JP7170295B2 - 動物情報管理システム、及び、動物情報管理方法 - Google Patents

動物情報管理システム、及び、動物情報管理方法 Download PDF

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Description

本発明は、動物情報管理システム、及び、動物情報管理方法に関する。
従来、動物の個体を識別し、動物の育成状態または健康状態などを管理する技術が知られている。特許文献１には、画像を用いて動物の個体識別を行う生体情報処理装置が開示されている。
特開２０１８－００７６２５号公報
本発明は、静止画像を用いた動物の個体識別を効率的に行うことができる動物情報管理システム、及び、動物情報管理方法を提供する。
本発明の一態様に係る動物情報管理システムは、記憶部と、情報処理部とを備え、前記情報処理部は、撮影装置に動物を追跡撮影させ、追跡撮影中に得られる前記動物が映る静止画像を前記記憶部に蓄積し、蓄積された前記静止画像に関する所定の要件が満たされた場合に、前記撮影装置を前記追跡撮影中よりもズーム倍率が高いズームイン状態にし、前記ズームイン状態の前記撮影装置に前記動物を撮影させることにより、前記動物の識別情報を取得し、取得された前記識別情報を蓄積された前記静止画像に紐づけて前記記憶部に記憶する。
本発明の一態様に係る動物情報管理方法は、コンピュータによって実行される動物情報管理方法であって、前記動物情報管理方法は、撮影装置に動物を追跡撮影させ、追跡撮影中に得られる前記動物が映る静止画像を記憶部に蓄積し、蓄積された前記静止画像に関する所定の要件が満たされた場合に、前記撮影装置を前記追跡撮影中よりもズーム倍率が高いズームイン状態にし、前記ズームイン状態の前記撮影装置に前記動物を撮影させることにより、前記動物の識別情報を取得し、取得された前記識別情報を蓄積された前記静止画像に紐づけて前記記憶部に記憶する。
本発明の動物情報管理システム、及び、動物情報管理方法は、静止画像を用いた動物の個体識別を効率的に行うことができる。
図１は、実施の形態に係る動物情報管理システムの概略構成を示す図である。 図２は、実施の形態に係る動物情報管理システムの機能構成を示すブロック図である。 図３は、豚の体重の推定方法のフローチャートである。 図４は、上方投影形状の一例を示す図である。 図５は、側方投影形状の一例を示す図である。 図６は、実施の形態に係る動物情報管理システムの動作例１のフローチャートである。 図７は、追跡撮影中に得られる動画像の一例を示す図である。 図８は、ズームイン状態の撮影装置によって撮影される動画像の一例を示す図である。 図９は、体重のグラフの一例を示す図である。 図１０は、実施の形態に係る動物情報管理システムの動作例２のフローチャートである。 図１１は、追跡撮影中のズーム倍率の変化の一例を示す図である。 図１２は、耳刻の施し方の一例を示す図である。
以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。
（実施の形態）
［構成］
以下、実施の形態に係る動物情報管理システムについて図面を参照しながら説明する。まず、実施の形態に係る動物情報管理システムの構成について説明する。図１は、実施の形態に係る動物情報管理システムの概略構成を示す図である。図２は、実施の形態に係る動物情報管理システムの機能構成を示すブロック図である。
図１に示されるように、動物情報管理システム１００は、撮影装置１０によって撮影される豚房７０内の画像に基づいて、豚房７０内の複数の豚８０に関する情報を個別に管理することができるシステムである。豚房７０は、畜舎の一例であり、豚８０は、動物（家畜）の一例である。豚８０の飼育者は、動物情報管理システム１００を利用することで豚８０の飼育状況を把握することができる。図２に示されるように、動物情報管理システム１００は、撮影装置１０と、情報処理装置２０とを備える。また、図２では、サーバ３０及び情報端末４０も図示されている。
撮影装置１０は、豚房７０の天井などに取り付けられ、豚房７０内の全体を撮影することができるカメラである。撮影装置１０は、パン、チルト、及び、ズーム機能を有する。撮影装置１０は、例えば、レンズ、及び、イメージセンサなどによって実現される。撮影装置１０は、全方位カメラであってもよい。なお、撮影装置１０は、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）方式の測距機能（より具体的には、撮影装置１０から撮影対象物までの距離の計測機能）を有していてもよい。
情報処理装置２０は、撮影装置１０によって撮影された画像に基づいて、豚房７０内に存在する複数の豚８０を識別し、複数の豚８０それぞれの個別育成情報を出力することができる装置である。個別育成情報は、例えば、推定体重であるが、推定移動量などであってもよい。情報処理装置２０は、第一通信部２１と、情報処理部２２と、第二通信部２３と、記憶部２４とを備える。
第一通信部２１は、情報処理装置２０が撮影装置１０と通信を行うための通信回路（通信モジュール）である。第一通信部２１は、例えば、撮影装置１０によって撮影された画像（言い換えれば、画像データ）を取得する。第一通信部２１によって行われる通信は、有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。第一通信部２１によって行われる通信の通信規格についても特に限定されない。
情報処理部２２は、第一通信部２１を介して撮影装置１０を制御する。また、情報処理部２２は、撮影装置１０によって取得された画像を用いて情報処理を行い、豚房７０内に存在する複数の豚８０それぞれの個別育成情報を推定する。情報処理部２２は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。
第二通信部２３は、情報処理装置２０がインターネット５０などの広域通信ネットワークを通じて他の装置と通信を行うための通信回路（通信モジュール）である。第二通信部２３は、例えば、複数の豚８０それぞれの個別育成情報をサーバ３０または情報端末４０に送信する。飼育者が所有する情報端末４０にこのような個別育成情報が送信されれば、飼育者は、豚房７０内の豚８０の育成状況を把握することができる。なお、個別育成情報は、サーバ３０経由で情報端末４０に送信されてもよい。なお、サーバ３０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの通信ネットワークによって情報端末４０と接続されていてもよく、この場合、飼育者は、ＬＡＮ内で情報端末４０を利用することもできる。第二通信部２３によって行われる通信は、有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。第二通信部２３によって行われる通信の通信規格についても特に限定されない。
記憶部２４は、情報処理部２２が情報処理を行うために実行するプログラム、及び、情報処理に用いられる各種情報が記憶される記憶装置である。記憶部２４は、具体的には、半導体メモリによって実現される。
なお、豚房７０内の豚８０には、識別タグ９０が取り付けられている。識別タグ９０は、豚８０の個体を識別するために使用される円板状の部材であり、例えば、ポリウレタン樹脂によって形成される。識別タグ９０は、複数の色の配列によって豚８０の識別情報（言い換えれば、ＩＤ）を示すカラーコード９１を含む。
カラーコード９１は、白及び黒を除く、互いに異なる複数の色（例えば、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３色）の配列によって豚８０の識別情報を示す。カラーコード９１では、隣り合う色によってビットの値が定められる。例えば、カラーコード９１において隣り合う色が、赤から青、青から緑、緑から赤へそれぞれ変化する場合、ビットが「１」であり、隣り合う色が、赤から緑、緑から青、青から赤へそれぞれ変化する場合に、ビットが「０」であるなど、カラーコード９１をデジタルデータとして認識するためのルールがあらかじめ定められている。なお、識別タグ９０では、複数の色がＣ字状（言い換えれば、ランドルト環状）に配列されているが、複数の色は直線状に配列されていてもよいし、マトリクス状に配列されてもよい。
［体重の推定］
情報処理部２２は、例えば、撮影装置１０によって撮影された静止画像に映る豚８０の投影形状に基づいて豚８０の体重を推定することができる。まず、豚８０の体重の推定方法の一例について説明する。図３は、豚８０の体重の推定方法のフローチャートである。
情報処理部２２は、静止画像のうち豚８０が映る部分を特定し、特定した部分を対象に輪郭抽出処理を行うことにより、豚８０の投影形状を得ることができる。情報処理部２２は、例えば、撮影装置１０によって撮影された複数の静止画像から複数の投影形状を取得し、この複数の投影形状の中から、上方から見た投影形状（以下、単に、上方投影形状と記載される）を選択する（Ｓ１１）。情報処理部２２は、具体的には、機械学習モデルなどを用いて上方投影形状を選択する。図４は、上方投影形状の一例を示す図である。
次に、情報処理部２２は、上方投影形状の投影面積Ｓを算出する（Ｓ１２）。静止画像には、当該静止画像が撮影されたときの、撮影装置１０のパン角度、チルト角度、及び、ズーム倍率などの撮影条件情報が紐づけられている。情報処理部２２は、これらの撮影条件情報と静止画像内の豚８０の位置の情報などとに基づいて静止画像内における長さを実寸に変換することにより、投影面積Ｓを算出することができる。
次に、情報処理部２２は、複数の投影形状の中から、側方から見た投影形状（以下、単に、側方投影形状と記載される）を選択する（Ｓ１３）。情報処理部２２は、具体的には、機械学習モデルなどを用いて側方投影形状を選択することができる。図５は、側方投影形状の一例を示す図である。そして、情報処理部２２は、側方投影形状から体高ｈを算出する（Ｓ１４）。上述のように、静止画像には、当該静止画像が撮影されたときの、撮影装置１０のパン角度、チルト角度、及び、ズーム倍率などの撮影条件情報が紐づけられている。情報処理部２２は、これらの撮影条件情報と静止画像内の豚８０の位置の情報などとに基づいて静止画像内における長さを実寸に変換することにより、体高ｈを算出することができる。
記憶部２４には、投影面積Ｓと体高ｈとを用いて推定体重を算出するための関数またはデータテーブルが記憶される。情報処理部２２は、このような関数またはデータテーブルを用いて豚８０の体重を算出（推定）することができる（Ｓ１５）。
なお、体重の推定方法は、上記のような方法に限定されない。情報処理部２２は、例えば、豚８０を互いに異なる視点から撮影した３種類以上の静止画像から画像処理技術により体重を推定してもよい。
［動作例１］
上記のような体重の推定を行うためには、撮影装置１０は、豚房７０内の複数の豚８０のそれぞれについて、上方投影形状を取得することができる静止画像と、側方投影形状を取得することができる静止画像とを撮影する必要がある。そこで、このような静止画像を撮影するための動物情報管理システム１００の動作例１について説明する。図６は、動物情報管理システム１００の動作例１のフローチャートである。
まず、撮影装置１０は、豚房７０内の全体を撮影する（Ｓ２１）。情報処理部２２は、撮影中の動画像における輪郭抽出処理などにより任意の１頭の豚８０を検知し（Ｓ２２）、撮影装置１０に検知された１頭の豚の追跡撮影を開始させる（Ｓ２３）。
追跡撮影とは、追跡対象の豚８０が豚房７０内で移動したとしても、撮影装置１０の撮影範囲内に追跡対象の豚８０の全体が常に映るように、撮影装置１０のパン角度、チルト角度、及び、ズーム倍率の少なくとも１つが制御される撮影方法を意味する。図７は、追跡撮影中に得られる動画像の一例を示す図である。このような追跡撮影は、人工知能を用いた手法など、既存のアルゴリズムによって実現可能である。なお、追跡撮影中のズーム倍率は、撮影範囲内（つまり、静止画像内）に豚８０がなるべく大きいサイズで映るように設定される。追跡撮影中のズーム倍率は、例えば、一定である。
次に、情報処理部２２は、追跡撮影中に豚８０が映る静止画像を記憶部２４に蓄積する（Ｓ２４）。情報処理部２２は、例えば、追跡撮影中に得られる動画像において追跡対象の豚８０の輪郭抽出処理を行い、機械学習モデルなどを用いて抽出した輪郭が上方投影形状に相当すると判定されたときの静止画像を記憶部２４に記憶する。同様に、情報処理部２２は、機械学習モデルなどを用いて抽出した輪郭が側方投影形状に相当すると判定されたときの静止画像を記憶部２４に記憶する。
このように、ステップＳ２４では、上方投影形状が抽出可能な静止画像、及び、側方投影形状が抽出可能な静止画像が蓄積される。なお、体重の推定方法によっては、上方投影形状及び側方投影形状以外の他の投影形状が必要な場合があり、そのような場合はステップＳ２４において他の投影形状が蓄積されてもよい。
また、ステップＳ２４において、情報処理部２２は、静止画像に、当該静止画像が撮影されたときの、撮影装置１０のパン角度、チルト角度、及び、ズーム倍率などの撮影条件情報を紐づける。このような撮影条件情報は、追跡対象の豚８０の豚房７０内の位置を間接的に示す位置情報の一例である。なお、ステップＳ２４において、情報処理部２２は、撮影条件情報、及び、静止画像内の追跡対象の豚８０の位置の情報などに基づいて、追跡対象の豚８０の豚房７０内の座標情報を特定し、特定した座標情報を静止画像に紐づけてもよい。このような座標情報は、追跡対象の豚８０の豚房７０内の位置を間接的に示す位置情報の一例である。
次に、情報処理部２２は、蓄積された静止画像に関する所定の要件が満たされたか否かを判定し（Ｓ２５）、所定の要件が満たされるまで静止画像の蓄積を継続する（Ｓ２５でＮｏ）。所定の要件は、例えば、上方投影形状が抽出可能な静止画像、及び、側方投影形状が抽出可能な静止画像のそれぞれが所定数以上蓄積されたことである。つまり、所定の要件は、静止画像の数に関する要件である。
情報処理部２２は、蓄積された静止画像に関する所定の要件が満たされたと判定すると（Ｓ２５でＹｅｓ）、撮影装置１０を追跡撮影中よりもズーム倍率が高いズームイン状態にする（Ｓ２６）。図８は、ズームイン状態の撮影装置１０によって撮影される動画像の一例を示す図である。図８に示されるように、ズームイン状態の撮影装置１０によって撮影される動画像には、追跡対象の豚８０の頭部が拡大されて映っている。つまり、識別タグ９０が大きく映っている。そこで、情報処理部２２は、このような動画像から追跡対象の豚８０の識別情報を取得する（Ｓ２７）。図８に示されるように、動画像に識別タグ９０のカラーコード９１が映っていれば、情報処理部２２は、動画像に映る豚８０の識別情報を取得することができる。なお、ズーム倍率は、撮影装置１０が備えるレンズの配置の変更などによって光学的に変更されてもよいし、画像に対する信号処理によって変更されてもよい。
そして、情報処理部２２は、ステップＳ２７において取得された識別情報をステップＳ２４において蓄積された静止画像に紐づけて記憶部２４に記憶する（Ｓ２８）。以降、ステップＳ２１～ステップＳ２８の処理が繰り返されれば、豚房７０内の複数の豚８０のそれぞれの、識別情報、上方投影形状が抽出可能な静止画像、及び、側方投影形状が抽出可能な静止画像がセットで記憶される。このような情報のセットに基づいて上記図３の推定方法を用いれば、豚房７０内の複数の豚８０それぞれの体重の情報を、日々、記憶部２４に記憶することができる。このような日々の体重の情報は、例えば、サーバ３０に送信されてサーバ３０内に記憶（管理）される。また、このような日々の体重の情報が情報端末４０に提供されれば、情報端末４０は、図９のようなグラフを表示画面に表示することができる。図９は、体重のグラフの一例を示す図である。
以上説明したように、動作例１では、動物情報管理システム１００は、豚８０の体重を推定するのに必要な要件が満たされたときにのみ識別情報を取得する制御を行うため、不必要に識別情報を取得するための処理が行われてしまうことが抑制される。つまり、動物情報管理システム１００は、画像を用いた豚８０の個体識別を効率的に行うことができる。
［動作例２］
撮影装置１０は、複数の豚８０（例えば、２頭であるが、３頭以上であってもよい）の追跡撮影を行ってもよい。図１０は、このような動物情報管理システム１００の動作例２のフローチャートである。
まず、撮影装置１０は、図１に示されるように豚房７０内の全体を撮影する（Ｓ３１）。情報処理部２２は、撮影中の動画像における輪郭抽出処理などにより任意の複数の豚８０を検知し（Ｓ３２）、撮影装置１０に検知された複数の豚の追跡撮影を開始させる（Ｓ３３）。
追跡撮影においては、追跡対象の複数の豚８０が豚房７０内で移動したとしても、撮影装置１０の撮影範囲内に追跡対象の複数の豚８０の全体が常に映るように、撮影装置１０のパン角度、チルト角度、及び、ズーム倍率が制御される。このような追跡撮影は、人工知能を用いた手法など、既存のアルゴリズムによって実現可能である。なお、追跡撮影中のズーム倍率は、撮影範囲内（つまり、静止画像内）に複数の豚８０がなるべく大きいサイズで映るように設定される。追跡撮影中のズーム倍率は、例えば、一定である。
次に、情報処理部２２は、追跡撮影中に複数の豚８０が映る静止画像を記憶部２４に蓄積する（Ｓ３４）。情報処理部２２は、例えば、追跡撮影中に得られる動画像において追跡対象の複数の豚８０の輪郭抽出処理を行い、機械学習モデルなどを用いて抽出した輪郭の少なくとも１つが上方投影形状に相当すると判定されたときの静止画像を記憶部２４に記憶する。同様に、情報処理部２２は、機械学習モデルなどを用いて抽出した輪郭の少なくとも１つが側方投影形状に相当すると判定されたときの静止画像を記憶部２４に記憶する。なお、静止画像には、当該静止画像から、複数の豚８０のうちのどの豚の投影形状が抽出可能であるかを示す仮の識別情報が紐づけられる。
このように、ステップＳ３４では、上方投影形状が抽出可能な静止画像、及び、側方投影形状が抽出可能な静止画像が蓄積される。なお、体重の推定方法によっては、上方投影形状及び側方投影形状以外の他の投影形状が必要な場合があり、そのような場合はステップＳ３４において他の投影形状が蓄積されてもよい。
また、ステップＳ３４において、情報処理部２２は、静止画像に、当該静止画像が撮影されたときの、撮影装置１０のパン角度、チルト角度、及び、ズーム倍率などの撮影条件情報を紐づける。なお、ステップＳ３４において、情報処理部２２は、撮影条件情報、及び、静止画像内の追跡対象の豚８０の位置の情報などに基づいて、追跡対象の豚８０の豚房７０内の座標情報を特定し、特定した座標情報を静止画像に紐づけてもよい。
次に、情報処理部２２は、蓄積された静止画像に関する所定の要件が満たされたか否かを判定し（Ｓ３５）、所定の要件が満たされるまで静止画像の蓄積を継続する（Ｓ３５でＮｏ）。所定の要件は、例えば、追跡対象の複数の豚８０のうちの１頭について、上方投影形状が抽出可能な静止画像、及び、側方投影形状が抽出可能な静止画像のそれぞれが所定数以上蓄積されたことである。ステップＳ３５の判定は、上述の仮の識別情報によって実現可能である。
情報処理部２２は、蓄積された静止画像に関する所定の要件が満たされたと判定すると（Ｓ３５でＹｅｓ）、静止画像が所定数以上蓄積された上記１頭の豚を選択し（Ｓ３６）、選択した豚の頭部が映るように、撮影装置１０を追跡撮影中よりもズーム倍率が高いズームイン状態にする（Ｓ３７）。そして、情報処理部２２は、ズームイン状態の撮影装置１０が撮影する動画像から選択された豚８０の識別情報を取得する（Ｓ３８）。
そして、情報処理部２２は、ステップＳ３８において取得された識別情報をステップＳ３４において蓄積された静止画像に紐づけて記憶部２４に記憶する（Ｓ３９）。このとき、ステップＳ３４において蓄積された静止画像のうち、選択された豚８０に関係ない静止画像（例えば、選択されなかった豚８０の上方投影形状（または側方投写形状）のみが抽出可能な静止画像）については、破棄される。以降、ステップＳ３１～ステップＳ３９の処理が繰り返されれば、豚房７０内の複数の豚８０のそれぞれの、識別情報、上方投影形状が抽出可能な静止画像、及び、側方投影形状が抽出可能な静止画像がセットで記憶される。
以上説明したように、動作例２では、動物情報管理システム１００は、複数の豚８０を体重の推定対象の候補として静止画像を蓄積することができる。
［変形例１］
上記実施の形態では、追跡撮影中の撮影装置１０のズーム倍率は一定であると説明されたが、追跡撮影中の撮影装置１０のズーム倍率は変更されてもよい。図１１は、追跡撮影中のズーム倍率の変化の一例を示す図である。
図１１に示されるように、追跡撮影中の撮影装置１０のズーム倍率は、基本的には第１ズーム倍率である。しかしながら、撮影装置１０のズーム倍率は、静止画像の撮影タイミングｔを含む期間Ｔ１においては、第１ズーム倍率よりも倍率の高い第２ズーム倍率である。つまり、情報処理部２２は、追跡撮影中の静止画像の撮影タイミングｔを含む期間Ｔ１に追跡撮影中の他の期間Ｔ２よりも撮影装置１０のズーム倍率を上げる。これにより、静止画像に映る豚８０のサイズが大きくなるため、より正確な投影形状を得ることができる。
［変形例２］
上記実施の形態では、所定の要件は、静止画像の数に関する要件であったが、所定の要件はこのような要件に限定されない。所定の要件は、例えば、静止画像に映る豚８０の投影形状に関する要件であってもよい。
例えば、体重の推定方法として、豚８０を互いに異なるｎ種類（ｎは２以上の整数）の視点から撮影した投影形状が必要であり、情報処理部２２が投影形状をｍ種類（ｍはｎよりも大きい整数）に区別して認識できるような場合、所定の要件は、ｍ種類の投影形状のうちｎ種類の投影形状が抽出可能な静止画像が記憶部２４に蓄積されたことであってもよい。
［変形例３］
上記実施の形態では、情報処理部２２は、識別タグ９０を用いて豚８０の識別情報を取得したが、このような識別情報の取得方法は一例である。
例えば、複数の豚８０のそれぞれには、耳刻が施され、情報処理部２２は、動画像に映る耳刻を検出することにより豚８０の識別情報を取得してもよい。図１２は、耳刻の施し方の一例を示す図である。耳刻は、豚の特徴部位の一例である。
図１２に示されるように、耳刻は、耳の端部に切り欠きを形成することを意味する。切り欠きの数及び位置によって豚８０を識別することができる。情報処理部２２は、動画像に映る耳刻の位置及び数を画像処理（例えば、輪郭抽出処理）によって特定し、豚８０の識別情報を取得することができる。
また、情報処理部２２は、動画像に映る豚８０の特徴部位のシルエットを検出することにより豚８０の識別情報を取得してもよい。特徴部位は、具体的には、鼻、目、頭部（顔）の輪郭、尻尾、耳、または、角（対象が角を有する動物である場合）などである。この場合、豚房７０内の複数の豚８０のそれぞれの特徴部位のシルエットがあらかじめ記憶部２４に基準シルエットとして記憶される。基準シルエットは、識別情報と対応付けて記憶される。
情報処理部２２は、動画像に映る豚８０の特徴部位のシルエットを画像処理（例えば、輪郭抽出処理）によって検出する。情報処理部２２は、検出したシルエットと、記憶部２４に記憶された複数の基準シルエットのそれぞれとを比較し、最も類似する基準シルエットに対応付けられた識別情報を、豚８０の識別情報として取得することができる。
［効果等］
一般に、画像処理により、豚８０の体重を当該豚８０の識別情報と紐づけて管理する方法には検討の余地がある。例えば、複数の豚８０が映る静止画像に対して画像処理が行われれば、複数の豚の体重を一括して推定できる可能性があるが、このような静止画像に映る豚８０の特徴部位（あるいは、識別タグ９０）は小さくなるため、当該静止画像を用いて複数の動物の個体識別を行うことは難しい。一方で、豚８０の特徴部位を認識できるようにズーム倍率を上げて静止画像を撮影すると、豚８０の全体を撮影できず、体重の推定ができない可能性がある。
以上のことから、豚８０の識別情報を取得するときにのみズーム倍率を上げる構成が考えられるが、このような構成においてズーム倍率の変更が頻繁に行われると、識別情報を効率的に取得できない可能性がある。
そこで、動物情報管理システム１００は、記憶部２４と、情報処理部２２とを備える。情報処理部２２は、撮影装置１０に豚８０を追跡撮影させ、追跡撮影中に得られる豚８０が映る静止画像を記憶部２４に蓄積し、蓄積された静止画像に関する所定の要件が満たされた場合に、撮影装置１０を追跡撮影中よりもズーム倍率が高いズームイン状態にし、ズームイン状態の撮影装置１０に豚８０を撮影させることにより、豚８０の識別情報を取得し、取得された識別情報を蓄積された静止画像に紐づけて記憶部２４に記憶する。豚８０は、動物の一例である。
このような動物情報管理システム１００により、豚８０の体重を推定するのに必要な要件が満たされたときにのみ識別情報を取得する制御が行われれば、不必要に識別情報を取得するための処理が行われてしまうことが抑制される。つまり、動物情報管理システム１００は、画像を用いた豚８０の個体識別を効率的に行うことができる。
また、例えば、情報処理部２２は、記憶部２４に蓄積された静止画像に、当該静止画像に映る豚８０の位置を直接または間接に示す位置情報を紐づけて記憶部２４に記憶する。
このような動物情報管理システム１００は、静止画像に識別情報及び位置情報を紐づけて記憶することができる。
また、例えば、情報処理部２２は、撮影装置１０に複数の豚８０を追跡撮影させ、追跡撮影中に得られる複数の豚８０が映る静止画像を記憶部２４に蓄積し、所定の要件が満たされた場合に、ズームイン状態の撮影装置１０に複数の豚８０のうち一の豚８０を撮影させることにより、一の豚８０の識別情報を取得し、取得された一の豚８０の識別情報を蓄積された静止画像に紐づけて記憶部２４に記憶する。
このような動物情報管理システム１００は、複数の豚８０が映る静止画像を蓄積することができる。
また、例えば、情報処理部２２は、追跡撮影中の静止画像の撮影タイミングｔを含む期間Ｔ１に追跡撮影中の他の期間Ｔ２よりも撮影装置１０のズーム倍率を上げる。
これにより、静止画像に映る豚８０のサイズが大きくなるため、豚８０がより正確に映る静止画像を得ることができる。
また、例えば、豚８０には、互いに異なる複数の色の配列によって当該豚８０の識別情報を示す識別タグ９０が取り付けられる。情報処理部２２は、ズームイン状態の撮影装置１０によって撮影された識別タグ９０に基づいて、豚８０の識別情報を取得する。識別タグ９０は、識別用部材の一例である。
このような動物情報管理システム１００は、識別タグ９０を検出することにより豚８０の識別情報を取得することができる。
また、例えば、情報処理部２２は、ズームイン状態の撮影装置１０によって撮影された豚８０の特徴部位に基づいて、豚８０の識別情報を取得する。
このような動物情報管理システム１００は、耳刻などの豚８０の特徴部位を検出することにより豚８０の識別情報を取得することができる。
また、例えば、所定の要件は、静止画像の数に関する要件である。
このような動物情報管理システム１００は、静止画像の数に関する要件に基づいて、画像を用いた豚８０の個体識別を効率的に行うことができる。
また、例えば、所定の要件は、静止画像に映る豚８０の投影形状に関する要件である。
このような動物情報管理システム１００は、静止画像に映る豚８０の投影形状に関する要件に基づいて、画像を用いた豚８０の個体識別を効率的に行うことができる。
また、例えば、動物情報管理システム１００などのコンピュータによって実行される動物情報管理方法は、撮影装置１０に豚８０を追跡撮影させ、追跡撮影中に得られる豚８０が映る静止画像を記憶部２４に蓄積し、蓄積された静止画像に関する所定の要件が満たされた場合に、撮影装置１０を追跡撮影中よりもズーム倍率が高いズームイン状態にし、ズームイン状態の撮影装置１０に豚８０を撮影させることにより、豚８０の識別情報を取得し、取得された識別情報を蓄積された静止画像に紐づけて記憶部２４に記憶する。
このような動物情報管理方法により、豚８０の体重を推定するのに必要な要件が満たされたときにのみ識別情報を取得する制御が行われれば、不必要に識別情報を取得するための処理が行われてしまうことが抑制される。つまり、動物情報管理方法は、画像を用いた動物の個体識別を効率的に行うことができる。
（その他の実施の形態）
以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
例えば、動物情報管理システムは、豚房内の豚の情報を管理したが、牛などの豚以外の家畜の情報を管理してもよい。また、動物情報管理システムは、畜産以外の用途で用いられてもよく、例えば、動物園などで用いられてもよい。
また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。
また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、制御部などの構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
例えば、本発明は、動物情報管理システムなどのコンピュータによって実行される動物情報管理方法として実現されてもよいし、動物情報管理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよいし、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。
また、上記実施の形態では、動物情報管理システムは、複数の装置によって実現されたが、単一の装置として実現されてもよい。動物情報管理システムが複数の装置によって実現される場合、上記実施の形態で説明された動物情報管理システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。
また、動物情報管理システムは、クライアントサーバシステムとして実現されてもよい。この場合、上記実施の形態において情報処理装置によって行われると説明された処理の一部または全部がサーバによって行われる。
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
１０ 撮影装置
２０ 情報処理装置
２２ 情報処理部
２４ 記憶部
８０ 豚（動物）
９０ 識別タグ（識別用部材）
１００ 動物情報管理システム

Claims (7)

  1. 記憶部と、
    情報処理部とを備え、
    前記情報処理部は、
    撮影装置に動物を追跡撮影させ、
    追跡撮影中に得られる前記動物が映る静止画像を前記記憶部に蓄積し、
    蓄積された前記静止画像に関する所定の要件が満たされた場合に、前記撮影装置を前記追跡撮影中よりもズーム倍率が高いズームイン状態にし、前記ズームイン状態の前記撮影装置に前記動物を撮影させることにより、前記動物の識別情報を取得し、
    取得された前記識別情報を蓄積された前記静止画像に紐づけて前記記憶部に記憶し、
    前記所定の要件は、前記静止画像の数に関する要件、または、前記静止画像に映る前記動物の投影形状に関する要件であり、
    前記所定の要件が前記静止画像の数に関する要件である場合、前記静止画像が所定数以上前記記憶部に蓄積されることで前記所定の要件は満たされ、
    前記所定の要件が前記静止画像に映る前記動物の投影形状に関する要件である場合、前記動物の体重の推定に必要なｎ種類（ｎは２以上の整数）の投影形状が抽出可能な静止画像が前記記憶部に蓄積されることで前記所定の要件は満たされ、
    前記識別情報は、第１の方法、第２の方法、または、第３の方法によって取得され、
    前記第１の方法は、前記ズームイン状態の前記撮影装置によって撮影された、前記動物に取り付けられた識別用部材を読み取る方法であり、
    前記第２の方法は、前記ズームイン状態の前記撮影装置によって撮影された、前記動物の耳刻の位置及び数を特定する方法であり、
    前記第３の方法は、前記ズームイン状態の前記撮影装置によって撮影された、前記動物のシルエットを特定する方法である
    動物情報管理システム。
  2. 前記情報処理部は、前記記憶部に蓄積された前記静止画像に、当該静止画像に映る前記動物の位置を直接または間接に示す位置情報を紐づけて前記記憶部に記憶する
    請求項１に記載の動物情報管理システム。
  3. 前記情報処理部は、前記撮影装置に複数の前記動物を追跡撮影させ、
    追跡撮影中に得られる複数の前記動物が映る静止画像を前記記憶部に蓄積し、
    前記所定の要件が満たされた場合に、前記ズームイン状態の前記撮影装置に複数の前記動物のうち一の動物を撮影させることにより、前記一の動物の前記識別情報を取得し、
    取得された前記一の動物の前記識別情報を蓄積された前記静止画像に紐づけて前記記憶部に記憶する
    請求項１または２に記載の動物情報管理システム。
  4. 前記情報処理部は、前記追跡撮影中の前記静止画像の撮影タイミングを含む期間に前記追跡撮影中の他の期間よりも前記撮影装置のズーム倍率を上げる
    請求項１～３のいずれか１項に記載の動物情報管理システム。
  5. 前記識別用部材は、互いに異なる複数の色の配列によって当該動物の識別情報を示す
    請求項１～４のいずれか１項に記載の動物情報管理システム。
  6. コンピュータによって実行される動物情報管理方法であって、
    前記動物情報管理方法は、
    撮影装置に動物を追跡撮影させ、
    追跡撮影中に得られる前記動物が映る静止画像を記憶部に蓄積し、
    蓄積された前記静止画像に関する所定の要件が満たされた場合に、前記撮影装置を前記追跡撮影中よりもズーム倍率が高いズームイン状態にし、前記ズームイン状態の前記撮影装置に前記動物を撮影させることにより、前記動物の識別情報を取得し、
    取得された前記識別情報を蓄積された前記静止画像に紐づけて前記記憶部に記憶し、
    前記所定の要件は、前記静止画像の数に関する要件、または、前記静止画像に映る前記動物の投影形状に関する要件であり、
    前記所定の要件が前記静止画像の数に関する要件である場合、前記静止画像が所定数以上前記記憶部に蓄積されることで前記所定の要件は満たされ、
    前記所定の要件が前記静止画像に映る前記動物の投影形状に関する要件である場合、前記動物の体重の推定に必要なｎ種類（ｎは２以上の整数）の投影形状が抽出可能な静止画像が前記記憶部に蓄積されることで前記所定の要件は満たされ、
    前記識別情報は、第１の方法、第２の方法、または、第３の方法によって取得され、
    前記第１の方法は、前記ズームイン状態の前記撮影装置によって撮影された、前記動物に取り付けられた識別用部材を読み取る方法であり、
    前記第２の方法は、前記ズームイン状態の前記撮影装置によって撮影された、前記動物の耳刻の位置及び数を特定する方法であり、
    前記第３の方法は、前記ズームイン状態の前記撮影装置によって撮影された、前記動物のシルエットを特定する方法である
    動物情報管理方法。
  7. 請求項６に記載の動物情報管理方法を前記コンピュータに実行させるためのプログラム。
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