JP6824199B2 - 背の画像に基づき個々の動物を識別するシステム及び方法 - Google Patents
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Description
・未識別の動物などの動物の背の少なくとも一部の少なくとも1つの画像を取得するステップ、及び
・少なくとも1つの取得された画像からデータを抽出するステップであって、抽出されたデータは、例えば所定の特性が、動物の背の自然な外観、解剖学的構造、輪郭、及び/またはトポロジに関するステップ、
を含む。
・予め選択された動物の背の少なくとも1つの画像を取得するステップ、
・予め選択された動物の背の解剖学的構造、自然な外観、及び/またはトポロジに関する当該の少なくとも1つの画像からデータを抽出するステップ、及び
・既知の識別情報を有する動物の背の解剖学的構造、自然な外観、及び/またはトポロジに対応する基準データに対して当該の抽出されたデータを比較及び/または照合し、それにより、予め選択された動物を識別するステップ
を含む方法に関する。
・動物の識別番号を提供することであって、動物は識別された動物である、識別番号を提供すること、
・識別された動物の背の少なくとも1つの画像を提供すること、及び
・識別された動物の識別番号を、識別された動物の背の少なくとも1つの画像と共にデータベースに記憶することであって、画像は基準画像である、データベースに記憶すること
により取得できる。
・予め選択された動物の背の少なくとも1つの画像を取得するように構成された撮像システムと、
・処理ユニットであって、
‐予め選択された動物の背の解剖学的構造、自然な外観、及び/またはトポロジに関する当該の少なくとも1つの画像からデータを抽出すること、及び
‐当該の抽出されたデータを、既知の識別情報を有する動物の各々の背の解剖学的構造、自然な外観、及び/またはトポロジに対応する基準データと照合し、それによって予め選択された動物を識別すること
のために構成される処理ユニットと
を含み得る。
‐当該の動物に取り付けられた少なくとも1つの識別マーカーを読み取ることなどにより、当該の動物の識別情報を判定するように構成された少なくとも1つの識別情報判定装置と、
‐当該の動物の背の少なくとも1つの(基準)画像を取得するように構成された少なくとも1つのカメラと
を含む。
・未識別の動物の背の少なくとも1つの画像を得るための少なくとも1つのカメラ、
・識別された動物の背の少なくとも1つの基準画像に関連するデータを記憶し、未識別の動物の背の少なくとも1つの画像に関連するデータを記憶するための少なくとも1つのデータベース、または少なくとも1つのデータベースへの許可、
・当該の少なくとも1つのカメラから当該のデータベースにデータを送信するためのデータ送信手段、及び
・当該のデータベースに接続された少なくとも1つの処理手段であって、未識別の動物からの当該の少なくとも1つの画像から抽出されたデータを、少なくとも1つの基準画像からの抽出データと比較するように構成され、当該の抽出されたデータが、動物の背の自然の外観及び/またはトポロジに関連し、またこの比較に基づいて、当該の未識別の動物が当該の識別された動物に対応するかどうかを判定する処理手段
を含み得る。
例えば、本願は以下の項目を提供する。
(項目1)
既知の識別情報を有する動物の個体群における個々の動物の識別情報を判定するための方法であって、
予め選択された動物の背の少なくとも1つの画像を取得するステップと、
前記予め選択された動物の前記背の解剖学的構造及び/または前記背のトポロジに関する前記少なくとも1つの画像からデータを抽出するステップと、
既知の識別情報を有する前記動物の前記背の前記解剖学的構造及び/または前記背のトポロジに対応する基準データと、前記抽出されたデータを比較及び/または照合し、それにより、前記予め選択された動物を識別するステップと
を含む、前記方法。
(項目2)
前記動物が、家畜動物の群、及び/または畜牛、雌牛、乳牛、雄牛、子牛、豚(pig)、雌豚、去勢していない雄豚、去勢した雄豚、子豚(piglet)、馬、羊、山羊、鹿の群から選択され、及び/または動物の前記個体群が、畜牛、雌牛、乳牛、雄牛、子牛、豚(pig)、雌豚、去勢していない雄豚、去勢した雄豚、子豚(piglet)、馬、羊、山羊、鹿の群から選択された同じ種別、品種及び種族の動物の個体群である、項目1に記載の方法。
(項目3)
前記抽出されたデータ及び前記基準データは、前記動物のトポグラフィックプロファイルの群から選択された値を含む、先行項目のいずれかに記載の方法。
(項目4)
前記トポグラフィックプロファイルが、前記動物の高さ、前記動物の幅、前記動物の背骨に沿った等高線、前記背の長さ、前記動物の様々な高さの等高線のプロット、前記動物の異なる高さより上方の前記動物の体積、腔部の大きさ、腔部の深さ、前記動物における2つの予め選択された箇所の間の距離の群から選択され、前記予め選択された箇所が、右の腰、左の腰、右肩、左肩、尾根、頸、(1)左のフォアリブ、(2)左のショートリブの端部、(3)左のフックの端部、(4)左のフック前部中点、(5)左のフック、(6)左のフック後部中点、(7)左のフック端部、(8)左寛、(9)左のピン、(10)左尾根のナディア、(11)左の尾根接合部、(12)尾、(13)右の尾根接合部、(14)右の尾根のナディア、(15)右のピン、(16)右寛、(17)右のフックの端部、(18)右のフック後部中点、(19)右のフック、(20)右のフック前部中点、(21)右のフックの端部、(22)右のショートリブの端部(23)の群から選択できる、項目3に記載の方法。
(項目5)
前記抽出されたデータ及び前記基準データは、少なくとも1つの特徴及び/または少なくとも1つの特徴ベクトルを含み、好ましくは前記動物の前記背の特性を関連付ける、先行項目のいずれかに記載の方法。
(項目6)
前記基準データが、動物の前記個体群における前記動物の各々の前記背の取得した少なくとも1つの(基準)画像から抽出され、動物の前記少なくとも1つの基準画像は、好ましくは、前記動物に取り付けられた識別マーカーを読み取ることによって、前記動物の前記識別情報を同時に判定することによって得られる、先行項目のいずれかに記載の方法。
(項目7)
前記画像及び/または前記基準画像は、3D画像及び/または3D画像の複数のレイヤなど、前記動物の前記背のトポグラフィック画像である、先行項目のいずれかに記載の方法。
(項目8)
前記抽出されたデータ及び前記基準データは、少なくとも1つの特徴及び/または前記3D画像の複数のレイヤの前記領域の値に基づいた少なくとも1つの特徴ベクトルを含む、先行項目7のいずれかに記載の方法。
(項目9)
前記抽出されたデータ及び前記基準データは、前記動物を支持する地面または床からの距離から計算された予め選択された距離に対する少なくとも1つの特徴ベクトルを含み、前記予め選択された距離は、好ましくは70〜180cmである、先行項目のいずれかに記載の方法。
(項目10)
前記識別された予め選択された動物の飼料の摂取を判定するステップをさらに含む、先行項目のいずれかに記載の方法。
(項目11)
既知の識別情報を有する動物の個体群の中で個々の動物の識別情報を判定するシステムであって、
予め選択された動物の背の少なくとも1つの画像を取得するように構成された撮像システムと、
処理ユニットであって、
前記予め選択された動物の前記背の解剖学的構造及び/または前記背のトポロジに関する前記少なくとも1つの画像からデータを抽出すること、及び
前記抽出されたデータを、既知の識別情報を有する前記動物の各々の前記背の前記解剖学的構造及び/または前記背のトポロジに対応する基準データと照合し、それによって、前記予め選択された動物を識別すること
のために構成される処理ユニットと
を含む、前記システム。
(項目12)
動物の前記個体群内の動物の1つまたは複数の基準画像を提供する基準撮像ユニットをさらに備え、前記基準撮像ユニットが、
前記前記動物に取り付けられた少なくとも1つの識別マーカーを読み取ることなどにより、前記動物の前記識別情報を判定するように構成された少なくとも1つの識別情報判定装置と、
前記動物の前記背の少なくとも1つの(基準)画像を取得するように構成された少なくとも1つのカメラと
を含み、
さらに、前記カメラ(複数可)によって取得された前記少なくとも1つの画像と前記動物の前記判定された識別情報を関連させ、場合により前記少なくとも1つの画像を基準画像として記憶するように構成される、項目11に記載のシステム。
(項目13)
前記画像及び/または前記基準画像が3D画像であり、及び/または、撮像システム及び/または前記基準撮像ユニットは、レンジカメラ、ステレオカメラ、タイム・オブ・フライトカメラの群から選択される1つまたは複数のカメラを含み、例えばレンジカメラは深度センサ及びRGBカメラなどの2Dカメラを含む、先行項目11〜12のいずれかに記載のシステム。
(項目14)
前記基準撮像ユニットが、前記動物の前記識別情報が前記少なくとも1つの識別情報判定装置によって判定されたとき、動物の前記背の少なくとも1つの(基準)画像を取得するように構成されており、及び/または
前記基準撮像ユニットは、前記動物が前記識別情報判定装置の所定の距離内にある場合に、動物の前記背の少なくとも1つの(基準)画像を取得し、及び/または動物の前記識別情報を判定するように構成される、先行項目12〜13のいずれかに記載のシステム。
(項目15)
前記識別された予め選択された動物の前にある給餌領域の3D画像などの画像を取得するように構成された給餌領域撮像ユニットをさらに備える、先行項目11〜14のいずれかに記載のシステム。
・動物の識別番号を提供することであって、これにより動物が識別された動物とされる、識別番号を提供すること、及び
・識別された動物の背の少なくとも1つの画像を取得すること
によって得られる。
・動物の上方、すなわち動物の背、頸及び頭から得られた画像において検出可能な身体スコアリング要素を含む動物の生理的状態、
・動物の全体的な健康状態、
・生殖状態、すなわち、雌牛などの動物が***を注入される/受精できる状態になっているかどうか、これは、飼料の摂取の減少などの摂食行動から予測され得る(動物が病気でないことが確かである良好な健康状態と組み合わされる)、
・摂食行動などの行動、例えばどのくらいの時間、動物が飼い葉桶にいるか(飼い葉桶は、ルースハウジングシステムにおいては動物が食べるために異なる場所を選ぶことができるような事実上の飼い葉桶であってもよい)、どれほどの時間、動物が実際に食べているか、どのくらいの頻度で動物が食べているか、摂食中に動物がどの程度食べるか、1日に動物がどれくらい食べるか、
・摂食量の減少及び/または摂食行動の変化などの病気の徴候。
・少なくとも1つの識別された動物の基準画像を提供するための基準撮像ユニットであって、
識別された動物の識別情報を判定するための少なくとも1つの識別情報判定装置と、
識別された動物の背の少なくとも1つの画像を得るための少なくとも1つのカメラと、
少なくとも1つの識別された動物の識別情報の少なくとも情報及び識別された動物の背の少なくとも1つの画像を記憶するための少なくとも1つのデータベースと、
識別情報判定装置及びカメラからデータベースにデータを送信するためのデータ送信手段と
を含む基準撮像ユニット、
・少なくとも1つの未識別の動物の背の少なくとも1つの画像を取得する撮像ユニットであって、撮像ユニットからデータベースにデータを送信するために、データベースに接続される撮像ユニット、及び
・未識別の動物からの少なくとも1つの画像を少なくとも1つの基準画像と比較するためのデータベースに接続され、この比較に基づいて、未識別の動物が識別された動物に対応するかどうかを判定する少なくとも1つの処理手段
を含む。
第1の比較:動物の高さ(Q)、
第2の比較:皮膚の色模様(U)、
第3の比較:背の長さ(V)、
第4の比較:背骨に沿った等高線(W)、
第5の比較:2つの予め選択された箇所の間の距離。例えば尻間の距離(X)、
第6の比較:腔部の位置及び/またはサイズ及び/または深さ(Y)、
第7の比較:動物の異なる面の等高線のプロットまたは面の領域(Z)、
第8の比較:動物の選択された面より上方の体積。
未識別の動物について得られた特徴ベクトル:[Q1、U2、V1、W2、X1、Y2、Z1]
識別された動物1号について得られた特徴ベクトル:[Q1、U1、V1、W2、X1、Y2、Z1]
識別された動物2号について得られた特徴ベクトル:[Q1、U1、V2、W1、X2、Y1、Z2]
識別された動物3号について得られた特徴ベクトル:[Q1、U1、V1、W2、X1、Y2、Z2]
識別された動物4号について得られた特徴ベクトル:[Q1、U2、V2、W1、X2、Y1、Z2]
識別された動物5号について得られた特徴ベクトル:[Q1、U2、V1、W2、X1、Y2、Z1]
識別された動物6号について得られた特徴ベクトル:[Q2、U1、V2、W1、X2、Y1、Z1]
識別された動物7号について得られた特徴ベクトル:[Q2、U1、V1、W2、X1、Y2、Z1]
識別された動物8号について得られた特徴ベクトル:[Q2、U1、V2、W1、X2、Y1、Z2]
識別された動物9号について得られた特徴ベクトル:[Q2、U2、V1、W2、X1、Y2、Z1]
識別された動物10号について得られた特徴ベクトル:[Q2、U2、V2、W1、X2、Y1、Z2]
・給餌領域の画像を提供する給餌領域撮像ユニットと、
・各識別された動物の前にある給餌領域の後続の画像における飼料の減少を判定することによって、各識別された動物により摂食された飼料の量を評価するように構成された処理手段と
を含むことができる。
図1は、本発明のシステムが設置された牛舎(1)にて摂食中の雌牛を示している。雌牛(3)の上方に取り付けられたカメラ(4)は、雌牛の後ろの画像を取得し、これらの画像をデータベース及び処理ユニット(6)に転送する。雌牛は耳標(5)などのID標識で標識されているが、雌牛が家畜小屋で歩いている場合、ID標識から雌牛を識別することができない場合がある。このシステムは、雌牛の背及び雌牛の前にある飼料(2)の画像を得るように構成することができる。得られた画像から、各々の雌牛を識別し、これらの各雌牛の飼料摂取量を推定することが可能である。
・雌牛の最大高さの70%よりも高くに位置する雌牛の背の全領域(点線で示す大きな楕円)
・雌牛の最大高さの90%よりも高くに位置する雌牛の背の全領域(大きな楕円の中にある2つの小さな楕円)
・雌牛の最大高さの70%よりも高い所にある脊柱に沿ったプロファイルの長さ(頸部から尾根までの雌牛の長手方向に、点線で示している)
・雌牛の最大高さでの腰角の間の距離(雌牛の背の後ろにある小さな楕円を横切る太い垂直線で示している)
・雌牛の体長に沿った7つの場所などにある、雌牛の最大高さの70%より高い所の体の幅(大きな楕円の中に細い垂直線で示している)
・もしあれば、色の模様(図示せず)。
・1:背骨の長さ、及び雌牛の背骨に沿った高さプロファイル、すなわち長手方向の高さプロファイル。
・2:床から90cmの所定の高さでの雌牛の等高線。
・3:80%分位の高さから8cmを引いた高さに対応する雌牛の高さよりも高い位置にあるピクセルの等高線の面。
・4:80%分位の高さから2cmを引いた高さに対応する雌牛の高さよりも高い位置にあるピクセルの等高線の面。
・5:左右の腰角と尾根の位置に基づいて作られた任意の三角形、例えば尾根の角度を判定することができる。
・6:雌牛の最も幅のある位置における雌牛の横方向の最大幅であり、この線に沿って高さプロファイル、すなわち、横方向の高さプロファイルが判定できる。
・図9A及び図10A:床の高さより90cm上方で測定された雌牛の厚さプロファイル。各軸はピクセルを示す。
・図9B及び図10B:図7のステップ3で示された線に沿って、すなわち、80%の分位の高さから8cmを引いた所に対応する雌牛の高さで測定された雌牛の厚さプロファイル。
・図9C及び図10C:図7のステップ4で示された線に沿って、すなわち、80%の分位の高さから2cmを引いた所に対応する雌牛の高さで測定された雌牛の厚さプロファイル。
・図9D及び図10D:雌牛の背骨に沿った長手方向の高さプロファイル。X軸はピクセルを示し、Y軸は床からのcmを示す。
この方法は、背の画像に基づいて複数のジャージー及びホルスタインの雌牛を互いに判定/識別できるかどうかを検証することによって展開された。とあるデンマークの乳牛を有する農場に、雌牛の背の3次元画像を提供した。画像を得るためのシステムは、3Dカメラ(Swiss Ranger 4500、Mesa Imaging製、スイス、ほこり及び湿気のある部屋に適したIP 67カメラである)を含んでいた。3Dカメラと並行して、2台のBaslerの白黒産業用カメラを取り付けた。カメラは、床面高さから4.5メートル上に取り付けた。カメラから雌牛の背の上部までの距離は、雌牛の高さに応じて約2.7〜3メートルであった。雌牛の背の画像は、雌牛が搾乳場に向かう途中で、そして雌牛が1頭ずつ歩いていた位置で得られた。これにより、各画像において雌牛1頭のみである画像が得られた。得られた3D画像から、床面高さより148cm、153cm、158cm、165cm及び172cm上であるが、実施例2でさらに説明するように等高線のプロットを行った。表示された高さにおける各等高線プロット内の雌牛の背の領域を判定した。上記等高線のプロット内の領域に基づいて、16頭の雌牛が、識別情報を混乱させることなく容易に識別された。雌牛が画像から実際に識別できるかどうかを検証するこの実験では、雌牛はまた、各々の雌牛の背に描かれた異なる可視のマークによって識別された。これらのマークは、他の特徴に基づく識別が正しいことを確認するためにのみ利用した。
図4A:低い雌牛の背骨に沿った、雌牛の長手方向の高さプロファイル。
図4B:高い方の背骨に沿った、雌牛の長手方向の高さプロファイル。
ジャージー種族の乳牛を用いた別の実験で、識別方法をさらに検証した。雌牛の背の3D画像には、3D TOF(タイム・オブ・フライト)カメラ(Swiss Ranger 4500、Mesa Imaging製、スイス)を含むシステムが提供された。また、2台のBaslerの白黒産業用カメラを利用した。3台のカメラをコンピュータに接続しており、画像の保存と分析が可能であった。3Dカメラを、搾乳場の入口の床面の上方3.2mに配置し、廊下の幅は約1mであった。雌牛がIDリーダを通過するたびに、廊下の壁には、耳標から信号を得るためのIDリーダを配置した。雌牛がIDリーダを通過するたびにトリガ信号がコンピュータに送信された。トリガ信号は、3つのカメラの各々からの1つの画像を、曝されている間に0.5秒間保存するようにコンピュータに促した。IDリーダはまた、耳標から得られた雌牛のIDも記憶しており、これらのIDは、雌牛の背の画像のみに基づいて、開発された識別方法を検証するためにのみ利用した。2台の白黒カメラは、雌牛や環境を見て、何か奇妙なことがあるかどうかを確認するための画像を取得するためにのみ利用していた。白黒カメラからの画像は識別プロセスには利用しなかった。
a)ステップ1:背骨に沿って雌牛の長手方向の高さプロファイルを計算する。「尾根」から「頸のポイント」までの背骨に沿った高さプロファイルを記述するために曲線を計算し、この測定におけるこれらの最終的な位置は、身体の厚さが雌牛の最も広い幅の38%未満である箇所により判定した。
b)ステップ2a(図7のステップ2として示される):床から90cmの所定の高さにある雌牛の等高線を判定する。雌牛の等高線は、ステップ1の高さプロファイルと同じ長さ、すなわち「頸のポイント」から「尾根」まで判定された。この等高線内の領域は、ステップ2bでさらに説明するように、グラフ「高さ」の下の領域及び図8の90cm上方の領域として判定された。
c)ステップ2b−ステップ2aから得たデータのさらなる分析:90cm等高線内に位置する画像ピクセルの高さの分布。異なる分布が図8にグラフとして示されており、ここで90cmの等高線内のピクセルのすべてが、対応する雌牛の高さに従ってソートされ、これは90cm間の雌牛の高さと90cm超の所定の高さまたは雌牛の全体的な高さに対応するピクセルの百分率の関数として示されている。図8において、この分布または領域の判定は、グラフ「高さ」によって示される130cmの最大高さの雌牛について示され、ここで、グラフは、雌牛の特定の高さより低いが床から90cmより上方のピクセルの百分率を示す。ピクセルの約40%(90cmより上方の範囲内)が120cm以下に位置していることがわかる。
d)ステップ2c−ステップ2bからのデータのさらなる分析:ステップ2bで判定されたような高さの分布から、80%の分位の高さが最大の雌牛の高さの80%として判定された。このグラフは「80%」として示す。雌牛の最大高さは、雌牛の最も高い位置を示す50ピクセルの値の平均として判定した。図8のデータの例では、最大高さは130cmであり、80%分位点は104cmである。グラフ「80%」の下の領域及び90cmを超える領域を判定した。
e)ステップ3:80%の分位の高さから8cmを引いた高さに対応する雌牛の高さよりも高い位置にあるピクセルの等高線の面の区切りの判定。この等高線内の領域が判定された。図8のデータの例では、等高線の面は、104cm−8cm=96cmの雌牛の高さで判定している。領域は、グラフ「80%−8cm」より下で、90cmを超える領域として判定されている。
f)ステップ4:80%の分位の高さから8cmを引いた高さに対応する雌牛の高さよりも高い位置にあるピクセルの等高線の面の区切りの判定。この等高線内の領域が判定された。図8の日付の例では、等高線の面は、104cm−2cm=102cmの雌牛の高さで判定している。領域は、グラフ「80%−2cm」より下で、90cmを超える領域として判定されている。
g)ステップ5:ステップ3で判定された等高線の面が最も広い画像の位置として定義された、腰角の外側部分の位置に対応する画像の点の判定。仮想か?任意の三角形が、ステップ1で判定された左右の腰角及び尾根の位置に基づいて作成され、この三角形において、尾根の角度ならびに左右の腰角の間の距離が判定された。
h)ステップ6:雌牛の横方向の最大幅及び雌牛が最も広い幅の位置を判定し、最大幅に沿った高さプロファイル、すなわち横方向高さプロファイルを計算する。
上記8項目で得られたデータを、統計解析を行うことができるデータに変換した。
ステップ2a(90cmの高さ)、ステップ2c(80%の分位の高さ)及びステップ4(80%の分位の高さから2cmを引いたもの)で判定された等高線の面を厚さプロファイルに変換した。このような厚さプロファイルは、雌牛の体長が異なるため、雌牛の間で異なる長さを有し、したがって、各々の雌牛の厚さプロファイルは、100ピクセルの固定長に再スケーリングされた。同様の方法で、ステップ1の長手方向の高さプロファイルを100ピクセルの固定長に再スケーリングした。ステップ6の横方向の高さプロファイルを40ピクセルの固定長に再スケーリングした。実際の雌牛の長さまたは幅及び長さ100(または40ピクセルが再スケーリングの寸法である場合は40)に基づく単純な比例計算として、再スケーリングが実施され、ここで長さ80cmの雌牛の値Znは(Zn/80)×100=1.25Znに、Zmが115cmの雌牛用ならZm値は(Zm/115)×100=0.87Zmに再スケーリングされる。
1.ステップ2aで説明したような、90cmの等高線内で判定した領域(1変数)
2.ステップ3で説明したような、80%分位の高さで区切られた等高線内で判定した領域(1変数)
3.ステップ4で説明したような、80%分位の高さから2cmを引いた所で区切られ輪郭線内で判定した領域(1変数)
4.80%分位の高さ(1変数)
5.ステップ5に記載されているような、尾根から左右の腰角までの線の間の角度(1変数)
6.ステップ6で説明したような、最大幅(1変数)
7.ステップ2a(及びステップ1)に記載したような、90cmの雌牛の高さで判定された等高線の長さ(1変数)
8.ステップ3で説明したような、80%分位の高さで区切られた等高線の長さ(1変数)
9.ステップ4で説明したような、80%分位の高さから2cmを引いた所で区切られた等高線の長さ(1変数)
10.100ピクセル(100変数)に縮小され、図9A及び10Aに示されている雌牛の体高90cmの厚さプロファイル
11.ステップ3で説明したような、100ピクセル(100変数)に再スケーリングされ、図9B及び10Bに示される、80%分位の高さで判定される雌牛の体高における厚さプロファイル。
12.ステップ4で説明したような、80%分位の高さから2cmを引いた高さで判定される雌牛の高さでの、100ピクセル(100変数)に再スケーリングし、図9C及び10Cに示す厚さプロファイル。
13.100ピクセル(100変数)に再スケーリングし、図9D及び図10Dに示した、ステップ1で説明したような長手方向の高さプロファイル。
14.ステップ6で説明したように最大幅に沿い、40ピクセル(40変数)に再スケーリングし、図11に示した高さプロファイル。
a)変数1〜9(9つのPCスコア)
b)変数7+10(15のPCスコア)
c)変数8+11(15のPCスコア)
d)変数9+12(15のPCスコア)
e)変数10+13(15のPCスコア)
f)変数11+14(15のPCスコア)
PCのスコアで、合計449の変数が85の変数に減少した。
数字のシーケンス、すなわち識別される雌牛のPCスコアを、群れの各雌牛の平均的な特徴PCと比較した。この雌牛の平均的な特徴PCが、群れの他の雌牛について計算された平均的な特徴PCに似ているよりも1頭の雌牛について計算された平均的な特徴PCに似ている場合、雌牛が識別された。実際には、群れ内の各々の雌牛「k」についての各平均ベクトルXkと未識別の雌牛、すなわち識別すべき雌牛についてのベクトルXuとの間にドット積を作成することによって計算を行った。
1.動物の背の自然な外観及び/またはトポロジから個々の前記動物の識別情報を判定する方法であって、
・未識別の動物の前記背の少なくとも1つの画像を取得すること、
・前記少なくとも1つの取得された画像からデータを抽出することであって、前記抽出されたデータは、前記動物の前記背の前記自然な外観及び/またはトポロジに関する、前記抽出すること、
・未識別の動物の少なくとも1つの画像から抽出された前記抽出されたデータを、識別された動物の背の少なくとも1つの基準画像から抽出された基準データと比較することであって、前記識別された動物の前記識別情報の情報が前記少なくとも1つの基準画像に関連している、前記比較すること、及び
・前記比較に基づいて、前記未識別の動物が前記識別された動物に対応するかどうかを判定すること
を含む、前記方法。
・動物の前記識別番号を提供することであって、前記動物は識別された動物である、前記提供すること、
・前記識別された動物の前記背の少なくとも1つの画像を提供すること、及び
・前記識別された動物の前記識別番号を、前記識別された動物の前記背の前記少なくとも1つの画像と共にデータベースに記憶することであって、前記画像は基準画像である、前記記憶すること、
によって取得される、項目1〜2のいずれかに記載の方法。
・未識別の動物の前記背の少なくとも1つの画像を得るための少なくとも1つのカメラ、
・識別された動物の前記背の少なくとも1つの基準画像に関連するデータを記憶し、未識別の動物の前記背の少なくとも1つの画像に関連するデータを記憶するための少なくとも1つのデータベース、または少なくとも1つのデータベースへの許可、
・前記少なくとも1つのカメラから前記データベースにデータを送信するためのデータ送信手段、
・前記データベースに接続された少なくとも1つの処理手段であって、未識別の動物からの前記少なくとも1つの画像から抽出されたデータを、少なくとも1つの基準画像からの抽出データと比較するように構成された処理手段であって、前記抽出されたデータは前記動物の前記背の前記自然な外観及び/またはトポロジに関連し、またこの比較に基づいて、前記未識別の動物が前記識別された動物に対応するかどうかを判定する、前記処理手段
を含む、前記システム。
・少なくとも1つの識別された動物の基準画像を提供する基準撮像ユニットであって、
i.前記識別された動物の前記識別情報を判定する少なくとも1つの識別情報判定装置と、
ii.前記識別された動物の前記背の少なくとも1つの画像を得る少なくとも1つのカメラと、
iii.少なくとも1つの識別された動物の少なくとも識別情報、及び前記識別された動物の前記背の少なくとも1つの画像を記憶する少なくとも1つのデータベース、または少なくとも1つのデータベースへの許可と、
iv.前記識別情報判定装置及び前記カメラからのデータを前記データベースに送信するデータ送信手段と
を含む、前記基準撮像ユニット、
・少なくとも1つの未識別の動物の前記背の少なくとも1つの画像を取得するように構成された撮像ユニットであって、前記撮像ユニットから前記データベースにデータを送信するために前記データベースに接続される、前記撮像ユニット、
・前記データベースに接続された少なくとも1つの処理手段であって、未識別の動物からの前記少なくとも1つの画像から抽出されたデータを、少なくとも1つの基準画像からの抽出データと比較し、前記抽出されたデータは前記動物の前記背の前記自然な外観及び/またはトポロジに関連し、またこの比較に基づいて、前記未識別の動物が前記識別された動物に対応するかどうかを判定するよう構成された、前記処理手段
を含む、前記システム。
・各識別された動物の前にある前記給餌領域の後続の画像における飼料の減少を判定することによって、各識別された動物により摂食された飼料の量を評価するように構成された処理手段
などの前記動物の少なくとも1つの飼料摂取を判定するための手段、をさらに含む、項目7〜11のいずれかに記載のシステム。
Claims (18)
- 既知の識別情報を有する家畜動物の個体群における個々の家畜動物の識別情報を判定するための方法であって、
予め選択された家畜動物の背の少なくとも1つの3D画像を取得するステップと、
前記少なくとも1つの3D画像からデータを抽出するステップであって、前記抽出されたデータは、前記予め選択された家畜動物の前記背の解剖学的構造および/または前記予め選択された家畜動物の前記背のトポロジに関連する、ステップと、
既知の識別情報を有する前記家畜動物の前記背の前記解剖学的構造および/または既知の識別情報を有する前記家畜動物の前記背のトポロジに対応する基準データと、前記抽出されたデータとを比較および/または照合し、これにより、前記予め選択された家畜動物を識別するステップであって、前記基準データは、前記家畜動物の個体群における家畜動物の各々の前記背の少なくとも1つの取得された基準3D画像から抽出され、識別された動物の前記背の少なくとも1つの基準3D画像は、少なくとも2週毎に取得される、ステップと
を含む、方法。 - 前記家畜動物は、畜牛、雌牛、乳牛、雄牛、子牛、豚(pig)、雌豚、去勢していない雄豚、去勢した雄豚、子豚(piglet)、馬、羊、山羊、鹿の群から選択される、請求項1に記載の方法。
- 前記家畜動物の個体群は、畜牛、雌牛、乳牛、雄牛、子牛、豚(pig)、雌豚、去勢していない雄豚、去勢した雄豚、子豚(piglet)、馬、羊、山羊、鹿の群から選択される同じ品種の動物の個体群である、請求項1または請求項2に記載の方法。
- 前記抽出されたデータおよび前記基準データは、前記家畜動物のトポグラフィックプロファイルの群から選択される値を含む、請求項1〜3のいずれかに記載の方法。
- 前記トポグラフィックプロファイルは、前記動物の高さ、前記動物の幅、前記動物の背骨に沿った等高線、前記背の長さ、前記動物の様々な高さの等高線のプロット、前記動物の異なる高さより上方の前記動物の体積、腔部の大きさ、腔部の深さ、前記動物における2つの予め選択された箇所の間の距離の群から選択され、前記予め選択された箇所は、右の腰、左の腰、右肩、左肩、尾根、頸、(1)左のフォアリブ、(2)左のショートリブの端部、(3)左のフックの端部、(4)左のフック前部中点、(5)左のフック、(6)左のフック後部中点、(7)左のフック端部、(8)左寛、(9)左のピン、(10)左尾根のナディア、(11)左の尾根接合部、(12)尾、(13)右の尾根接合部、(14)右の尾根のナディア、(15)右のピン、(16)右寛、(17)右のフックの端部、(18)右のフック後部中点、(19)右のフック、(20)右のフック前部中点、(21)右のフックの端部、(22)右のショートリブの端部(23)の群から選択できる、請求項4に記載の方法。
- 前記抽出されたデータおよび前記基準データは、前記家畜動物の前記背の特性に関連する少なくとも1つの値を含む、請求項1〜5のいずれかに記載の方法。
- 家畜動物の前記少なくとも1つの基準3D画像は、前記家畜動物に取り付けられた識別マーカーを読み取ることによって、前記家畜動物の前記識別情報を同時に判定することによって取得される、請求項1〜6のいずれかに記載の方法。
- 前記3D画像および/または前記基準3D画像は、3D画像の複数のレイヤなどの前記家畜動物の前記背のトポグラフィック画像である、請求項1〜7のいずれかに記載の方法。
- 前記抽出されたデータおよび前記基準データは、前記3D画像の複数のレイヤの領域の値を含む、請求項8に記載の方法。
- 前記抽出されたデータおよび前記基準データは、予め選択された距離に関連する値の少なくとも1つの群を含み、前記予め選択された距離は、予め選択された面に対して前記家畜動物を支持する地面または床からの距離であり、前記予め選択された距離は、70cm〜180cmである、請求項1〜9のいずれかに記載の方法。
- 前記方法は、前記識別された予め選択された家畜動物の飼料の摂取を判定するステップをさらに含む、請求項1〜10のいずれかに記載の方法。
- 既知の識別情報を有する家畜動物の個体群の中で個々の家畜動物の識別情報を判定するシステムであって、前記システムは、
予め選択された家畜動物の背の少なくとも1つの3D画像を取得するように構成されている撮像システムと、
処理ユニットであって、
前記少なくとも1つの3D画像からデータを抽出することであって、前記抽出されたデータは、前記予め選択された家畜動物の前記背の解剖学的構造および/または前記予め選択された家畜動物の前記背のトポロジに関連する、ことと、
前記抽出されたデータと、既知の識別情報を有する前記家畜動物の各々の前記背の前記解剖学的構造および/または既知の識別情報を有する前記家畜動物の各々の前記背のトポロジに対応する基準データとを照合し、これにより、前記予め選択された家畜動物を識別することと
を行うように構成されている処理ユニットと
を含み、
前記基準データは、前記家畜動物の個体群における家畜動物の各々の前記背の少なくとも1つの取得された基準3D画像から抽出され、前記システムは、識別された動物の前記背の少なくとも1つの基準3D画像が少なくとも2週毎に取得されるように構成されている、システム。 - 前記システムは、家畜動物の前記個体群内の家畜動物の1つまたは複数の基準3D画像を提供する基準撮像ユニットをさらに備え、
前記基準撮像ユニットは、
前記家畜動物に取り付けられた少なくとも1つの識別マーカーを読み取ることなどにより、前記家畜動物の前記識別情報を判定するように構成されている少なくとも1つの識別情報判定装置と、
前記家畜動物の前記背の少なくとも1つの3D画像を取得するように構成されている少なくとも1つのカメラと
を含み、
前記システムは、前記少なくとも1つのカメラによって取得された前記少なくとも1つの3D画像に前記家畜動物の前記判定された識別情報を関連付け、前記少なくとも1つの画像を基準3D画像として記憶するようにさらに構成されている、請求項12に記載のシステム。 - 前記撮像システムおよび/または前記基準撮像ユニットは、レンジカメラ、ステレオカメラ、タイム・オブ・フライトカメラの群から選択される1つまたは複数のカメラを含む、請求項12または請求項13に記載のシステム。
- 前記レンジカメラは、深度センサおよび2Dカメラを含む、請求項14に記載のシステム。
- 前記基準撮像ユニットは、前記家畜動物の前記識別情報が前記少なくとも1つの識別情報判定装置によって判定されたとき、前記家畜動物の前記背の少なくとも1つの3D画像を取得するように構成されている、請求項13または請求項14に記載のシステム。
- 前記基準撮像ユニットは、前記家畜動物が前記識別情報判定装置の所定の距離内にある場合に、前記家畜動物の前記背の少なくとも1つの3D画像を取得すること、および/または、前記家畜動物の前記識別情報を判定することを行うように構成されている、請求項13〜15のいずれかに記載のシステム。
- 前記システムは、前記識別された予め選択された家畜動物の前にある給餌領域の3D画像などの画像を取得するように構成されている給餌領域撮像ユニットをさらに備える、請求項12〜16のいずれかに記載のシステム。
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