特許 7332639 システム、情報処理装置、方法、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-08-15

(45)【発行日】2023-08-23

(54)【発明の名称】システム、情報処理装置、方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01H 17/00 20060101AFI20230816BHJP

   A01K 29/00 20060101ALI20230816BHJP

【ＦＩ】

G01H17/00 Z

A01K29/00 A

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2021001797

(22)【出願日】2021-01-08

(65)【公開番号】P2022107097

(43)【公開日】2022-07-21

【審査請求日】2022-05-16

(73)【特許権者】

【識別番号】000227205

【氏名又は名称】ＮＥＣプラットフォームズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109313

【弁理士】

【氏名又は名称】机 昌彦

(74)【代理人】

【識別番号】100149618

【弁理士】

【氏名又は名称】北嶋 啓至

(72)【発明者】

【氏名】瀧川 淳

【審査官】福田 裕司

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－０５０９０８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－２１１９８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－２６３６０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－１９８３８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／０３２９６６３（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１７／００４９５４５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１５－０８９３４２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－０７５０９０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－０３７４５４（ＪＰ，Ａ）

【文献】堂腰 顕 他，高感度低周波圧力センサを利用した乳牛の反芻自動計測装置の開発，日本畜産学会報，2014年，第８５巻，第２号，１６３～１６９頁

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｈ １７／００

Ａ０１Ｋ ２９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

動物を収容する施設に取り付けられた検出装置から検出された前記施設で発生した振動の情報を周波数領域の情報に変換する変換手段と、
変換された前記周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、当該振幅の情報から得られる所定の統計値を除去する除去手段と、
除去された前記振幅の情報から算出される特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量との類似度に基づいて、前記動物の動作を判定する動作判定手段と、
を備え、
前記特徴量は、メル周波数ケプストラム係数である、
システム。

【請求項2】

前記動作判定手段は、
除去された前記振幅の情報から算出される特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量と、の間の距離を前記類似度として算出する距離算出手段と、
前記動物の動作のうち、算出された前記距離が小さい動作を特定する、特定手段と、
を備える請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

除去された前記振幅の情報を対数変換することにより、電力の情報を算出する電力対数変換手段と、
前記電力の情報をメル周波数領域の電力の情報に変換するフィルタバンク手段と、
前記メル周波数領域の電力の情報を離散コサイン変換することにより、前記特徴量を算出する離散コサイン変換手段と、
を備え、
前記動作判定手段は、算出された前記特徴量と、前記参照の特徴量と、の前記類似度に基づいて、前記動物の動作を判定する、
請求項１または２に記載のシステム。

【請求項4】

判定された前記動物の動作を出力する、動作出力手段、
を備える請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項5】

所定の時間における、判定された前記動物の動作を判定結果として記憶する判定結果記憶手段と、
前記所定の時間において、判定された前記動物の動作のうち、当該動物の動作と判定された頻度に基づいて、前記動物の動作に対応する前記動物の状態を特定する状態特定手段と、
を備える請求項１乃至４のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項6】

変換された前記周波数領域の情報から絶対値を算出することにより、前記振幅の情報を算出する絶対値処理手段、
を備え、
前記除去手段は、算出された前記振幅の情報から、前記所定の統計値を除去する、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項7】

動物を収容する施設に取り付けられた検出装置から検出された前記施設で発生した振動の情報を周波数領域の情報に変換する変換手段と、
変換された前記周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、当該振幅の情報から得られる所定の統計値を除去する、不要成分除去手段と、
除去された前記振幅の情報から算出される特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量とに基づいて、前記動物の動作を判定する動作判定手段と、
を備え、
前記特徴量は、メル周波数ケプストラム係数である、
情報処理装置。

【請求項8】

動物を収容する施設に取り付けられた検出装置から検出された前記施設で発生した振動の情報を周波数領域の情報に変換し、
変換された前記周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、当該振幅の情報から得られる所定の統計値を除去し、
除去された前記振幅の情報から算出される、メル周波数ケプストラム係数である特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量とに基づいて、前記動物の動作を判定する、
方法。

【請求項9】

動物を収容する施設に取り付けられた検出装置から検出された前記施設で発生した振動の情報を周波数領域の情報に変換し、
変換された前記周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、当該振幅の情報から得られる所定の統計値を除去し、
除去された前記振幅の情報から算出される、メル周波数ケプストラム係数である特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量とに基づいて、前記動物の動作を判定する、
処理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、システムなどに関する。

【背景技術】

【0002】

牛、豚、馬などの畜産動物が興奮等によって振動、歩行状況が変化する。特許文献１に記載の技術では、牛、豚などの畜産動物に予め装着型の振動計が取り付けられ、集中計算装置が、振動計から得られる振動数値情報を数値化して解析することによって、発情、分娩日時を予測する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００３－３２５０７７号公報

【文献】特開２００６－２６２８４８号公報

【文献】特開２０１１－０４５２８４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１のように、振動を検出する装置を畜産動物に直接取り付けると、その装置のメンテナンス作業に手間がかかる。例えば、メンテナンス作業では、振動を検出する装置に付着した汚れを除去しなければならない。一方、畜産動物に振動を検出する装置を取り付けないと、畜産動物以外の振動が検出される場合があり、動物の状態の判定精度が低いという問題点がある。

【0005】

本発明の目的の一例は、振動を検出する装置を直接畜産動物に取り付けることなく、動物の状態の判定精度の向上を図るシステムなどを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一態様におけるシステムは、動物を収容する施設に取り付けられた検出装置から検出された前記施設で発生した振動の情報を周波数領域の情報に変換する変換手段と、変換された前記周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、当該振幅の情報から得られる所定の統計値を除去する除去手段と、除去された前記振幅の情報から算出される特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量との類似度に基づいて、前記動物の動作を判定する動作判定手段と、を備える。

【0007】

本発明の一態様における情報処理装置は、動物を収容する施設に取り付けられた検出装置から検出された前記施設で発生した振動の情報を周波数領域の情報に変換する変換手段と、変換された前記周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、当該振幅の情報から得られる所定の統計値を除去する、不要成分除去手段と、除去された前記振幅の情報から算出される特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量とに基づいて、前記動物の動作を判定する動作判定手段と、を備える。

【0008】

本発明の一態様における方法は、動物を収容する施設に取り付けられた検出装置から検出された前記施設で発生した振動の情報を周波数領域の情報に変換し、変換された前記周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、当該振幅の情報から得られる所定の統計値を除去し、除去された前記振幅の情報から算出される特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量とに基づいて、前記動物の動作を判定する。

【0009】

本発明の一態様におけるプログラムは、動物を収容する施設に取り付けられた検出装置から検出された前記施設で発生した振動の情報を周波数領域の情報に変換し、変換された前記周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、当該振幅の情報から得られる所定の統計値を除去し、除去された前記振幅の情報から算出される特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量とに基づいて、前記動物の動作を判定する、処理をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、振動を検出する装置を直接畜産動物に取り付けることなく、動物の状態の判定精度の向上を図る。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】図１は、実施の形態１にかかるシステムの一構成例を示すブロック図である。

【図2】図２は、実施の形態１にかかるシステムの一動作例を示すフローチャートである。

【図3】図３は、実施の形態２にかかるシステムの構成例を示すブロック図である。

【図4】図４は、算出部の詳細な構成例を示すブロック図である。

【図5】図５は、振動信号を区間振動信号長によって切り出す例を示す説明図である。

【図6】図６は、区間振動出力周期の例を示す説明図である。

【図7】図７は、動作判定部の詳細な構成例を示すブロック図である。

【図8】図８は、実施の形態２にかかる情報処理装置の一動作例を示すフローチャートである。

【図9】図９は、特徴量の算出処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。

【図10】図１０は、特徴量の算出処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。

【図11】図１１は、動作判定処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図12】図１２は、状態特定処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図13】図１３は、実施の形態２にかかるシステムの構成の変形例１を示すブロック図である。

【図14】図１４は、実施の形態２にかかるシステムの構成の変形例２を示すブロック図である。

【図15】図１５は、実施の形態２にかかるシステムの構成の変形例３を示すブロック図である。

【図16】図１６は、情報処理装置のハードウェア構成例を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下に図面を参照して、本発明にかかるシステム、情報処理装置、方法、およびプログラムの実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態は、開示の技術を限定するものではない。

【0013】

ここで、本実施の形態で用いる記号について説明する。［ ｜ ］は、データの連結を示す。例えば、［Ａ｜Ｂ］は、データＡとデータＢとの連結を示す。より具体的に、Ａ＝［ａ１，ａ２，ａ３］、Ｂ＝［ｂ１，ｂ２］の場合、［Ａ｜Ｂ］＝［ａ１，ａ２，ａ３，ｂ１，ｂ２］である。

【0014】

ｓｑｒｔ（ ）は（ ）内のデータ（数値）の平方根を示す。例えば、ｓｑｒｔ（ａ）はａの平方根を示す。

【0015】

｜ ｜は、｜ ｜内のデータの絶対値を示す。例えば、｜Ａ｜はＡの絶対値を示す。

【0016】

ｌｏｇ（ ）は（ ）内の対数変換を示す。例えば、ｌｏｇ（Ａ）は、Ａの対数変換を示す。

【0017】

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１にかかるシステムの一構成例を示すブロック図である。システム１は、施設内にいる動物の動作を特定する。施設は、例えば、動物を収容可能である。動物は、例えば、畜産動物である。動物は、牛、豚、馬などが挙げられる。動物の動作とは、足踏み、乗駕、摂食、摂水などが挙げられる。例えば、雌牛は、発情期に発情行動（動作）をとる。雌牛は、発情期に、他の牛への乗駕、立位時間が長くなる。もしくは、雌牛は、発情期に、足踏みの頻度が高くなる。このように、システム１は、動物の動作を特定することにより、健康状態、発情状態などの動物の状態を解析することできる。

【0018】

図１において、システム１は、変換部１０１と、除去部１０２と、動作判定部１０３と、を有する。変換部１０１は、検出装置から検出された施設で発生した振動の情報を周波数領域の情報に変換する。検出装置は、例えば、振動センサなどが挙げられる。より具体的に、変換部１０１は、振動の情報に対して、フーリエ変換を行うことにより、振動の情報を周波数領域の情報に変換する。なお、周波数領域の情報への変換方法は、特に限定されない。

【0019】

つぎに、除去部１０２は、例えば、変換された周波数領域の情報から得られる振幅の情報（以下、振幅情報と呼ぶ。）から、当該振幅情報から得られる所定の統計値を除去する。ここでの振幅情報とは、例えば、周波数領域の情報の絶対値である。また、所定の統計値としては、例えば、平均値、中央値、最頻値などが挙げられ、特に限定されない。ここでは、所定の統計値として平均値を例に挙げて説明する。除去部１０２は、振幅情報から、平均値を除去する。所定の平均値は、例えば、複数の時間区間における周波数領域の情報の平均値である。具体的に、例えば、所定の平均値は、周波数領域の情報において連続する複数の時間区間の平均値であってもよい。もしくは、所定の平均値は、周波数領域の情報において間欠する複数の時間区間の平均値であってもよい。これにより、振幅情報から、定常的に存在する雑音振動についての周波数領域の振幅情報が取り除かれた振幅情報が得られる。定常的に存在する雑音振動とは、例えば、発電機等の内燃機の振動、温度調整のためのファンの振動などである。

【0020】

動作判定部１０３は、除去された振幅の情報から算出される特徴量と、動物の動作別の参照の特徴量との類似度に基づいて、動物の動作を判定する。特徴量の種類は、特に限定されないが、メル周波数領域におけるメル周波数ケプストラム係数などが挙げられる。

【0021】

ここで、メル周波数領域について説明する。メル周波数領域とは、周波数領域の情報を人間の聴覚の特性に基づいた尺度の単位で表現される周波数領域である。メル周波数領域は、音声認識などの音声分析技術で用いられている。例えば、人間の聴覚は、高い周波数よりも低い周波数の違いを聞き分けることができる。メル周波数領域とは、人間の聴覚の特性に基づいて、次数を削減した周波数領域である。例えば、咀嚼、歩行などの牛の動作には、低い周波数の振動が多い。このため、メル周波数ケプストラム係数を用いることにより、システム１は、より少ない計算量で、より精度よく動作を特定することができる。

【0022】

動物の動作別の参照の特徴量とは、動物の動作ごとに予め用意された情報である。類似度は、特に限定されない。例えば、類似度は、例えば、ユークリッド距離などのベクトル上の距離などであってもよい。例えば、距離の場合、距離が短いほど、類似度が高く、距離が長いほど、類似度は低い。動物の動作の参照の特徴量が１つの場合、動作判定部１０３は、類似度が所定の類似度より高いか否かによって、その動作であるか否かを判定してもよい。複数の参照の特徴量がある場合、動作判定部１０３は、類似度が高い動作を動物の動作と判定してもよい。

【0023】

図２は、実施の形態１にかかるシステム１の一動作例を示すフローチャートである。変換部１０１は、振動の情報を周波数領域の情報に変換する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１において、例えば、変換部１０１は、振動の情報をフーリエ変換することにより、周波数領域の情報を得る。除去部１０２は、周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、振幅の情報の統計値を除去する（ステップＳ１０２）。つぎに、動作判定部１０３は、動物の動作を判定する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３において、動作判定部１０３は、除去された振幅の情報から算出される特徴量と、動物の動作別の参照の特徴量との類似度に基づいて、類似度が高い動作を動物の動作であると判定する。ステップＳ１０３のつぎに、情報処理装置は、フローの動作を終了する。

【0024】

つぎに、実施の形態１の効果について説明する。動物を収容する施設に、振動を検出する検出装置を設置すると、検出装置は、施設内に存在する定常的に存在する雑音の振動を検出する。雑音の振動は、例えば、定常的に存在する雑音振動である。前述のように、定常的に存在する雑音振動とは、例えば、発電機等の内燃機の振動、温度調整のためのファンの振動などである。システム１は、振動情報から得られる周波数領域の振幅情報から、振幅情報の所定の統計値を除去した後に、除去後の振幅情報から得られる特徴量と、動作別の特徴量との類似度に基づいて、動物の動作を判定する。動物の動作による振動は、定常的でないため、振動情報において特徴的な周波数領域となる。一方、定常的に存在する振動は、振動情報において、平均的な周波数領域となる。このように、システム１は、振幅情報の所定の統計値を除去することにより、定常的に存在する雑音の振動を除去することができる。したがって、システム１は、定常的に存在する雑音の振動を除去した後に、動物の動作を判定する。これにより、システム１は、振動を検出する検出装置を直接畜産動物に取り付けることなく、畜産動物の動作の判定精度を向上させることができる。さらに、システム１は、動物の動作から動物の状態を判定する判定精度の向上を図ることができる。動物の状態とは、発情、分娩などの状態である。ひいては、システム１は、畜産動物の状態を判定しつつ、不安定な状態の畜産動物に作業員が接触するまたは近づくことによる事故を低減させることができる。また、情報処理装置は、施設に設置されればよく、検出装置が動物に取り付けられなくてよい。このため、検出装置が畜産動物の糞尿などによって汚れる可能性が低くなり。検出装置などのメンテナンス作業に関する衛生面の改善を図ることができる。

【0025】

システム１は、単一の装置によって実現されてもよいし、複数の装置によって実現されてもよい。例えば、単一の装置（例えば、情報処理装置）によって実現される場合、情報処理装置は、図１に示す変換部１０１と、除去部１０２と、動作判定部１０３と、を有する。

【0026】

（実施の形態２）
つぎに、実施の形態２について図面を参照して詳細に説明する。実施の形態２では、動物の動作を判定するための特徴量を算出する例、さらに、動物の動作から動物の状態を特定する例を説明する。以下、本実施の形態２の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。

【0027】

図３は、実施の形態２にかかるシステムの構成例を示すブロック図である。システム２は、実施の形態１で説明したシステム１の機能を基本構成として含む。システム２は、情報処理装置２０を有する。情報処理装置２０は、施設内にいる動物の状態を特定する。施設は、前述の通り、畜産施設である。情報処理装置２０は、例えば、施設内に配置される。

【0028】

情報処理装置２０は、検出装置２０１と、増幅器２０２と、ＡＤ（Ａｎａｌｏｇ Ｄｉｇｉｔａｌ）変換器２０３と、算出部２０４と、動作判定部２０５と、状態特定部２０６と、を有する。さらに、情報処理装置２０は、動作出力部２０７と、状態出力部２０８と、記憶部２０９と、を有する。

【0029】

図３において、情報処理装置２０は、各機能部をすべて含む構成としているが、これに限らない。各機能部は、複数の情報処理装置２０によって実現されてもよい。

【0030】

記憶部２０９は、例えば、情報処理装置２０の各部の処理に用いるデータを記憶する。記憶部２０９は、例えば、情報処理装置２０の各部の処理結果を記憶する。記憶部２０９としては、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、半導体メモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）が挙げられる。記憶部２０９は、これらの組み合わせであってもよい。

【0031】

記憶部２０９は、参照特徴量記憶部２０２１と、動作記憶部２０２２と、状態記憶部２０２３と、を有する。図示した一部のデータは、情報処理装置２０が通信ネットワークを介して接続されたストレージ装置他の装置に記憶されていてもよい。

【0032】

参照特徴量記憶部２０２１は、振動のパターンを記憶する。ここで、振動のパターンとは振動の種類に応じた参照の周波数ケプストラム係数である。振動の種類は、動物の動作別に分けられる。動物の動作は、例えば、足踏み、乗駕、摂食、摂水などがある。さらに、各動物の動作が、より詳細に分類されてもよい。例えば、各動物の動作において複数の参照の周波数ケプストラム係数が用意されてもよい。例えば、足踏みの参照の周波数ケプストラム係数が４パターン、乗駕の参照の周波数ケプストラム係数が５パターン、摂食の参照の周波数ケプストラム係数が４パターン、摂水の参照の周波数ケプストラム係数が２パターンある場合、振動のパターンの数は、１５である。さらに、参照特徴量記憶部２０２１は、振動のパターンごとに、振動のパターン（参照の周波数ケプストラム係数）と、振動のパターンが属する動物の動作と、動物の状態と、を関連付けて記憶する。ここで、動物は、状態に応じて、行動が異なる。例えば、前述のように、牛は発情状態になると、足踏みの頻度が高くなる。動物の動作に関連付けられる動物の状態とは、その動作の頻度が高くなったときに想定される動物の状態である。

【0033】

動作記憶部２０２２は、例えば、時系列で動物の動作の判定結果を記憶する判定結果記憶部である。状態記憶部２０２３は、状態の特定結果を記憶する。

【0034】

また、記憶部２０９の一部の記憶内容は、情報処理装置２０と通信ネットワークを介して接続されたストレージ装置などに記憶されてもよい。

【0035】

検出装置２０１は、施設内の振動を検出する。検出装置２０１は、例えば、振動センサである。検出装置２０１は、動物の動作による振動の情報を電気信号である振動信号に変換する。検出装置２０１は、動物に取り付けずに、畜産施設に取り付けた状態である。本実施の形態２では、畜産施設に取り付けた検出装置２０１から得られる振動の情報を使って畜産動物の状態を特定する。

【0036】

増幅器２０２は、検出装置２０１から出力される振動に関する電気信号を増幅させる。検出装置２０１から出力される電気信号が大きい場合、増幅器２０２は、電気信号を増幅しなくてもよい。電気信号が増幅器２０２によって増幅されない場合、検出装置２０１から出力される電気信号は、ＡＤ変換器２０３に出力されてもよい。このように、検出装置２０１から出力される電気信号が大きい場合、情報処理装置２０は、増幅器２０２を有していなくてもよい。

【0037】

ＡＤ変換器２０３は、電気信号である振動信号を、所定のサンプリング周期によって、離散信号である振動信号（振動情報）に変換するＡＤ変換を行う。

【0038】

算出部２０４は、振動情報から得られる周波数領域の振幅情報から、振幅情報の所定の統計値を除去した後に、除去後の振幅情報から特徴量を算出する。算出部２０４は、実施の形態１で説明した変換部１０１と、除去部１０２と、の機能を少なくとも含む。算出部２０４の詳細な機能部と、実施の形態１で説明した変換部１０１と、除去部１０２と、の対応関係は後述する。そして、動作判定部２０５は、特徴量と、参照特徴量と、の類似度に基づいて、施設内の動物の動作を特定する。動作判定部２０５は、実施の形態１で説明した動作判定部１０３の機能を含む。状態特定部２０６は、動物の動作から動物の状態を特定する。算出部２０４と、動作判定部２０５と、について、それぞれ図４，５を用いて詳細なブロック図を説明する。まず、算出部２０４について説明する。

【0039】

図４は、算出部２０４の詳細な構成例を示すブロック図である。算出部２０４は、切り出し部２０３１と、窓関数処理部２０３２と、フーリエ変換部２０３３と、絶対値処理部２０３４と、を有する。また、算出部２０４は、不要成分算出部２０３５と、不要成分除去部２０３６と、電力対数変換部２０３７と、フィルタバンク部２０３８と、離散コサイン変換部２０３９と、を有する。ここで、フーリエ変換部２０３３は、例えば、実施の形態１で説明した変換部１０１の機能を基本構成として含む。また、不要成分除去部２０３６は、実施の形態１で説明した除去部１０２の機能を基本構成として含む。

【0040】

切り出し部２０３１は、例えば、振動信号である振動情報を、一定の時間長で区切る。一定の時間長は、区間振動信号長とも呼ぶ。

【0041】

図５は、振動信号を区間振動信号長によって切り出す例を示す説明図である。図５において、横軸は、時間の経過を示す。切り出し部２０３１は、振動信号を、区間振動信号長ごとに切り出す。図５において、区間振動信号長をＬで表す。区間振動信号長Ｌごとに区切った後の振動信号を、区間振動信号と呼ぶ。区間振動信号は、Ｓによって表される。Ｓ（ｔ）は、時刻ｔにおける区間振動信号である。

【0042】

図６は、区間振動出力周期の例を示す説明図である。図６において、横軸は、時間の経過を示す。図６において、区間振動信号の出力周期を区間振動信号出力周期と呼ぶ。図６に示すように、区間振動信号出力周期は、区間振動信号長Ｌよりも短いため、各区間振動信号は、重複する部分がある。

【0043】

図４の説明に戻って、窓関数処理部２０３２は、区間振動信号Ｓ（ｔ）に窓関数処理を行うことにより、窓関数処理後の区間振動信号を算出する。区間振動信号Ｓ（ｔ）に窓関数処理を行うとは、区間振動信号Ｓ（ｔ）と窓関数とを掛け合わせることである。窓関数の種類は特に限定されない。例えば、矩形窓、ガウス窓、ハミング窓など既存の窓関数が用いられれば良い。例えば、区間振動信号Ｓ（ｔ）の窓関数処理後の時刻ｔにおける区間振動信号をＳＷ（ｔ）と表す。

【0044】

ここで、所定のサンプリング周期によって離散信号となる振動信号のうち、時刻ｔの振動信号をｓｃ（ｔ）とする。ｔｓは、－∞≦ｔｓ≦∞の範囲の整数とし、所定のサンプリング周期で１ずつ増加する時刻を表す数値とする。ここで、時刻ｔの区間振動信号をＳ（ｔ）と表す。窓関数をＷと表す。区間振動信号の要素数をＴとすると、区間振動信号Ｓ（ｔ）と、窓関数Ｗとは、以下のように表される。

【0045】

Ｓ（ｔ）＝［ｓｃ（ｔｓ）,ｓｃ（ｔｓ－１）,・・・,ｓｃ（ｔｓ－（Ｔ－１））］
＝［ｓ（ｔ）（１）,ｓ（ｔ）（２）,・・・,ｓ（ｔ）（Ｔ）］
Ｗ＝［ｗ（１），ｗ（２），・・・，ｗ（Ｔ）］

【0046】

区間振動信号Ｓ（ｔ）と窓関数Ｗとを掛け合わせた例と、窓関数処理の結果である時刻ｔの区間振動信号ＳＷ（ｔ）とは、要素数をＴとして以下のように表される。なお、＊は掛け算を示す。

【0047】

ＳＷ（ｔ）＝［ｓ（ｔ）（１）＊ｗ（１）,ｓ（ｔ）（２）＊ｗ（２）,・・・,ｓ（ｔ）（Ｔ）＊ｗ（Ｔ）］
＝［ｓｗ（ｔ）（１），ｓｗ（ｔ）（２），・・・，ｓｗ（ｔ）（Ｔ）］

【0048】

フーリエ変換部２０３３は、実施の形態１で説明した変換部１０１の機能を基本機能として有する。フーリエ変換部２０３３は、振動情報を周波数領域の情報に変換する。なお、振動情報は、時間領域の情報である。このため、フーリエ変換部２０３３は、この時間領域の情報を、周波数領域の情報に変換する。周波数領域の情報は、スペクトルとも呼ばれる。具体的に、フーリエ変換部２０３３は、振動情報である区間振動信号ＳＷ（ｔ）を周波数領域の情報に変換する。時刻ｔの周波数領域の情報は、Ｆ（ｔ）と表す。Ｆ（ｔ）は、要素数をＦとして、以下のように表される。

【0049】

Ｆ（ｔ）＝[ｆ（ｔ）（１），ｆ（ｔ）（２），・・・，ｆ（ｔ）（Ｆ）]
絶対値処理部２０３４は、変換された周波数領域の情報から絶対値を算出することにより、振幅情報を算出する。具体的に、絶対値処理部２０３４は、周波数領域の情報Ｆ（ｔ）のうち、複素数で表されている情報の絶対値を算出する。ここで、時刻ｔの周波数領域の振幅情報ＦＡ（ｔ）は、要素数をＦとすると、以下のように表される。

【0050】

ＦＡ（ｔ）＝[｜ｆ（ｔ）（１）｜，｜ｆ（ｔ）（２）｜，・・・，｜ｆ（ｔ）（Ｆ）｜]
＝[ｆａ（ｔ）（１），ｆａ（ｔ）（２），・・・，ｆａ（ｔ）（Ｆ）]

【0051】

不要成分算出部２０３５は、振幅情報ＦＡ（ｔ）に含まれる不要成分を算出する。不要成分は、例えば、ＦＮ（ｔ）と表す。不要成分とは、例えば、定常的に存在する雑音の振動の情報から得られる振幅情報である。実施の形態１で説明したように、定常的に存在する雑音振動とは、例えば、発電機等の内燃機の振動、温度調整のためのファンの振動などである。より具体的に、不要成分算出部２０３５は、振幅情報ＦＡ（ｔ）から、振幅情報の所定の統計値を算出する。所定の統計値は、複数の時間区間における振幅情報の統計値である。統計値の種類は、実施の形態１で説明した通り、平均値、中央値、最頻値など、特に限定されない。ここでは、統計値として平均値を例に挙げて説明する。

【0052】

ｔは現在の時刻、ｔ－ｋを過去の時刻、ｋ＝１，２，・・・，Ｎの区間が連続する条件の場合、不要成分ＦＮ（ｔ）は、要素数をＦとし、以下のように表される。

【0053】

ＦＮ（ｔ）＝１／Ｎ｛｛ＦＡ（ｔ－１）｝＋１／Ｎ｛ＦＡ（ｔ－２）｝＋・・・＋１／Ｎ｛ＦＡ（ｔ－Ｎ）｝｝
＝[１／Ｎ{ｆａ（ｔ－１）（１）＋ｆａ（ｔ－２）（１）＋・・・＋ｆａ（ｔ－Ｎ）（１）}，１／Ｎ｛ｆａ（ｔ－１）（２）＋ｆａ（ｔ－２）（２）＋・・・＋ｆａ（ｔ－Ｎ）（２）｝，・・・，１／Ｎ{ｆａ（ｔ－１）（Ｆ）＋ｆａ（ｔ－２）（Ｆ）＋・・・＋ｆａ（ｔ－Ｎ）（Ｆ）}]
＝［ｆｎ（ｔ）（１）,ｆｎ（ｔ）（２），・・・，ｆｎ（ｔ）（Ｆ）］

【0054】

このように、不要成分算出部２０３５は、周波数領域の振幅情報ＦＡ（ｔ）（ｔ－ｋ）のＮ区間分の平均値を算出する。なお、不要成分算出部２０３５は、所定の統計値として、連続する時間区間の振動信号から平均値を算出しているが、これに限られない。例えば、ｋ＝１，３，・・・，２Ｎ－１とし、不要成分算出部２０３５は、間欠する時間区間の平均値を算出する。なお、Ｎは、２以上の整数である。

【0055】

不要成分除去部２０３６は、実施の形態１で説明した除去部１０２の機能を基本機能として含む。不要成分除去部２０３６は、変換された周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、当該振幅の情報から得られる所定の統計値を除去する。

【0056】

より具体的に、不要成分除去部２０３６は、振幅情報ＦＡ（ｔ）から不要成分ＦＮ（ｔ）を除去することにより、時刻ｔの振幅情報ＦＴ（ｔ）を算出する。時刻ｔの振幅情報ＦＴ（ｔ）は、以下のように表される。

【0057】

ＦＴ（ｔ）＝ＦＡ（ｔ）－ＦＮ（ｔ）
＝[ｆａ（ｔ）（１）－ｆｎ（ｔ）（１）, ｆａ（ｔ）（２）－ｆｎ（ｔ）（２）,…, ｆａ（ｔ）（Ｆ）－ｆｎ（ｔ）（Ｆ）]
＝[ｆｔ（ｔ）（１）, ｆｔ（ｔ）（２）,…, ｆｔ（ｔ）（Ｆ）]

【0058】

また、不要成分除去部２０３６は、目的信号ＦＴ（ｔ）の各要素の導出において、ｆａ（ｔ）（Ｆ）－ｆｎ（ｔ）（Ｆ）＜０となる場合、ｆｔ（ｔ）（Ｆ）＝０とする。

【0059】

不要成分除去部２０３６は、現在時刻ｔの周波数領域の振幅情報ＦＡ（ｔ）から、不要成分算出部２０３５によって算出された不要成分ＦＮ（ｔ）を減算することにより、雑音振動を取り除いた振幅情報ＦＴ（ｔ）を求めることができる。

【0060】

電力対数変換部２０３７は、振幅情報ＦＴ（ｔ）に対して、電力変換に関する対数変換を行うことにより、電力情報ＦＰ（ｔ）を算出する。時刻ｔの電力情報ＦＰ（ｔ）は、以下のように表される。

【0061】

ＦＰ（ｔ）＝［ｌоｇ（｜ｆｔ（ｔ）（１）｜^２），ｌоｇ（｜ｆｔ（ｔ）（２）｜^２），・・・，ｌоｇ（｜ｆｔ（ｔ）（Ｆ）｜^２）］
＝［ｆｐ（ｔ）（１），ｆｐ（ｔ）（２），・・・，ｆｐ（ｔ）（Ｆ）］

【0062】

フィルタバンク部２０３８は、周波数領域の電力情報ＦＰ（ｔ）をメル周波数領域の電力情報ＭＦＰ（ｔ）に変換する。メル周波数領域とは、前述の通り、周波数領域の情報を人間の聴覚に基づいた尺度の単位で表現される周波数領域である。

【0063】

具体的に、フィルタバンク部２０３８は、周波数領域の電力情報ＦＰ（ｔ）を複数の成分に分割して、分割した複数の成分から、メル周波数領域における電力情報を抽出する。ここで、時刻ｔのメル周波数領域の電力情報をＭＦＰ（ｔ）と表す。ＭＦＰ（ｔ）の要素数をＭＦとし、ＭＰＦ（ｔ）は、以下のように表される。

【0064】

ＭＦＰ（ｔ）＝［ｍｐｆ（ｔ）（１），ｍｐｆ（ｔ）（２），・・・，ｍｐｆ（ｔ）（ＭＦ）］

【0065】

つぎに、離散コサイン変換部２０３９は、例えば、メル周波数領域で表される電力情報ＭＦＰ（ｔ）を離散コサイン変換することにより、メル周波数ケプストラム係数を算出する。時刻ｔのメル周波数ケプストラム係数をＭＦＣＣ（ｔ）と表す。メル周波数ケプストラム係数ＭＦＣＣ（ｔ）は、要素数をＭＦとし、以下のように表される。

【0066】

ＭＦＣＣ（ｔ）＝［ｍｆｃｃ（ｔ）（１），ｍｆｃｃ（ｔ）（２），・・・，ｍｆｃｃ（ｔ）（ＭＦ）］

【0067】

離散コサイン変換は、波形の分析に用いられる周波数変換手法である。メル周波数領域で表される電力情報ＭＦＰ（ｔ）からメル周波数ケプストラム係数を算出する方法として、離散コサイン変換の代わりに、高速フーリエ変換が用いられてもよい。具体的に、高速フーリエ変換を用いる場合、高速フーリエ変換部（図示しない）が、メル周波数領域で表される電力情報ＭＦＰ（ｔ）を高速フーリエ変換する。そして、第２の絶対値処理部（図示しない）が、高速フーリエ変換の変換結果の各周波数要素の絶対値を算出することにより、振幅情報を得る。

【0068】

つぎに、図３に示す動作判定部２０５について説明する。動作判定部２０５は、実施の形態１で説明した動作判定部１０３の機能を基本機能として含む。上述のように、動作判定部２０５は、特徴量と、参照特徴量と、の類似度に基づいて、施設内の動物の動作を特定する。時刻ｔの特徴量とは、上述したメル周波数ケプストラム係数ＭＦＣＣ（ｔ）である。動物の動作別の参照特徴量は、参照特徴量記憶部２０２１に予め記憶されてある。

【0069】

図７は、動作判定部２０５の詳細な構成例を示すブロック図である。動作判定部２０５は、マスク部２０４１と、距離算出部２０４２と、動作特定部２０４３と、を有する。

【0070】

マスク部２０４１は、メル周波数ケプストラム係数ＭＦＣＣ（ｔ）と参照の周波数ケプストラム係数との各ケプストラム領域の要素のうち、使用しない次元の要素（係数）を取り除く。いずれの次元の要素を使用しないかは、特に限定されない。いずれの次元の要素を使用しないかは、利用者によって、指定可能であってもよい。参照の周波数ケプストラム係数をＲＭＦＣＣ（ｐ）と表す。参照の周波数ケプストラム係数ＲＭＦＣＣ（ｐ）は、要素数をＭＦ、参照の周波数ケプストラム係数の選択変数をｐ、推定対象となる振動のパターン数をＰとし、以下のように表される。

【0071】

ＲＭＦＣＣ（ｐ）＝［ｒｍｆｃｃ（ｐ）（１），ｒｍｆｃｃ（ｐ）（２），・・・，ｒｍｆｃｃ（ｐ）（ＭＦ）］
ｐ＝１，２，・・・，Ｐ

【0072】

前述のように、足踏みの参照の周波数ケプストラム係数が４パターン、乗駕の参照特徴量が５パターン、摂食の参照の周波数ケプストラム係数が４パターン、摂水の参照の周波数ケプストラム係数が２パターンある場合、Ｐ＝１５である。メル周波数ケプストラム係数ＭＦＣＣ（ｔ）から、使用しない次元の要素（係数）を取り除いた時刻ｔのメル周波数ケプストラム係数（特徴量）をＦＶ（ｔ）と表す。特徴量ＦＶ（ｔ）は、要素数をＬとし、以下のように表される。

【0073】

ＦＶ（ｔ）＝｛ｆｖ（ｔ）（１），ｆｖ（ｔ）（２），・・・，ｆｖ（ｔ）（Ｌ）｝
また、参照のメル周波数ケプストラム係数ＲＭＦＣＣ（ｐ）から、使用しない次元の要素（係数）を取り除いた参照のメル周波数ケプストラム係数（参照特徴量）をＲＦＶ（ｐ）と表す。参照特徴量ＲＦＶ（ｐ）は、選択変数をｐ、振動のパターン数をＰ、要素数をＬとし、以下のように表される。

【0074】

ＲＦＶ（ｐ）＝｛ｒｆｖ（ｐ）（１），ｒｆｖ（ｐ）（２），・・・，ｒｆｖ（ｐ）（Ｌ）｝
例えば、要素数が５である場合、メル周波数ケプストラム係数ＭＦＣＣ（ｔ）と、参照のメル周波数ケプストラム係数ＲＭＦＣＣ（ｐ）とは以下のように表される。

【0075】

ＭＦＣＣ（ｔ）＝［ｍｆｃｃ（１），ｍｆｃｃ（２），ｍｆｃｃ（３），ｍｆｃｃ（４），ｍｆｃｃ（５）］
ＲＭＦＣＣ（ｐ）＝［ｒｍｆｃｃ（ｐ）（１），ｒｍｆｃｃ（ｐ）（２），ｒｍｆｃｃ（ｐ）（３），ｒｍｆｃｃ（ｐ）（４），ｒｍｆｃｃ（ｐ）（５）］

【0076】

例えば、３次の要素と４次の要素を使用しない場合、マスク部２０４１によってこれらの要素を除去した後の、特徴量ＦＶ（ｔ）と参照特徴量ＲＦＶ（ｐ）とは、以下のようになる。

【0077】

ＦＶ（ｔ）＝［ｍｆｃｃ（１），ｍｆｃｃ（２），ｍｆｃｃ（５）］
＝［ｆｖ（１），ｆｖ（２），ｆｖ（５）］
ＲＦＶ（ｐ）＝［ｒｍｆｃｃ（ｐ）（１），ｒｍｆｃｃ（ｐ）（２），ｒｍｆｃｃ（ｐ）（５）］
＝［ｒｆｖ（ｐ）（１），ｒｆｖ（ｐ）（２），ｒｆｖ（ｐ）（５）］
もしくは、３次の要素と４次の要素を使用しない場合、マスク部２０４１は、これらの要素を０としてもよい。

【0078】

ＦＶ（ｔ）＝［ｍｆｃｃ（１），ｍｆｃｃ（２），０，０，ｍｆｃｃ（５）］
＝［ｆｖ（１），ｆｖ（２），ｆｖ（３），ｆｖ（４），ｆｖ（５）］
ＲＦＶ（ｐ）＝［ｒｍｆｃｃ（ｐ）（１），ｒｍｆｃｃ（ｐ）（２），０，０，ｒｍｆｃｃ（ｐ）（５）］
＝［ｒｆｖ（ｐ）（１），ｒｆｖ（ｐ）（２），ｒｆｖ（ｐ）（３），ｒｆｖ（ｐ）（４），ｒｆｖ（ｐ）（５）］

【0079】

なお、使用しない要素がない場合、ＭＦＣＣ（ｔ）はＦＶ（ｔ）と同じであり、ＲＭＦＣＣ（ｐ）は、ＲＦＶ（ｐ）同じである。

【0080】

距離算出部２０４２は、振動のパターンごとに、時刻ｔの特徴量ＦＶ（ｔ）と参照特徴量ＲＦＶ（ｐ）の距離を類似度として算出する。距離とは、例えば、ベクトルの距離である。各振動のパターンにおけるユークリッド距離をｄ（ｔ）（ｐ）と表す。時刻ｔにおける各振動のパターンのユークリッド距離を要素として含む要素群をＤ（ｔ）と表す。なお、Ｐは、振動のパターンの数である。ユークリッド距離の算出例は以下の通りである。

【0081】

ＦＶ（ｔ）＝［ｆｖ（ｔ）（１），ｆｖ（ｔ）（２），ｆｖ（ｔ）（３），ｆｖ（ｔ）（４），ｆｖ（ｔ）（５）］
ＲＦＶ（ｐ）＝［ｒｆｖ（ｐ）（１），ｒｆｖ（ｐ）（２），・・・，ｒｆｖ（ｐ）（Ｌ）］
ｄ（ｔ）（ｐ）＝ｓｑｒｔ（｛ｒｆｖ（ｐ）（１）－ｆｖ（ｔ）（１）｝^２＋｛ｒｆｖ（ｐ）（２）－ｆｖ（ｔ）（２）｝^２＋・・・＋｛ｒｆｖ（ｐ）（Ｌ）－ｆｖ（ｔ）（Ｌ）｝^２
Ｄ（ｔ）＝［ｄ（ｔ）（１），ｄ（ｔ）（２），・・・，ｄ（ｔ）（Ｐ）］

【0082】

動作特定部２０４３は、距離群Ｄ（ｔ）のうちの最小値ｄｍｉｎである振動のパターンが属する動作の種類を、動物の動作として特定する。もしくは、動作特定部２０４３は、距離群Ｄ（ｔ）のうちの最小値ｄｍｉｎが、閾値以下の場合に、最小値の距離である振動のパターンが属する動作の種類を、動物の動作として特定してもよい。特定された動作の結果は、Ｍ（ｔ）とする。動作特定部２０４３は、距離群Ｄ（ｔ）のうちの最小値ｄｍｉｎが、閾値より大きい場合に、動作の検出なしと特定してもよい。閾値は、利用者等によって予め定められる。

【0083】

また、区間振動出力周期が振動波形に対して短い場合、動作特定部２０４３は、１回とカウントするべき振動の動作に対して、連続する区間振動信号に対する動作を、動物の動作として特定してしまう。出力部は、時刻ｔ（現在時刻）から所定時間経過するまでの時刻に関する動作の判定結果を検出無しとして出力してもよい。所定時間は、特に限定されない。所定時間は、利用者によって指定されてもよい。例えば、所定時間は、０．５［秒］などであってもよい。より具体的に、出力部は、例えば、時刻ｔの動作の判定結果を出力後、所定時間経過するまでに判定された動作の判定結果をすべて検出なしとして出力してもよい。

【0084】

動作出力部２０７は、特定された動物の動作を出力する。出力方法は、特に限定されない。例えば、動作出力部２０７は、出力装置に対する動物の動作の出力を制御してもよい。具体的に、動作出力部２０７は、表示装置への動物の動作の表示の制御であってもよい。また、図３に示すように、動作出力部２０７は、例えば、通知部２００１と、登録部２００２と、を有する。通知部２００１は、例えば、特定された動物の動作を通知してもよい。通知方法は、電子メッセージ、電子メールなどによる通知であってもよい。もしくは、通知部２００１は、例えば、ランプ、スピーカなどの出力装置によって動物の動作を通知してもよい。登録部２００２は、時系列に動作の結果Ｍ（ｔ）を動作記憶部２０２２に記憶させてもよい。また、具体的に、登録部２００２は、時刻ｔと、動作の結果Ｍ（ｔ）と、を対応付けて動作記憶部２０２２に記憶させる。

【0085】

つぎに、状態特定部２０６は、所定期間における動作別に判定された頻度に基づいて、動物の状態を特定する。所定期間は、特に限定されない。所定期間は、例えば、予め定められていればよい。また、所定期間は、動物の種類、特定したい動物の状態などに応じて種々変更可能である。動物は、状態に応じて、行動が異なる。例えば、前述のように、雌牛は発情状態になると、足踏みの頻度が高くなる。例えば、雌牛は、発情状態になると、他の牛への乗駕、立位時間が長くなる。足踏みの頻度を例に挙げると、状態特定部２０６は、所定期間において、足踏みと判定された頻度が高くなれば、動物の状態として発情状態を特定する。

【0086】

より詳細に説明すると、状態特定部２０６は、動作記憶部２０２２を参照して、所定期間における動作別に、判定された回数を検出する。状態特定部２０６は、参照特徴量記憶部２０２１を参照して、所定期間における、判定された回数が第２閾値以上の動作に関連付けられた状態を特定する。第２閾値は、例えば、動作別に設けられてもよい。

【0087】

そして、状態出力部２０８は、特定された動物の状態を出力する。出力方法は、特に限定されない。例えば、動作出力部２０７は、出力装置に対する動物の状態の出力を制御してもよい。状態出力部２０８は、例えば、通知部２０１１と、登録部２０１２と、表示制御部２０１３と、を有する。表示制御部２０１３は、表示装置への動物の動状態の表示を制御してもよい。表示装置は、情報処理装置２０が有していてもよいし、情報処理装置２０と通信ネットワークを介して接続されたものであってもよい。登録部２０１２は、状態記憶部２０２３に動物の状態を登録する。

【0088】

通知部２０１１は、例えば、特定された動物の状態を通知してもよい。通知方法は、電子メッセージ、電子メールなどによる通知であってもよい。もしくは、通知部２０１１は、例えば、ランプ、スピーカなどの出力装置によって動物の状態を通知してもよい。情報処理装置２０が、ランプ、スピーカなどの出力装置を有していてもよい。また、出力装置は、情報処理装置２０と通信ネットワークを介して接続されたものであってもよい。例えば、発情の状態にある場合などの緊急の場合に、通知部２０１１は、緊急であることを報知してもよい。

【0089】

図８は、実施の形態２にかかる情報処理装置２０の一動作例を示すフローチャートである。検出装置２０１が、施設の振動信号を検出する（ステップＳ２０１）。つぎに、増幅器２０２は、振動信号を増幅する（ステップＳ２０２）ＡＤ変換器２０３が、電気信号である振動信号を、所定のサンプリング周期によって、離散信号である振動信号に変換するＡＤ変換を行う（ステップＳ２０３）。

【0090】

算出部２０４は、特徴量の算出処理を行う（ステップＳ２０４）。そして、動作判定部２０５は、動作判定処理を行う（ステップＳ２０５）。状態特定部２０６は、状態特定処理を行う（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０６のつぎに、情報処理装置２０は、フローの動作を終了する。

【0091】

図９および図１０は、特徴量の算出処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャートである。切り出し部２０３１は、振動信号から区間振動信号長Ｌによって、区間振動信号Ｓ（ｔ）を切り出す（ステップＳ２１１）。窓関数処理部２０３２は、時間区間ごとの区間振動信号Ｓ（ｔ）に対して、窓関数Ｗによって、窓関数処理を行うことにより、区間振動信号ＳＷ（ｔ）を算出する（ステップＳ２１２）。

【0092】

フーリエ変換部２０３３は、振動の情報である区間振動信号ＳＷ（ｔ）に対して、フーリエ変換を行うことにより、周波数領域の情報Ｆ（ｔ）を算出する（ステップＳ２１３）。つぎに、絶対値処理部２０３４は、周波数領域の情報Ｆ（ｔ）に対して、絶対値をとることにより、振幅情報ＦＡ（ｔ）を算出する（ステップＳ２１４）。不要成分算出部２０３５は、振幅情報ＦＡ（ｔ）の平均値を、不要成分の情報ＦＮ（ｔ）として算出する（ステップＳ２１５）。不要成分除去部２０３６は、振幅情報ＦＡ（ｔ）から不要成分の情報ＦＮ（ｔ）を削除する（ステップＳ２１６）。これにより、ステップＳ２１６において、不要成分除去部２０３６は、動物以外に起因する定常的な振動を除去した振幅情報ＦＴ（ｔ）を得ることができる。

【0093】

電力対数変換部２０３７は、振幅情報ＦＴ（ｔ）に対して、電力変換に関する対数変換を行うことにより、電力情報ＦＰ（ｔ）を算出する（ステップＳ２１７）。フィルタバンク部２０３８は、周波数領域の電力情報ＦＰ（ｔ）をメル周波数領域の電力情報ＭＦＰ（ｔ）に変換する（ステップＳ２１８）。

【0094】

つぎに、離散コサイン変換部２０３９は、例えば、メル周波数領域で表される電力情報ＭＦＰ（ｔ）を離散コサイン変換することにより、メル周波数ケプストラム係数ＭＦＣＣ（ｔ）を算出する（ステップＳ２１９）。ステップＳ２１９のつぎに、算出部２０４は、算出処理を終了する。

【0095】

図１１は、動作判定処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャートである。マスク部２０４１は、メル周波数ケプストラム係数ＭＦＣＣ（ｔ）から、使用しない係数を取り除くことにより、特徴量ＦＶ（ｔ）を算出する（ステップＳ２２１）。使用しない係数とは、使用しない次元の要素である。

【0096】

マスク部２０４１は、参照のメル周波数ケプストラム係数ＲＭＦＣＣ（ｐ）から、使用しない係数を取り除くことにより、参照特徴量ＲＦＶ（ｐ）を算出する（ステップＳ２２２）。

【0097】

距離算出部２０４２は、特徴量ＦＶ（ｔ）と参照特徴量ＲＦＶ（ｐ）との間のベクトルの距離ｄ（ｔ）（ｐ）を算出することにより、距離群Ｄ（ｔ）を求める（ステップＳ２２３）。

【0098】

動作特定部２０４３は、距離群Ｄ（ｔ）のうちの最小値ｄｍｉｎが、閾値以下の場合に、最小値の距離であるパターンが属する動作の種類を、動物の動作として特定してもよい。そこで、動作特定部２０４３は、距離群Ｄ（ｔ）のうちの最小値ｄｍｉｎを特定する（ステップＳ２２４）。動作特定部２０４３は、最小値ｄｍｉｎが閾値以下であるかを判断する（ステップＳ２２５）。

【0099】

最小値ｄｍｉｎが閾値以下である場合（ステップＳ２２５：Ｙｅｓ）、登録部２００２は、最小値ｄｍｉｎの振動のパターンが属する動作を時刻ｔの判定結果として、動作記憶部２０２２に登録する（ステップＳ２２６）。最小値ｄｍｉｎが閾値以下でない場合（ステップＳ２２５：Ｎｏ）、動作出力部２０７の登録部２００２は、動作なしを時刻ｔの判定結果として動作記憶部２０２２に登録する（ステップＳ２２７）。

【0100】

ステップＳ２２６とステップＳ２２７において、動作出力部２０７の登録部２００２は、判定結果と、時刻ｔと、を関連付けて動作記憶部２０２２に登録する。また、ステップＳ２２６とステップＳ２２７において、動作出力部２０７の登録部２００２は、時系列で判定結果を動作記憶部２０２２に登録してもよい。ステップＳ２２６とステップＳ２２７のつぎに、動作判定部２０５は、フローの動作を終了する。

【0101】

なお、ステップＳ２２６もしくはステップＳ２２７において、動作出力部２０７の通知部２００１が、判定結果を他の装置などに通知してもよい。

【0102】

図１２は、状態特定処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャートである。状態特定部２０６は、所定期間における動作別に判定された回数を検出する（ステップＳ２３１）。状態特定部２０６は、参照特徴量記憶部２０２１から、判定された回数が第２閾値以上の動作に紐づく動物の状態を特定する（ステップＳ２３２）。

【0103】

状態出力部２０８の通知部２０１１は、動物の状態を通知する（ステップＳ２３３）。また、ステップＳ２３３において、通知部２０１１は、特定された動物の状態が所定の状態である場合に、所定の状態であることを通知してもよい。所定の状態は特に限定されない。所定の状態は複数通りあってもよい。例えば、通知部２０１１は、発情状態の場合に発情状態であることを通知し、通知部２０１１は、発情状態でない場合に、通知しないなどとしてもよい。これにより、動物の状態が緊急性の高い状態の場合に、通知部２０１１は動物の状態を通知できる。また、ステップＳ２３３において、登録部２０１２は、状態記憶部２０２３に、時系列に動物の状態を登録してもよい。また、ステップＳ２３３において、表示制御部２０１３は、動物の状態を表示装置に表示させてもよい。

【0104】

ステップＳ２３３のつぎに、状態特定部２０６は、フローの動作を終了する。

【0105】

つぎに、実施の形態２の効果を説明する。情報処理装置２０は、除去された振幅の情報から算出される特徴量と、動作別の参照の特徴量と、の間の距離を類似度として算出する。そして、情報処理装置２０は、距離が小さい動物の動作を特定する。これにより、情報処理装置２０は、類似度を容易に求めることができる。

【0106】

また、実施の形態２における特徴量は、メル周波数ケプストラム係数である。前述の通り、例えば、咀嚼、歩行などの牛の動作には、低い周波数の振動が多い。このため、低い周波数の解析に向いたメル周波数ケプストラム係数を用いることにより、情報処理装置２０は、少ない計算量で、より精度よく動作を特定することができる。具体的に、情報処理装置２０は、振幅の情報を対数変換して得られる電力の情報をメル周波数領域の電力の情報に変換した後に、メル周波数領域の電力の情報を離散コサイン変換する。これにより、情報処理装置２０は、メル周波数ケプストラム係数を得られる。

【0107】

例えば、前述のように、牛は、発情状態になると、他の牛への乗駕、立位時間が長くなる、もしくは足踏みの頻度が高くなるなどの行動をとる。そこで、情報処理装置２０は、所定の時間において、動作別に判定された頻度に基づいて、動作に対応する動物の状態を特定する。これにより、情報処理装置２０は、動作の頻度から、動作に対応する動物の状態を特定することができる。したがって、情報処理装置２０は、動物の状態を精度よく特定することができる。

【0108】

実施の形態２については上述した例に限られず、種々変更可能である。また、前述のように、システム２は、複数の情報処理装置２０によって実現されてもよい。ここで、実施の形態２における変形例について説明する。

【0109】

＜変形例１＞
図１３は、実施の形態２にかかるシステム２の構成の変形例１を示すブロック図である。システム２は、情報処理装置２０－１と、情報処理装置２０－２と、を有する。情報処理装置２０－１と、情報処理装置２０‐２とは、通信ネットワークを介して接続される。通信ネットワークは、特に、限定されない。例えば、情報処理装置２０－１は、施設のうち畜産動物の近くに配置する。一方、情報処理装置２０－２は、例えば、携帯端末装置である。携帯端末装置は、スマートフォン、携帯電話、タブレット型の端末装置など特に限定されない。携帯端末装置は、ディスプレイ、スピーカなどの出力装置を有する。

【0110】

情報処理装置２０－１は、検出装置２０１と、増幅器２０２と、ＡＤ変換器２０３と、算出部２０４と、動作判定部２０５と、状態特定部２０６と、動作出力部２０７と、状態出力部２０８と、記憶部２０９－１と、を有する。一方、情報処理装置２０－２は、状態出力部２０８－２と、記憶部２０９－２と、を有する。

【0111】

このように、変形例１では、情報処理装置２０－２が、携帯端末装置であるため、畜産事業者が、施設から離れた場所にいても、通知を受け取ることができる。したがって、畜産事業者は、動物の状態に応じた対応を即時に行うことができる。

【0112】

＜変形例２＞
図１４は、実施の形態２にかかるシステム２の構成の変形例２を示すブロック図である。システム２は、情報処理装置２０－１と、情報処理装置２０－２と、を有する。情報処理装置２０－１と、情報処理装置２０‐２とは、通信ネットワークを介して接続される。通信ネットワークは、特に、限定されない。通信ネットワークは、有線もしくは無線の近距離無線通信のネットワークであってもよい。近距離無線通信は、例えば、Ｗｉ－ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔооｔｈ（登録商標）が挙げられる。もしくは、通信ネットワークは、電気通信事業者が提供する有線もしくは無線の回線であってもよい。

【0113】

情報処理装置２０－１は、検出装置２０１と、増幅器２０２と、ＡＤ変換器２０３と、算出部２０４と、動作判定部２０５と、動作出力部２０７と、記憶部２０９－１と、を有する。一方、情報処理装置２０－２は、状態特定部２０６と、状態出力部２０８と、記憶部２０９－２と、を有する。

【0114】

まず、通信ネットワークが近距離無線通信のネットワークである場合を例に挙げて説明する。例えば、情報処理装置２０－１は、施設内の畜産動物の近くに設置される。一方、情報処理装置２０－２は、施設から離れた場所に設置される。離れた場所とは、小規模な畜産事業者の場合、自宅の宅内などである。離れた場所とは、大規模の畜産事業者の場合、管理事務所などの畜産動物の施設から離れた場所である。このように、情報処理装置２０－２が畜産動物の施設から離れた場所に設置されることにより、畜産事業者は、情報処理装置２０－２を介して、遠隔で動物の状態の通知を受けることができる。また、畜産事業者が、遠隔地から畜産動物の近くに駆け付けることができる。もしくは、畜産事業者が、獣医や薬品の手配などを即時に対応することができる。

【0115】

つぎに、通信ネットワークが、電気通信事業者が提供する回線のネットワークである場合を例に挙げて説明する。例えば、情報処理装置２０－１は、施設内の畜産動物の近くに設置される。一方、情報処理装置２０－２は、施設から離れた場所に設置される。離れた場所とは、畜産動物を飼育する畜産事業者から委託された畜産動物の管理業者である。このように、情報処理装置２０－２が畜産動物の施設から離れた場所に設置されることにより、畜産動物の管理業者は、情報処理装置２０－２を介して、遠隔で動物の状態の通知を受けることができる。また、畜産動物の管理業者は、情報処理装置２０－２から得られる情報を基に、適切なタイミングで、畜産事業者に獣医の派遣や薬品の手配などのサービスを提供することができる。

【0116】

＜変形例３＞
図１５は、実施の形態２にかかるシステム２の構成の変形例３を示すブロック図である。システム２は、情報処理装置２０－１と、情報処理装置２０－２と、情報処理装置２０－３と、情報処理装置２０－４と、を有する。情報処理装置２０－１と、情報処理装置２０‐２とは、第１の通信ネットワークを介して接続される。情報処理装置２０－２と、情報処理装置２０－３とは、第２の通信ネットワークを介して接続される。情報処理装置２０－２と、情報処理装置２０－４とは、第３の通信ネットワークを介して接続される。第１の通信ネットワークと、第２の通信ネットワークと、第３の通信ネットワークとは、特に限定されない。

【0117】

第１の通信ネットワークと、第２の通信ネットワークと、第３の通信ネットワークとは、電気通信事業者が提供する有線もしくは無線の回線であってもよい。第１の通信ネットワークと、第２の通信ネットワークと、第３の通信ネットワークとは、すべて異なっていてもよいし、少なくともいずれか２つが同じであってもよい。

【0118】

情報処理装置２０－１は、検出装置２０１と、増幅器２０２と、ＡＤ変換器２０３と、算出部２０４と、動作判定部２０５と、動作出力部２０７と、記憶部２０９－１と、を有する。情報処理装置２０－２は、状態特定部２０６と、状態出力部２０８と、記憶部２０９－２と、を有する。情報処理装置２０－３は、状態出力部２０８－３を有する。情報処理装置２０－４は、状態出力部２０８－４を有する。

【0119】

例えば、情報処理装置２０－１は、施設内の畜産動物の近くに設置される。

【0120】

また、情報処理装置２０－２と、情報処理装置２０－４とは、施設から離れた場所に設置される。離れた場所とは、畜産事業者が畜産動物の管理を委託する畜産動物の状態管理事業者がいる場所である。畜産動物の状態管理事業者とは、例えば、多数の畜産事業者から委託を受けて畜産動物の状態を管理する業者である。畜産動物の管理業者は、常時、委託された畜産動物の状態を監視する。畜産動物の管理業者は、情報処理装置２０－４から得られる情報を基に、適切なタイミングで、畜産事業者に獣医の派遣や薬品の手配などのサービスを提供することができる。

【0121】

情報処理装置２０－３は、施設の近くの場所に設置される。施設の近くの場所とは、畜産事業者の自宅、もしくは畜産事業者の管理事務所である。

【0122】

変形例３によれば、畜産事業者と畜産動物管理事業者とが畜産動物の状態の情報を共有することができる。また、畜産動物の管理業者が遠隔で畜産動物の状態を監視することにより、上述のサービスを提供する。このように、システム２は、動物の状態を精度よく判定することにより、管理業者が、畜産事業者の代理の業務を容易に行うことができる。したがって、畜産事業者の業務の軽減を図ることができる。

【0123】

以上で、各実施の形態の説明を終了する。つぎに、情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図１６は、情報処理装置のハードウェア構成例を示す説明図である。情報処理装置３０は、例えば、実施の形態２にかかる情報処理装置２０がコンピュータで実現された例である。

【0124】

情報処理装置３０は、プロセッサ３０１と、ＲＯＭ３０２と、ＲＡＭ３０３と、記憶装置３０４と、通信インターフェース３０５と、出力装置３０６と、入力装置３０７と、振動センサ３０８と、信号増幅器３０９と、ＡＤ変換器３１０と、を有する。各構成部は、バス３１１を介してそれぞれ接続される。

【0125】

プロセッサ３０１は、情報処理装置３０の全体を制御する。プロセッサ３０１としては、例えば、ＣＰＵ(Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ)３０１、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロプロセッサなどが挙げられる。プロセッサ３０１は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を動作させて情報処理装置３０の全体を制御してもよい。プロセッサ３０１は、複数のコアを有していてもよい。

【0126】

情報処理装置３０は、記憶部として、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３および記憶装置３０４などを有する。記憶装置３０４は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤなどが挙げられる。例えば、記憶装置３０４はＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、本実施の形態１，２にかかるプログラムなどの各種プログラムを記憶する。または、ＲＯＭ３０２は、アプリケーションプログラムを記憶する。また、ＲＯＭ３０２は、本実施の形態１，２にかかるプログラムを記憶してもよい。そして、ＲＡＭ３０３は、プロセッサ３０１のワークエリアとして使用される。

【0127】

また、プロセッサ３０１は、記憶装置３０４、ＲＯＭ３０２などに記憶されたプログラムをロードする。そして、プロセッサ３０１は、プログラムにコーディングされている各処理を実行する。また、プロセッサ３０１は、通信ネットワーク３１２を介して各種プログラムをダウンロードしてもよい。また、プロセッサ３０１は、情報処理装置３０の一部または全部として機能する。そして、プロセッサ３０１は、プログラムに基づいて図示したフローチャートにおける処理または命令を実行してもよい。

【0128】

通信インターフェース３０５は、無線、または有線の通信回線を通じて、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの通信ネットワーク３１２に接続される。また、通信ネットワーク３１２は、有線もしくは無線の近距離無線通信のネットワークであってもよい。これにより、情報処理装置３０は、通信ネットワーク３１２を介して、外部の装置または外部のコンピュータに接続される。通信インターフェース３０５は、通信ネットワーク３１２と情報処理装置３０の内部とのインターフェースを司る。そして、通信インターフェース３０５は、外部の装置や外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。

【0129】

また、通信インターフェース３０５は、無線、または有線の通信回線を通じて、外部の装置または外部のコンピュータに接続される。通信インターフェース３０５は、外部の装置や外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。

【0130】

また、出力装置３０６は、データを出力する。出力装置３０６の出力方法は、特に限定されない。出力装置３０６としては、スピーカ、表示装置、ランプ、印刷装置などが挙げられる。入力装置３０７は、利用者の入力を受け付ける。入力装置３０７としては、マウス、キーボードなどが挙げられる。また、情報処理装置３０は、出力装置３０６と入力装置３０７との両方の機能を備えた入出力装置を有していてもよい。入出力装置は、例えば、タッチパネルディスプレイである。

【0131】

振動センサ３０８は、振動を検出する検出装置である。振動センサ３０８は、動物の動作による振動の情報を電気信号である振動信号に変換する。振動センサ３０８は、例えば、施設に取り付けられる。信号増幅器３０９は、検出された振動信号を増幅する増幅部である。振動センサ３０８と、信号増幅器３０９とは、外付けであってもよい。ＡＤ変換器３１０は、実施の形態２で説明したＡＤ変換器２０３である。ＡＤ変換器３１０は、増幅された振動の電気信号を、所定のサンプリング周期によって振動の離散信号に変換する。

【0132】

ただし、図１６に示す情報処理装置３０のハードウェア構成は一例である。情報処理装置３０には、図１６に示す以外の構成要素が追加されてもよい。もしくは、情報処理装置３０は、一部の構成要素を含まなくてもよい。例えば、情報処理装置３０は、ドライブ装置などを有してもよい。そして、プロセッサ３０１は、ドライブ装置などに装着された記録媒体からＲＡＭ３０３にプログラム、もしくはデータを読み出してもよい。記録媒体としては、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどが挙げられる。

【0133】

例えば、変形例で説明したように、複数の情報処理装置によって実現される場合、各情報処理装置は、各情報処理装置が有する機能部を実現するために必要なハードウェアを備えていればよい。

【0134】

以上で、ハードウェア構成の説明を終了する。また、情報処理装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、情報処理装置は、構成要素ごとにそれぞれ異なるコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つのコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

【0135】

また、情報処理装置の各構成要素の一部または全部は、特定用途向けの回路で実現されてもよい。また、情報処理装置の一部または全部は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）のようなプロセッサなどを含む汎用の回路によって実現されてもよい。また、情報処理装置の一部または全部は、特定用途向けの回路や汎用の回路などの組み合わせによって実現されてもよい。また、これらの回路は、単一の集積回路であってもよい。または、これらの回路は、複数の集積回路に分割されてもよい。そして、複数の集積回路は、バスなどを介して接続されることにより構成されてもよい。

【0136】

また、各装置の各構成要素の一部または全部が複数のコンピュータや回路などにより実現される場合、複数のコンピュータや回路などは、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。

【0137】

各実施の形態で説明した情報処理方法は、情報処理装置などの１または複数の装置が実行することにより実現される。また、情報処理方法は、予め用意されたプログラムを制御装置などの１または複数のコンピュータが実行することにより実現される。各実施の形態で説明したプログラムは、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フレキシブルディスク、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、ＵＳＢメモリなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録される。そして、本プログラムは、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、プログラムは、通信ネットワーク３１２を介して配布されてもよい。

【0138】

以上説明した、各実施の形態におけるシステムの各構成要素は、図１６に示すコンピュータのシステムのように、その機能をハードウェア的に実現されてもよい。または、各構成要素は、プログラム制御に基づくコンピュータ、ファームウェアで実現されてもよい。

【0139】

以上、各実施の形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。各本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が把握し得る様々な変更を適用した実施の形態を含み得る。本発明は、本明細書に記載された事項を必要に応じて適宜に組み合わせ、または置換した実施の形態を含み得る。例えば、特定の実施の形態を用いて説明された事項は、矛盾を生じない範囲において、他の実施の形態に対しても適用され得る。例えば、複数の動作をフローチャートの形式で順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の動作を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施の形態を実施するときには、その複数の動作の順番を内容的に支障しない範囲で変更することができる。

【0140】

上記の実施の形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されることができる。ただし、上記の実施の形態の一部または全部は、以下に限られない。

【0141】

（付記１）
動物を収容する施設に取り付けられた検出装置から検出された前記施設で発生した振動の情報を周波数領域の情報に変換する変換手段と、
変換された前記周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、当該振幅の情報から得られる所定の統計値を除去する除去手段と、
除去された前記振幅の情報から算出される特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量との類似度に基づいて、前記動物の動作を判定する動作判定手段と、
を備えるシステム。

【0142】

（付記２）
前記動作判定手段は、
除去された前記振幅の情報から算出される特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量と、の間の距離を前記類似度として算出する距離算出手段と、
前記動物の動作のうち、算出された前記距離が小さい動作を特定する、特定手段と、
を備える付記１に記載のシステム。

【0143】

（付記３）
前記特徴量は、メル周波数ケプストラム係数である、
付記１または２に記載のシステム。

【0144】

（付記４）
除去された前記振幅の情報を対数変換することにより、電力の情報を算出する電力対数変換手段と、
前記電力の情報をメル周波数領域の電力の情報に変換するフィルタバンク手段と、
前記メル周波数領域の電力の情報を離散コサイン変換することにより、前記特徴量を算出する離散コサイン変換手段と、
を備え、
前記動作判定手段は、算出された前記特徴量と、前記参照の特徴量と、の前記類似度に基づいて、前記動物の動作を判定する、
付記３に記載のシステム。

【0145】

（付記５）
判定された前記動物の動作を出力する、動作出力手段、
を備える付記１乃至４のいずれか一項に記載のシステム。

【0146】

（付記６）
所定の時間における、判定された前記動物の動作を判定結果として記憶する判定結果記憶手段と、
前記所定の時間において、判定された前記動物の動作のうち、当該動物の動作と判定された頻度に基づいて、前記動物の動作に対応する前記動物の状態を特定する状態特定手段と、
を備える付記１乃至５のいずれか一項に記載のシステム。

【0147】

（付記７）
前記動物の動作別に、前記動物の動作と、前記動物の状態と、を対応付けて記憶する状態記憶手段と、
前記状態特定手段は、前記所定の時間において、判定された前記動物の動作のうち、当該動作と判定された回数を前記頻度として、当該回数が閾値以上の動作に対応する前記動物の状態を特定する、
付記６に記載のシステム。

【0148】

（付記８）
特定された前記動物の状態を出力する、状態出力手段、
を備える付記６または７に記載のシステム。

【0149】

（付記９）
変換された前記周波数領域の情報から絶対値を算出することにより、前記振幅の情報を算出する絶対値処理手段、
を備え、
前記除去手段は、算出された前記振幅の情報から、前記所定の統計値を除去する、
付記１乃至８いずれか１項に記載のシステム。

【0150】

（付記１０）
動物を収容する施設に取り付けられた検出装置から検出された前記施設で発生した振動の情報を周波数領域の情報に変換する変換手段と、
変換された前記周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、当該振幅の情報から得られる所定の統計値を除去する、不要成分除去手段と、
除去された前記振幅の情報から算出される特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量とに基づいて、前記動物の動作を判定する動作判定手段と、
を備える情報処理装置。

【0151】

（付記１１）
動物を収容する施設に取り付けられた検出装置から検出された前記施設で発生した振動の情報を周波数領域の情報に変換し、
変換された前記周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、当該振幅の情報から得られる所定の統計値を除去し、
除去された前記振幅の情報から算出される特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量とに基づいて、前記動物の動作を判定する、
方法。

【0152】

（付記１２）
動物を収容する施設に取り付けられた検出装置から検出された前記施設で発生した振動の情報を周波数領域の情報に変換し、
変換された前記周波数領域の情報から得られる振幅の情報から、当該振幅の情報から得られる所定の統計値を除去し、
除去された前記振幅の情報から算出される特徴量と、前記動物の動作別の参照の特徴量とに基づいて、前記動物の動作を判定する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。

【符号の説明】

【0153】

１，２ システム
２０ 情報処理装置
１０１ 変換部
１０２ 除去部
１０３ 動作判定部
２０１ 検出装置
２０２ 増幅器
２０３ 変換器
２０４ 算出部
２０５ 動作判定部
２０６ 状態特定部
２０７ 動作出力部
２０８ 状態出力部
２０９ 記憶部
２０２１ 参照特徴量記憶部
２０２２ 動作記憶部
２０２３ 状態記憶部
２０３１ 切り出し部
２０３２ 窓関数処理部
２０３３ フーリエ変換部
２０３４ 絶対値処理部
２０３５ 不要成分算出部
２０３６ 不要成分除去部
２０３７ 電力対数変換部
２０３８ フィルタバンク部
２０３９ 離散コサイン変換部
２０４１ マスク部
２０４２ 距離算出部
２０４３ 動作特定部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】