりも低い位置にある場合、そのような目標位置の移動量は、牛４００の行動量の算出に反映されない。よって、主に立位の牛４００の行動量を計測し、座位の牛４００の行動量を無視することができる。その結果、分娩兆候等の牛４００の状態を適切に判断することができる。

【0069】

［３．他の実施の形態］
上記実施の形態の思想は、以上で説明された実施の形態に限定されない。以下、上記実施の形態の思想を適用できる他の実施の形態の一例について説明する。

【0070】

＜３－１＞
上記の説明においては、家畜の一例として牛４００が挙げられた。しかしながら、上述の技術は、牛４００以外の家畜、例えば豚や鶏等の家畜にも適用可能である。

【0071】

＜３－２＞
上記実施の形態１においては、カメラの一例としてサーモグラフィーカメラ１００が用いられた。しかしながら、サーモグラフィーカメラ１００の代わりに可視カメラ（可視光カメラ）が用いられてもよい。この場合であっても、例えば、牛４００が黒毛牛である場合、フレーム画像上で牛４００とその背景を区別することができるため、ステップＳ１１０で家畜領域を抽出することができる。また、フレーム画像の階調反転を行う、あるいは横プロファイルの山部分が境界であると判定する等すれば、ステップＳ１００の牛４００間の境界の推定も可能である。従って、可視カメラを用いた場合にも、実施の形態１と同様の処理により、牛４００の行動量を算出することができる。

【0072】

＜３－３＞
上記の説明においては、複数の牛４００を写す角度で撮影が行われたが、１頭の牛４００のみを撮影してもよい。この場合、図４及び図１０の動作において、ステップＳ１００，Ｓ１２５，Ｓ２２５を省略し、その他のステップをその１頭の牛４００に対し同様に実行することができる。

【0073】

＜３－４＞
上記実施の形態１，２においては、横プロファイルＰ１は、複数の列Ｒ１の各々における縦方向の画素値の平均値の波形（集合）として算出された。しかしながら、例えば、複数の列Ｒ１の各々における縦方向の画素値の合計値の波形（集合）を、横プロファイルＰ１としてもよい。要するに、横プロファイルＰ１は、フレーム画像において横方向に並ぶ複数の列の各々における画素値と相関を有していればよい。

【0074】

＜３－５＞
上記実施の形態１，２においては、横プロファイルＰ１を生成するに当たり、各列Ｒ１がフレーム画像ＩＭ１の横方向に対して垂直に延びる列とされた。しかしながら、図１１に示すように、列Ｒ１は、フレーム画像ＩＭ１の横方向に対して垂直に延びる列に対して傾斜した列を含んでいてもよい。図１１の例では、フレーム画像ＩＭ１の横方向の中央に位置する列Ｒ１Ｘは、フレーム画像ＩＭ１の横方向に対して垂直に延びている。一方、列Ｒ１Ｘ以外の列Ｒ１は、列Ｒ１Ｘに対して傾斜している。また、フレーム画像ＩＭ１の横方向の中央部分から横方向に遠ざかる程、列Ｒ１の傾きは大きくなっている。このように、各列Ｒ１を、中央の列Ｒ１Ｘの延長線上に存在する消失点を通る線のように定義してもよい。

【0075】

一般に、撮影画像においては、カメラから近い部分が広く映り、カメラから遠い部分が狭く映るため、像に歪みが生じる。この点、以上のように列Ｒ１を定義することにより、横プロファイルＰ１から、牛４００の像の歪みの影響をキャンセルすることができる。すなわち、横プロファイルＰ１を、各列Ｒ１に占める牛４００の領域の大きさとより相関の強いパラメータとして定義することができる。

【0076】

＜３－６＞
上記実施の形態１，２においては、横プロファイルＰ１に基づいて牛４００間の境界が推定された。しかしながら、横プロファイルＰ１以外の指標に基づいて、牛４００間の境界を推定することもできる。例えば、以下のような上側輪郭線Ｐ２又は下側輪郭線Ｐ３に基づいて、牛４００間の境界を推定することもできる。図１２は、図３のフレーム画像ＩＭ１の一部を抽出した画像に、横プロファイルＰ１、上側輪郭線Ｐ２及び下側輪郭線Ｐ３を重畳した画像を示す。上側輪郭線Ｐ２は、ステップＳ１２０に関連して説明した上側輪郭線と同様に定義してもよい。一方、下側輪郭線Ｐ３は、牛４００のシルエットを示す家畜領域の輪郭線の下側部分と定義してもよい。従って、下側輪郭線Ｐ３は、例えば、以下のように特定することができる。まず、フレーム画像の横方向に並ぶ、フレーム画像を構成する複数の列（縦長の領域）の各列において、家畜領域と重複する領域の最下部（フレーム画像の縦方向に沿って最も低い位置）の画素を検出する。そして、このような最下部の画素を、フレーム画像の横方向に沿って連結することにより描かれる線を、下側輪郭線Ｐ３とすることができる。このような上側輪郭線Ｐ２及び下側輪郭線Ｐ３は、横プロファイルＰ１と同様に、撮影画像における各牛４００の位置、ひいては各列Ｒ１に占める牛４００の領域の大きさと相関を有し得る。そして、図１２から分かるように、上側輪郭線Ｐ２の谷部分も、下側輪郭線Ｐ３の山部分も、牛４００間の境界の位置を表し得る。従って、上側輪郭線Ｐ２の谷部分を検出する、又は下側輪郭線Ｐ３の山部分を検出することにより、境界の位置を推定してもよい。なお、上側輪郭線Ｐ２の谷部分と下側輪郭線Ｐ３の山部分とを連結する傾斜した直線を、牛４００間の境界線とすることもできる。

【0077】

また、複数種類の指標（上述した横プロファイルＰ１、上側輪郭線Ｐ２、下側輪郭線Ｐ３等）に基づいて、牛４００間の境界を推定することもできる。この場合、例えば、ある指標に基づいて境界線を引き、別の指標に基づいてその位置を補正する等することにより、境界の位置の推定の精度を高めることができる。

【0078】

＜３－７＞
上記実施の形態１，２においては、ステップＳ１２０，Ｓ２２０で検出された目標位置を修正しない条件として、検証条件（ｉ）又は（ｉｉ）を例示した。しかしながら、（ｉ）が満たされず又は（ｉｉ）が満たされず、かつ、ステップＳ１２０，Ｓ２２０で目標位置を検出したときの検出強度が低い場合に、ステップＳ１２０，Ｓ２２０で検出された目標位置を修正するようにしてもよい。

【0079】

＜３－８＞
上記実施の形態１，２におけるステップＳ１２５，Ｓ２２５では、境界線で分割されるある領域内に目標位置が１つも存在しない場合、検出条件を変更して新たに目標位置が検出された。しかしながら、ここで新たな目標位置を検出せず、続くステップＳ１３０で、その領域の牛４００は座位にあると判定してもよい。

【0080】

＜３－９＞
上記実施の形態１，２におけるステップＳ１２５，Ｓ２２５では、所定の検証条件が満たされない場合に、目標位置が修正された。しかし、これに代えて又は加えて、制御部２１０は、所定の検証条件が満たされる場合に、信頼性の高い計算ができている判定し、満たされない場合には、信頼性に問題があると判定するようにしてもよい。そして、この信頼性の判定結果は、ステップＳ１６０において、ユーザへ通知してもよい。この場合、ユーザは、牛４００に分娩兆候が現れている等の牛４００の状態を知るとともに、その状態の確度を知ることができる。

【0081】

以上、本発明の実施の形態について例示的に説明した。すなわち、例示的な説明のために、詳細な説明及び添付の図面が開示された。よって、詳細な説明及び添付の図面に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須でない構成要素が含まれることがある。したがって、それらの必須でない構成要素が詳細な説明及び添付の図面に記載されているからといって、それらの必須でない構成要素が必須であると直ちに認定されるべきではない。

【0082】

また、上記実施の形態は、あらゆる点において本発明の例示にすぎない。上記実施の形態は、本発明の範囲内において、種々の改良や変更が可能である。すなわち、本発明の実施にあたっては、実施の形態に応じて具体的構成を適宜採用することができる。

【符号の説明】

【0083】

１０，１０Ａ 画像解析システム、１００，１００Ａ サーモグラフィーカメラ、２００ サーバ、２１０ 制御部、２１１ ＣＰＵ、２１２ ＲＡＭ、２１３ ＲＯＭ、２２０ 記憶部、２２１ 制御プログラム、２３０ 通信モジュール、２４０ 入出力Ｉ／Ｆ、３００ 牛房、４００ 牛、ＩＭ１ フレーム画像、Ｃ１，Ｃ２，・・・ 牛、Ｌ１，Ｌ２，・・・ 境界線、Ｔ・・・家畜領域、Ｏ１，Ｏ２，・・・ 目標位置、Ｎ１ ネットワーク、Ｐ１ 横プロファイル、Ｐ２ 上側輪郭線、Ｐ３ 下側輪郭線、Ｒ１ 列（Ｒ１Ｘ 中央の列）、Ｂ１，Ｂ２，・・・ 領域、Ｖ１，Ｖ２，・・・ 谷部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】