JP6559197B2 - Weight output device, weight output method and program - Google Patents
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Description
本発明は、体重出力装置、体重出力方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a weight output device, a weight output method, and a program.
畜産農家では、飼育している家畜の体重を把握することが従来から行われている。これは、例えば、豚等の家畜では、ある体重を超えると食肉としての価値が下がってしまうためである。 In the case of livestock farmers, it has been practiced to grasp the weight of livestock being raised. This is because, for example, in livestock such as pigs, when the weight exceeds a certain weight, the value as meat is reduced.
ところで、畜産農家で飼育されている家畜は数百頭(又は数百匹、数百羽等)を超える場合がある。このため、体重計等を用いる場合、家畜の体重の把握には手間を要する。これに対して、家畜をビデオカメラで撮影し、撮影した画像中における家畜の面積から体重を推定する技術が知られている(例えば特許文献1参照)。 By the way, there are cases where the number of livestock raised by livestock farmers exceeds several hundred (or hundreds, hundreds, etc.). For this reason, when using a weight scale etc., grasping | ascertaining the weight of livestock requires an effort. On the other hand, a technique is known in which livestock is photographed with a video camera and the weight is estimated from the area of the livestock in the photographed image (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、上記の従来技術では、例えば、撮影中に家畜が動くことにより、推定された体重と真の体重との誤差が大きくなることがあった。 However, in the above-described prior art, for example, an error between the estimated weight and the true weight may increase due to movement of the livestock during photographing.
本発明の実施の形態は、上記の点に鑑みてなされたものであり、誤差の少ない体重を提供することを目的とする。 The embodiment of the present invention has been made in view of the above points, and an object thereof is to provide a weight with less error.
上記目的を達成するため、本発明の実施の形態は、体重の推定対象 を撮影した画像を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記画像における前記推定対象を示す領域の面積に基づいて、該推定対象の体重を推定する推定手段と、前記取得手段が取得した前記画像における前記領域に基づいて、所定の指標値を算出する算出手段と、前記推定手段が推定した前記体重と、前記算出手段が算出した前記指標値とを関連付けて記憶部に記憶させる記憶手段と、前記記憶部に記憶されている体重のうち、予め決定された最適指標値と所定の範囲内である指標値と関連付けられている体重を特定する特定手段と、前記特定手段が特定した前記体重を出力する出力手段と、を有することを特徴とする。 In order to achieve the above object, an embodiment of the present invention is based on an acquisition unit that acquires an image of a weight estimation target, and an area of a region that indicates the estimation target in the image acquired by the acquisition unit. , An estimation means for estimating the weight of the estimation target, a calculation means for calculating a predetermined index value based on the region in the image acquired by the acquisition means, the weight estimated by the estimation means, Storage means for associating and storing the index value calculated by the calculation means in the storage section, and among the weights stored in the storage section, an optimal index value determined in advance and an index value within a predetermined range; It has a specifying means for specifying the associated weight, and an output means for outputting the weight specified by the specifying means.
本発明の実施の形態によれば、誤差の少ない体重を提供することができる。 According to the embodiment of the present invention, it is possible to provide a weight with less error.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本実施形態では、豚の体重を推定した上で、推定した体重の中から誤差の少ない体重をユーザ等に提供する場合について説明する。ただし、体重を推定する対象(以降、「推定対象」とも表す。)は、豚に限られず、例えば、牛、馬、羊、鶏等の種々の家畜であっても良い。また、体重の推定対象は、家畜だけでなく、例えば、野生の動物であっても良い。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the present embodiment, a case will be described in which the weight of a pig is estimated and then a weight with less error is provided to the user or the like from the estimated weight. However, the object whose weight is estimated (hereinafter also referred to as “estimation object”) is not limited to pigs, and may be various livestock such as cows, horses, sheep, and chickens. Moreover, the estimation target of weight may be not only domestic animals but also wild animals, for example.
<全体構成>
まず、本実施形態に係る体重出力システム1について、図1を参照しながら説明する。図1は、本実施形態に係る体重出力システム1の全体構成の一例を示す図である。
<Overall configuration>
First, a
図1に示すように、本実施形態に係る体重出力システム1には、体重の推定及び出力を行う体重出力装置10と、体重の推定対象である豚Pを撮影するカメラ装置20とが含まれる。体重出力装置10とカメラ装置20とは、例えば、無線又は有線により通信可能に接続されている。
As shown in FIG. 1, the
カメラ装置20は、豚Pを撮影するための撮影エリアAの真上に設置されている。カメラ装置20は、撮影エリアA内の豚Pを真上から撮影することで、撮影画像を生成する。なお、カメラ装置20は、例えば、1頭の豚Pを所定の回数連続して撮影(又は、所定の時間の間、連続して撮影)することで、複数の撮影画像を生成する。
The
体重出力装置10は、カメラ装置20が生成した撮影画像から豚Pの体重を推定した上で、推定した体重の中から誤差の少ない体重を出力することで、当該体重をユーザに提供するコンピュータである。
The
体重出力装置10には、体重出力処理部100と、比率・体重記憶部110と、最適比率記憶部120とが含まれる。体重出力処理部は、体重出力装置10にインストールされた1以上のプログラムが、CPU(Central Processing Unit)に実行させる処理により実現される。また、比率・体重記憶部110及び最適比率記憶部120は、例えばHDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等を用いて実現可能である。なお、比率・体重記憶部110及び最適比率記憶部120の少なくとも一方が、体重出力装置10とネットワークを介して接続される記憶装置等を用いて実現されていても良い。
The
体重出力装置10は、体重出力処理部100により、撮影画像における豚Pを示す領域の面積から体重を推定すると共に、当該領域の縦横比率を算出し、これら体重及び縦横比率を関連付けて比率・体重記憶部110に記憶させる。そして、体重出力装置10は、体重出力処理部100により、最適比率記憶部120に記憶されている最適比率を参照して、比率・体重記憶部110に記憶されている体重のうち、最適比率に最も近い縦横比率が関連付けられている体重を出力する。
The body
これにより、本実施形態に係る体重出力システム1は、最も誤差が少ない体重をユーザ等に提供することができる。
Thereby, the
最適比率とは、推定された体重の誤差が最も少なくなる縦横比率のことである。最適比率は、例えば、経験則又は実験によって予め決定される。なお、最適比率は、例えば、動物の種類(例えば、豚や牛、馬等)によっても異なり得るし、同一種類の動物であっても品種(例えば、ヨークシャー種、ランドレース種等)によっても異なり得る。 The optimal ratio is the aspect ratio at which the estimated weight error is minimized. The optimal ratio is predetermined by, for example, an empirical rule or experiment. The optimum ratio may vary depending on, for example, the type of animal (for example, pig, cow, horse, etc.), and may vary depending on the breed (for example, Yorkshire species, Landrace species, etc.) even for the same type of animal. obtain.
なお、図1に示す体重出力システム1の構成は一例であって、他の構成であっても良い。例えば、体重出力装置10は、複数台のコンピュータで構成されていても良い。また、体重出力装置10は、複数台のカメラ装置20と通信可能に接続されていても良い。
The configuration of the
<機能構成>
次に、本実施形態に係る体重出力処理部100の機能構成について、図2を参照しながら説明する。図2は、本実施形態に係る体重出力処理部100の機能構成の一例を示す図である。
<Functional configuration>
Next, a functional configuration of the weight
図2に示すように、本実施形態に係る体重出力処理部100には、取得部101と、面積算出部102と、比率算出部103と、体重推定部104と、特定部105と、出力部106とが含まれる。
As illustrated in FIG. 2, the weight
取得部101は、カメラ装置20が生成した撮影画像を取得する。取得された撮影画像には、当該撮影画像を識別する識別情報(すなわち、画像ID)が付与される。
The
面積算出部102は、取得部101により取得された撮影画像における推定対象(すなわち、豚P)を示す領域の面積を算出する。
The
比率算出部103は、取得部101により取得された撮影画像における当該領域の縦横比率(指標値の一例)を算出する。当該領域の縦及び横それぞれの長さと、算出された縦横比率とは、画像IDと関連付けて比率・体重記憶部110に記憶される。
The
体重推定部104は、面積算出部102により算出された面積から、推定対象の体重を推定する。推定された体重は、画像IDと関連付けて(すなわち、縦及び横それぞれの長さ並びに縦横比率とも関連付けて)比率・体重記憶部110に記憶される。
The
カメラ装置20により生成された複数の撮影画像に対して、取得部101による撮影画像の取得と、面積算出部102による面積の算出と、比率算出部103による縦横比率の算出と、体重推定部104による体重の推定とがそれぞれ行われる。したがって、1頭の豚Pに対して、複数の体重及び縦横比率等が関連付けて比率・体重記憶部110に記憶される。
For a plurality of captured images generated by the
特定部105は、比率・体重記憶部110に記憶されている体重のうち、最適比率記憶部120に記憶されている最適比率に最も近い縦横比率が関連付けられている体重を特定する。
The
出力部106は、特定部105により特定された体重を出力する。これにより、体重推定部104により推定された体重のうち、誤差が最も少ない体重が出力される。なお、出力部106は、出力先として、例えば、体重出力装置10のディスプレイ等に体重を出力(表示)しても良いし、HDDやSDD等の記憶装置に体重を出力(保存)しても良い。また、出力先として、ネットワークを介して他の装置等に出力(送信)しても良い。
The
<体重出力処理>
以降では、推定対象である豚Pの体重を推定した上で、推定した体重のうち、誤差が最も少ない体重を出力する処理について、図3を参照しながら説明する。図3は、本実施形態に係る体重出力処理の一例を示すフローチャートである。
<Weight output process>
Hereinafter, a process of outputting the weight with the smallest error among the estimated weights after estimating the weight of the pig P that is the estimation target will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of the weight output process according to the present embodiment.
ステップS101:取得部101は、カメラ装置20が生成した撮影画像を取得する。取得された撮影画像には、画像IDが付与される。
Step S101: The
なお、カメラ装置20から撮影画像を取得する場合に限られず、取得部101は、例えば、HDDやSSD等の記憶装置に予め記憶されている撮影画像を取得しても良い。
In addition, it is not restricted to acquiring a picked-up image from the
ステップS102:面積算出部102は、取得部101により取得された撮影画像における豚Pを示す領域の面積を算出する。
Step S102: The
例えば、取得部101により、図6に示す撮影画像Gが取得されたものとする。この場合、面積算出部102は、当該撮影画像Gにおける豚Pを示す領域Qの面積を算出する。なお、面積としては、例えば、当該領域Qに含まれる画素数とすれば良い。
For example, it is assumed that the captured image G shown in FIG. In this case, the
ステップS103:比率算出部103は、取得部101により取得された撮影画像における豚Pを示す領域の縦横比率を算出する。そして、比率算出部103は、当該領域の縦及び横それぞれの長さと、縦横比率とを画像IDと関連付けて比率・体重記憶部110に記憶する。
Step S103: The
例えば、上記と同様に、取得部101により、図6に示す撮影画像Gが取得されたものとする。この場合、まず、比率算出部103は、領域Qを含む最小の四角形(矩形)である境界Bを特定する。次に、比率算出部103は、特定した境界Bの横(長辺)の長さに対する縦(短辺)の長さの比率を縦横比率として算出する。そして、比率算出部103は、境界Bの横(長辺)の長さと、境界Bの縦(短辺)の長さと、算出した縦横比率とを画像IDと関連付けて比率・体重記憶部110に記憶する。
For example, it is assumed that the captured image G illustrated in FIG. 6 is acquired by the
なお、図6に示す例では、境界Bが四角形(長方形)である場合について説明したが、境界Bは、例えば、領域Qを含む最小の多角形等であっても良い。この場合、比率算出部103は、縦横比率の代わりに、例えば、境界Bの長さ(すなわち、多角形の周の長さ)等を算出すれば良い。
In the example illustrated in FIG. 6, the case where the boundary B is a quadrangle (rectangular shape) has been described. However, the boundary B may be, for example, the smallest polygon including the region Q. In this case, the
ステップS104:体重推定部104は、面積算出部102により算出された面積から豚Pの体重を推定する。面積から体重を推定する方法は、例えば、特開平6−3181号公報に開示されている方法を用いれば良い。
Step S104: The
そして、体重推定部104は、推定した体重を画像IDと関連付けて比率・体重記憶部110に記憶する。
The
以上のステップS101〜ステップS104の処理は、1頭の豚Pに対して、所定の回数(又は所定の時間の間)、繰り返し実行される。これにより、複数の撮影画像に対して、それぞれ画像IDが付与され、それぞれの画像IDに対して縦横比率及び体重等が関連付けて比率・体重記憶部110に記憶される。
The process of the above step S101-step S104 is repeatedly performed with respect to one pig P predetermined times (or during predetermined time). Thus, an image ID is assigned to each of the plurality of captured images, and the aspect ratio and the weight are associated with each image ID and stored in the ratio /
ここで、上記のステップS101〜ステップS104の処理が100回繰り返し実行された場合における比率・体重記憶部110を図5に示す。図5に示すように、この場合、比率・体重記憶部110には、画像ID「001」〜「100」に対して、縦の長さと、横の長さと、縦横比率と、体重とがそれぞれ関連付けられている。
Here, FIG. 5 shows the ratio /
なお、比率・体重記憶部110には、少なくとも縦横比率と体重とが関連付けて記憶されていれば良い。したがって、例えば、比率・体重記憶部110には、縦の長さや横の長さ等が記憶されていなくても良い。
The ratio /
このように、1頭の豚Pに対して、上記のステップS101〜ステップS104の処理が繰り返し実行されることで、複数の体重(の推定値)と、当該体重に対応する縦横比率とが関連付けられる。 As described above, by repeatedly executing the processes of steps S101 to S104 for one pig P, a plurality of body weights (estimated values thereof) and the aspect ratios corresponding to the body weights are associated with each other. It is done.
ステップS105:特定部105は、比率・体重記憶部110に記憶されている体重のうち、最適比率記憶部120に記憶されている最適比率に最も近い縦横比率が関連付けられている体重を特定する。
Step S105: The specifying
例えば、最適比率記憶部120に記憶されている最適比率が「2.0」である場合、特定部105は、図5に示す比率・体重記憶部110に記憶されている体重のうち、縦横比率「2.0」に関連付けられている体重「113.6」を特定する。このように特定された体重が、誤差が最も少ない体重である。
For example, when the optimum ratio stored in the optimum
なお、特定部105は、比率・体重記憶部110に記憶されている体重のうち、最適比率記憶部120に記憶されている最適比率から所定の範囲内(例えば、「1.9」〜「2.1」等)にある縦横比率が関連付けられている体重を特定しても良い。これにより、最適比率の所定の範囲内に複数の縦横比率が含まれる場合、これら複数の縦横比率にそれぞれ対応付けられた複数の体重を特定することができる。
Note that the specifying
また、上記のステップS103で、縦横比率の代わりに、例えば、境界Bの長さ等が算出された場合、最適比率の代わりに、境界Bの最適な長さ等が用いられる。 In step S103, for example, when the length of the boundary B is calculated instead of the aspect ratio, the optimal length of the boundary B is used instead of the optimal ratio.
ステップS106:出力部106は、特定部105により特定された体重を出力する。これにより、体重推定部104により推定された体重のうち、誤差が最も少ない体重が出力される。
Step S106: The
以上により、本実施形態に係る体重出力システム1では、体重の推定対象である豚Pを撮影した撮影画像から推定される体重のうち、誤差が最も少ない体重をユーザ等に提示することができる。なお、複数の豚Pの体重を推定及び出力する場合は、豚P毎に、上記のステップS101〜ステップS106の処理を行えば良い。
As described above, in the
図3に示す体重出力処理では、複数の画像それぞれについてステップS101〜ステップS104を繰り返し実行した後、最適比率に最も近い縦横比率が対応付けられている体重を特定した(ステップS105)が、これに限られない。例えば、複数の画像それぞれについてステップS101〜ステップS105を繰り返し実行し、当該繰り返し中に、最適比率と所定の範囲内にある縦横比率があった場合、当該縦横比率に対応付けられている体重を出力するようにしても良い。 In the weight output process shown in FIG. 3, after repeatedly executing Steps S101 to S104 for each of a plurality of images, the weight associated with the aspect ratio closest to the optimum ratio is specified (Step S105). Not limited. For example, step S101 to step S105 are repeatedly executed for each of a plurality of images, and when there is an aspect ratio within the predetermined range within the optimum ratio during the repetition, the weight associated with the aspect ratio is output. You may make it do.
また、上記のステップS105を繰り返し実行して複数の体重を特定した上で、これら複数の体重について、平均の算出や分散の算出等の統計的な処理を行うことで、最終的な体重を特定しても良い。より具体的には、例えば、上記のステップS105をN回繰り返し実行して、最適比率に近い上位N件の縦横比率にそれぞれ関連付けられているN件の体重を特定する。そして、これらN件の体重に対して統計的な処理を行った結果(例えば、N件の体重の平均値等)を、最終的な体重としても良い。 In addition, the above-described step S105 is repeatedly executed to specify a plurality of weights, and then the final weight is specified by performing statistical processing such as calculating the average and calculating the variance for the plurality of weights. You may do it. More specifically, for example, the above-described step S105 is repeatedly executed N times to identify N weights respectively associated with the top N horizontal and vertical ratios close to the optimal ratio. And the result (for example, the average value of N body weights, etc.) which performed the statistical process with respect to these N body weights is good also as final weight.
本実施形態に係る体重出力システム1では、カメラ装置20により、撮影エリアA内の豚Pを真上から撮影する場合について説明したが、これに限られない。カメラ装置20は、例えば、撮影エリアA内の豚Pを斜め上方から撮影しても良いし、真横から撮影しても良い。ただし、この場合、最適比率記憶部120に記憶される最適比率の値は、撮影方向に応じて異なり得る。
In the
<推定対象の面積及び縦横比率の算出の他の例>
ここで、上記のステップS101において、取得部101により取得された撮影画像Gに含まれる領域Qに対して、所定の画像処理が行われても良い。例えば、図6に示すように、領域Qを加工して、豚Pの頭部に相当する部分の領域を除去した領域Q´としても良い。この場合、上記のステップS102では、領域Q´の面積が算出される。
<Other examples of calculation of area and aspect ratio of estimation target>
Here, in step S101 described above, predetermined image processing may be performed on the region Q included in the captured image G acquired by the
また、この場合、図6に示すように、上記のステップS103では、領域Q´を含む最小の四角形である境界B´を特定される。したがって、上記のステップS103では、境界B´の縦横比率が算出される。 In this case, as shown in FIG. 6, in step S <b> 103, the boundary B ′ that is the smallest rectangle including the region Q ′ is specified. Therefore, in step S103 described above, the aspect ratio of the boundary B ′ is calculated.
このように、豚Pの頭部に相当する部分の領域を除去するような画像処理を行っても良い。又は、頭部のうち耳の部分に相当する領域や尻尾に相当する部分の領域等を除去するような画像処理を行っても良い。このような画像処理を行うことで、より誤差の少ない体重を出力することができる。これは、頭部や耳、尻尾等は、カメラ装置20で撮影する際に動くため、誤差の発生に影響するためである。
In this way, image processing that removes a region corresponding to the head of the pig P may be performed. Alternatively, image processing may be performed so as to remove the region corresponding to the ear portion, the portion corresponding to the tail portion, or the like of the head. By performing such image processing, a weight with less error can be output. This is because the head, ears, tail, and the like move when shooting with the
<体重出力処理の他の例>
以降では、体重出力処理の他の例について、図7を参照しながら説明する。図7は、本実施形態に係る体重出力処理の他の例を示すフローチャートである。なお、図7のステップS201〜ステップS202は、図3のステップS101〜ステップS102とそれぞれ同様であるため、その説明を省略する。
<Other examples of weight output processing>
Hereinafter, another example of the weight output process will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart showing another example of the weight output process according to the present embodiment. Note that steps S201 to S202 in FIG. 7 are the same as steps S101 to S102 in FIG.
ステップS203:特定部105は、比率算出部103により算出された縦横比率と、最適比率記憶部120に記憶されている最適比率とが一致するか否かを判定する。
Step S203: The specifying
比率算出部103により算出された縦横比率と、最適比率記憶部120に記憶されている最適比率とが一致すると判定された場合、ステップS204に進む。一方で、比率算出部103により算出された縦横比率と、最適比率記憶部120に記憶されている最適比率とが一致すると判定されなかった場合、ステップS201に戻る。これにより、比率算出部103により算出された縦横比率が、最適比率と一致するまで、ステップS201〜ステップS203が繰り返し実行される。
When it is determined that the aspect ratio calculated by the
なお、上記のステップS203では、比率算出部103により算出された縦横比率と、最適比率とが一致するか否かを判定したが、これに限られず、例えば、比率算出部103により算出された縦横比率が、最適比率から所定の範囲内である否かを判定しても良い。これにより、最適比率に近い縦横比率が算出された場合に、ステップS204以降の処理を実行することができる。
In step S203 described above, it is determined whether the vertical / horizontal ratio calculated by the
ステップS204:面積算出部102は、上記のステップS203で判定された縦横比率(すなわち、例えば、最適比率と一致する縦横比率)の算出に用いられた撮影画像における豚Pを示す領域の面積を算出する。なお、面積の算出は、例えば、上記のステップS203の前に行われても良い。
Step S204: The
ステップS205:体重推定部104は、図3のステップS104と同様に、面積算出部102により算出された面積から豚Pの体重を推定する。
Step S205: The
ステップS206:出力部106は、体重推定部104により推定された体重を出力する。これにより、最適比率と一致する縦横比率が算出された場合(又は、最適比率に近い縦横比率が算出された場合)に、当該縦横比率の算出に用いられた撮影画像から豚Pの体重を推定及び出力することができる。したがって、この場合、図3の体重出力処理と異なり、撮影画像毎に、豚Pの体重を推定及び記憶しておく必要がなく、より簡易に豚Pの体重を得ることができる。
Step S206: The
本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。 The present invention is not limited to the specifically disclosed embodiments, and various modifications and changes can be made without departing from the scope of the claims.
1 体重出力システム
10 体重出力装置
20 カメラ装置
100 体重出力処理部
101 取得部
102 面積算出部
103 比率算出部
104 体重推定部
105 特定部
106 出力部
110 比率・体重記憶部
120 最適比率記憶部
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記取得手段が取得した前記画像における前記推定対象を示す領域の面積に基づいて、該推定対象の体重を推定する推定手段と、
前記取得手段が取得した前記画像における前記領域に基づいて、所定の指標値を算出する算出手段と、
前記推定手段が推定した前記体重と、前記算出手段が算出した前記指標値とを関連付けて記憶部に記憶させる記憶手段と、
前記記憶部に記憶されている体重のうち、予め決定された最適指標値と所定の範囲内である指標値と関連付けられている体重を特定する特定手段と、
前記特定手段が特定した前記体重を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする体重出力装置。 An acquisition means for acquiring an image obtained by imaging a weight estimation target;
Estimation means for estimating the weight of the estimation target based on the area of the region indicating the estimation target in the image acquired by the acquisition means;
Calculation means for calculating a predetermined index value based on the region in the image acquired by the acquisition means;
Storage means for associating the weight estimated by the estimation means with the index value calculated by the calculation means in a storage unit;
Among the weights stored in the storage unit, a specifying means for specifying a weight associated with a predetermined optimum index value and an index value within a predetermined range;
Output means for outputting the weight specified by the specifying means;
A weight output apparatus comprising:
前記領域を含む最小の矩形領域の縦横比率を前記指標値として算出する、ことを特徴とする請求項1に記載の体重出力装置。 The calculating means includes
The weight output apparatus according to claim 1, wherein an aspect ratio of a minimum rectangular area including the area is calculated as the index value.
前記記憶部に記憶されている体重のうち、前記最適指標値と最も近い値の指標値と関連付けられている体重を特定する、ことを特徴とする請求項1又は2に記載の体重出力装置。 The specifying means is:
3. The weight output apparatus according to claim 1, wherein among the weights stored in the storage unit, the weight associated with the index value closest to the optimum index value is specified.
前記記憶部に記憶されている体重のうち、前記最適指標値と所定の範囲内である指標値とそれぞれ関連付けられている複数の体重を特定し、特定した複数の体重の統計値を算出し、
前記出力手段は、
前記特定手段が特定した前記統計値を、前記体重として出力する、ことを特徴とする請求項1又は2に記載の体重出力装置。 The specifying means is:
Among the weights stored in the storage unit, identify a plurality of weights respectively associated with the optimum index value and an index value within a predetermined range, calculate a statistical value of the plurality of identified weights,
The output means includes
The weight output apparatus according to claim 1, wherein the statistical value specified by the specifying unit is output as the weight.
前記取得手順が取得した前記画像における前記推定対象を示す領域の面積に基づいて、該推定対象の体重を推定する推定手順と、
前記取得手順が取得した前記画像における前記領域に基づいて、所定の指標値を算出する算出手順と、
前記推定手順が推定した前記体重と、前記算出手順が算出した前記指標値とを関連付けて記憶部に記憶させる記憶手順と、
前記記憶部に記憶されている体重のうち、予め決定された最適指標値と所定の範囲内である指標値と関連付けられている体重を特定する特定手順と、
前記特定手順が特定した前記体重を出力する出力手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする体重出力方法。 An acquisition procedure for acquiring an image of a weight estimation target;
An estimation procedure for estimating the weight of the estimation target based on the area of the region indicating the estimation target in the image acquired by the acquisition procedure;
A calculation procedure for calculating a predetermined index value based on the region in the image acquired by the acquisition procedure;
A storage procedure for storing the weight estimated by the estimation procedure and the index value calculated by the calculation procedure in a storage unit;
Among the weights stored in the storage unit, a specific procedure for specifying a weight associated with a predetermined optimum index value and an index value within a predetermined range;
An output procedure for outputting the weight specified by the specifying procedure;
A weight output method characterized in that the computer executes.
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