JP2021063774A - Body weight estimation device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、動物の体重を推定できる体重推定装置に関する。 The present invention relates to a weight estimation device capable of estimating the weight of an animal.
家畜の体重を測定することで、その成育状態を把握でき、出荷に適した時期を予想することができる。そこで、従来は家畜を体重計に載せて測定を行っていた。しかしながら、家畜を一頭ずつ体重計に載せるのに手間がかかる。又、体重計の上で家畜が動くことで、精度良く体重を測定できないという問題もある。 By measuring the weight of livestock, it is possible to grasp the growth state of the livestock and predict the suitable time for shipment. Therefore, in the past, livestock were placed on a weight scale for measurement. However, it takes time and effort to put each livestock on the scale. In addition, there is also a problem that the weight cannot be measured accurately because the livestock move on the scale.
これに対し、特許文献１においては、上方に固定設置した光学的映像撮影器を用いて動物の画像を取得し、それに基づき動物の体高と投影面積を求めて、動物の体重を演算する技術が開示されている。 On the other hand, in Patent Document 1, a technique of acquiring an image of an animal by using an optical image pickup device fixedly installed above, obtaining the height and projected area of the animal based on the image, and calculating the weight of the animal is used. It is disclosed.
しかしながら、特許文献１の技術では、動物の体高や投影面積など２次元の情報しか得られないため、測定誤差が大きくなり、精度良く動物の体重を測定できないという問題がある。そこで、体重を推定したい動物を撮像し、複数の点毎に三次元情報を取得し、この三次元情報に基づいて、前記動物の外形の幾何学量を演算し、前記演算装置が演算した前記動物の外形の幾何学量に基づいて、該動物の体重を推定する推定装置が開発された。 However, the technique of Patent Document 1 has a problem that the measurement error becomes large and the weight of the animal cannot be measured accurately because only two-dimensional information such as the body height and the projected area of the animal can be obtained. Therefore, the animal whose weight is to be estimated is imaged, three-dimensional information is acquired for each of a plurality of points, the geometrical amount of the outer shape of the animal is calculated based on the three-dimensional information, and the calculation device calculates the above. An estimation device has been developed to estimate the weight of an animal based on the geometrical amount of the animal's outer shape.
しかしながら、かかる推定装置を用いた際に、動物とともに、動物が起立する床面や地面も撮像されてしまうため、これを動物と分離することが難しく、精度良い推定の障害となっている。 However, when such an estimation device is used, the floor surface and the ground on which the animal stands are also imaged together with the animal, so that it is difficult to separate this from the animal, which is an obstacle to accurate estimation.
本発明は、かかる従来技術の問題に鑑みてなされたものであり、簡素な構成でありながら、高精度に動物の体重を推定できる体重推定装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the problems of the prior art, and an object of the present invention is to provide a weight estimation device capable of estimating the weight of an animal with high accuracy while having a simple structure.
本発明の体重推定装置は、床面または地面に起立した動物の体重を推定する体重推定装置であって、
前記動物に対して基準点を設定するとともに、前記動物を前記床面または地面とともに撮像し、複数の点毎に三次元情報を取得する情報取得装置と、
前記情報取得装置が取得した三次元情報に基づいて、前記動物の外形の幾何学量を演算する演算装置と、
前記基準点に基づいて、前記動物と前記床面または地面とを分離しつつ、前記演算装置が演算した前記動物の外形の幾何学量に基づいて、前記動物の体重を推定する計量装置と、を有することを特徴とする。
The weight estimation device of the present invention is a weight estimation device that estimates the weight of an animal standing on the floor or the ground.
An information acquisition device that sets a reference point for the animal, images the animal together with the floor surface or the ground, and acquires three-dimensional information for each of a plurality of points.
An arithmetic unit that calculates the geometrical amount of the outer shape of the animal based on the three-dimensional information acquired by the information acquisition device, and
A weighing device that estimates the weight of the animal based on the geometric amount of the outer shape of the animal calculated by the arithmetic unit while separating the animal from the floor surface or the ground based on the reference point. It is characterized by having.
本発明によれば、簡素な構成でありながら、高精度に動物の体重を推定できる体重推定装置を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a weight estimation device capable of estimating the weight of an animal with high accuracy while having a simple structure.
図面を参照して、本実施の形態について説明する。図１は、本実施の形態にかかる体重推定装置のブロック図である。図２は、体重推定装置１の使用状態を示す図である。本実施形態において「撮像」というときは、少なくとも撮像対象の三次元座標情報を取得することをいう。また、「頭部」というときは、動物の頭全体のみならず、例えば鼻先など頭の一部を指すこともある。動物の外形の「幾何学量」とは、動物の全長、最大高さ、体幹部体高、表面積、胴体最大周長等の少なくとも一つである。ここで、「体幹部体高」とは、動物における中心（または重心）部分の背中から腹部までの高さ（縦の幅）を指す。 The present embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram of a weight estimation device according to the present embodiment. FIG. 2 is a diagram showing a usage state of the weight estimation device 1. In the present embodiment, the term "imaging" means acquiring at least three-dimensional coordinate information of an imaging target. In addition, the term "head" may refer not only to the entire head of an animal but also to a part of the head such as the tip of the nose. The "geometric quantity" of the outer shape of an animal is at least one such as the total length, maximum height, trunk height, surface area, and maximum perimeter of the body of the animal. Here, the "trunk body height" refers to the height (vertical width) from the back to the abdomen of the central (or center of gravity) portion of the animal.
図１において、体重推定装置１は、筐体部２に設けられた操作部３、表示部４、撮像部（情報取得装置）５、記憶部６、およびこれらの制御を司るＣＰＵ（演算装置及び計量装置）７を備えている。
In FIG. 1, the weight estimation device 1 includes an
筐体部２は、電源スイッチ３ａやレリーズボタン３ｂなどの操作部３を、筐体部２の下面に連結したグリップ部２ａに配置している。これにより、ユーザーが片手でグリップ部２ａを把持するのみで体重推定装置１を保持し、その片手のみを用いて体重推定装置１を操作できる。ただし、筐体部２を両手で把持するようにしてもよい。
In the
操作部３は、体重推定装置１に対してユーザーが指示を入力するために操作するインターフェースである。図２では、操作部３として電源スイッチ３ａ及びレリーズボタン３ｂを図示しているが、レリーズボタンの代わりにタッチパネルを設けても良い。この場合、表示部４の表面にタッチセンサが設けられ、ユーザーが画面に触れることによって指示情報を体重推定装置１に対して入力できる。かかる場合、表示部が操作部を兼ねる。
The
表示部４は、画像及び情報を表示する機能を有し、これをユーザーが視認できるようになっている。表示部４として、液晶ディスプレイを用いることができる。
The
ＣＰＵ７は、記憶部６に格納されているプログラムを読み取りつつ実行し、各種データの演算や制御信号の生成等を行う。
The
記憶部６は、体重推定装置１において用いる各種データを記憶する機能を提供する。記憶部６としては、ＣＰＵ７の一時的なワーキングエリアとして使用されるＲＡＭやバッファ、読み取り専用のＲＯＭ、不揮発性のメモリ（例えばＮＡＮＤメモリなど）、専用の読み取り装置に装着された可搬性の記憶媒体（ＳＤカード、ＵＳＢメモリなど）等が該当する。
The
撮像部５は、三次元情報を取得するカメラであり、被写体である動物を撮像して、画素毎に三次元座標情報を持つ三次元被写体情報及びカラー情報を取得する。カラー情報に基づいて、表示部４は被写体のカラー画像を表示できる。カラー画像の代わりに三次元被写体情報を使用しても良い。三次元情報を取得するカメラについては、公知のものを用いることができる。三次元情報を取得する装置は、Time of Flight方式、光パターン照射方式などいずれを用いたものでも良い。ただし、１データを取得するための撮影時間は短い方が好ましい。三次元情報を取得するカメラとしては、ワンショット型３Ｄスキャナを用いることが好ましい。また、撮像部５は１回のショットで得られた三次元情報を出力するが、所定の時間内で複数のショットを行い、複数のショットで得られた複数の三次元情報を出力してもよい。
The
なお、動物の体重推定においては、以下の手法のいずれかを採用して取得データの平均化を行うことが望ましい。
（１）演算装置としてのＣＰＵ７が、複数の三次元情報を平均化した平均三次元情報に基づき、前記動物の外形の幾何学量を演算して推定体重とする。
（２）演算装置としてのＣＰＵ７が、複数の三次元情報に基づいて、同じ動物の外形における複数の幾何学量を演算し、該幾何学量を平均化した平均幾何学量に基づいて、撮像した前記動物の体重を推定する。
（３）演算装置としてのＣＰＵ７が、複数の三次元情報に基づいて、同じ動物の外形における複数の幾何学量を演算し、該幾何学量に基づいて、撮像した前記動物の体重を複数個求め、これらを平均化した体重を推定体重とする。
In the weight estimation of animals, it is desirable to use one of the following methods to average the acquired data.
(1) The
(2) The
(3) The
次に、体重推定装置１の動作について説明する。図２に示すように、ユーザーが片方の手ＨＤで体重推定装置１の筐体部２を把持し、電源スイッチ３ａをオン操作すると、ＣＰＵ７は、表示部４の中央に十字マーク（識別マーク）ＭＫを表示すると共に、撮像部５により撮像した被写体の画像を表示部４にスルー表示する。十字マークＭＫの画面内の表示位置は中央に限らない。また、複数の十字マークを表示させても良い。ＣＰＵ７と表示部４とで、選択装置を構成する。このとき、撮像部５が、床面または地面に平行に又は斜め上から動物ＡＮを撮像できるよう、ユーザーが体重推定装置１を構えるようにすると好ましい。ここで、「斜め上から撮像する」とは、水平面と、撮像部５の撮像軸線（カメラレンズの中心線）との交差角（見下ろし角ともいう）が６０度以内で撮像を行うことをいう。更に見下ろし角が４５度以内であると、撮像軸線が水平に近くなるため精度よく三次元被写体情報を取得できるので、より好ましい。
Next, the operation of the weight estimation device 1 will be described. As shown in FIG. 2, when the user grasps the
ユーザーは手ＨＤを動かしつつ、表示部４において、体重を推定したい動物ＡＮの横腹に十字マークが位置するように筐体部２を動かし、撮像部５で動物ＡＮを規定状態で撮像する。このとき、動物ＡＮが起立する床面または地面（ここでは起立面という）Ｇも同時に撮像される。なお、動物ＡＮからユーザーまでの距離には特に制約がないが、動物ＡＮの全体を撮影できるようにする。
While moving the hand HD, the user moves the
動物ＡＮの横腹に十字マークＭＫが位置した状態で、ユーザーがレリーズボタン３ｂを操作すると、撮像部５は動物ＡＮおよび起立面Ｇを含む三次元被写体情報及びカラー情報を取得して、記憶部６に記憶する。更に、ＣＰＵ７は三次元被写体情報に基づいて、動物ＡＮの体重を推定する。
When the user operates the
以下に、ＣＰＵ７で行う処理について説明するが、ここでは馬を、体重推定を行う動物ＡＮとして例に取り説明する。記憶部６に記憶された三次元被写体情報には、動物ＡＮの他、体重推定処理に不要な起立面Ｇの情報も含まれている。そこで、まず起立面Ｇを分離して、体重を推定したい馬の三次元被写体情報を抽出することが必要になる。
The processing performed by the
三次元被写体情報は、図３に示すように、画面内における無数の点（例えば画素）毎に、体重推定装置１を基準とした三次元座標（ｘ、ｙ、ｚ）を持つ。ここで、ｘ軸は画面内の水平方向で左側が正、ｙ軸は画面内の垂直方向で上側が正、ｚ軸は画面の垂線方向で画面の向こう側が正と定義する。 As shown in FIG. 3, the three-dimensional subject information has three-dimensional coordinates (x, y, z) with reference to the weight estimation device 1 for each innumerable points (for example, pixels) in the screen. Here, the x-axis is defined as the horizontal direction in the screen and the left side is positive, the y-axis is defined as the vertical direction in the screen and the upper side is positive, and the z-axis is the vertical direction of the screen and the other side of the screen is positive.
起立面Ｇを分離する手法としては、起立面Ｇが一般的には水平面であることを利用して行うものがある。たとえば、三次元被写体情報として取得された三次元点群の中で、ある平面に最も多く載っている平面を規定し、その平面を床面または地面と推定して、これらの点を対象から除去することができる。 As a method for separating the upright surface G, there is a method that utilizes the fact that the upright surface G is generally a horizontal plane. For example, in the 3D point cloud acquired as 3D subject information, the plane that is most placed on a certain plane is defined, the plane is estimated as the floor surface or the ground, and these points are removed from the target. can do.
しかしながら、馬などの動物は体格が大きいため、比較的離れた位置から動物を撮像しなくてはならないため、起立面Ｇにおける三次元被写体情報を持つ点の数が少なくなり、それにより誤差の影響が増大して、起立面Ｇが凹凸形状を有するように認識され、その結果、起立面Ｇと認識されない恐れがある。 However, since animals such as horses have a large physique, it is necessary to image the animal from a relatively distant position, so that the number of points having three-dimensional subject information on the upright surface G is reduced, which is affected by the error. Is increased, and the upright surface G is recognized as having an uneven shape, and as a result, it may not be recognized as the upright surface G.
そこで本実施の形態では、十字マークＭＫの位置を基準点として、起立面Ｇを馬ＡＮから分離する。より具体的には、ＣＰＵ７が以下の画像処理を行う。図４に示すように、２次元の画面上で十字マークＭＫを通る垂線ＰＬをひき、垂線ＰＬが馬の画像の輪郭ＯＬに交差する２点のうち上方の交点をＡとし，下方の交点をＢとし、さらに交点Ａ，Ｂ間の距離をＨとする。また、交点ＢからＨ／４の距離に位置する交点Ｃを通り、垂線ＰＬに直角な第１水平線ＨＬ１をひき、第１水平線ＨＬ１が馬の画像の輪郭ＯＬに交差する２点のうち左方の交点をＤとし，右方の交点をＥとし、さらに交点Ｄ，Ｅ間の距離をＬとする。距離Ｌの範囲から、馬の頭部は除かれる。なお、３次元空間上では、垂線ＰＬ，第１水平線ＨＬ１は曲線となる。
Therefore, in the present embodiment, the standing surface G is separated from the horse AN with the position of the cross mark MK as a reference point. More specifically, the
また、交点Ｂより下方に向かってＨ／２の距離で水平に第２水平線ＨＬ２をひく。一般的に馬は脚が長いため、第２水平線ＨＬ２を通る水平面は馬の脚と交差する。ここで、第２水平線ＨＬ２を通る水平面より下方の脚は、取得された画像データ上では起立面Ｇと判別が困難であるため、第２水平線ＨＬ２を通る水平面より上方であって、馬の画像の輪郭ＯＬ内にある（十字マークＭＫが存在する側の）点の三次元被写体情報を用いて、体重の推定を行うこととする。これにより、第２水平線ＨＬ２より下方に存在する脚は、体重推定に用いられないこととなるが、たとえ第２水平線ＨＬ２より下方に存在する脚を除いても、体重の推定に大きな影響を与えない。 Further, the second horizontal line HL2 is drawn horizontally at a distance of H / 2 downward from the intersection B. Since horses generally have long legs, the horizontal plane passing through the second horizon HL2 intersects the horse's legs. Here, the leg below the horizontal plane passing through the second horizon HL2 is above the horizontal plane passing through the second horizon HL2 because it is difficult to distinguish it from the upright plane G on the acquired image data, and the image of the horse. The weight is estimated using the three-dimensional subject information of the points (on the side where the cross mark MK exists) in the contour OL of. As a result, the legs below the second horizon HL2 are not used for weight estimation, but even if the legs below the second horizon HL2 are excluded, the weight estimation is greatly affected. Absent.
さらにＣＰＵ７は、交点Ｄ，Ｅ間の距離Ｌを仮全長として用いる。これは、馬は頭を横に向けたりして、精度よく全長を測定できないことが多いからである。ここでは、抽出した三次元座標群に基づいて、仮全長Ｌは、交点Ｄに最も近い点のｘ座標値から、交点Ｅに最も近い点のｘ座標値を引いた値と定義する。次に、交点Ｄ，Ｅ間の中点をＰとし、中点Ｐを通り垂線ＰＬに平行な線で馬を二分して、上半身と下半身とに分け、その下半身側で且つ第２水平線ＨＬ２より上方における馬の画像の輪郭ＯＬ内の表面積を求める。
Further, the
表面積は、抽出した三次元座標群における三点を結んだ三角形を形成してメッシュ化を行い、その三角形の面積を足し合わせたものとする。この時、例えば複数のショットに応じて面積の平均化を行うことで、ノイズなどの影響を抑えることができる。尚、メッシュ化については、例えば特開2013-096745号公報に記載されている。 The surface area shall be the sum of the areas of the triangles formed by forming a triangle connecting the three points in the extracted three-dimensional coordinate group and meshing. At this time, for example, by averaging the areas according to a plurality of shots, the influence of noise and the like can be suppressed. The meshing is described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2013-096745.
別の方法として、曲率の積分値を用いる方法もある。ある点から所定の距離だけ離れた範囲に存在する点群を用いて最も載っている球面を規定し、その球面の半径を対象となったある点の曲率と定義すると、馬ＡＮの点群データそれぞれに曲率が付与されるから、それに基づき曲率の積分値を算出する。前記のように、馬ＡＮの仮全長Ｌの中点Ｐで馬ＡＮを二分割し、それぞれで曲率の積分値を算出する。この曲率の積分値を利用して、上半身、下半身を判別する。 Another method is to use the integral value of curvature. If the most mounted sphere is defined by using a point cloud that exists within a predetermined distance from a certain point, and the radius of the sphere is defined as the curvature of the target point, the point cloud data of horse AN is defined. Since the curvature is given to each, the integrated value of the curvature is calculated based on it. As described above, the horse AN is divided into two at the midpoint P of the provisional total length L of the horse AN, and the integrated value of the curvature is calculated for each. The upper body and the lower body are discriminated by using the integrated value of the curvature.
尚、馬ＡＮの表面をメッシュ化する際の精度には、馬ＡＮと体重推定装置１との撮像距離が大きく関与する。そこで、メッシュ化前にスムージング処理を行うことが望ましい。具体的には、メッシュ化する際には、撮像距離が近い場合、メッシュ化パラメータ（三角形を構成する点の探索距離）を小さくする一方、撮像距離が遠い場合、メッシュ化パラメータを遠くする補正を行うことで、適切なメッシュ化を行うことができる。 The accuracy of meshing the surface of the horse AN is greatly related to the imaging distance between the horse AN and the weight estimation device 1. Therefore, it is desirable to perform a smoothing process before meshing. Specifically, when meshing, if the imaging distance is short, the meshing parameter (search distance of the points that make up the triangle) is reduced, while if the imaging distance is long, the meshing parameter is increased. By doing so, appropriate meshing can be performed.
本発明者が検討を行った結果では、幾何学量である馬ＡＮの仮全長Ｌ（但し、仮全長の代わりに、馬の全長を用いてもよい）、中点Ｐにおける馬の身の高さ、中点Ｐにおける胴体最大周長Ｔ、表面積Ａのいずれを用いても、体重を推定することができることが分かっている。但し、馬ＡＮの頭部を除いた部分の身体の表面積と、その体重との相関関係が最も確からしいことも分かっている。そこで、ここでは馬ＡＮの下半身の表面積Ａをパラメータとして用いて、その体重を推定することとする。尚、表面積としては、必ずしも下半身の表面積と規定する必要は無く、頭部が含まれなければ良い。 According to the results of the study by the present inventor, the height of the horse at the midpoint P and the provisional total length L of the horse AN (however, the total length of the horse may be used instead of the provisional total length), which are geometric quantities. Now, it is known that the weight can be estimated by using either the maximum circumference T of the body at the midpoint P or the surface area A. However, it is also known that the correlation between the surface area of the body excluding the head of the horse AN and its body weight is most likely. Therefore, here, the surface area A of the lower body of the horse AN is used as a parameter to estimate its body weight. The surface area does not necessarily have to be defined as the surface area of the lower body, and may not include the head.
この推定に先行して、記憶部６は、一般的な馬の下半身の表面積と、その体重との相関関係を求めておく。例えば、図５に示すように、所定のサンプル数の馬の実測体重Ｗを縦軸に、対応する下半身の表面積Ａを横軸に取ってプロットしたとき、この相関関係は回帰直線（回帰式）Ｗ＝ａＡ＋ｂで近似できる。この係数ａ、ｂは、予め行った調査結果やシミュレーションで求めることができ、これらを記憶部６が記憶している。
Prior to this estimation, the
よって、ＣＰＵ７が馬ＡＮの下半身の表面積Ａを算出したときに、回帰直線Ｗ＝ａＡ＋ｂから、体重Ｗを精度良く求めることができる。求めた体重Ｗは、例えば図２に示すように、馬ＡＮの画像と共に「９４０ｋｇ」などと表示部４に表示することができる。尚、上述したように、体重を推定する際には取得データの平均化を行うことが望ましい。
Therefore, when the
一方、馬ＡＮの下半身の表面積に加え、その他の幾何学量をパラメータとして用いることで、より精度の良い体重推定を行える。例えば胴体最大周長Ｔを更にパラメータとして用いた場合、より高精度に馬ＡＮの体重を推定できる。 On the other hand, by using other geometrical quantities as parameters in addition to the surface area of the lower body of the horse AN, more accurate weight estimation can be performed. For example, when the maximum circumference T of the body is further used as a parameter, the weight of the horse AN can be estimated with higher accuracy.
かかる場合、馬の下半身の表面積Ａと、胴体最大周長Ｔと、その体重Ｗとの相関関係を求めると、この相関関係は回帰直線Ｗ＝ａＡ＋ｂＴ＋ｃで表せる。かかる場合には、記憶部６は係数ａ、ｂ、ｃを記憶する。
In such a case, when the correlation between the surface area A of the lower body of the horse, the maximum circumference T of the body, and the weight W thereof is obtained, this correlation can be expressed by the regression line W = aA + bT + c. In such a case, the
この例では、ＣＰＵ７が馬ＡＮの下半身の表面積Ａ及び胴体最大周長Ｔを算出したときに、回帰直線Ｗ＝ａＡ＋ｂＴ＋ｃから、体重Ｗを精度良く求めることができる。
In this example, when the
また、体重推定装置１にＵＳＢ等のインタフェースを設け、外部のパソコンなどからＣＰＵ７にアクセスできるようにし、例えば記憶部６に、所望の回帰直線を任意のタイミング（工場出荷時やユーザー使用後など）で書き込みまたは変更できるようにしてもよい。
Further, the weight estimation device 1 is provided with an interface such as USB so that the
以上の例では、体重を推定する馬の下半身の表面積に応じて回帰直線を変える例を示した。これに対し、馬の月例や種類に応じて、あらかじめ対応する回帰直線を求めておき、体重推定装置１に設けた選択ボタンでユーザーが選択するようにしてもよい。 In the above example, the regression line is changed according to the surface area of the lower body of the horse whose weight is estimated. On the other hand, the corresponding regression line may be obtained in advance according to the month and type of horse, and the user may select the horse with the selection button provided on the weight estimation device 1.
以上の実施形態では、幾何学量の変数が１つ（下半身の表面積）の回帰式で回帰直線を表す例を示したが、幾何学量の変数が２つ以上の重回帰式で表してもよい。また、回帰式は一次式に限らず多次式であっても良いし、その他の関数（指数関数、log関数、三角関数などの組み合わせ）であってもよい。 In the above embodiment, an example is shown in which a regression line is represented by a regression equation having one geometric quantity variable (surface area of the lower body), but even if the geometric quantity variable is represented by two or more multiple regression equations. Good. Further, the regression equation is not limited to a linear equation and may be a multidimensional equation, or may be another function (combination of exponential function, log function, trigonometric function, etc.).
さらに、同じ種類であっても、餌や環境によっても馬の成育状況が変わってくる。この場合、成育条件の違いは何通りもあるが、大きな括りでは、子馬から成馬まで同じ馬舎で飼育することから、厩舎により成育状況が異なるということができる。 Furthermore, even if they are of the same type, the growth status of horses will change depending on the food and environment. In this case, there are many differences in the growing conditions, but in a large group, the foals and the adult horses are bred in the same stable, so it can be said that the growing conditions differ depending on the stables.
更に回帰直線を決めるファクターとして、馬のサイズがある。ここで、サイズとは、馬の足の太さなどのパーツのサイズ、或いは体長、体高のような全体サイズの場合もある。また、同じ厩舎においても、餌の種類を変える、餌の量を変える、というような場合、回帰直線が変わる可能性がある。また、厩舎舎の環境（温度やストレス要因）を変えることでも回帰直線が変わる可能性がある。 Another factor that determines the regression line is the size of the horse. Here, the size may be the size of a part such as the thickness of a horse's leg, or the overall size such as body length and height. Also, even in the same stable, the regression line may change when the type of food is changed or the amount of food is changed. In addition, the regression line may change by changing the environment (temperature and stress factors) of the stables.
したがって、回帰直線を決める特性としては、馬のサイズ、月齢、種類、成育される厩舎などが含まれ、更に回帰直線を決める特性としては、餌の種類、給餌方針、厩舎の環境（温度、湿度、風通しなど）が含まれる。 Therefore, the characteristics that determine the regression line include the size, age, type, and stable of the horse to be raised, and the characteristics that determine the regression line include the type of food, feeding policy, and stable environment (temperature, humidity). , Ventilation, etc.) are included.
本発明は、以上の実施の形態に限られない。例えば、体重推定装置１による撮像では、シャッター速度が１／６０程度であることから、連続的に撮像を行って三次元情報群を取得し、各三次元情報群を平均化した三次元情報群を用いて体重Ｗを求めるか、各三次元情報群から得られる馬の下半身の表面積Ａを平均化して１つの体重Ｗを求めるか、もしくは複数得られた体重Ｗを平均化して、これを推定体重として用いることもできる。 The present invention is not limited to the above embodiments. For example, in the imaging by the body weight estimation device 1, since the shutter speed is about 1/60, the three-dimensional information group obtained by continuously performing the imaging to acquire the three-dimensional information group and averaging each three-dimensional information group. The body weight W is calculated using, or the surface area A of the lower body of the horse obtained from each three-dimensional information group is averaged to obtain one body weight W, or a plurality of body weights W obtained are averaged and estimated. It can also be used as body weight.
又、以上の実施の形態では、体重を推定する動物として、馬を例に挙げたが、本実施の形態にかかる体重推定装置１による牛や豚などの体重を推定することができる。かかる場合、牛や豚などは馬とは体形が異なるので、異なる幾何学量をパラメータとして用いることが望ましい。 Further, in the above embodiment, a horse is taken as an example of an animal for estimating the body weight, but the body weight of a cow, a pig, or the like can be estimated by the weight estimation device 1 according to the present embodiment. In such a case, since cows and pigs have different body shapes from horses, it is desirable to use different geometrical quantities as parameters.
１ 体重推定装置
２ 筐体部
３ 操作部
３ａ 電源スイッチ
３ｂ レリーズボタン
４ 表示部
５ 撮像部
６ 記憶部
1
Claims (10)
前記動物に対して基準点を設定するとともに、前記動物を前記床面または地面とともに撮像し、複数の点毎に三次元情報を取得する情報取得装置と、
前記情報取得装置が取得した三次元情報に基づいて、前記動物の外形の幾何学量を演算する演算装置と、
前記基準点に基づいて、前記動物と前記床面または地面とを分離しつつ、前記演算装置が演算した前記動物の外形の幾何学量に基づいて、前記動物の体重を推定する計量装置と、を有することを特徴とする体重推定装置。 A weight estimation device that estimates the weight of an animal standing on the floor or the ground.
An information acquisition device that sets a reference point for the animal, images the animal together with the floor surface or the ground, and acquires three-dimensional information for each of a plurality of points.
An arithmetic unit that calculates the geometrical amount of the outer shape of the animal based on the three-dimensional information acquired by the information acquisition device, and
A weighing device that estimates the weight of the animal based on the geometric amount of the outer shape of the animal calculated by the arithmetic unit while separating the animal from the floor surface or the ground based on the reference point. A body weight estimator characterized by having.
前記表示装置の画面に識別マークを表示することにより、前記識別マークにより特定される動物を、体重推定対象として選択する選択装置と、をさらに有し、
前記計量装置は、前記識別マークの位置を前記基準点として、前記演算装置が演算した前記動物の外形の幾何学量に基づいて、前記動物と前記床面または地面とを分離する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の体重推定装置。 A display device provided with a screen for displaying an image of a subject including an animal based on a signal output from the information acquisition device, and a display device.
Further having a selection device for selecting an animal identified by the identification mark as a body weight estimation target by displaying an identification mark on the screen of the display device.
The weighing device is characterized in that the animal is separated from the floor surface or the ground based on the geometric amount of the outer shape of the animal calculated by the arithmetic unit with the position of the identification mark as the reference point. The weight estimation device according to claim 1 or 2.
前記計量装置は、前記回帰式に、前記演算装置が演算した前記動物の外形の幾何学量を代入することにより、前記動物の体重を推定することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の体重推定装置。 It has a storage unit that stores a regression equation that expresses the correlation between the geometric amount of the outer shape of the animal and the body weight of the animal.
Any of claims 1 to 5, wherein the weighing device estimates the body weight of the animal by substituting the geometric amount of the outer shape of the animal calculated by the arithmetic unit into the regression equation. The weight estimation device described in.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JPWO2021166894A1 (en) * | 2020-02-18 | 2021-08-26 | ||
| WO2023249368A1 (en) * | 2022-06-23 | 2023-12-28 | 주식회사 시고르자브종 | Method for predicting size of animal on basis of animal image and electronic device for performing same method |
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2019
- 2019-10-17 JP JP2019189962A patent/JP2021063774A/en active Pending
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