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JP7648161B2 - Cattle evaluation device and cattle evaluation method - Google Patents

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JP7648161B2
JP7648161B2 JP2022021948A JP2022021948A JP7648161B2 JP 7648161 B2 JP7648161 B2 JP 7648161B2 JP 2022021948 A JP2022021948 A JP 2022021948A JP 2022021948 A JP2022021948 A JP 2022021948A JP 7648161 B2 JP7648161 B2 JP 7648161B2
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cattle
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晃 平田
純 西川
哲生 川出
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Description

本発明は、牛の評価装置及び牛の評価方法に関する。 The present invention relates to a cow evaluation device and a cow evaluation method.

牛の飼養管理におけるエネルギーバランスを評価するために、牛の体脂肪の付着状態(肉付き状態)を評価することが行われている。体脂肪の付着状態を示す指標の1つとしてボディコンディションスコアがある。通常、ボディコンディションスコアの判定は獣医師や酪農の専門家によって行われるが、人が判定をするために判定基準があいまいとなり、判定にばらつきが生じてしまう。一方、動物の三次元画像に基づいて身体の状態を示すスコアを評価する方法(例えば特許文献1)や、動物を撮像した二次元画像に基づいて身体の状態を示すスコアを評価する方法(例えば特許文献2)が知られている。 To evaluate the energy balance in cattle feeding management, the state of body fat (fleshyness) of cattle is evaluated. One index showing the state of body fat is the body condition score. Normally, the body condition score is judged by veterinarians or dairy experts, but because it is judged by humans, the judgment criteria are vague and there is variation in the judgment. On the other hand, there are known methods for evaluating a score indicating the body condition based on a three-dimensional image of an animal (e.g., Patent Document 1) and a method for evaluating a score indicating the body condition based on a two-dimensional image of an animal (e.g., Patent Document 2).

特表2012-510278号公報Special Publication No. 2012-510278 欧州特許第2027770号明細書European Patent No. 2027770

特許文献1に記載の評価方法は、動物の三次元画像を用いて身体の状態を示すスコアを算出するため、大掛かりな設備が設置された特定の場所での撮像が必要であり、多様な飼育現場に適用することは難しい。特許文献2に記載の評価方法では、動物の二次元画像を用いるが、動物を上方から撮像した二次元画像を用いるため、動物を上方から撮像できる設備が設置された特定の場所での撮像が必要であり、特許文献1と同様に、多様な飼育現場に適用することは難しい。 The evaluation method described in Patent Document 1 uses three-dimensional images of the animals to calculate a score indicating the physical condition of the animals, so it is necessary to take images at a specific location where large-scale equipment is installed, making it difficult to apply to a variety of breeding sites. The evaluation method described in Patent Document 2 uses two-dimensional images of the animals, but because it uses two-dimensional images taken from above, it is necessary to take images at a specific location where equipment capable of taking images from above is installed, and like Patent Document 1, it is difficult to apply to a variety of breeding sites.

本発明は上記の課題に鑑みなされたものであり、多様な飼育現場に適用することが可能な牛の評価装置及び牛の評価方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above problems, and aims to provide a cattle evaluation device and a cattle evaluation method that can be applied to a variety of breeding sites.

本発明の牛の評価装置は、立位にある牛を略真後ろ又は略正面から撮像した二次元の撮像画像を取得する画像取得部と、前記撮像画像から、前記牛の輪郭線を抽出する抽出部と、前記輪郭線から前記牛の身体の横幅方向の大きさに関する基準寸法を特定し、前記輪郭線の最も左側の最左点、最も右側の最右点、又は最も上側の最上点から前記輪郭線の内側に前記基準寸法の第1割合に相当する第1距離と前記基準寸法の第2割合に相当する第2距離それぞれ離れかつ離れた方向に略直交する2つの直線で挟まれた基準範囲を特定し、前記輪郭線のうち前記基準範囲内に位置する連続する部分上の複数の点から1又は複数の直線を決定する決定部と、前記決定部が決定した前記1又は複数の直線の傾き又は前記傾きから得られる値を算出する算出部と、前記算出部が算出した前記傾き又は前記傾きから得られる値から、前記牛の肉付きを評価する評価部と、を備える。 The cattle evaluation device of the present invention includes an image acquisition unit that acquires a two-dimensional image of a standing cattle from approximately directly behind or approximately directly in front, an extraction unit that extracts the contour line of the cattle from the captured image, a determination unit that identifies a reference dimension related to the size of the cattle's body in the width direction from the contour line, and identifies a reference range between two straight lines that are approximately perpendicular to each other in the direction away from the leftmost point on the left side, the rightmost point on the right side, or the topmost point on the top side of the contour line and are separated from the leftmost point on the left side, the rightmost point on the right side, or the topmost point on the top side of the contour line by a first distance corresponding to a first percentage of the reference dimension and a second distance corresponding to a second percentage of the reference dimension, and determines one or more straight lines from multiple points on a continuous portion of the contour line that is located within the reference range, a calculation unit that calculates the slope of the one or more straight lines determined by the determination unit or a value obtained from the slope, and an evaluation unit that evaluates the fleshiness of the cattle from the slope calculated by the calculation unit or the value obtained from the slope.

本発明によれば、多様な飼育現場に適用することが可能な牛の評価装置及び牛の評価方法を得ることができる。 The present invention provides a cattle evaluation device and a cattle evaluation method that can be applied to a variety of breeding sites.

図1は、第1の実施形態に係る牛の評価装置の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a cattle evaluation device according to the first embodiment. 図2は、第1の実施形態における制御部の機能構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the control unit in the first embodiment. 図3は、画像取得部が取得する画像の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of an image acquired by the image acquisition unit. 図4は、抽出部が実行する処理を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining the process executed by the extraction unit. 図5は、第1の実施形態における決定部及び算出部が実行する処理を説明するための図である。FIG. 5 is a diagram for explaining the processes executed by the determining unit and the calculating unit in the first embodiment. 図6(a)から図6(c)は、肉付きの異なる牛の撮像画像である。6(a) to 6(c) are images of cows with different body sizes. 図7(a)及び図7(b)は、牛の肉付きと、算出部が算出する直線の傾きと、の関係を示す図である。7(a) and 7(b) are diagrams showing the relationship between the fleshiness of a cow and the slope of a straight line calculated by the calculation unit. 図8は、ボディコンディションスコアと、算出部が算出した複数の直線の最大傾き、最小傾き、及び平均傾きと、の相関を調査した実験結果である。FIG. 8 shows the results of an experiment investigating the correlation between the body condition score and the maximum slope, minimum slope, and average slope of a plurality of straight lines calculated by the calculation unit. 図9は、第1の実施形態に係る牛の評価装置のハードウェア構成を示すブロック図である。FIG. 9 is a block diagram showing the hardware configuration of the cow evaluation device according to the first embodiment. 図10は、第1の実施形態における牛の肉付きの評価方法の一例を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart showing an example of a method for evaluating beef meatiness in the first embodiment. 図11は、第1の実施形態の変形例における決定部及び算出部が実行する処理を説明するための図である。FIG. 11 is a diagram for explaining the processes executed by the determining unit and the calculating unit in the modified example of the first embodiment. 図12は、ボディコンディションスコアと算出部が算出した直線の傾きとの相関を調査した実験結果を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing the results of an experiment investigating the correlation between the body condition score and the slope of the line calculated by the calculation unit. 図13は、第2の実施形態における決定部及び算出部が実行する処理を説明するための図である。FIG. 13 is a diagram for explaining the processes executed by the determining unit and the calculating unit in the second embodiment. 図14は、ボディコンディションスコアと、算出部が算出した複数の直線の平均傾きと、の相関を調査した実験結果を示す図である。FIG. 14 is a diagram showing the results of an experiment investigating the correlation between the body condition score and the average slope of a plurality of straight lines calculated by the calculation unit. 図15(a)は、立位にある牛を略真後ろから撮像した撮像画像、図15(b)は、図15(a)の牛を略正面から撮像した撮像画像である。FIG. 15(a) is an image of a cow in an upright position captured from substantially directly behind, and FIG. 15(b) is an image of the cow in FIG. 15(a) captured from substantially the front. 図16(a)及び図16(b)は、図15(a)及び図15(b)の撮像画像から牛の輪郭線を抽出した抽出画像である。FIGS. 16(a) and 16(b) are images in which the contour lines of the cow are extracted from the captured images of FIGS. 15(a) and 15(b).

《第1の実施形態》
以下、第1の実施形態に係る牛の評価装置100について、図1~図10に基づいて説明する。図1には、第1の実施形態に係る牛の評価装置100の構成がブロック図にて示されている。図2には、制御部22の機能構成がブロック図にて示されている。本第1の実施形態では、評価装置100は、作業者が携帯して利用する携帯型情報機器であるとする。携帯型情報機器として、例えばスマートフォン、タブレット型パソコン、PDA(Personal Digital Assistant)、スマートグラス等が挙げられる。評価装置100は、例えば、電話機能やメール機能、インターネット等に接続するための通信機能、及びプログラムを実行するためのデータ処理機能等を有する。
First Embodiment
A cow evaluation device 100 according to a first embodiment will be described below with reference to Figs. 1 to 10. Fig. 1 shows in a block diagram the configuration of the cow evaluation device 100 according to the first embodiment. Fig. 2 shows in a block diagram the functional configuration of a control unit 22. In this first embodiment, the evaluation device 100 is a portable information device carried and used by an operator. Examples of portable information devices include smartphones, tablet computers, PDAs (Personal Digital Assistants), and smart glasses. The evaluation device 100 has, for example, a telephone function, an email function, a communication function for connecting to the Internet, and a data processing function for executing a program.

評価装置100は、図1に示すように、表示部12と、操作部14と、通信部16と、撮像部18と、記憶部20と、制御部22と、を備える。 As shown in FIG. 1, the evaluation device 100 includes a display unit 12, an operation unit 14, a communication unit 16, an imaging unit 18, a memory unit 20, and a control unit 22.

表示部12は、画像や、各種情報、及びタッチ操作ボタン等の操作入力用画像等を表示する表示デバイスである。 The display unit 12 is a display device that displays images, various information, and images for operation input such as touch operation buttons.

操作部14は、タッチパネルやスイッチ等のデバイスである。タッチパネルは、作業者が触れたことに応じて情報入力を受け付け、受け付けた情報を制御部22に送信する。タッチパネルは、例えば表示部12に組み込まれている。したがって、タッチパネルは、作業者が表示部12の表面をタッチすることに応じて、種々の情報入力を受け付ける。スイッチは、作業者から評価装置100に対する操作を受け付ける操作部材であり、受け付けた情報を制御部22に送信する。 The operation unit 14 is a device such as a touch panel or a switch. The touch panel accepts information input in response to a worker's touch and transmits the accepted information to the control unit 22. The touch panel is, for example, incorporated in the display unit 12. Thus, the touch panel accepts various information inputs in response to the worker touching the surface of the display unit 12. The switch is an operating member that accepts operations on the evaluation device 100 from the worker and transmits the accepted information to the control unit 22.

通信部16は、他の機器と近距離無線通信(例えばNFC(Near Field Communication))を行ったり、ネットワークに接続された他の機器と無線通信(例えば携帯電話回線や無線LAN(Local Area Network)等を用いた通信)を行ったりする通信インターフェースである。 The communication unit 16 is a communication interface that performs short-range wireless communication (e.g., NFC (Near Field Communication)) with other devices, and wireless communication (e.g., communication using a mobile phone line or a wireless LAN (Local Area Network)) with other devices connected to the network.

撮像部18は、静止画や動画等の画像を撮像するデバイスである。撮像部18は、評価装置100を携帯する作業者が操作部14を操作することに応じて撮像する。作業者は、牛の肉付きを評価する場合に、撮像部18によって立位にある牛を略真後ろから撮像する。略真後ろから撮像するとは、牛の左右の腰角周りの輪郭が写る範囲で撮像することである。したがって、作業者は、例えば、牛の後方数m(例えば1m~2m)の位置から、牛の左右の腰角周りの輪郭が写るように撮像する。 The imaging unit 18 is a device that captures images such as still images and videos. The imaging unit 18 captures images in response to an operator carrying the evaluation device 100 operating the operation unit 14. When evaluating the fleshiness of a cow, the operator uses the imaging unit 18 to capture an image of the cow in a standing position from approximately directly behind. Capturing an image from approximately directly behind means capturing an image in a range that captures the outline of the cow's left and right hip angles. Therefore, the operator captures an image from a position several meters (e.g., 1 m to 2 m) behind the cow so that the outline of the cow's left and right hip angles is captured.

記憶部20は、牛の撮像画像や牛の輪郭線を抽出した抽出画像、牛の肉付きを評価した評価結果等、各種情報を記憶する。 The memory unit 20 stores various information such as captured images of the cow, extracted images of the cow's contours, and evaluation results of the cow's body fatness.

制御部22は、牛の評価装置100の各部を制御する処理部である。図2に示すように、制御部22は、画像取得部30、抽出部32、決定部38、算出部34、及び評価部36を有する。 The control unit 22 is a processing unit that controls each part of the cow evaluation device 100. As shown in FIG. 2, the control unit 22 has an image acquisition unit 30, an extraction unit 32, a determination unit 38, a calculation unit 34, and an evaluation unit 36.

図3には、画像取得部30が取得する画像の一例が示されている。図3に示すように、画像取得部30は、例えば、立位にある牛を略真後ろから撮像した撮像画像50を取得する。取得する牛の撮像画像50は、撮像部18が撮像した画像であってもよいし、他の機器が撮像した画像を通信部16により受信した画像であってもよい。また、取得する牛の撮像画像50は、記憶部20に記憶されていたものの中から作業者が操作部14を用いて選択したものであってもよい。画像取得部30は、取得した牛の撮像画像50を表示部12に表示してもよい。これにより、作業者は、これから肉付きを評価する牛を表示部12上で視覚的に認識することができる。 Figure 3 shows an example of an image acquired by the image acquisition unit 30. As shown in Figure 3, the image acquisition unit 30 acquires an image 50, for example, of a cow in an upright position, captured from approximately directly behind. The image 50 of the cow to be acquired may be an image captured by the imaging unit 18, or an image captured by another device and received by the communication unit 16. The image 50 of the cow to be acquired may be an image selected by the operator using the operation unit 14 from those stored in the memory unit 20. The image acquisition unit 30 may display the acquired image 50 of the cow on the display unit 12. This allows the operator to visually recognize on the display unit 12 the cow to be evaluated for its fleshiness.

図4は、抽出部32が実行する処理を説明するための図である。図4に示すように、抽出部32は、画像取得部30が取得した牛の撮像画像50から、牛の輪郭をなぞった輪郭線60を抽出する。輪郭線60の抽出は、一般的に知られた画像処理技術を用いることができる。抽出部32は、抽出した牛の輪郭線60のみを表した抽出画像51を表示部12に表示してもよい。これにより、作業者は、これから肉付きを評価する牛の輪郭を表示部12上で視覚的に認識することができる。抽出画像51の外形は撮像画像50の外形と同じであり、画像の枠に対する牛の位置は抽出画像51と撮像画像50とで同じである。 Figure 4 is a diagram for explaining the processing executed by the extraction unit 32. As shown in Figure 4, the extraction unit 32 extracts a contour line 60 that traces the outline of the cow from the captured image 50 of the cow acquired by the image acquisition unit 30. A commonly known image processing technique can be used to extract the contour line 60. The extraction unit 32 may display an extracted image 51 that shows only the extracted contour line 60 of the cow on the display unit 12. This allows the operator to visually recognize on the display unit 12 the outline of the cow whose fleshiness is to be evaluated. The outer shape of the extracted image 51 is the same as that of the captured image 50, and the position of the cow relative to the image frame is the same in the extracted image 51 and the captured image 50.

輪郭線60の上部の左右両側には山部61a、61bが存在する。山部61a、61bは、牛の腰角に対応する部分である。山部61aは、山部61aの輪郭線60上の略中央の点を頂点62aとし、頂点62aから輪郭線60の上部中央側(牛の背骨側)に伸びる第1曲線部63aと、頂点62aから輪郭線60の側部下側(牛の腹側)に伸びる第2曲線部64aと、を有する。同様に、山部61bは、山部61bの輪郭線60上の略中央の点を頂点62bとし、頂点62bから輪郭線60の上部中央側(牛の背骨側)に伸びる第1曲線部63bと、頂点62bから輪郭線60の側部下側(牛の腹側)に伸びる第2曲線部64bと、を有する。なお、第1曲線部63a、63bは、山部61a、61bの輪郭線60上の略中央の点(頂点62a、62b)から他方の山部側(牛の背骨側)に伸びる曲線部であるといえる。また、第2曲線部64a、64bは、山部61a、61bの輪郭線60上の略中央の点(頂点62a、62b)から、第1曲線部63a、63bとは反対側に伸びる曲線部であるといえる。 There are peaks 61a and 61b on both the left and right sides of the upper part of the contour line 60. The peaks 61a and 61b correspond to the cow's hips. The peak 61a has a vertex 62a at the approximate center of the peak 61a on the contour line 60, a first curved portion 63a extending from the vertex 62a to the upper center side of the contour line 60 (the cow's spine side), and a second curved portion 64a extending from the vertex 62a to the lower side of the side of the contour line 60 (the cow's belly side). Similarly, the peak 61b has a vertex 62b at the approximate center of the peak 61b on the contour line 60, a first curved portion 63b extending from the vertex 62b to the upper center side of the contour line 60 (the cow's spine side), and a second curved portion 64b extending from the vertex 62b to the lower side of the contour line 60 (the cow's belly side). The first curved portions 63a, 63b can be considered to be curved portions that extend from approximately the center point (vertices 62a, 62b) on the contour line 60 of the peaks 61a, 61b to the other peak side (the cow's spine side). The second curved portions 64a, 64b can be considered to be curved portions that extend from approximately the center point (vertices 62a, 62b) on the contour line 60 of the peaks 61a, 61b to the opposite side to the first curved portions 63a, 63b.

図5は、第1の実施形態における決定部38及び算出部34が実行する処理を説明するための図である。図5は、輪郭線60の上側部分を拡大した図であり、図の明瞭化のために模式的に図示している(以下の同様な図においても同じ)。図5に示すように、決定部38は、まず、輪郭線60から牛の身体の横幅方向の大きさに関する基準寸法を特定する。本第1の実施形態では、輪郭線60の最も左側の最左点302を通り抽出画像51内で垂直方向(上下方向)に伸びる垂直線304と、輪郭線60の最も右側の最右点303を通り抽出画像51内で垂直方向(上下方向)に伸びる垂直線305と、の間の距離Wを基準寸法として特定する。最左点302は、例えば、抽出画像51内で上下方向に伸びる垂直線を左側から輪郭線60の近づけて行き、垂直線が輪郭線60に最初に接した点を最左点302と特定することができる。また、その他の方法によって最左点302を特定してもよく、例えば、抽出画像51をX-Y座標系に変換し、抽出画像51の各画素のX、Y座標から最左点302を特定してもよいし、輪郭線60のなかで抽出画像51の左側の端辺からの距離が最も短い点を最左点302としてもよい。最右点303についても同様である。 5 is a diagram for explaining the processing executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 in the first embodiment. FIG. 5 is an enlarged view of the upper part of the contour line 60, and is illustrated diagrammatically for clarity (the same applies to the following similar figures). As shown in FIG. 5, the determination unit 38 first identifies a reference dimension related to the width direction size of the cow's body from the contour line 60. In this first embodiment, the distance W between a vertical line 304 that passes through the leftmost point 302 on the left side of the contour line 60 and extends vertically (up and down) in the extracted image 51, and a vertical line 305 that passes through the rightmost point 303 on the right side of the contour line 60 and extends vertically (up and down) in the extracted image 51 is identified as the reference dimension. For example, the leftmost point 302 can be determined by moving a vertical line extending in the up and down direction in the extracted image 51 closer to the contour line 60 from the left side, and identifying the point where the vertical line first touches the contour line 60 as the leftmost point 302. Alternatively, the leftmost point 302 may be identified by other methods. For example, the extracted image 51 may be converted into an X-Y coordinate system and the leftmost point 302 may be identified from the X and Y coordinates of each pixel of the extracted image 51, or the leftmost point 302 may be determined to be the point on the contour 60 that is the shortest distance from the left edge of the extracted image 51. The same applies to the rightmost point 303.

次いで、決定部38は、特定した基準寸法Wの第1割合に相当する第1距離と、基準寸法Wの第2割合に相当する第2距離と、を特定する。そして、決定部38は、輪郭線60の最左点302から輪郭線60の内側に第1距離だけ離れかつ離れた方向に略直交(例えば直交)する直線330と、最左点302から輪郭線60の内側に第2距離だけ離れかつ離れた方向に略直交(例えば直交)する直線332と、で挟まれた基準範囲306を特定する。本第1の実施形態では、決定部38は、第1割合として20%を用いて、第1距離として0.2Wを特定し、第2割合として30%を用いて、第2距離として0.3Wを特定する。したがって、基準範囲306は、最左点302を通る垂直線304から0.2W以上0.3W以下で離れた範囲であるとも言える。次いで、決定部38は、輪郭線60のうちの基準範囲306内に位置する連続する部分上の複数の点307を特定し、複数の点307のうちの2つの点を通る複数の直線310a、310b、310c、310d、310eを決定する。本第1の実施形態では、複数の点307は、直線330、332と輪郭線60とが交差する2点と、基準範囲306を左右方向に5等分する4本の垂直線と輪郭線60とが交差する4点と、であるとする。また、本第1の実施形態では、複数の直線310a~310eは、6つの点307から得られる5組の隣接する2つの点の組み合わせそれぞれを通る5本の直線310a~310eとする。 Next, the determination unit 38 determines a first distance corresponding to a first ratio of the determined reference dimension W, and a second distance corresponding to a second ratio of the reference dimension W. The determination unit 38 then determines a reference range 306 sandwiched between a straight line 330 that is separated from the leftmost point 302 of the contour line 60 by the first distance inside the contour line 60 and is substantially perpendicular (for example, perpendicular) in the direction away from the leftmost point 302, and a straight line 332 that is separated from the leftmost point 302 by the second distance inside the contour line 60 and is substantially perpendicular (for example, perpendicular) in the direction away from the leftmost point 302. In this first embodiment, the determination unit 38 uses 20% as the first ratio to determine 0.2W as the first distance, and uses 30% as the second ratio to determine 0.3W as the second distance. Therefore, it can also be said that the reference range 306 is a range that is separated from the vertical line 304 passing through the leftmost point 302 by 0.2W or more and 0.3W or less. Next, the determination unit 38 identifies a plurality of points 307 on a continuous portion of the contour 60 that is located within the reference range 306, and determines a plurality of straight lines 310a, 310b, 310c, 310d, and 310e that pass through two of the plurality of points 307. In this first embodiment, the plurality of points 307 are two points where the straight lines 330 and 332 intersect with the contour 60, and four points where the contour 60 intersects with four vertical lines that divide the reference range 306 into five equal parts in the left-right direction. In this first embodiment, the plurality of straight lines 310a to 310e are five straight lines 310a to 310e that pass through each of the five pairs of two adjacent points obtained from the six points 307.

算出部34は、決定部38が決定した直線310a~310eの抽出画像51内で水平方向(左右方向)に伸びる水平線に対する傾きを算出する。本第1の実施形態では、決定部38が決定した直線310a~310eが抽出画像51内で左下から右上に伸びている場合の傾きを正とし、右下から左上に伸びている場合の傾きを負とする。算出部34は、複数の直線310a~310eそれぞれの傾きから、最大傾き、最小傾き、又は平均傾きを求める。算出部34が算出する直線310a~310eの傾きは、山部61aの傾斜の度合いを示す指標値の1つである。 The calculation unit 34 calculates the inclination of the straight lines 310a-310e determined by the determination unit 38 with respect to a horizontal line extending horizontally (left-right) in the extracted image 51. In this first embodiment, the inclination of the straight lines 310a-310e determined by the determination unit 38 is positive when they extend from the bottom left to the top right in the extracted image 51, and negative when they extend from the bottom right to the top left. The calculation unit 34 determines the maximum inclination, minimum inclination, or average inclination from the inclination of each of the multiple straight lines 310a-310e. The inclination of the straight lines 310a-310e calculated by the calculation unit 34 is one of the index values indicating the degree of inclination of the peak portion 61a.

評価部36は、算出部34が算出した直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、又は平均傾きから、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。肉付きとして、例えばボディコンディションスコアを評価する。 The evaluation unit 36 evaluates the fleshiness of the cow captured in the captured image 50 from the maximum slope, minimum slope, or average slope of the lines 310a to 310e calculated by the calculation unit 34. For example, the body condition score is evaluated as the fleshiness.

ここで、算出部34が算出する直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、又は平均傾きと、ボディコンディションスコアと、の関係について説明する。なお、ボディコンディションスコアは、体脂肪の付着状態を示す指標であり、例えば1.00~5.00の点数を付ける場合があり、値が大きいほど肉付きが良いことを意味する。 Here, we will explain the relationship between the maximum slope, minimum slope, or average slope of the lines 310a to 310e calculated by the calculation unit 34 and the body condition score. The body condition score is an index that indicates the state of body fat deposition, and may be assigned a score of, for example, 1.00 to 5.00, with the higher the value, the more fleshy the body is.

図6(a)から図6(c)は、肉付きの異なる牛の撮像画像50である。図6(a)は、肉付きが悪い牛の撮像画像50、図6(b)は、図6(a)の牛よりも肉付きが良い牛の撮像画像50、図6(c)は、肉付きが更に良い牛の撮像画像50である。図6(a)の牛は、専門家によるボディコンディションスコアの評価は2.25であった。図6(b)の牛は3.00であり、図6(c)の牛は4.00であった。図6(a)から図6(c)に示すように、肉付きが異なる(すなわちボディコンディションスコアが異なる)ことで、腰角周りの肉付きが変化し、立位にある牛を略真後ろから見たときの腰角の形状が異なることが確認できる。 Figures 6(a) to 6(c) are images 50 of cows with different levels of fleshiness. Figure 6(a) is an image 50 of a cow with poor fleshiness, Figure 6(b) is an image 50 of a cow that is more fleshy than the cow in Figure 6(a), and Figure 6(c) is an image 50 of a cow that is even more fleshy. The cow in Figure 6(a) was given a body condition score of 2.25 by an expert. The cow in Figure 6(b) was given a score of 3.00, and the cow in Figure 6(c) was given a score of 4.00. As shown in Figures 6(a) to 6(c), it can be seen that the fleshiness around the hip angle changes due to differences in fleshiness (i.e., different body condition scores), and the shape of the hip angle changes when the cow is viewed from directly behind in a standing position.

図7(a)及び図7(b)は、牛の肉付きと、算出部34が算出する複数の直線310a~310eの傾きと、の関係を示す図である。図7(b)は、図7(a)の牛より肉付きのよい牛の輪郭線60を示している。図7(a)及び図7(b)に示すように、肉付きの違いによって、直線310a~310eの傾き具合が異なる。このことから、直線310a~310eの傾きを求めることで、牛の肉付きを評価できると考えられる。 Figures 7(a) and 7(b) are diagrams showing the relationship between the fleshiness of a cow and the slope of multiple straight lines 310a-310e calculated by calculation unit 34. Figure 7(b) shows the contour line 60 of a cow that is fleshier than the cow in Figure 7(a). As shown in Figures 7(a) and 7(b), the slope of the straight lines 310a-310e varies depending on the fleshiness of the cow. From this, it is thought that the fleshiness of a cow can be evaluated by determining the slope of the straight lines 310a-310e.

[実験]
獣医師等の専門家が評価したボディコンディションスコアと、算出部34が算出した直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、及び平均傾きと、の相関を調査する実験を行った。実験は、乳牛(ホルスタイン種)に対して行った。
[experiment]
An experiment was conducted to investigate the correlation between the body condition score evaluated by a veterinarian or other expert and the maximum slope, minimum slope, and average slope of the straight lines 310a to 310e calculated by the calculation unit 34. The experiment was conducted on dairy cows (Holstein breed).

図8には、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出した複数の直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、及び平均傾きと、の相関を調査した実験結果が示されている。図8の横軸(x軸)は専門家が評価したボディコンディションスコアであり、縦軸は算出部34が算出した傾きである。図8中の複数の黒丸は直線310a~310eの最大傾きを用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、点線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。複数の黒四角は直線310a~310eの最小傾きを用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、一点鎖線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。複数の黒三角は直線310a~310eの平均傾きを用いたときの乳牛1頭1頭の結果を示していて、破線の直線はそのときの近似直線(回帰直線)を示している。図8に示すように、直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、及び平均傾きのいずれを用いた場合であっても、傾きの負の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは低くなり、傾きの正の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは高くなっている。最大傾きを用いた点線の近似直線はy=0.2084x-0.4895と求まり、決定係数Rは0.6317であった。最小傾きを用いた一点鎖線の近似直線はy=0.2528x-1.0665と求まり、決定係数Rは0.8772であった。平均傾きを用いた破線の近似直線はy=0.2203x-0.7692と求まり、決定係数Rは0.8996であった。このことから、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出する直線310a~310eの傾きと、には強い相関関係があることが確認された。 FIG. 8 shows the results of an experiment investigating the correlation between the body condition score and the maximum slope, minimum slope, and average slope of the multiple straight lines 310a to 310e calculated by the calculation unit 34. The horizontal axis (x-axis) of FIG. 8 is the body condition score evaluated by an expert, and the vertical axis is the slope calculated by the calculation unit 34. The multiple black circles in FIG. 8 show the results for each dairy cow when the maximum slope of the straight lines 310a to 310e is used, and the dotted straight line shows the approximation straight line (regression line) at that time. The multiple black squares show the results for each dairy cow when the minimum slope of the straight lines 310a to 310e is used, and the dashed straight line shows the approximation straight line (regression line) at that time. The multiple black triangles show the results for each dairy cow when the average slope of the straight lines 310a to 310e is used, and the dashed straight line shows the approximation straight line (regression line) at that time. As shown in FIG. 8, regardless of whether the maximum slope, minimum slope, or average slope of the straight lines 310a to 310e is used, the body condition score decreases as the negative value of the slope increases, and the body condition score increases as the positive value of the slope increases. The approximate dotted line using the maximum slope was calculated as y = 0.2084x - 0.4895, and the coefficient of determination R2 was 0.6317. The approximate dotted line using the minimum slope was calculated as y = 0.2528x - 1.0665, and the coefficient of determination R2 was 0.8772. The approximate dashed line using the average slope was calculated as y = 0.2203x - 0.7692, and the coefficient of determination R2 was 0.8996. This confirmed that there is a strong correlation between the body condition score and the slope of the straight lines 310a to 310e calculated by the calculation unit 34.

このように、ボディコンディションスコアと算出部34が算出する直線310a~310eの傾きとには強い相関関係があることから、評価部36は直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、又は平均傾きから牛の肉付きを評価することで、牛の肉付きを精度良く評価できることが分かる。評価部36は、例えば、記憶部20に記憶された、傾きとボディコンディションスコアとが関連付けられたスコア情報を用いてボディコンディションスコアを評価する。 As described above, since there is a strong correlation between the body condition score and the slope of the lines 310a-310e calculated by the calculation unit 34, it can be seen that the evaluation unit 36 can accurately evaluate the beefiness of the cow by evaluating the maximum slope, minimum slope, or average slope of the lines 310a-310e. The evaluation unit 36 evaluates the body condition score using, for example, score information stored in the memory unit 20 that associates the slope with the body condition score.

表1には、記憶部20に記憶されたスコア情報の一例が示されている。表1に示すように、スコア情報においては、傾きとボディコンディションスコアとが関連付けられている。例えば、傾きが-a未満の場合のボディコンディションスコアは1.00、-a以上-b未満の場合のボディコンディションスコアは1.50、・・・、-d以上+e未満の場合のボディコンディションスコアは3.00等のように、傾きとボディコンディションスコアとが関連付けられている。なお、表1では、ボディコンディションスコアが0.5刻みの場合を例に示したが、その他の場合でもよい。例えば、0.25刻みの場合でもよいし、2.00~4.00の間は0.25刻みで、それ以外は0.50刻みの場合でもよい。なお、最大傾き、最小傾き、及び平均傾きではそれぞれ別の表を用いる。

Figure 0007648161000001
Table 1 shows an example of score information stored in the storage unit 20. As shown in Table 1, in the score information, the slope and the body condition score are associated with each other. For example, when the slope is less than -a, the body condition score is 1.00, when the slope is equal to or greater than -a and less than -b, the body condition score is 1.50, ..., when the slope is equal to or greater than -d and less than +e, the body condition score is 3.00, and so on. Note that, although Table 1 shows an example in which the body condition score is in increments of 0.5, other cases are also possible. For example, the body condition score may be in increments of 0.25, or between 2.00 and 4.00, the increments may be 0.25, and the rest may be in increments of 0.50. Note that separate tables are used for the maximum slope, the minimum slope, and the average slope.
Figure 0007648161000001

なお、記憶部20に記憶されるスコア情報は、傾きとボディコンディションスコアとが関連付けられた情報であれば、表1に示したスコア情報以外であってもよい。例えば、図8に示す近似直線のような一次関数(y=ax+b)がスコア情報として記憶部20に記憶されていてもよい。この場合、yに傾きを代入することで得られたxの値に対して四捨五入や、切り上げ、切り捨て等の端数処理を行ってボディコンディションスコアを評価してもよい。 The score information stored in the memory unit 20 may be other than the score information shown in Table 1, as long as it is information that associates the slope with the body condition score. For example, a linear function (y = ax + b) such as the approximated straight line shown in Figure 8 may be stored in the memory unit 20 as the score information. In this case, the body condition score may be evaluated by performing fractional processing such as rounding up, rounding up, or rounding down on the value of x obtained by substituting the slope for y.

図9は、第1の実施形態に係る牛の評価装置100のハードウェア構成を示すブロック図である。図9に示すように、牛の評価装置100は、記憶装置70、メモリ71、プロセッサ72、通信インターフェース73、入力装置74、表示装置75、及び撮像装置76を有する。これらの各部はバス77により相互に接続される。 Figure 9 is a block diagram showing the hardware configuration of the cow evaluation device 100 according to the first embodiment. As shown in Figure 9, the cow evaluation device 100 has a storage device 70, a memory 71, a processor 72, a communication interface 73, an input device 74, a display device 75, and an imaging device 76. These components are interconnected by a bus 77.

記憶装置70は、フラッシュメモリ等の不揮発性の半導体メモリであって、牛の評価プログラム78を記憶する。 The storage device 70 is a non-volatile semiconductor memory such as a flash memory, and stores the cow evaluation program 78.

メモリ71は、DRAM(Dynamic Random Access Memory)等のようなデータを一時的に記憶するハードウェアである。図1における記憶部20は、記憶装置70とメモリ71によって実現される。 Memory 71 is hardware that temporarily stores data, such as a dynamic random access memory (DRAM). The memory unit 20 in FIG. 1 is realized by the storage device 70 and memory 71.

プロセッサ72は、牛の評価装置100の各部を制御するCPU(Central Processing Unit)等のハードウェアである。プロセッサ72は、メモリ71と協働して牛の評価プログラム78を実行する。このように、メモリ71とプロセッサ72とが協働して牛の評価プログラム78を実行することにより、図2における制御部22の各機能が実現される。 The processor 72 is hardware such as a CPU (Central Processing Unit) that controls each part of the cow evaluation device 100. The processor 72 executes the cow evaluation program 78 in cooperation with the memory 71. In this way, the memory 71 and the processor 72 cooperate to execute the cow evaluation program 78, thereby realizing each function of the control unit 22 in FIG. 2.

通信インターフェース73は、牛の評価装置100を他の機器と近距離無線通信又はネットワークを介した無線通信をさせるためのハードウェアである。通信インターフェース73により図1における通信部16が実現される。 The communication interface 73 is hardware that enables the cow evaluation device 100 to communicate with other devices through short-range wireless communication or wireless communication via a network. The communication interface 73 realizes the communication unit 16 in FIG. 1.

入力装置74は、作業者が牛の評価装置100を操作するためのタッチパネルやスイッチ等の入力デバイスである。入力装置74により図1における操作部14が実現される。 The input device 74 is an input device such as a touch panel or a switch that allows the operator to operate the cattle evaluation device 100. The input device 74 realizes the operation unit 14 in FIG. 1.

表示装置75は、図1における表示部12を実現するためのハードウェアであり、牛の撮像画像50や抽出画像51、牛の肉付きの評価結果等を表示するための液晶ディスプレイ等の表示デバイスである。 The display device 75 is hardware for implementing the display unit 12 in FIG. 1, and is a display device such as an LCD display for displaying the captured image 50 of the cow, the extracted image 51, the evaluation results of the beefiness of the cow, etc.

撮像装置76は、図1における撮像部18を実現するためのハードウェアであり、レンズや撮像素子等を備える。 The imaging device 76 is hardware for implementing the imaging unit 18 in FIG. 1, and includes a lens, an imaging element, etc.

次に、第1の実施形態における牛の肉付きの評価方法の一例について、図10のフローチャートに沿って説明する。図10の処理は、評価装置100の制御部22によって実行される。なお、記憶部20には、一例として表1のようなスコア情報が格納されているとする。 Next, an example of a method for evaluating beef meatiness in the first embodiment will be described with reference to the flowchart in FIG. 10. The process in FIG. 10 is executed by the control unit 22 of the evaluation device 100. It is assumed that the memory unit 20 stores score information such as that shown in Table 1, for example.

図10の処理では、まず、ステップS10において、制御部22の画像取得部30は、牛の評価プログラム78が起動されるまで待機する。この場合、作業者の操作(例えば操作部14への入力操作又はマイク(不図示)への音声入力等)に応じて制御部22が牛の評価プログラム78を起動した段階で、ステップS12に移行する。 In the process of FIG. 10, first, in step S10, the image acquisition unit 30 of the control unit 22 waits until the cow evaluation program 78 is started. In this case, the process moves to step S12 when the control unit 22 starts the cow evaluation program 78 in response to an operation by the operator (e.g., an input operation to the operation unit 14 or a voice input to a microphone (not shown)).

ステップS12に移行すると、画像取得部30は、肉付きの評価を行う牛が撮像された撮像画像50を取得する(図3参照)。牛の撮像画像50は、立位にある牛が略真後ろから撮像された画像である。画像取得部30は、例えば、作業者が撮像部18を用いて撮像した牛の撮像画像を取得する。なお、画像取得部30は、通信部16を介して他の機器から受信した牛の撮像画像、又は記憶部20に記憶された複数の牛の撮像画像の中から作業者が操作部14を操作することで選択した牛の撮像画像を取得してもよい。なお、画像取得部30は、牛の評価プログラム78が起動した後に、作業者が撮像部18によって牛を撮像できるよう、カメラ機能を立ち上げてもよい。作業者が撮像部18によって牛を撮像した場合、撮像した牛の画像と、この撮像画像を選択するか否かを問う選択ボタンと、を表示部12に表示し、作業者が選択しないことを選んだ場合、カメラ機能を再度立ち上げるようにしてもよい。 When the process proceeds to step S12, the image acquisition unit 30 acquires an image 50 of the cow to be evaluated for meatiness (see FIG. 3). The image 50 of the cow is an image of the cow in an upright position captured from almost directly behind. The image acquisition unit 30 acquires, for example, an image of the cow captured by the operator using the imaging unit 18. The image acquisition unit 30 may acquire an image of the cow received from another device via the communication unit 16, or an image of the cow selected by the operator by operating the operation unit 14 from among multiple images of the cow stored in the storage unit 20. The image acquisition unit 30 may start a camera function so that the operator can capture an image of the cow using the imaging unit 18 after the cow evaluation program 78 is started. When the operator captures an image of the cow using the imaging unit 18, the image of the captured cow and a selection button asking whether or not to select this image may be displayed on the display unit 12, and if the operator chooses not to select the image, the camera function may be started again.

制御部22の抽出部32は、ステップS14において、ステップS12で取得した牛の撮像画像50から牛の輪郭をなぞった輪郭線60を抽出する(図4参照)。これにより、牛の輪郭線60が示された抽出画像51が生成される。輪郭線60を抽出するにあたり、抽出部32は、輪郭線60を良好な精度で抽出するために、撮像画像50内の牛以外の背景を除去する処理を行ってもよい。 In step S14, the extraction unit 32 of the control unit 22 extracts a contour line 60 that traces the outline of the cow from the captured image 50 of the cow acquired in step S12 (see FIG. 4). This generates an extracted image 51 showing the cow's contour line 60. When extracting the contour line 60, the extraction unit 32 may perform a process to remove background other than the cow from the captured image 50 in order to extract the contour line 60 with good accuracy.

次いで、ステップS16では、制御部22の決定部38は、輪郭線60から牛の身体の横幅方向の大きさに関する基準寸法を特定し、輪郭線60の最左点302から基準寸法の第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線330と、基準寸法の第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線332と、で挟まれた基準範囲306を特定する(図5参照)。そして、決定部38は、輪郭線60のうちの基準範囲306内に位置する連続する部分上の複数の点307から複数の直線310a~310eを特定する(図5参照)。本第1の実施形態では、決定部38は、輪郭線60の最左点302を通る垂直線304と、輪郭線60の最右点303を通る垂直線305と、の間の距離Wを、牛の身体の横幅方向の大きさに関する基準寸法として特定する。そして、決定部38は、輪郭線60の最左点302から0.2Wだけ離れた直線330と0.3Wだけ離れた直線332とで挟まれた基準範囲306を特定し、輪郭線60のうちの基準範囲306内に位置する連続する部分上の複数の点307のうち隣接する2つの点の組を通る複数の直線310a~310eを決定する(図5参照)。 Next, in step S16, the determination unit 38 of the control unit 22 specifies a reference dimension for the width direction of the cow's body from the contour line 60, and specifies a reference range 306 between a straight line 330 that is a first distance away from the leftmost point 302 of the contour line 60, which corresponds to a first percentage of the reference dimension, and a straight line 332 that is a second distance away from the leftmost point 302 of the contour line 60, which corresponds to a second percentage of the reference dimension (see FIG. 5). Then, the determination unit 38 specifies multiple straight lines 310a to 310e from multiple points 307 on a continuous portion of the contour line 60 that is located within the reference range 306 (see FIG. 5). In this first embodiment, the determination unit 38 specifies the distance W between the vertical line 304 that passes through the leftmost point 302 of the contour line 60 and the vertical line 305 that passes through the rightmost point 303 of the contour line 60 as the reference dimension for the width direction of the cow's body. The determination unit 38 then identifies a reference range 306 between a line 330 that is 0.2W away from the leftmost point 302 of the contour 60 and a line 332 that is 0.3W away from the leftmost point 302 of the contour 60, and determines a number of straight lines 310a to 310e that pass through pairs of two adjacent points among a number of points 307 on a continuous portion of the contour 60 that is located within the reference range 306 (see FIG. 5).

次いで、ステップS18では、制御部22の算出部34は、ステップS16で決定した複数の直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、又は平均傾きを算出する。 Next, in step S18, the calculation unit 34 of the control unit 22 calculates the maximum slope, minimum slope, or average slope of the multiple straight lines 310a to 310e determined in step S16.

次いで、ステップS20では、制御部22の評価部36は、ステップS18で算出した直線310a~310eの最大傾き、最小傾き、又は平均傾きと、記憶部20に記憶された表1のようなスコア情報とから、撮像画像50に写された牛の肉付き(ボディコンディションスコア)を評価する。 Next, in step S20, the evaluation unit 36 of the control unit 22 evaluates the body condition score of the cow captured in the captured image 50 based on the maximum slope, minimum slope, or average slope of the lines 310a-310e calculated in step S18 and the score information stored in the memory unit 20, such as that shown in Table 1.

次いで、ステップS22では、評価部36は、ステップS20で評価したボディコンディションスコアを表示部12に表示すると共に、記憶部20に記憶する。例えば、評価部36は、牛の撮像画像50と共にボディコンディションスコアを表示部12に表示してもよい。また、評価部36は、作業者が操作部14を操作して入力した牛の個体識別番号等の個体識別情報と、評価したボディコンディションスコアと、を関連付けて記憶部20に記憶してもよい。なお、評価部36は、作業者が操作部14を操作することで入力した個体識別情報を取得する場合に限られず、牛の体に取り付けられた識別票の画像を撮像部18が撮像した撮像画像から個体識別情報を取得する場合や、RFID(Radio Frequency Identification)技術を用いて、牛の体に取り付けられたRFタグから通信部16が個体識別情報を受信することで取得する場合等でもよい。また、カメラや通信装置を牛舎内外の通路に設置し、通路を通過する牛をセンサで検出できるようにしておき、通路を通過する牛をカメラが撮像した撮像画像を通信部16が取得し、その撮像画像に写された識別票の画像から個体識別情報を取得してもよいし、通路を通過する牛に取り付けられたRFタグから通信装置が個体識別情報を受信し、通信部16が通信装置から個体識別情報を受け取ることで取得してもよい。また、評価部36は、ボディコンディションスコアを評価した牛の個体識別番号と、当該牛を撮像した撮像画像50と、撮像日と、当該牛のボディコンディションスコアと、を関連付けた1つの情報として記憶部20に記憶してもよい。 Next, in step S22, the evaluation unit 36 displays the body condition score evaluated in step S20 on the display unit 12 and stores it in the memory unit 20. For example, the evaluation unit 36 may display the body condition score on the display unit 12 together with the captured image 50 of the cow. The evaluation unit 36 may also associate individual identification information, such as the individual identification number of the cow, input by the operator operating the operation unit 14 with the evaluated body condition score and store it in the memory unit 20. Note that the evaluation unit 36 is not limited to acquiring individual identification information input by the operator operating the operation unit 14, but may also acquire individual identification information from an image captured by the imaging unit 18 of an image of an identification tag attached to the body of the cow, or may acquire individual identification information by using RFID (Radio Frequency Identification) technology and having the communication unit 16 receive the individual identification information from an RF tag attached to the body of the cow. Alternatively, cameras and communication devices may be installed in the passages inside and outside the barn so that the sensors can detect cows passing through the passages, and the images of the cows passing through the passages captured by the cameras may be acquired by the communication unit 16, and the individual identification information may be acquired from the images of the identification tags captured in the images. Alternatively, the communication device may receive the individual identification information from RF tags attached to the cows passing through the passages, and the communication unit 16 may receive the individual identification information from the communication device. Also, the evaluation unit 36 may store in the memory unit 20 the individual identification number of the cow whose body condition score has been evaluated, the image 50 of the cow, the image date, and the body condition score of the cow as a single piece of associated information.

[変形例]
上記第1の実施形態では、決定部38は複数の直線310a~310eを決定する場合を例に示したが、1つの直線を決定する場合でもよい。図11は、第1の実施形態の変形例における決定部38及び算出部34が実行する処理を説明するための図である。図11に示すように、決定部38は、図5において説明した方法と同じ方法によって基準範囲306を特定する。そして、決定部38は、基準範囲306の両端での輪郭線60上の点307を特定し、2つの点307を通る直線310を決定する。
[Modification]
In the above first embodiment, the determination unit 38 determines a plurality of straight lines 310a to 310e, but a single straight line may be determined. Fig. 11 is a diagram for explaining the process executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 in the modified example of the first embodiment. As shown in Fig. 11, the determination unit 38 specifies the reference range 306 by the same method as that described in Fig. 5. Then, the determination unit 38 specifies points 307 on the contour line 60 at both ends of the reference range 306, and determines the straight line 310 passing through the two points 307.

算出部34は、決定部38が決定した直線310の傾きを算出する。評価部36は、算出部34が算出した傾きから、牛の肉付きを評価する。 The calculation unit 34 calculates the slope of the straight line 310 determined by the determination unit 38. The evaluation unit 36 evaluates the beefiness of the cow from the slope calculated by the calculation unit 34.

[実験]
獣医師等の専門家が評価したボディコンディションスコアと、算出部34が算出した直線310の傾きと、の相関を調査する実験を行った。実験は、乳牛(ホルスタイン種)に対して行った。
[experiment]
An experiment was conducted to investigate the correlation between the body condition score evaluated by a veterinarian or other expert and the gradient of the straight line 310 calculated by the calculation unit 34. The experiment was conducted on dairy cows (Holstein breed).

図12には、ボディコンディションスコアと算出部34が算出した直線310の傾きとの相関を調査した実験結果が示されている。図12の横軸(x軸)は専門家が評価したボディコンディションスコアであり、縦軸は算出部34が算出した傾きである。図12中の複数の黒丸は実験をした乳牛1頭1頭の結果を示していて、点線の直線は近似直線(回帰直線)を示している。図12に示すように、基準範囲306の両端における輪郭線60上の2つの点307を通る直線310の傾きを用いた場合でも、傾きの負の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは低くなり、傾きの正の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは高くなる。近似直線はy=0.2223x-0.7697と求まり、決定係数Rは0.8844であった。このことから、基準範囲306の両端における輪郭線60上の2つの点307を通る直線310の傾きから牛の肉付きを評価する場合でも、牛の肉付きを精度良く評価できることが分かる。 FIG. 12 shows the results of an experiment investigating the correlation between the body condition score and the slope of the straight line 310 calculated by the calculation unit 34. The horizontal axis (x-axis) of FIG. 12 is the body condition score evaluated by an expert, and the vertical axis is the slope calculated by the calculation unit 34. A plurality of black circles in FIG. 12 indicate the results of each dairy cow in the experiment, and the dotted straight line indicates an approximation line (regression line). As shown in FIG. 12, even when the slope of the straight line 310 passing through two points 307 on the contour line 60 at both ends of the reference range 306 is used, the body condition score becomes lower as the negative value of the slope increases, and the body condition score becomes higher as the positive value of the slope increases. The approximation line was found to be y = 0.2223x - 0.7697, and the coefficient of determination R2 was 0.8844. From this, it can be seen that the beefiness of a cow can be evaluated with high accuracy even when the beefiness is evaluated from the slope of a straight line 310 passing through two points 307 on the contour line 60 at both ends of the reference range 306.

以上説明したように、本第1の実施形態及びその変形例によれば、画像取得部30は、立位にある牛を略真後ろから撮像した二次元の撮像画像50を取得する(図3参照)。抽出部32は、撮像画像50から、牛の輪郭線60を抽出する(図4参照)。決定部38は、輪郭線60の最左点302を通る垂直線304と、輪郭線60の最右点303を通る垂直線305と、の距離Wを、輪郭線60から牛の身体の横幅方向の大きさを示す基準寸法として特定する(図5参照)。そして、決定部38は、輪郭線60上の最左点302から輪郭線60の内側に基準寸法Wの20%(第1割合)に相当する第1距離だけ離れた直線330と、30%(第2割合)に相当する第2距離だけ離れた直線332と、で挟まれた基準範囲306を特定し、輪郭線60のうちの基準範囲306内に位置する連続する部分上の複数の点307から1又は複数の直線310又は310a~310eを決定する(図5、図11参照)。算出部34は、決定部38が決定した直線310又は310a~310eの傾き又は各々の傾きから得られる平均傾きを算出する。評価部36は、算出部34が算出した傾き又は傾きから得られる平均傾きから、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。このように、本第1の実施形態及びその変形例では、立位にある牛を略後ろから撮像した二次元の撮像画像50を用いて牛の肉付きを評価するため、牛を三次元に撮像するための特別な設備や牛を上方から撮像するための特別な設備を必要とせず、多様な飼育現場に適用することができる。また、2次元画像である撮像画像50に牛が大きく写された場合でも、小さく写された場合でも、直線の傾きは変化しないことから、直線の傾きから牛の肉付きを評価することで、正規化等の処理を行わなくても牛の肉付きを良好に評価することができる。更に、人が牛の肉付きを評価する場合は、判定基準があいまいとなって判定にばらつきが起こるが、本第1の実施形態及びその変形例では、制御部22が牛の肉付きの判定を行うため、判定のばらつきを抑えることができる。更に、立位にある牛を略真後ろから撮像した二次元の撮像画像50を用いて牛の肉付きを評価することから、スマートフォン等の携帯性に優れて汎用性の高い評価装置100を用いることができる。 As described above, according to the first embodiment and its modified examples, the image acquisition unit 30 acquires a two-dimensional captured image 50 of a cow in an upright position captured from approximately directly behind (see FIG. 3). The extraction unit 32 extracts the cow's contour line 60 from the captured image 50 (see FIG. 4). The determination unit 38 identifies the distance W between the vertical line 304 passing through the leftmost point 302 of the contour line 60 and the vertical line 305 passing through the rightmost point 303 of the contour line 60 as a reference dimension indicating the width of the cow's body from the contour line 60 (see FIG. 5). Then, the determination unit 38 specifies a reference range 306 between a straight line 330 located inside the contour line 60 from the leftmost point 302 on the contour line 60 by a first distance corresponding to 20% (first ratio) of the reference dimension W, and a straight line 332 located inside the contour line 60 by a second distance corresponding to 30% (second ratio), and determines one or more straight lines 310 or 310a to 310e from a plurality of points 307 on a continuous portion of the contour line 60 located within the reference range 306 (see FIG. 5 and FIG. 11). The calculation unit 34 calculates the slope of the straight line 310 or 310a to 310e determined by the determination unit 38 or an average slope obtained from each slope. The evaluation unit 36 evaluates the fleshiness of the cow captured in the captured image 50 from the slope calculated by the calculation unit 34 or the average slope obtained from the slopes. In this way, in the first embodiment and its modified example, the beefiness of the cow is evaluated using the two-dimensional captured image 50 captured from approximately behind the cow in an upright position, so that special equipment for capturing images of the cow in three dimensions or for capturing images of the cow from above is not required, and the method can be applied to a variety of breeding sites. Furthermore, even if the cow is captured large or small in the captured image 50, which is a two-dimensional image, the slope of the line does not change, so that the beefiness of the cow can be evaluated from the slope of the line, and the beefiness of the cow can be evaluated well without performing processing such as normalization. Furthermore, when a person evaluates the beefiness of the cow, the judgment criteria become ambiguous and the judgment varies, but in the first embodiment and its modified example, the control unit 22 judges the beefiness of the cow, so the judgment variation can be suppressed. Furthermore, since the beefiness of the cow is evaluated using the two-dimensional captured image 50 captured from approximately directly behind the cow in an upright position, the evaluation device 100, which is highly portable and highly versatile, such as a smartphone, can be used.

また、本第1の実施形態及びその変形例では、図5及び図11のように、決定部38は、輪郭線60の最左点302を通る垂直線304と、輪郭線60の最右点303を通る垂直線305と、の間の距離Wを、牛の身体の横幅方向に関する基準寸法として特定する。このような基準寸法Wを用いて基準範囲306を特定し、特定した基準範囲306内の輪郭線60上の複数の点307から決定した直線310又は310a~310eの傾きは、図8及び図12のように、ボディコンディションスコアとの相関性が高い。したがって、このような基準寸法Wを用いることで、牛の肉付きを精度良く評価することができる。 In the first embodiment and its modified examples, as shown in Figs. 5 and 11, the determination unit 38 determines the distance W between the vertical line 304 passing through the leftmost point 302 of the contour line 60 and the vertical line 305 passing through the rightmost point 303 of the contour line 60 as the reference dimension in the width direction of the cow's body. A reference range 306 is determined using this reference dimension W, and the slope of a straight line 310 or 310a-310e determined from multiple points 307 on the contour line 60 within the determined reference range 306 has a high correlation with the body condition score, as shown in Figs. 8 and 12. Therefore, by using this reference dimension W, the meatiness of the cow can be evaluated with high accuracy.

また、本第1の実施形態の変形例では、図11のように、決定部38は、基準範囲306の両端における輪郭線60上の2つ点307を通る直線310を決定する。直線310の決定は複数の直線310a~310eの決定よりも簡易な処理でできるとともに、直線310の傾きも直線310a~310eの傾きを算出する場合に比べて簡易な処理で算出できる。また、直線310の傾きを用いた場合でも、図12のように、ボディコンディションスコアとの相関性が高い。したがって、牛の肉付きを簡易な処理によって、精度良く評価することができる。 In a modified version of the first embodiment, as shown in FIG. 11, the determination unit 38 determines a straight line 310 that passes through two points 307 on the contour line 60 at both ends of the reference range 306. Determining the straight line 310 can be done with simpler processing than determining the multiple straight lines 310a-310e, and the slope of the straight line 310 can be calculated with simpler processing than calculating the slopes of the straight lines 310a-310e. Even when the slope of the straight line 310 is used, there is a high correlation with the body condition score, as shown in FIG. 12. Therefore, the fleshiness of the cow can be accurately evaluated with simple processing.

なお、上記第1の実施形態において、決定部38が複数の直線310a~310eを決定した場合、算出部34は複数の直線310a~310eの平均傾きを算出する場合が好ましい。図8で説明したように、平均傾きは、ボディコンディションスコアとの相関性を示す決定係数Rが高い。したがって、評価部36が平均傾きからボディコンディションスコアを評価することで、牛の肉付きを精度良く評価することができる。 In the first embodiment, when the determination unit 38 determines a plurality of straight lines 310a-310e, it is preferable that the calculation unit 34 calculates the average slope of the plurality of straight lines 310a-310e. As described in Fig. 8, the average slope has a high coefficient of determination R2 , which indicates a correlation with the body condition score. Therefore, by the evaluation unit 36 evaluating the body condition score from the average slope, the meatiness of the cattle can be evaluated with high accuracy.

[基準範囲306について]
上記第1の実施形態及びその変形例では、輪郭線60の最左点302から輪郭線60の内側に基準寸法Wの20%(第1割合)に相当する第1距離だけ離れた直線330と、基準寸法Wの30%(第2割合)に相当する第2距離だけ離れた直線332と、で挟まれた範囲を基準範囲306とする場合を例に示した。ここでは、輪郭線60の最左点302からどの程度離れた範囲を基準範囲306とすることが好ましいかについて説明する。
[Regarding reference range 306]
In the above first embodiment and its modified example, a case has been shown in which the range sandwiched between a straight line 330 that is a first distance away from the leftmost point 302 of the contour line 60 inside the contour line 60, the first distance corresponding to 20% (first ratio) of the reference dimension W, and a straight line 332 that is a second distance away from the leftmost point 302 of the contour line 60, the second distance corresponding to 30% (second ratio) of the reference dimension W, is set as the reference range 306. Here, a description will be given of how far the range from the leftmost point 302 of the contour line 60 should preferably be set as the reference range 306.

[実験]
輪郭線60の最左点302から輪郭線60の内側に基準寸法Wの第1割合以上第2割合以下で離れた範囲を基準範囲306とするにあたり、第1割合と第2割合を様々な値に変えることで複数の基準範囲306を特定した。そして、図8及び図12と同様に、獣医師等の専門家が評価したボディコンディションスコアと、複数の基準範囲306各々において輪郭線60上の複数の点307のうちの2点を通る傾きと、の相関を求め、相関性を示す近似直線から決定係数Rを算出した。
[experiment]
A range from the leftmost point 302 of the contour line 60 to the inside of the contour line 60 at a distance of at least a first percentage and at most a second percentage of the reference dimension W was defined as a reference range 306, and a plurality of reference ranges 306 were specified by changing the first percentage and the second percentage to various values. Then, as in Figures 8 and 12, a correlation was found between the body condition score evaluated by a veterinarian or other expert and a slope passing through two of the plurality of points 307 on the contour line 60 in each of the plurality of reference ranges 306, and a coefficient of determination R2 was calculated from an approximation line showing the correlation.

表2及び表3には、輪郭線60の最左点302からの距離を異ならせた複数の基準範囲306各々において、ボディコンディションスコアと直線の傾きとの相関を示す近似直線から得られた決定係数Rが示されている。表2の左側(下側)における基準範囲306と決定係数Rは、基準範囲306の両端における輪郭線60上の2点を通る1本の直線の傾きとボディコンディションスコアとの相関を示す近似直線から求めたものである。中央及び右側(上側)における基準範囲306と決定係数Rは、基準範囲306内に0.05Wの間隔で位置する輪郭線60上の複数の点307のうちの隣接する2点を通る複数の直線の平均傾きとボディコンディションスコアとの相関を示す近似直線から求めたものである。表3は、基準範囲306内に0.02Wの間隔で位置する輪郭線60上の複数の点307のうちの隣接する2点を通る複数の直線の平均傾きとボディコンディションスコアとの相関を示す近似直線からを求めたものである。 Tables 2 and 3 show the coefficients of determination R2 obtained from the approximation line showing the correlation between the body condition score and the slope of the line for each of a plurality of reference ranges 306 with different distances from the leftmost point 302 of the contour line 60. The reference ranges 306 and the coefficients of determination R2 on the left side (lower side) of Table 2 were obtained from the approximation line showing the correlation between the body condition score and the slope of a line passing through two points on the contour line 60 at both ends of the reference range 306. The reference ranges 306 and the coefficients of determination R2 on the center and right side (upper side) were obtained from the approximation line showing the correlation between the body condition score and the average slope of a plurality of lines passing through two adjacent points among the plurality of points 307 on the contour line 60 located within the reference range 306 at an interval of 0.05W. Table 3 was obtained from the approximation line showing the correlation between the body condition score and the average slope of a plurality of lines passing through two adjacent points among the plurality of points 307 on the contour line 60 located within the reference range 306 at an interval of 0.02W.

表2及び表3に示すように、基準範囲を0.2W~0.3W、0.2W~0.35W、0.2W~0.4W、0.16W~0.34W、0.18W~0.32W、0.22W~0.3W、0.22W~0.28Wとした場合に大きな決定係数Rが得られた。このことから、輪郭線60の最左点302から基準寸法Wの第1割合以上第2割合以下で離れた範囲を基準範囲306とする場合では、第1割合を16%以上の値とし、第2割合を40%以下の値とすることで、大きな決定係数Rが得られることが分かる。 As shown in Tables 2 and 3, a large coefficient of determination R2 was obtained when the reference range was set to 0.2 W to 0.3 W, 0.2 W to 0.35 W, 0.2 W to 0.4 W, 0.16 W to 0.34 W, 0.18 W to 0.32 W, 0.22 W to 0.3 W, and 0.22 W to 0.28 W. From this, it can be seen that in the case where the reference range 306 is a range away from the leftmost point 302 of the contour line 60 by a first percentage or more and a second percentage or less of the reference dimension W, a large coefficient of determination R2 can be obtained by setting the first percentage to a value of 16% or more and the second percentage to a value of 40% or less.

Figure 0007648161000002
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Figure 0007648161000003
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したがって、決定部38は、輪郭線60の最左点302から輪郭線60の内側に基準寸法Wの第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線330と、基準寸法Wの第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線332と、で挟まれた基準範囲306を特定する場合、第1割合として16%以上の値を用い、第2割合として40%以下の値を用いることが好ましい。これにより、牛の肉付きを精度良く評価することができる。牛の肉付きを精度良く評価する点から、第1割合は16%以上24%以下の値を用いることが好ましく、18%以上22%以下の値を用いる場合がより好ましく、19%以上21%以下の値を用いる場合が更に好ましい。第2割合は28%以上40%以下の値を用いることが好ましく、30%以上38%以下の値を用いる場合がより好ましく、34%以上36%以下の値を用いる場合が更に好ましい。また、基準範囲306の抽出画像51内の水平方向(牛の横幅方向)における幅は0.05W以上が好ましく、0.08W以上がより好ましく、0.1W以上が更に好ましい。 Therefore, when the determination unit 38 specifies the reference range 306 between a straight line 330 that is a first distance away from the leftmost point 302 of the contour line 60 inside the contour line 60, which corresponds to a first ratio of the reference dimension W, and a straight line 332 that is a second distance away from the leftmost point 302 of the contour line 60, which corresponds to a second ratio of the reference dimension W, it is preferable to use a value of 16% or more and a value of 40% or less as the second ratio. This allows the beefiness of the cow to be evaluated with high accuracy. In terms of evaluating the beefiness of the cow with high accuracy, it is preferable to use a value of 16% or more and 24% or less as the first ratio, more preferably a value of 18% or more and 22% or less, and even more preferably a value of 19% or more and 21% or less. It is preferable to use a value of 28% or more and 40% or less as the second ratio, more preferably a value of 30% or more and 38% or less, and even more preferably a value of 34% or more and 36% or less. Additionally, the width of the reference range 306 in the horizontal direction (the cow's width direction) within the extracted image 51 is preferably 0.05W or more, more preferably 0.08W or more, and even more preferably 0.1W or more.

なお、上記第1の実施形態及びその変形例では、決定部38は、輪郭線60の最左点302から輪郭線60の内側に基準寸法Wの第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線330と、基準寸法Wの第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線332と、で挟まれた範囲を基準範囲306と特定する場合を例に示した。しかしながら、この場合に限られず、決定部38は、輪郭線60の最右点303から輪郭線60の内側に基準寸法Wの第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線と、基準寸法Wの第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線とで挟まれた範囲を基準範囲306と特定する場合でもよい。この場合でも、第1割合及び第2割合は上述した値を用いることが好ましい。最右点303を用いて基準範囲306を特定する場合では、基準範囲306内の輪郭線60上の複数の点307を通る直線の傾きの正負とボディコンディションスコアとの関係が、最左点302を用いて基準範囲306を特定する場合とは反対になる。すなわち、直線の傾きの正の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは低くなり、傾きの負の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは高くなる。 In the above-mentioned first embodiment and its modified example, the determination unit 38 specifies the range between the straight line 330, which is a first distance away from the leftmost point 302 of the contour line 60 inside the contour line 60, corresponding to the first ratio of the reference dimension W, and the straight line 332, which is a second distance away from the leftmost point 302 of the contour line 60, corresponding to the second ratio of the reference dimension W, as the reference range 306. However, the present invention is not limited to this case, and the determination unit 38 may specify the range between the straight line, which is a first distance away from the rightmost point 303 of the contour line 60 inside the contour line 60, corresponding to the first ratio of the reference dimension W, and the straight line, which is a second distance away from the rightmost point 303 of the contour line 60, corresponding to the second ratio of the reference dimension W, as the reference range 306. Even in this case, it is preferable to use the above-mentioned values for the first ratio and the second ratio. When the rightmost point 303 is used to specify the reference range 306, the relationship between the positive/negative slope of the straight line passing through the multiple points 307 on the contour line 60 within the reference range 306 and the body condition score is opposite to that when the leftmost point 302 is used to specify the reference range 306. In other words, the more positive the slope of the line, the lower the body condition score, and the more negative the slope, the higher the body condition score.

なお、上記第1の実施形態において、算出部34は、基準範囲306内の輪郭線60上の複数の点307を通る複数の直線310a~310eの傾きの中央値を算出してもよい。 In the first embodiment, the calculation unit 34 may calculate the median of the slopes of the multiple straight lines 310a to 310e that pass through the multiple points 307 on the contour line 60 within the reference range 306.

なお、上記第1の実施形態において、決定部38は、基準範囲306内の輪郭線60上の複数の点307のうち1つの点を挟んで両側に位置する2つの点(1つ飛びの2点)の組を通る直線や、2つの点を挟んで両側に位置する2つの点(2つ飛びの2点)の組を通る直線を決定してもよい。また、決定部38は、複数の点307から最小二乗法により求まる近似直線(回帰直線)を決定してもよい。 In the first embodiment, the determination unit 38 may determine a straight line passing through a pair of two points (two points every other) located on either side of one of the multiple points 307 on the contour line 60 within the reference range 306, or a straight line passing through a pair of two points (two points every other) located on either side of two points. The determination unit 38 may also determine an approximation line (regression line) obtained from the multiple points 307 by the least squares method.

なお、上記第1の実施形態において、評価部36は、基準範囲306内の輪郭線60上の複数の点307を通る複数の直線310a~310eそれぞれの傾きから得られる複数のボディコンディションスコアのうちの最大値によって牛の肉付きを評価してもよいし、最小値によって牛の肉付きを評価してもよいし、平均値によって牛の肉付きを評価してもよい。また、評価部36は、最左点302から求めた基準範囲306において決定された1又は複数の直線の傾きから得られたボディコンディションスコアと、最右点303から求めた基準範囲306において決定された1又は複数の直線の傾きから得られたボディコンディションスコアと、の平均値によって牛の肉付きを評価してもよい。 In the first embodiment, the evaluation unit 36 may evaluate the beefiness of the cow based on the maximum value, minimum value, or average value of the multiple body condition scores obtained from the slopes of the multiple straight lines 310a-310e passing through the multiple points 307 on the contour line 60 within the reference range 306. The evaluation unit 36 may also evaluate the beefiness of the cow based on the average value of the body condition score obtained from the slope of one or more straight lines determined in the reference range 306 obtained from the leftmost point 302 and the body condition score obtained from the slope of one or more straight lines determined in the reference range 306 obtained from the rightmost point 303.

《第2の実施形態》
上記第1の実施形態及びその変形例では、決定部38は輪郭線60の最左点302又は最右点303から輪郭線60の内側に基準寸法の第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線と、基準寸法の第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線と、で挟まれた範囲を基準範囲306とする場合を例に示した。本第2の実施形態では、決定部38は輪郭線60の最も上側の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法の第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線と、基準寸法の第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線と、で挟まれた範囲を基準範囲306aとする場合について説明する。
Second Embodiment
In the above first embodiment and its modified example, a case has been shown in which the determination unit 38 determines a range sandwiched between a straight line that is separated from the leftmost point 302 or the rightmost point 303 of the contour 60 by a first distance corresponding to a first proportion of the reference dimension inside the contour 60 and a straight line that is separated by a second distance corresponding to a second proportion of the reference dimension as the reference range 306. In the present second embodiment, a case will be described in which the determination unit 38 determines a range sandwiched between a straight line that is separated from the uppermost point 91 of the topmost side of the contour 60 by a first distance corresponding to the first proportion of the reference dimension inside the contour 60 and a straight line that is separated by a second distance corresponding to the second proportion of the reference dimension as the reference range 306a.

図13は、第2の実施形態における決定部38及び算出部34が実行する処理を説明するための図である。図13に示すように、決定部38は、第1の実施形態と同じく、輪郭線60の最左点302を通る垂直線304と輪郭線60の最右点303を通る垂直線305との間の距離Wを、基準寸法として特定する。次いで、決定部38は、輪郭線60の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法Wの20%(第1割合)に相当する第1距離(0.2W)だけ離れかつ離れた方向に略直交する直線330aと、基準寸法Wの30%(第2割合)に相当する第2距離(0.3W)だけ離れかつ離れた方向に略直交する直線332aと、で挟まれた範囲を基準範囲306aとして特定する。すなわち、基準範囲306aは、最上点91を通る水平線から0.2W以上0.3W以下で離れた範囲であると言える。最上点91は、例えば、抽出画像51内の水平線を上側から輪郭線60の近づけて行き、水平線が輪郭線60に最初に接した点を最上点91と特定することができる。また、その他の方法によって最上点91を特定してもよく、例えば、抽出画像51をX-Y座標系に変換し、抽出画像51の各画素のX、Y座標から最上点91を特定してもよいし、輪郭線60のなかで抽出画像51の上側の端辺からの距離が最も短い点を最上点91としてもよい。 13 is a diagram for explaining the process executed by the determination unit 38 and the calculation unit 34 in the second embodiment. As shown in FIG. 13, the determination unit 38, like the first embodiment, specifies the distance W between the vertical line 304 passing through the leftmost point 302 of the contour line 60 and the vertical line 305 passing through the rightmost point 303 of the contour line 60 as the reference dimension. Next, the determination unit 38 specifies the range sandwiched between a straight line 330a that is separated from the top point 91 of the contour line 60 by a first distance (0.2W) corresponding to 20% (first ratio) of the reference dimension W inside the contour line 60 and is approximately perpendicular to the separated direction, and a straight line 332a that is separated by a second distance (0.3W) corresponding to 30% (second ratio) of the reference dimension W and is approximately perpendicular to the separated direction, as the reference range 306a. In other words, it can be said that the reference range 306a is a range that is separated from the horizontal line passing through the top point 91 by 0.2W or more and 0.3W or less. The top point 91 can be determined, for example, by moving a horizontal line in the extracted image 51 closer to the contour line 60 from above, and identifying the point where the horizontal line first touches the contour line 60 as the top point 91. Alternatively, the top point 91 may be determined by other methods, for example by converting the extracted image 51 into an X-Y coordinate system and identifying the top point 91 from the X and Y coordinates of each pixel of the extracted image 51, or by identifying the point on the contour line 60 that is the closest to the top edge of the extracted image 51.

次いで、決定部38は、輪郭線60のうちの基準範囲306a内に位置する連続する部分上の複数の点307aを特定し、複数の点307aのうちの2つの点を通る複数の直線312a、312bを決定する。本第2の実施形態では、輪郭線60の左側部分において基準範囲306a内に位置する複数の点307aを特定する。複数の点307aは、直線330a、332aと輪郭線60が交差する2点と、基準範囲306aを上下方向に2等分する1本の水平線と輪郭線60が交差する1点と、であるとする。また、本第2の実施形態では、複数の直線312a、312bは、3つの点307aから得られる2組の隣接する2つの点の組み合わせそれぞれを通る2本の直線312a、312bとする。 Then, the determination unit 38 identifies a plurality of points 307a on a continuous portion of the contour 60 that is located within the reference range 306a, and determines a plurality of straight lines 312a, 312b that pass through two of the plurality of points 307a. In this second embodiment, a plurality of points 307a that are located within the reference range 306a in the left portion of the contour 60 are identified. The plurality of points 307a are two points where the straight lines 330a, 332a intersect with the contour 60, and one point where the contour 60 intersects with one horizontal line that divides the reference range 306a in two equal parts in the vertical direction. In this second embodiment, the plurality of straight lines 312a, 312b are two straight lines 312a, 312b that pass through each of two sets of adjacent two-point combinations obtained from the three points 307a.

算出部34は、決定部38が決定した直線312a、312bの傾きを算出する。本第2の実施形態では、抽出画像51を時計回りに90°回転させ(すなわち、輪郭線60の最上点91が右側に位置するようにし)、直線312a、312bが回転後の抽出画像51内で水平方向(左右方向)に伸びる水平線に対する傾きを算出する。また、本第2の実施形態では、直線の傾きは、回転後の抽出画像51内で右下から左上に伸びている場合を正とし、左下から右上に伸びている場合を負とする。算出部34は、直線312a、312bの傾きから、最大傾き、最小傾き、又は平均傾きを算出するが、本第2の実施形態では平均傾きを算出するとする。算出部34が算出する直線312a、312bの傾きは、山部61aの傾斜の度合いを示す指標値の1つである。 The calculation unit 34 calculates the inclination of the straight lines 312a and 312b determined by the determination unit 38. In this second embodiment, the extraction image 51 is rotated 90° clockwise (i.e., the top point 91 of the contour line 60 is positioned on the right side), and the inclination of the straight lines 312a and 312b with respect to a horizontal line extending in the horizontal direction (left-right direction) in the rotational extraction image 51 is calculated. In this second embodiment, the inclination of the straight line is positive when it extends from the lower right to the upper left in the rotational extraction image 51, and negative when it extends from the lower left to the upper right. The calculation unit 34 calculates the maximum inclination, minimum inclination, or average inclination from the inclination of the straight lines 312a and 312b, but in this second embodiment, the average inclination is calculated. The inclination of the straight lines 312a and 312b calculated by the calculation unit 34 is one of the index values indicating the degree of inclination of the peak portion 61a.

評価部36は、算出部34が算出した直線312a、310bの平均傾きから、撮像画像50に写された牛の肉付きを評価する。肉付きとして、例えばボディコンディションスコアを評価する。 The evaluation unit 36 evaluates the fleshiness of the cow captured in the captured image 50 from the average slope of the lines 312a and 310b calculated by the calculation unit 34. As the fleshiness, for example, the body condition score is evaluated.

[実験]
獣医師等の専門家が評価したボディコンディションスコアと、算出部34が算出した複数の直線312a、312bの平均傾きと、の相関を調査する実験を行った。実験は、乳牛(ホルスタイン種)に対して行った。
[experiment]
An experiment was conducted to investigate the correlation between the body condition score evaluated by a veterinarian or other expert and the average slope of the multiple straight lines 312a, 312b calculated by the calculation unit 34. The experiment was conducted on dairy cows (Holstein breed).

図14には、ボディコンディションスコアと、算出部34が算出した複数の直線312a、312bの平均傾きと、の相関を調査した実験結果が示されている。図14の横軸(x軸)は専門家が評価したボディコンディションスコアであり、縦軸は算出部34が算出した平均傾きである。図14中の複数の黒丸は実験をした乳牛1頭1頭の結果を示していて、点線の直線は近似直線(回帰直線)を示している。図14に示すように、輪郭線60の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法Wの20%以上30%以下で離れた範囲を基準範囲306aとして特定した場合でも、傾き具合によってボディコンディションスコアが変化する。傾きの負の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは低くなり、傾きの正の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは高くなる。近似直線はy=0.1868x-0.5657と求まり、決定係数Rは0.6210であった。このことから、輪郭線60の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法Wの20%以上30%以下で離れた範囲を基準範囲306aと特定する場合でも、牛の肉付きを精度良く評価できることが分かる。 FIG. 14 shows the results of an experiment investigating the correlation between the body condition score and the average slope of the multiple straight lines 312a and 312b calculated by the calculation unit 34. The horizontal axis (x-axis) of FIG. 14 is the body condition score evaluated by an expert, and the vertical axis is the average slope calculated by the calculation unit 34. The multiple black circles in FIG. 14 show the results of each dairy cow that underwent the experiment, and the dotted straight line shows an approximation line (regression line). As shown in FIG. 14, even if the range from the top point 91 of the contour line 60 to the inside of the contour line 60 by 20% to 30% of the reference dimension W is specified as the reference range 306a, the body condition score changes depending on the slope. The larger the negative value of the slope, the lower the body condition score, and the larger the positive value of the slope, the higher the body condition score. The approximation line was found to be y = 0.1868x - 0.5657, and the coefficient of determination R2 was 0.6210. From this, it can be seen that the beefiness of a cow can be evaluated with high accuracy even when the reference range 306a is specified as the range from the top point 91 of the contour line 60 to the inside of the contour line 60, which is 20% to 30% of the reference dimension W.

[基準範囲306aについて]
上記第2の実施形態では、輪郭線60の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法Wの20%以上30%以下で離れた範囲を基準範囲306aとする場合を例に示した。ここでは、輪郭線60の最上点91からどの程度離れた範囲を基準範囲306aとすることが好ましいかについて説明する。
[Regarding reference range 306a]
In the above-described second embodiment, the reference range 306a is defined as a range from the uppermost point 91 of the contour line 60 to the inside of the contour line 60, the range being 20% to 30% of the reference dimension W. Here, a description will be given of how far the reference range 306a should be defined as being from the uppermost point 91 of the contour line 60.

[実験]
輪郭線60の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法Wの第1割合以上第2割合以下で離れた範囲を基準範囲306aとするにあたり、第1割合と第2割合を様々な値に変えることで複数の基準範囲306aを特定した。そして、図14と同様に、獣医師等の専門家が評価したボディコンディションスコアと、複数の基準範囲306a各々において輪郭線60上の複数の点307aのうちの2点を通る直線の傾きと、の相関を求め、相関を示す近似直線から決定係数Rを算出した。
[experiment]
In defining reference range 306a as the range away from uppermost point 91 of contour line 60 to the inside of contour line 60 by a first percentage or more and a second percentage or less of the reference dimension W, a plurality of reference ranges 306a were specified by changing the first percentage and the second percentage to various values. Then, as in Fig. 14, a correlation was found between the body condition score evaluated by a veterinarian or other expert and the slope of a line passing through two of the plurality of points 307a on contour line 60 in each of the plurality of reference ranges 306a, and a coefficient of determination R2 was calculated from the approximation line indicating the correlation.

表4には、輪郭線60の最上点91からの距離を異ならせた複数の基準範囲306a各々において、ボディコンディションスコアと直線の傾きとの相関を示す近似直線から得られた決定係数Rが示されている。表4の左側(下側)における基準範囲306aと決定係数Rは、基準範囲306aの両端における輪郭線60上の2つ点を通る1本の直線の傾きとボディコンディションスコアとの相関を示す近似直線から求めたものである。中央及び右側(上側)における基準範囲306aと決定係数Rは、基準範囲306a内に0.05Wの間隔で位置する輪郭線60上の複数の点307のうちの隣接する2点を通る複数の直線の平均傾きとボディコンディションスコアとの相関を示す近似直線から求めたものである。

Figure 0007648161000004
Table 4 shows the coefficient of determination R2 obtained from an approximation line showing the correlation between the body condition score and the slope of the line for each of a plurality of reference ranges 306a with different distances from the top point 91 of the contour line 60. The reference ranges 306a on the left (lower) side of Table 4 were obtained from an approximation line showing the correlation between the body condition score and the slope of a line passing through two points on the contour line 60 at both ends of the reference range 306a. The reference ranges 306a on the center and right (upper) side of the reference ranges 306a and the coefficient of determination R2 were obtained from an approximation line showing the correlation between the body condition score and the average slope of a plurality of lines passing through two adjacent points among the plurality of points 307 on the contour line 60 located at an interval of 0.05W within the reference range 306a.
Figure 0007648161000004

表4に示すように、基準範囲306aを0.2W~0.3W、0.15W~0.35Wとした場合に大きな決定係数Rが得られた。このことから、輪郭線60の最上点91から基準寸法Wの第1割合以上第2割合以下で離れた範囲を基準範囲306aとする場合、第1割合を15%以上の値とし、第2割合を35%以下の値とすることで、大きな決定係数Rが得られることが分かる。 As shown in Table 4, a large coefficient of determination R2 was obtained when the reference range 306a was set to 0.2 W to 0.3 W and 0.15 W to 0.35 W. From this, it can be seen that when the reference range 306a is set to a range away from the uppermost point 91 of the contour line 60 by a first percentage or more and a second percentage or less of the reference dimension W, a large coefficient of determination R2 can be obtained by setting the first percentage to a value of 15% or more and the second percentage to a value of 35% or less.

したがって、決定部38は、輪郭線60の最上点91から輪郭線60の内側に基準寸法Wの第1割合に相当する第1距離だけ離れた直線330aと、基準寸法Wの第2割合に相当する第2距離だけ離れた直線332aと、で挟まれた基準範囲306aを特定する場合、第1割合として15%以上の値を用い、第2割合として35%以下の値を用いることが好ましい。これにより、牛の肉付きを精度良く評価することができる。牛の肉付きを精度良く評価する点から、第1割合は15%以上25%以下の値を用いることが好ましく、17%以上23%以下の値を用いる場合がより好ましく、19%以上21%以下の値を用いる場合が更に好ましい。第2割合は25%以上35%以下の値を用いることが好ましく、27%以上33%以下の値を用いる場合がより好ましく、29%以上31%以下の値を用いる場合が更に好ましい。また、基準範囲306aの抽出画像51内の上下方向(牛の体高方向)における幅は0.05W以上が好ましく、0.08W以上がより好ましく、0.1W以上が更に好ましい。 Therefore, when the determination unit 38 specifies the reference range 306a between the straight line 330a that is a first distance away from the top point 91 of the contour line 60 inside the contour line 60, which corresponds to the first ratio of the reference dimension W, and the straight line 332a that is a second distance away from the top point 91 of the contour line 60, which corresponds to the second ratio of the reference dimension W, it is preferable to use a value of 15% or more and a value of 35% or less as the second ratio. This allows the beefiness of the cow to be evaluated with high accuracy. In order to accurately evaluate the beefiness of the cow, it is preferable to use a value of 15% or more and 25% or less as the first ratio, more preferably a value of 17% or more and 23% or less, and even more preferably a value of 19% or more and 21% or less. It is preferable to use a value of 25% or more and 35% or less as the second ratio, more preferably a value of 27% or more and 33% or less, and even more preferably a value of 29% or more and 31% or less. Additionally, the width of the reference range 306a in the vertical direction (the cow's height direction) within the extracted image 51 is preferably 0.05W or more, more preferably 0.08W or more, and even more preferably 0.1W or more.

なお、上記第2の実施形態では、図13のように、輪郭線60の左側部分において基準範囲306a内の複数の点307aから複数の直線312a、312bを決定する場合を例に示したが、輪郭線60の右側部分において基準範囲306a内の複数の点から直線を決定する場合でもよい。輪郭線60の右側部分を用いた場合、基準範囲306a内の輪郭線60上の複数の点を通る直線の傾きの正負とボディコンディションスコアとの関係が、輪郭線60の左側部分を用いた場合とは反対になる。すなわち、直線の傾きの正の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは低くなり、傾きの負の値が大きくなるほどボディコンディションスコアは高くなる。 In the above second embodiment, as shown in FIG. 13, a case has been shown in which multiple straight lines 312a, 312b are determined from multiple points 307a within the reference range 306a on the left side of the contour 60, but straight lines may also be determined from multiple points within the reference range 306a on the right side of the contour 60. When the right side of the contour 60 is used, the relationship between the positive and negative slope of the line passing through multiple points on the contour 60 within the reference range 306a and the body condition score is opposite to that when the left side of the contour 60 is used. In other words, the more positive the slope of the line, the lower the body condition score, and the more negative the slope, the higher the body condition score.

なお、評価部36は、上記第1の実施形態と上記第2の実施形態を組み合わせ、最左点302から求めた基準範囲306において決定された1又は複数の直線の傾きから得られたボディコンディションスコアおよび最右点303から求めた基準範囲306において決定された1又は複数の直線の傾きから得られたボディコンディションスコアのいずれか一方又は両方と、最上点91から求めた基準範囲306aにおいて決定された1又は複数の直線から得られたボディコンディションスコアと、の平均値によって牛の肉付きを評価してもよい。 The evaluation unit 36 may combine the first and second embodiments and evaluate the beefiness of the cow based on the average value of either or both of the body condition score obtained from the slope of one or more straight lines determined in the reference range 306 determined from the leftmost point 302 and the body condition score obtained from the slope of one or more straight lines determined in the reference range 306 determined from the rightmost point 303, and the body condition score obtained from one or more straight lines determined in the reference range 306a determined from the topmost point 91.

なお、上記第1の実施形態及び上記第2の実施形態において、決定部38は、牛の身体の横幅方向の大きさを示す基準寸法として、山部61a、61bの頂点62a、62bの間の距離を特定してもよいし、山部61a、61bにおける最も上側の点の間の距離を特定してもよい。 In the first and second embodiments, the determination unit 38 may specify the distance between the apexes 62a, 62b of the peaks 61a, 61b as the reference dimension indicating the width of the cow's body, or may specify the distance between the uppermost points of the peaks 61a, 61b.

山部61aの頂点62aと山部61bの頂点62bは、以下の方法により特定することができる。例えば、図5のように、抽出画像51内で上から左下に向かって傾いた傾斜直線55を抽出画像51の左上端点52から輪郭線60に向かって近づけて行き、傾斜直線55が輪郭線60に最初に接した点を左側に存在する山部61aの頂点62aと特定することができる。同様に、抽出画像51内で上から右下に向かって傾いた傾斜直線56を抽出画像51の右上端点54から輪郭線60に向かって近づけて行き、傾斜直線56が輪郭線60に最初に接した点を右側に存在する山部61bの頂点62bと特定することができる。傾斜直線55、56は、抽出画像51内の水平線から例えば30°~60°傾いた直線とすることが好ましく、40°~50°傾いた直線とすることがより好ましく、45°傾いた直線とすることが更に好ましい。 The apex 62a of the mountain 61a and the apex 62b of the mountain 61b can be identified by the following method. For example, as shown in FIG. 5, an inclined straight line 55 inclined from the top to the bottom left in the extracted image 51 is moved from the top left end point 52 of the extracted image 51 toward the contour line 60, and the point where the inclined straight line 55 first touches the contour line 60 can be identified as the apex 62a of the mountain 61a on the left side. Similarly, an inclined straight line 56 inclined from the top to the bottom right in the extracted image 51 is moved from the top right end point 54 of the extracted image 51 toward the contour line 60, and the point where the inclined straight line 56 first touches the contour line 60 can be identified as the apex 62b of the mountain 61b on the right side. The inclined straight lines 55 and 56 are preferably inclined at 30° to 60° from the horizontal line in the extracted image 51, more preferably at 40° to 50°, and even more preferably at 45°.

山部61aの頂点62aと山部61bの頂点62bは、上記の方法によって特定される場合に限られず、その他の方法によって特定されてもよい。例えば、図5のように、抽出画像51内で上から左下に向かって第1の所定角度で傾いた傾斜直線55aを左上端点52から輪郭線60に向かって近づけて最初に接する第1の点を特定し、第2の所定角度で傾いた傾斜直線55bを左上端点52から輪郭線60に向かって近づけて最初に接する第2の点を特定し、輪郭線60上において第1の点と第2の点の略中央に位置する点を山部61aの頂点62aと特定してもよい。同様に、抽出画像51内で上から右下に向かって第3の所定角度で傾いた傾斜直線56aを右上端点54から輪郭線60に向かって近づけて最初に接する第3の点を特定し、第4の所定角度で傾いた傾斜直線56bを右上端点54から輪郭線60に向かって近づけて最初に接する第4の点を特定し、輪郭線60上において第3の点と第4の点の略中央に位置する点を山部61bの頂点62bと特定してもよい。第1の所定角度および第3の所定角度は抽出画像51内の水平線から15°~30°とすることが好ましく、第2の所定角度および第4の所定角度は抽出画像51内の水平線から60°~75°とすることが好ましい。 The apex 62a of the mountain portion 61a and the apex 62b of the mountain portion 61b may be identified by other methods, not limited to the above-mentioned method. For example, as shown in FIG. 5, a first point of contact may be identified by approaching a slanted straight line 55a inclined from the top to the bottom left of the extracted image 51 from the upper left end point 52 toward the contour line 60, and a second point of contact may be identified by approaching a slanted straight line 55b inclined at a second predetermined angle from the upper left end point 52 toward the contour line 60, and a point located approximately in the center between the first point and the second point on the contour line 60 may be identified as the apex 62a of the mountain portion 61a. Similarly, a third point where an inclined straight line 56a inclined from the top to the bottom right in the extracted image 51 first touches the contour line 60 from the upper right end point 54 may be approached, and a fourth point where an inclined straight line 56b inclined at a fourth predetermined angle may be approached from the upper right end point 54 to the contour line 60 to identify the fourth point where the first touches the contour line 60. A point on the contour line 60 located approximately in the middle between the third point and the fourth point may be identified as the apex 62b of the mountain portion 61b. The first and third predetermined angles are preferably 15° to 30° from the horizontal line in the extracted image 51, and the second and fourth predetermined angles are preferably 60° to 75° from the horizontal line in the extracted image 51.

また、例えば、抽出画像51をX-Y座標系に変換し、抽出画像51の各画素のX、Y座標から2つの山部61a、61bの頂点62a、62bを特定してもよい。例えば、輪郭線60のなかで抽出画像51の左上端点52からの距離が最も短い点を山部61aの頂点62aとし、輪郭線60のなかで抽出画像51の右上端点54からの距離が最も短い点を山部61bの頂点62bとすることができる。 In addition, for example, the extracted image 51 may be converted into an X-Y coordinate system, and the vertices 62a, 62b of the two peaks 61a, 61b may be identified from the X and Y coordinates of each pixel of the extracted image 51. For example, the point on the contour 60 that is the shortest distance from the upper left corner 52 of the extracted image 51 may be set as the vertex 62a of the peak 61a, and the point on the contour 60 that is the shortest distance from the upper right corner 54 of the extracted image 51 may be set as the vertex 62b of the peak 61b.

また、上記いずれかの方法によって山部61aまたは山部61bのいずれか一方の頂点を特定し、特定した頂点を通る抽出画像51内の水平線が他方の山部の輪郭線60に交わる点を他方の山部の頂点と特定してもよい。なお、上記の方法以外の方法によって山部61aの頂点62aおよび山部61bの頂点62bを特定してもよい。なお、山部61a、61bの範囲については、様々な方法で特定することができる。例えば、山部61aの範囲は、山部61aの頂点62aを中心とした所定半径の円に含まれる輪郭線60の範囲とすることができる。所定半径は、例えば、山部61aの頂点62aと輪郭線60のうち最も上側に位置する最上点91との間の距離に所定の値(例えば0.5など)を掛けた値とすることができるが、その他の方法で得られる値であってもよい。また、山部61aの範囲は、山部61aの頂点62aから両側に所定長さの範囲としてもよい。所定長さは、例えば、上記所定半径の長さとしてもよいし、輪郭線60全体の長さに所定の値を掛けた長さとしてもよい。山部61bについても同様である。また、山部61a、61bの範囲については、機械学習等により特定することとしてもよい。 Alternatively, the apex of either the peak 61a or the peak 61b may be specified by any of the above methods, and the point where the horizontal line in the extracted image 51 passing through the specified apex intersects with the contour line 60 of the other peak may be specified as the apex of the other peak. Note that the apex 62a of the peak 61a and the apex 62b of the peak 61b may be specified by a method other than the above methods. Note that the range of the peaks 61a and 61b can be specified by various methods. For example, the range of the peak 61a can be the range of the contour line 60 contained in a circle of a predetermined radius centered on the apex 62a of the peak 61a. The predetermined radius can be, for example, a value obtained by multiplying the distance between the apex 62a of the peak 61a and the uppermost point 91 located at the uppermost side of the contour line 60 by a predetermined value (for example, 0.5), but may be a value obtained by other methods. Also, the range of the peak 61a may be a range of a predetermined length on both sides from the apex 62a of the peak 61a. The predetermined length may be, for example, the length of the above-mentioned predetermined radius, or may be the length of the entire contour line 60 multiplied by a predetermined value. The same applies to the peak portion 61b. The range of the peak portions 61a and 61b may also be determined by machine learning or the like.

なお、上記第1の実施形態及び第2の実施形態では、画像取得部30は、立位にある牛を略真後ろから撮像した撮像画像を取得する場合を例に示したが、立位にある牛を略正面から撮像した撮像画像を取得する場合でもよい。図15(a)は、立位にある牛を略真後ろから撮像した撮像画像50、図15(b)は、図15(a)の牛を略正面から撮像した撮像画像50aである。図15(a)に示すように、立位にある牛を略真後ろから撮像した場合に限られず、図15(b)に示すように、立位にある牛を略正面から撮像した場合であっても、牛の左右の腰角周りの輪郭が写るように牛を撮像することができる。 In the above first and second embodiments, the image acquisition unit 30 has been described as acquiring an image of a cow in a standing position taken from approximately directly behind, but it may also be possible to acquire an image of a cow in a standing position taken from approximately the front. FIG. 15(a) is an image 50 of a cow in a standing position taken from approximately directly behind, and FIG. 15(b) is an image 50a of the cow in FIG. 15(a) taken from approximately the front. As shown in FIG. 15(a), the image is not limited to an image of a cow in a standing position taken from approximately directly behind. Even if an image of a cow in a standing position taken from approximately the front, as shown in FIG. 15(b), it is possible to image the cow so that the contours around the left and right hip angles of the cow are visible.

図16(a)及び図16(b)は、図15(a)及び図15(b)の撮像画像50、50aから牛の輪郭線60を抽出した抽出画像51である。図16(a)に示すように、立位にある牛を略真後ろから撮像した場合であっても、図16(b)に示すように、立位にある牛を略正面から撮像した場合であっても、輪郭線60の上部の左右両側に腰角に対応する山部61a、61bを存在させることができる。よって、立位にある牛を略正面から撮像した撮像画像50aを用いても、略真後ろから撮像した撮像画像50を用いる場合と同じ方法によって、牛の肉付きを評価することができる。また、立位にある牛を略正面から撮像した二次元の撮像画像50aを用いる場合でも、略真後ろから撮像した撮像画像50を用いる場合と同様に、牛を上方から撮像するための特別な設備を必要とせず、多様な飼育現場に適用することができるとともに、携帯性に優れて汎用性の高いスマートフォン等の携帯型情報機器を評価装置とすることができる。 16(a) and 16(b) are extracted images 51 in which the contour line 60 of the cow is extracted from the captured images 50 and 50a of FIG. 15(a) and FIG. 15(b). As shown in FIG. 16(a), even if the image of the cow in a standing position is taken from almost directly behind, as shown in FIG. 16(b), even if the image of the cow in a standing position is taken from almost directly in front, the ridges 61a and 61b corresponding to the waist angle can be present on both the left and right sides of the upper part of the contour line 60. Therefore, even if the image 50a taken of the cow in a standing position from almost directly in front is used, the beefiness of the cow can be evaluated in the same manner as when the image 50 taken from almost directly behind is used. In addition, even if the two-dimensional captured image 50a taken of the cow in a standing position from almost directly in front is used, as in the case of using the image 50 taken from almost directly behind, no special equipment is required to capture the image of the cow from above, and it can be applied to various breeding sites, and a portable information device such as a smartphone, which is highly portable and versatile, can be used as the evaluation device.

なお、上記各実施形態では、牛の肉付きを評価する評価装置が、作業者が携帯して利用される、撮像部18を備える携帯型情報機器である場合を例に示したが、その他の場合でもよい。例えば、ネットワークに接続された他の機器と通信可能なサーバ等の据置型情報機器の場合でもよい。この場合、作業者は例えばスマートフォン等の携帯型情報機器を用いて撮像した牛の撮像画像を、ネットワークを介してサーバ等の据置型情報機器に送信する。据置型情報機器では、評価装置100と同様の処理を行って牛の肉付きを評価する。そして、据置型情報機器は、牛の肉付きの評価結果を、ネットワークを介して作業者が携帯する携帯型情報機器に送信する。これにより、スマートフォンに掛かる負荷を低減できる。また、牛舎内に固定又は移動可能にカメラを設置し、スマートフォン等の携帯型情報機器及びサーバ等の据置型情報機器は、牛舎内に設置されたカメラが撮像した立位にある牛の略真後ろ又は略正面の撮像画像を取得してもよい。 In the above embodiments, the evaluation device for evaluating the beefiness of the cattle is a portable information device with an image capturing unit 18 that is carried by the worker, but other cases are also possible. For example, it may be a stationary information device such as a server that can communicate with other devices connected to a network. In this case, the worker transmits the image of the cattle captured using a portable information device such as a smartphone to a stationary information device such as a server via the network. The stationary information device performs the same process as the evaluation device 100 to evaluate the beefiness of the cattle. The stationary information device then transmits the evaluation result of the beefiness of the cattle to a portable information device carried by the worker via the network. This reduces the load on the smartphone. In addition, a fixed or movable camera may be installed in the cattle barn, and the portable information device such as a smartphone and the stationary information device such as a server may acquire an image of the cattle standing upright, captured by the camera installed in the cattle barn, from approximately directly behind or approximately in front of the cattle.

なお、上記第1の実施形態及び第2の実施形態では、牛の肉付きとしてボディコンディションスコアを評価する場合を例に示したが、牛の肉付きを評価するその他の指標を評価する場合でもよい。また、各実験は、乳牛に対して行ったが、同様の骨格を有する肉牛も同様の結果になると考えられる。したがって、上記各実施形態は乳牛だけでなく肉牛にも適用できる。 In the above first and second embodiments, the body condition score is evaluated as the amount of meat in the cow, but other indices for evaluating the amount of meat in the cow may be evaluated. In addition, although each experiment was performed on dairy cows, it is believed that beef cows, which have a similar skeletal structure, would produce similar results. Therefore, each of the above embodiments can be applied not only to dairy cows but also to beef cows.

以上、本願発明の実施形態について詳述したが、本願発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本願発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。 Although the embodiment of the present invention has been described in detail above, the present invention is not limited to such a specific embodiment, and various modifications and variations are possible within the scope of the gist of the present invention as described in the claims.

12 表示部
14 操作部
16 通信部
18 撮像部
20 記憶部
22 制御部
30 画像取得部
32 抽出部
34 算出部
36 評価部
38 決定部
50、50a 撮像画像
51 抽出画像
52 左上端点
54 右上端点
55、55a、55b、56、56a、56b 傾斜直線
60 輪郭線
61a、61b 山部
62a、62b 頂点
63a、63b 第1曲線部
64a、64b 第2曲線部
91 最上点
100 評価装置
302 最左点
303 最右点
304、305 垂直線
306、306a 基準範囲
307、307a 点
310、310a、310b、310c、310d、310e 直線
312a、312b 直線
330、330a、332、332a 直線
12 Display unit 14 Operation unit 16 Communication unit 18 Imaging unit 20 Memory unit 22 Control unit 30 Image acquisition unit 32 Extraction unit 34 Calculation unit 36 Evaluation unit 38 Determination unit 50, 50a Captured image 51 Extracted image 52 Upper left end point 54 Upper right end point 55, 55a, 55b, 56, 56a, 56b Inclined straight line 60 Contour line 61a, 61b Mountain portion 62a, 62b Vertex 63a, 63b First curved portion 64a, 64b Second curved portion 91 Uppermost point 100 Evaluation device 302 Leftmost point 303 Rightmost point 304, 305 Vertical line 306, 306a Reference range 307, 307a Point 310, 310a, 310b, 310c, 310d, 310e straight line 312a, 312b straight line 330, 330a, 332, 332a straight line

Claims (11)

立位にある牛を略真後ろ又は略正面から撮像した二次元の撮像画像を取得する画像取得部と、
前記撮像画像から、前記牛の輪郭線を抽出する抽出部と、
前記輪郭線から前記牛の身体の横幅方向の大きさに関する基準寸法を特定し、前記輪郭線の最も左側の最左点、最も右側の最右点、又は最も上側の最上点から前記輪郭線の内側に前記基準寸法の第1割合に相当する第1距離と前記基準寸法の第2割合に相当する第2距離それぞれ離れかつ離れた方向に略直交する2つの直線で挟まれた基準範囲を特定し、前記輪郭線のうち前記基準範囲内に位置する連続する部分上の複数の点から1又は複数の直線を決定する決定部と、
前記決定部が決定した前記1又は複数の直線の傾き又は前記傾きから得られる値を算出する算出部と、
前記算出部が算出した前記傾き又は前記傾きから得られる値から、前記牛の肉付きを評価する評価部と、を備える牛の評価装置。
an image acquisition unit for acquiring a two-dimensional image of a cow in a standing position from approximately directly behind or approximately directly in front of the cow;
an extraction unit that extracts a contour line of the cow from the captured image;
a determination unit that specifies a reference dimension related to the size in the width direction of the body of the cow from the contour line, specifies a reference range between two straight lines that are separated from the leftmost point on the left side, the rightmost point on the right side, or the topmost point on the top side of the contour line by a first distance corresponding to a first ratio of the reference dimension and a second distance corresponding to a second ratio of the reference dimension inside the contour line and are approximately perpendicular to the direction of separation, and determines one or more straight lines from a plurality of points on a continuous portion of the contour line that is located within the reference range;
a calculation unit that calculates a slope of the one or more straight lines determined by the determination unit or a value obtained from the slope;
and an evaluation unit that evaluates the fleshiness of the cow from the slope calculated by the calculation unit or a value obtained from the slope.
前記決定部は、前記輪郭線が抽出された抽出画像内で前記輪郭線の前記最左点を通り垂直方向に伸びる直線と、前記抽出画像内で前記輪郭線の前記最右点を通り垂直方向に伸びる直線と、の間の距離を、前記牛の身体の横幅方向に関する前記基準寸法として特定する、請求項1に記載の牛の評価装置。 The cattle evaluation device according to claim 1, wherein the determination unit determines the distance between a straight line that passes through the leftmost point of the contour line in the extracted image from which the contour line is extracted and extends vertically, and a straight line that passes through the rightmost point of the contour line in the extracted image and extends vertically, as the reference dimension in the width direction of the body of the cattle. 前記決定部は、前記輪郭線の前記最左点又は前記最右点から前記輪郭線の内側に前記第1距離と前記第2距離それぞれ離れた前記2つの直線の間に位置する前記基準範囲を特定し、前記第1割合として16%以上の値を用い、前記第2割合として40%以下の値を用いる、請求項2に記載の牛の評価装置。 The cattle evaluation device according to claim 2, wherein the determination unit identifies the reference range located between the two straight lines that are separated from the leftmost point or the rightmost point of the contour line by the first distance and the second distance inside the contour line, respectively, and uses a value of 16% or more as the first ratio and a value of 40% or less as the second ratio. 前記決定部は、前記第1割合として16%以上24%以下の値を用い、前記第2割合として28%以上40%以下の値を用いる、請求項3に記載の牛の評価装置。 The cattle evaluation device according to claim 3, wherein the determination unit uses a value between 16% and 24% as the first ratio and a value between 28% and 40% as the second ratio. 前記決定部は、前記輪郭線の前記最上点から前記輪郭線の内側に前記第1距離と前記第2距離それぞれ離れた前記2つの直線の間に位置する前記基準範囲を特定し、前記第1割合として15%以上の値を用い、前記第2割合として35%以下の値を用いる、請求項2に記載の牛の評価装置。 The cattle evaluation device according to claim 2, wherein the determination unit identifies the reference range located between the two straight lines that are separated from the top point of the contour line by the first distance and the second distance inside the contour line, and uses a value of 15% or more as the first ratio and a value of 35% or less as the second ratio. 前記決定部は、前記第1割合として15%以上25%以下の値を用い、前記第2割合として28%以上35%以下の値を用いる、請求項5に記載の牛の評価装置。 The cattle evaluation device according to claim 5, wherein the determination unit uses a value of 15% or more and 25% or less as the first ratio, and a value of 28% or more and 35% or less as the second ratio. 前記決定部は、前記1又は複数の直線として、前記基準範囲の両端における前記輪郭線上の点を通る1本の直線を決定する、請求項1から6のいずれか一項に記載の牛の評価装置。 The cattle evaluation device according to any one of claims 1 to 6, wherein the determination unit determines, as the one or more straight lines, a single straight line passing through points on the contour line at both ends of the reference range. 前記決定部は、前記1又は複数の直線として、前記輪郭線のうち前記基準範囲内に位置する連続する部分上の前記複数の点から複数の直線を決定し、
前記算出部は、前記複数の直線の最大傾き、最小傾き、または平均傾きを算出する、請求項1から6のいずれか一項に記載の牛の評価装置。
the determining unit determines, as the one or more straight lines, a plurality of straight lines from the plurality of points on a continuous portion of the contour line that is located within the reference range;
The cow evaluation device according to claim 1 , wherein the calculation unit calculates a maximum slope, a minimum slope, or an average slope of the plurality of straight lines.
前記評価部は、前記牛の肉付きの評価としてボディコンディションスコアを評価する、請求項1から8のいずれか一項に記載の牛の評価装置。 The cattle evaluation device according to any one of claims 1 to 8, wherein the evaluation unit evaluates the body condition score as an evaluation of the beefiness of the cattle. 前記牛を撮像する撮像部を備える、請求項1から9のいずれか一項に記載の牛の評価装置。 The cattle evaluation device according to any one of claims 1 to 9, comprising an imaging unit that images the cattle. 立位にある牛を略真後ろ又は略正面から撮像した二次元の撮像画像から前記牛の輪郭線を抽出し、
抽出した前記輪郭線から前記牛の身体の横幅方向の大きさに関する基準寸法を特定し、前記輪郭線の最も左側の最左点、最も右側の最右点、又は最も上側の最上点から前記輪郭線の内側に前記基準寸法の第1割合に相当する第1距離と前記基準寸法の第2割合に相当する第2距離それぞれ離れかつ離れた方向に略直交する2つの直線で挟まれた基準範囲を特定し、前記輪郭線のうち前記基準範囲内に位置する連続する部分上の複数の点から1又は複数の直線を決定し、
決定した前記1又は複数の直線の傾き又は前記傾きから得られる値を算出し、
算出した前記傾き又は前記傾きから得られる値から、前記牛の肉付きを評価する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする牛の評価方法。
A contour line of a cow is extracted from a two-dimensional captured image of the cow in a standing position taken from approximately directly behind or approximately directly in front of the cow;
Identifying a reference dimension related to the size of the cow's body in the width direction from the extracted contour line, identifying a reference range sandwiched between two straight lines that are separated from the leftmost point on the leftmost side, the rightmost point on the rightmost side, or the topmost point on the topmost side of the contour line by a first distance corresponding to a first ratio of the reference dimension and a second distance corresponding to a second ratio of the reference dimension inside the contour line and are approximately perpendicular to the direction of separation, and determining one or more straight lines from a plurality of points on a continuous portion of the contour line that is located within the reference range,
Calculating a slope of the one or more determined straight lines or a value derived from the slope;
The meatiness of the cattle is evaluated from the calculated slope or a value obtained from the slope.
A method for evaluating cattle, characterized in that processing is carried out by a computer.
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