[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

JP6702535B2 - 同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システム - Google Patents

同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システム Download PDF

Info

Publication number
JP6702535B2
JP6702535B2 JP2015046118A JP2015046118A JP6702535B2 JP 6702535 B2 JP6702535 B2 JP 6702535B2 JP 2015046118 A JP2015046118 A JP 2015046118A JP 2015046118 A JP2015046118 A JP 2015046118A JP 6702535 B2 JP6702535 B2 JP 6702535B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
fish
position information
same
image
measurement
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2015046118A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2016165238A (ja
Inventor
孝之 小平
孝之 小平
真人 田口
真人 田口
貴子 中谷
貴子 中谷
穣 秋冨
穣 秋冨
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Solutions Innovators Ltd
Original Assignee
NEC Solutions Innovators Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Solutions Innovators Ltd filed Critical NEC Solutions Innovators Ltd
Priority to JP2015046118A priority Critical patent/JP6702535B2/ja
Priority to PCT/JP2015/079881 priority patent/WO2016143187A1/ja
Priority to US15/534,656 priority patent/US20180263223A1/en
Priority to CN201580073078.9A priority patent/CN107205366A/zh
Publication of JP2016165238A publication Critical patent/JP2016165238A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6702535B2 publication Critical patent/JP6702535B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K61/00—Culture of aquatic animals
    • A01K61/90—Sorting, grading, counting or marking live aquatic animals, e.g. sex determination
    • A01K61/95—Sorting, grading, counting or marking live aquatic animals, e.g. sex determination specially adapted for fish
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K61/00—Culture of aquatic animals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06M—COUNTING MECHANISMS; COUNTING OF OBJECTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06M11/00—Counting of objects distributed at random, e.g. on a surface
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06M—COUNTING MECHANISMS; COUNTING OF OBJECTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06M7/00—Counting of objects carried by a conveyor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/269—Analysis of motion using gradient-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/277—Analysis of motion involving stochastic approaches, e.g. using Kalman filters
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G06T7/74—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/98—Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/05—Underwater scenes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/103—Static body considered as a whole, e.g. static pedestrian or occupant recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20224—Image subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30128—Food products
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30242—Counting objects in image
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
    • Y02A40/80—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in fisheries management
    • Y02A40/81—Aquaculture, e.g. of fish

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Farming Of Fish And Shellfish (AREA)

Description

本発明は、同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システムに関する。
魚の養殖等において、魚を移し替える際に移し替えた魚の数をカウントする必要がある。前記魚のカウントは、目視および手動により行われていたが、手間がかかるという問題があった。
この問題に対し、特許文献１では、計数部を有する傾斜流路の上側から前記魚を含む液体を流し、前記計数部を通過する前記魚をカウントする計数装置が開示されている。しかしながら、特許文献１の計数装置は、高価でありコストがかかるという問題があった。
国際公開第２０１３／０８０３５１号
そこで、本発明は、簡易な同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システムを提供する。
本発明の同一魚判定装置は、計測画像取得手段、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段を含み、
前記計測画像取得手段は、
魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
前記魚位置情報取得手段は、
前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
前記魚予測位置情報取得手段は、
前記ｎ枚の計測画像のうちｍ−１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
前記同一魚判定手段は、
ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定することを特徴とする。
本発明の魚計数装置は、計測画像取得手段、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段を含む前記本発明の同一魚判定装置、ならびに魚計数手段を含み、
前記魚計数手段は、
前記同一魚判定装置で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数することを特徴とする。
本発明の魚計数用携帯端末は、同一魚判定装置および魚計数手段を含む前記本発明の魚計数装置、ならびに表示手段を含み、
前記表示手段が、前記魚計数装置により計数された魚数を表示することを特徴とする。
本発明の同一魚判定方法は、計測画像取得工程、魚位置情報取得工程、魚予測位置情報取得工程、および同一魚判定工程を含み、
前記計測画像取得工程は、
魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
前記魚位置情報取得工程は、
前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
前記魚予測位置情報取得工程は、
前記ｎ枚の計測画像のうちｍ−１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
前記同一魚判定工程は、
ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定することを特徴とする。
本発明の魚計数方法は、計測画像取得工程、魚位置情報取得工程、魚予測位置情報取得工程、および同一魚判定工程を含む前記本発明の同一魚判定方法、ならびに魚計数工程を含み、
前記魚計数工程は、
前記同一魚判定方法で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数することを特徴とする。
本発明の魚数予測装置は、同一魚判定装置および魚計数手段を含む前記本発明の魚計数装置、ならびに魚数予測手段を含み、
前記魚数予測手段は、
前記魚計数装置により、予め設定した時間内のｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測することを特徴とする。
本発明の魚数予測方法は、同一魚判定方法および魚計数工程を含む前記本発明の魚計数方法、ならびに魚数予測工程を含み、
前記魚数予測工程は、
前記魚計数装置により、予め設定した時間内のｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測することを特徴とする。
本発明のプログラムは、前記本発明の同一魚判定方法、前記本発明の魚計数方法、または前記本発明の魚数予測方法をコンピュータ上で実行可能なことを特徴とする。
本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録していることを特徴とする。
本発明の同一魚判定システムは、端末とサーバとを含み、
前記端末と前記サーバとは、システム外の通信回線網を介して、接続可能であり、
前記端末は、計測画像取得手段および出力手段を含み、
前記計測画像取得手段は、
魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
前記出力手段は、
同じ魚かの判定を出力し、
前記サーバは、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段を含み、
前記魚位置情報取得手段は、
前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
前記魚予測位置情報取得手段は、
前記ｎ枚の計測画像のうちｍ−１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
前記同一魚判定手段は、
ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定することを特徴とする。
本発明の魚計数システムは、端末とサーバとを含み、
前記端末と前記サーバとは、システム外の通信回線網を介して、接続可能であり、
前記端末は、計測画像取得手段および出力手段を含み、
前記計測画像取得手段は、
魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
前記出力手段は、
計数された魚数を出力し、
前記サーバは、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、同一魚判定手段、および魚計数手段を含み、
前記魚位置情報取得手段は、
前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
前記魚予測位置情報取得手段は、
前記ｎ枚の計測画像のうちｍ−１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
前記同一魚判定手段は、
ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定し、
前記魚計数手段は、
前記同一魚判定手段で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数することを特徴とする。
本発明の魚数予測システムは、端末とサーバとを含み、
前記端末と前記サーバとは、システム外の通信回線網を介して、接続可能であり、
前記端末は、計測画像取得手段および出力手段を含み、
前記計測画像取得手段は、
魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、予め設定した時間内、経時的にｋ枚の計測画像を取得し、
前記出力手段は、
予測された魚数を出力し、
前記サーバは、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、同一魚判定手段、魚計数手段、および魚数予測手段を含み、
前記魚位置情報取得手段は、
前記ｋ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
前記魚予測位置情報取得手段は、
前記ｋ枚の計測画像のうちｍ−１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
前記同一魚判定手段は、
ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定し、
前記魚計数手段は、
前記同一魚判定手段で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数し、
前記魚数予測手段は、
前記魚計数手段により、予め設定した時間内の前記ｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測することを特徴とする。
本発明によれば、簡易に同じ魚を判定できる。このため、本発明によれば、例えば、前記計測画像中に複数の魚が存在する場合においても同じ魚を判定できるため、重複カウントを抑制でき効率良く魚を計数できる。
図１は、本発明の同一魚判定装置の一例（実施形態１）を示すブロック図である。 図２は、本発明の同一魚判定方法およびプログラムの一例（実施形態１）を示すフローチャートである。 図３は、本発明の同一魚判定方法およびプログラムの一例（実施形態１）を示すフローチャートである。 図４は、本発明の魚計数装置の一例（実施形態２）を示すブロック図である。 図５は、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態２）を示すフローチャートである。 図６Ａは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態２）を示すフローチャートである。 図６Ｂは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態２）を示すフローチャートである。 図７は、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図８Ａは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図８Ｂは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図８Ｃは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図８Ｄは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図８Ｅは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図８Ｆは、本発明の魚計数方法およびプログラムの一例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図９は、本発明の魚数予測装置の一例（実施形態５）を示すブロック図である。 図１０は、本発明の魚数予測方法およびプログラムの一例（実施形態５）を示すフローチャートである。 図１１は、本発明の魚計数装置の操作画面の一例（実施形態６）を示す模式図である。 図１２は、本発明の魚計数装置の操作フローの一例（実施形態６）を示すフローチャートである。 図１３は、本発明の同一魚判定システムの一例（実施形態８）を示すブロック図である。
本発明において、「魚」は、魚介類を意味する。前記魚介類は、例えば、魚類、甲殻類等があげられる。前記魚類は、特に制限されず、例えば、ボラ、イワシ、ウナギ、マグロ、スマ、ブリ、フグ、ヒラメ、タイ、カンパチ、アジ、サバ等があげられる。前記甲殻類は、例えば、エビ等があげられる。本発明において、前記魚は、例えば、１種類の魚であってもよいし、２種類以上の魚であってもよい。
つぎに、本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、下記の実施形態によって何ら限定および制限されない。なお、以下の図１から図１３において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。さらに、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。
［実施形態１］
実施形態１は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。
本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、簡易に同じ魚を判定できる。
図１に、本実施形態における同一魚判定装置のブロック図を示す。図１に示すように、本実施形態の同一魚判定装置１０は、計測画像取得手段１１、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、および同一魚記憶部１２４、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、および同一魚判定手段１３３、ならびに出力手段１４を含む。計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、および同一魚記憶部１２４は、例えば、図１に示すように、ハードウェアであるデータ記憶手段１２に組み込まれてもよい。また、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、および同一魚判定手段１３３は、例えば、図１に示すように、ハードウェアであるデータ処理手段（データ処理装置）１３に組み込まれてもよく、ソフトウェアまたは前記ソフトウェアが組み込まれたハードウェアでもよい。データ処理手段１３は、ＣＰＵ等を備えてもよい。なお、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、および同一魚記憶部１２４、ならびに出力手段１４は、任意の構成であり、あってもよいし、なくてもよいし、いずれか１つを含んでもよいし、複数を含んでもよい。
計測画像記憶部１２１は、計測画像取得手段１１および魚位置情報取得手段１３１と、魚位置情報記憶部１２２は、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、および同一魚判定手段１３３と、魚予測位置情報記憶部１２３は、魚予測位置情報取得手段１３２および同一魚判定手段１３３と、同一魚記憶部１２４は、同一魚判定手段１３３および出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されてよい。同一魚判定装置１０は、例えば、計測画像をデータ記憶手段１２に記憶させ、記憶させた計測画像をデータ処理手段１３に出力してデータ処理を行ってもよいし、前記計測画像をデータ処理手段１３に入力してデータ処理を行ってもよい。
計測画像取得手段１１は、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得する。計測画像取得手段１１は、特に制限されず、例えば、前記計測画像を撮像する撮像手段、撮像した前記計測画像を記憶するデータ記憶手段等があげられる。前記撮像手段は、例えば、スチルカメラ、ビデオカメラ、カメラ付の携帯電話、カメラ付のスマートフォン、カメラ付のタブレット端末等のカメラ付の携帯端末、ウェブカメラ付きのコンピュータ、カメラ付きのヘッドマウントディスプレイ等があげられる。前記データ記憶手段は、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリー、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。前記データ記憶手段は、装置内蔵型であってもよいし、外部記憶装置のような外付け型であってもよい。
前記計測対象領域は、例えば、魚を含む流体が通過する通過領域のうち、全体でもよいし、部分でもよい。そして、前記計測対象領域についての経時的なｎ枚の計測画像とは、例えば、同じ領域の画像（つまり、一箇所の画像）でもよいし、前記計測対象領域における複数の領域の画像（つまり、複数箇所の画像）でもよい。後者の場合、具体例として、前記計測対象領域において、部分的に重複する複数の領域の画像があげられる。
前記計測画像は、例えば、前記計測対象領域のみの画像でもよいし、前記計測対象領域を含む画像でもよい。後者は、例えば、前記計測対象領域とその他の領域とを含む画像である。前記その他の領域は、例えば、前記魚を含む流体が通過する前記通過領域以外の領域があげられる。前記計測画像は、例えば、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過する際に、前記撮像手段により撮像することで取得することができる。このため、前記計測画像は、例えば、前記魚を含む画像および前記魚を含まない画像の一方を含んでもよいし、両者を含んでもよい。前記流体は、特に制限されず、前記魚の種類に応じて、適宜決定できる。前記流体は、例えば、水、淡水、海水、人工海水等があげられる。前記計測画像は、前記計測画像における魚の検出の精度を向上できるため、単色の背景上を、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、撮像された計測画像であることが好ましい。前記単色は、例えば、白色等があげられる。
前記魚が前記計測対象領域を通過する際に、前記計測画像を取得する頻度は、特に制限されず、その下限は、例えば、３ＦＰＳ（Flames Per Second）であり、好ましくは、１２ＦＰＳであり、より好ましくは、２０ＦＰＳであり、その上限は、特に制限されない。
前記「ｎ」は、２以上の正の整数であればよく、その上限は、特に制限されない。前記「ｎ枚」は、例えば、２枚以上であり、好ましくは、３枚以上であり、より好ましくは、５枚以上である。
魚位置情報取得手段１３１は、前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得する。前記魚の位置情報は、例えば、前記計測画像に座標平面を設定した場合、前記座標平面上の座標、領域等があげられる。前記魚の位置情報は、例えば、前記座標および前記領域の一方を取得してもよいし、両者を取得してもよい。前記魚の位置情報が座標である場合、前記魚の位置情報は、例えば、前記魚の１つの体の構造の位置、前記魚の２つ以上の体の構造の位置の平均の位置、前記魚が占める領域の重心の位置、明度等の魚の特徴量が最大になる（画素の）位置等があげられる。前記体の構造は、特に制限されず、例えば、目、あご、背びれ、腹びれ、尾びれ、胸びれ、尻びれ等のひれ等があげられる。前記魚の位置情報が領域である場合、前記魚の位置情報は、例えば、前記魚の輪郭およびその内側の領域等があげられる。
魚予測位置情報取得手段１３２は、前記ｎ枚の計測画像のうちｍ−１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択する。そして、魚予測位置情報取得手段１３２は、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得する。前記「ｍ」の範囲は、例えば、１〜ｎの範囲の任意の正の整数である。前記選択画像は、例えば、１枚でもよいし、複数枚もよいし、予測精度が向上することから、全てが好ましい。魚予測位置情報取得手段１３２は、例えば、前記選択画像における魚の位置情報と、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）とを関連づけたテーブル（予測テーブル）に基づき、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を読み出して、取得してもよいし、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を算出し、取得してもよい。前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）は、例えば、前記座標平面における座標でもよいし、前記領域でもよいし、両者でもよい。また、前記座標の場合、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）は、例えば、前記座標と前記座標から所定距離内の領域としてもよい。前記所定距離は、例えば、前記魚の種類に応じて適宜設定できる。
同一魚判定手段１３３は、ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、同じ魚か否かを判定する。同一魚判定手段１３３は、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定する。また、同一魚判定手段１３３は、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定する。
出力手段１４は、例えば、同じ魚かの判定を出力する。出力手段１４は、例えば、映像により出力するモニター（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ブラウン管（ＣＲＴ）ディスプレイ等の各種画像表示装置等）、印刷により出力するプリンター、音声により出力するスピーカー等があげられる。
つぎに、図２および図３に、本実施形態における同一魚判定方法のフローチャートを示す。本実施形態の同一魚判定方法は、例えば、図１の同一魚判定装置を用いて、つぎのように実施する。図２に示すように、本実施形態の同一魚判定方法は、Ａ１ステップ（計測画像取得）、Ａ２ステップ（魚位置情報取得）、Ａ３ステップ（魚予測位置情報取得）、およびＡ４ステップ（同一魚判定）を含む。
（Ａ１）計測画像取得
Ａ１ステップでは、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得する。前記撮像手段を用いて前記計測画像を取得する場合、前記魚を含む流体が通過する前記通過領域を撮像し、前記計測画像として取得する。前記データ記憶手段を用いて前記計測画像を取得する場合、データ記憶手段（図示せず）に記憶された前記計測画像を読み出し、取得する。そして、取得した前記計測画像を、計測画像記憶部１２１に記憶させる。
（Ａ２）魚位置情報取得
Ａ２ステップでは、前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得する。前記魚の位置情報の取得順序は、特に制限されず、前記計測画像の取得順序に従って取得してもよいし、ランダムに計測画像を取得してもよい。前記計測画像において、前記魚は、例えば、色に基づく識別、輪郭の抽出、予め保存した前記魚の画像と前記測定画像とを比較し、類似の領域を検索するテンプレートマッチング等により検出できる。そして、前記魚の位置情報は、例えば、前記計測画像に座標平面を設定し、前記座標平面上の座標、領域等として取得する。また、前記計測画像に複数の魚が存在する場合、それぞれの魚の位置情報を取得する。そして、取得した前記魚の位置情報を、魚位置情報記憶部１２２に記憶させる。
（Ａ３）魚予測位置情報取得
つぎに、前記ｎ枚の計測画像のうちｍ−１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択する（Ａ３１）。そして、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得する（Ａ３２）。前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）の取得は、例えば、前記ｎ枚の計測画像の取得順序に従って取得してもよいし、ランダムに前記ｍ枚目の計測画像を決定し、取得してもよい。前記予測テーブルを用いて前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得する場合、Ａ３２ステップでは、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を読み出して、取得する。他方、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を算出する場合、Ａ３２ステップでは、例えば、前記計測画像に設定された座標平面における前記選択画像における魚の座標に基づき、カルマンフィルタ、粒子フィルタ、ＫＬＴ（Kanade Lucas Tomasi）トラッカー等の公知の予測アルゴリズムにより、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を算出し、取得する。また、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）は、例えば、前記選択画像における魚の位置情報と、前記流体の流れ方向とに基づき、前記計測画像に設定された座標平面において、前記選択画像における魚の座標から前記流体の流れの方向に一定の距離が離れた座標、領域等として算出してもよい。また、前記計測画像の取得順序にしたがって、Ａ２〜Ａ４ステップを実施する場合、Ａ３１ステップに代えて、Ａ４ステップの後に、Ａ３１’ステップとして、１〜ｍ−１枚目の計測画像に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、魚予測位置情報記憶部１２３に記憶させてもよい。この場合、Ａ３２ステップでは、魚予測位置情報記憶部１２３に記憶した魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得してもよい。そして、取得した前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を魚予測位置情報記憶部１２３に記憶させる。なお、前記選択画像に複数の魚が存在する場合、Ａ３ステップでは、それぞれの魚について、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得する。
（Ａ４）同一魚判定
そして、ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）のセット（Ａ４１）および対応する魚の予測位置情報（ＰＩｍ）のセットを行い（Ａ４２）、ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、同じ魚か否かを判定する（Ａ４３）。前記判定は、例えば、前記計測画像に設定された座標平面における魚の位置情報（Ｉｍ）が、対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を満たすかにより判定できる。前記魚の位置情報（Ｉｍ）および前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）が座標である場合、両者の座標が一致するかで判定できる。前記魚の位置情報（Ｉｍ）および前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）が領域である場合、両領域が重複するかで判定できる。また、前記魚の位置情報（Ｉｍ）および前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）の一方が座標であり、他方が領域である場合、前記座標が前記領域と重複するかで判定できる。Ｎｏの場合、すなわち、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定する（Ａ４４）。他方、Ｙｅｓの場合、すなわち、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定する（Ａ４５）。前記計測画像に複数の魚が存在する場合、前記魚の位置情報（Ｉｍ）におけるそれぞれの魚の位置情報と、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）におけるそれぞれの魚の位置情報とに基づいて、全ての組合せについて同じ魚か否かを判定することが好ましい。そして、同じ魚について、前記魚の位置情報（Ｉｍ）を関連づけし、同一魚記憶部１２４に記憶させる。
その後は、魚の位置情報を未取得の計測画像の有無を確認する（Ａ４６）。Ｙｅｓの場合、すなわち、魚の位置情報を未取得の計測画像がある場合、Ａ２ステップから同様の処理を行う。この際、Ａ３１ステップおよびＡ３２ステップでは、未取得の魚の予測位置情報（例えば、魚の予測位置情報（ＰＩｍ＋１））を取得し、Ａ４１〜Ａ４５ステップで、対応する魚の位置情報（例えば、魚の位置情報（Ｉｍ＋１））と同一か否かを判定する。他方、Ｎｏの場合、すなわち、魚の位置情報を未取得の計測画像がない場合、終了する。
本実施形態の同一魚判定装置１０において、計測画像取得手段１１は、魚位置情報取得手段１３１と、魚位置情報取得手段１３１は、魚予測位置情報取得手段１３２および同一魚判定手段１３３と、魚予測位置情報取得手段１３２は、同一魚判定手段１３３と、同一魚判定手段１３３は、出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されていてもよい。この場合、計測画像取得手段１１により取得された計測画像について、魚位置情報取得手段１３１が魚位置情報を取得し、取得された魚位置情報に基づき、魚予測位置情報取得手段１３２が、前記魚の予測位置情報（Ｉｍ）を取得し、取得された前記魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）について、同一魚判定手段１３３が、判定してもよい。また、前記計測画像、前記魚の位置情報（Ｉｍ）、および前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を出力手段１４に出力する場合、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、および魚予測位置情報記憶部１２３は、出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されていてもよいし、計測画像取得手段１１、魚位置情報取得手段１３１、および魚予測位置情報取得手段１３２は、出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されていてもよい。
本実施形態の同一魚判定装置１０は、さらに、入力手段を含んでもよい。本実施形態の同一魚判定手段１０が前記入力手段を含む場合、前記入力手段は、計測画像取得手段１１、同一魚判定手段１３２等に接続されてもよい。前記入力手段が計測画像取得手段１１に接続されている場合、前記入力手段は、例えば、計測画像取得手段１１に、前記計測画像の取得の開始、停止等の情報を入力する。また、前記入力手段が同一魚判定手段１３３に接続されている場合、前記入力手段は、例えば、同一魚判定手段１３３に、前記同一の魚か否かの判定の開始、停止等の情報を入力する。
［変形例１］
変形例１は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例１の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、魚の構造に基づく魚の位置の検出および取得に対して、より迅速に魚の位置を検出できるため、より迅速に魚の位置情報を取得できる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より迅速に同じ魚を判定できる。
変形例１の同一魚判定装置において、前記魚位置情報取得手段は、前記ｎ枚の計測画像において、色条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得することが好ましい。この点を除き、変形例１の同一魚判定装置は、実施形態１の同一魚判定装置と同様の構成を有する。
前記色条件は、例えば、魚であると判断する色の条件であり、判定対象の魚の色に応じて適宜設定できる。前記色条件は、例えば、予め設定してもよいし、使用時に設定してもよいし、使用中に設定してもよい。前記計測画像がＲＧＢ表色系で表されている場合、前記色条件は、例えば、Ｒ値、Ｇ値、およびＢ値の各色差における基準値として設定できる。具体的には、前記魚位置情報取得手段は、例えば、前記色差の値が、所定の値より低い領域等を前記魚の位置情報として取得する。また、前記計測画像がＬ＊ａ＊ｂ表色系で表されている場合、前記色条件は、例えば、Ｌ値として設定できる。具体的には、前記魚のＬ値が前記魚のいない計測画像のＬ値より低い場合、前記魚位置情報取得手段は、例えば、前記計測画像の前記Ｌ値が所定の値より低い領域、前記計測画像におけるＬ値の最大値に対して所定割合以下のＬ値の領域等を前記魚の位置情報として取得する。前記Ｌ値の最大値に対する所定割合は、例えば、１以下である。また、前記魚のＬ値が前記魚のいない計測画像のＬ値より高い場合、前記魚位置情報取得手段は、例えば、前記計測画像の前記Ｌ値が、所定の値より高い領域、前記計測画像におけるＬ値の最小値に対して所定割合以上のＬ値の領域等を前記魚の位置情報として取得する。前記Ｌ値の最小値に対する所定割合は、例えば、１より大きい値である。なお、前記計測画像における表色系が前記色条件の表色系と異なる場合、前記魚位置情報取得手段は、例えば、前記計測画像の表色系を前記色条件の表色系に変換し、前記色条件を満たす領域を前記魚の位置として取得してもよい。前記変換は、例えば、ＲＧＢ表色系、ＨＳＶ表色系、ＹＣｒＣｂ色系、Ｌ＊ａ＊ｂ表色系等の公知の表色系を他の表色系に変換できる変換方法を使用できる。
変形例１の同一魚判定方法において、前記魚位置情報取得工程は、前記ｎ枚の計測画像において、色条件を満たす領域を前記魚の位置として取得することが好ましい。この点を除き、変形例１の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
前記魚位置情報取得工程では、例えば、前記計測画像の色について、前記色条件を満たす領域を検索する。そして、前記計測画像において、前記色条件を満たす領域がある場合、前記領域について、前記座標平面上の座標、領域等を前記魚の位置情報として取得する。他方、前記計測画像において、前記色条件を満たす領域がない場合、前記魚の位置情報は取得しない。なお、前記魚位置情報取得工程は、例えば、前記計測画像の表色系を前記色条件の表色系に変換し、前記色条件を満たす領域を前記魚の位置として取得してもよい。
［変形例２］
変形例２は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例２の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、魚の構造に基づく魚の位置の検出および取得に対して、より迅速に魚の位置を検出できるため、より迅速に魚の位置情報を取得できる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より迅速に同じ魚を判定できる。
変形例２の同一魚判定装置は、さらに、差分画像作製手段を含み、前記差分画像作製手段は、前記ｎ枚の計測画像について、前記計測画像と基準画像との差分である差分画像を作製し、前記魚位置情報取得手段は、前記差分画像において、色変化条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得することが好ましい。この点を除き、変形例２の同一魚判定装置は、実施形態１の同一魚判定装置と同様の構成を有する。
前記基準画像は、例えば、背景画像、対象の計測画像の１枚前の計測画像等があげられる。前者の場合、前記背景画像は、例えば、前記魚を含まない計測画像等があげられる。後者の場合、前記基準画像は、例えば、ｍ−１枚目の計測画像であり、この場合、前記ｍ枚目の差分画像は、ｍ枚目の計測画像と前記ｍ−１枚目の計測画像との差分画像となり、０枚目の計測画像は、例えば、前記魚を含まない計測画像等となる。前記色変化条件は、例えば、魚であると判断する前記計測画像および前記基準画像間の色変化の条件であり、判定対象の魚の色に応じて適宜設定できる。前記色変化条件は、例えば、予め設定してもよいし、使用時に設定してもよいし、使用中に設定してもよい。前記色変化条件は、例えば、前記色条件と同様に設定できる。
変形例２の同一魚判定方法は、さらに、差分画像作製工程を含み、前記差分画像作製工程は、前記ｎ枚の計測画像について、前記計測画像と基準画像との差分である差分画像を作製し、前記魚位置情報取得工程は、前記差分画像において、色変化条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得することが好ましい。この点を除き、変形例２の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
前記差分画像作製工程では、例えば、前記計測画像と前記基準画像との差分である差分画像を作製する。前記差分画像の作製は、背景差分法、フレーム間差分法等の公知のアルゴリズムが使用できる。具体的に、前記計測画像および前記基準画像が、ＲＧＢ表色系で表されている場合、前記差分画像は、例えば、前記計測画像のＲ値、Ｇ値、およびＢ値から、それぞれ、前記基準画像における対応する座標のＲ値、Ｇ値、およびＢ値を減算することで算出できる。また、前記計測画像および前記基準画像が、Ｌ＊ａ＊ｂ表色系で表されている場合、前記差分画像は、例えば、前記計測画像のＬ値、ａ値、およびｂ値から、それぞれ、前記基準画像における対応する座標のＬ値、ａ値、およびｂ値を減算することで算出できる。
つぎに、前記魚位置情報取得工程では、例えば、前記差分画像の色、すなわち前記計測画像と前記基準画像との色変化について、前記色変化条件を満たす領域を検索する。そして、前記魚位置情報取得工程では、前記差分画像において、前記色変化条件を満たす領域がある場合、前記領域について、前記座標平面上の座標、領域等を前記魚の位置として取得する。他方、前記差分画像において、前記色変化条件を満たす領域がない場合、前記魚の位置は取得しない。
［変形例３］
変形例３は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例３の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、魚の構造に基づく魚の位置の検出および取得に対して、より迅速に魚の位置を検出できるため、より迅速に魚の位置情報を取得できる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より迅速に同じ魚を判定できる。
変形例３の同一魚判定装置は、さらに、輪郭抽出手段を含み、前記輪郭抽出手段が、前記ｎ枚の計測画像における輪郭を抽出し、前記魚位置情報取得手段が、前記輪郭に囲まれた領域を前記魚の位置情報として取得することが好ましい。前記魚位置情報取得手段は、前記輪郭に囲まれた領域に変えて、前記輪郭を前記魚の位置情報として取得してもよい。この点を除き、変形例３の同一魚判定装置は、実施形態１の同一魚判定装置と同様の構成を有する。
前記輪郭は、例えば、魚の輪郭等があげられる。
変形例３の同一魚判定方法は、さらに、輪郭抽出工程を含み、前記輪郭抽出工程が、前記ｎ枚の計測画像における輪郭を抽出し、前記魚位置情報取得工程が、前記輪郭に囲まれた領域を前記魚の位置情報として取得することが好ましい。この点を除き、変形例３の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
前記輪郭抽出工程では、前記計測画像から輪郭を抽出する。前記抽出は、例えば、Ｃａｎｎｙフィルタ、Ｓｏｂｅｌフィルタ、Ｌａｐｌａｃｉａｎフィルタ等の公知のエッジ検出方法が使用できる。
つぎに、前記魚位置情報取得工程では、前記輪郭に囲まれた領域がある場合、前記領域について、前記座標平面上の座標、領域等を前記魚の位置として取得する。他方、前記輪郭に囲まれた領域がない場合、前記魚の位置は取得しない。前記魚位置情報取得工程は、前記輪郭に囲まれた領域に変えて、前記輪郭を前記魚の位置情報として取得してもよい。
［変形例４］
変形例４は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例４の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、前記魚の通過領域を検出でき、前記魚の通過領域以外の領域を含む計測画像におけるノイズを除去できるため、より精度よく魚の位置情報を取得できる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より精度よく同じ魚を判定できる。
変形例４の同一魚判定装置は、さらに、通過領域検出手段を含み、前記通過領域検出手段が、前記ｎ枚の計測画像における前記魚の通過領域を検出することが好ましい。この点を除き、変形例４の同一魚判定装置は、実施形態１の同一魚判定装置と同様の構成を有する。
変形例４の同一魚判定方法は、さらに、通過領域検出工程を含み、前記通過領域検出工程が、前記ｎ枚の計測画像における前記魚の通過領域を検出することが好ましい。この点を除き、変形例４の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
前記魚通過領域検出工程では、前記計測画像から前記魚の通過領域を検出する。前記検出は、例えば、前記通過領域の形状を検出することにより検出できる。前記通過領域の形状が長方形状の場合、前記検出は、例えば、直線の検出である。前記直線の検出は、例えば、ハフ変換とＳｏｂｅｌフィルタとの組合せ等が使用できる。前記検出は、例えば、前記計測画像の全体に対して行ってもよいし、その一部に対して行ってもよい。
［変形例５］
変形例５は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例５の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、各画像のノイズの低減により誤検出を低減でき、これにより魚の検出精度を向上できるため、より精度よく魚の位置情報を取得できる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より精度よく同じ魚を判定できる。
変形例５の同一魚判定装置は、さらに、画像平滑化手段を含み、前記画像平滑化手段が、画像を平滑化した平滑化画像を作製することが好ましい。この点を除き、変形例５の同一魚判定装置は、実施形態１の同一魚判定装置と同様の構成を有する。
前記画像は、例えば、前記計測画像、前記基準画像、前記背景画像、前記差分画像等があげられる。また、前記画像が前記計測画像、前記基準画像、前記背景画像、および前記差分画像の場合、前記平滑化画像は、例えば、それぞれ、平滑化された計測画像、平滑化された基準画像、平滑化された背景画像、および平滑化された差分画像があげられる。前記画像平滑化手段は、例えば、いずれか１種類の画像を平滑化してもよいし、２種類以上の画像を平滑化してもよい。
変形例５の同一魚判定方法は、さらに、画像平滑化工程を含み、前記画像平滑化工程が、画像を平滑化した平滑化画像を作製することが好ましい。この点を除き、変形例５の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
前記画像平滑化工程では、前記画像を平滑化する。前記平滑化は、例えば、ボックスフィルタ、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ等の公知の平滑化方法が使用できる。前記平滑化は、例えば、前記表色系の各色において、いずれか１色に行ってもよいし、２色以上に行ってもよいし、全色に行ってもよい。
本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、それぞれ、実施形態１および変形例１〜４、またはこれらの組合せの同一魚判定装置および同一魚判定方法と組合せてもよい。この場合、実施形態１および変形例１〜４またはこれらの組合せにおける少なくとも１つの手段が、前記手段が使用する画像に代えて、対応する平滑化された画像を使用する。
［変形例６］
変形例６は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例６の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、誤検出した魚の位置情報を除くことができるため、より精度よく魚の位置情報を取得できる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より精度よく同じ魚を判定できる。
変形例６の同一魚判定装置は、前記魚位置情報取得手段が、さらに、誤検出位置情報除去手段を含み、前記誤検出位置情報除去手段が、誤検出条件を満たす前記魚の位置情報を誤情報として除去し、前記魚位置情報取得手段が、前記誤情報が除去された位置情報を、前記魚の位置情報として取得することが好ましい。この点を除き、変形例６の同一魚判定装置は、実施形態１の同一魚判定装置と同様の構成を有する。
前記誤検出は、例えば、１匹の魚について、複数の魚の位置情報を取得している場合、前記魚でない領域の位置情報を、前記魚の位置情報として取得している場合等があげられる。前記誤検出は、前記計測画像から取得した１種類の魚の位置情報に基づき、検出してもよいし、前記計測画像から取得した複数種類の魚の位置情報に基づき、検出してもよい。後者の場合、前記複数種類の魚の位置情報は、例えば、実施形態１および変形例１〜３を組合せて使用することにより取得できる。
前記誤検出が、１匹の魚について、複数の魚の位置情報を取得している場合、前記誤検出条件は、例えば、前記複数の魚の位置情報における領域の重複割合等があげられる。前記誤検出が、前記魚でない領域の位置情報を、前記魚の位置情報として取得している場合、前記誤検出条件は、前記魚の位置情報における領域の大きさ、前記魚の位置情報における領域の勾配分布ヒストグラムの偏り等があげられる。前記勾配分布のヒストグラムは、例えば、８方向の勾配分布ヒストグラム等があげられる。
変形例６の同一魚判定方法は、前記魚位置情報取得工程が、さらに、誤検出位置情報除去工程を含み、前記誤検出位置情報除去工程が、誤検出条件を満たす前記魚の位置情報を誤情報として除去し、前記魚位置情報取得工程が、前記誤情報が除去された位置情報を、前記魚の位置情報として取得することが好ましい。この点を除き、変形例６の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
前記誤検出位置情報除去工程では、得られた魚の位置情報に基づき、前記誤検出条件を満たす前記魚の位置情報を除去する。前記誤検出が、１匹の魚について、前記複数の魚の位置情報を取得している場合、前記誤検出条件は、例えば、前記複数の魚の位置情報における領域の重複割合であり、前記複数の魚の位置情報における領域の重複割合が、所定の割合を超えている前記複数の魚の位置情報を統合し、１つの魚の位置情報とすることにより、前記誤情報を除去する。前記誤検出が、前記魚でない領域の位置情報を、前記魚の位置情報として取得している場合、前記誤検出条件は、例えば、前記魚の位置情報における領域の大きさであり、前記魚の位置情報における領域の大きさが、所定の大きさより小さい魚の位置情報を除去することにより、前記誤情報を除去する。また、前記誤検出が、前記魚でない領域の位置情報を、前記魚の位置情報として取得している場合、前記誤検出条件は、例えば、前記魚の位置情報における領域の勾配分布ヒストグラムの偏りであり、前記魚の位置情報における領域の勾配分布ヒストグラムの偏りが、所定の偏りより小さい魚の位置情報を除去することにより、前記誤情報を除去する。
［変形例７］
変形例７は、本発明の同一魚判定装置および同一魚判定方法に関する。変形例７の同一魚判定装置および同一魚判定方法は、例えば、実施形態１の同一魚判定装置および同一魚判定方法の説明を援用できる。
本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、例えば、前記選択画像における１匹の魚と前記計測画像における複数の魚について同じ魚であると誤判定した場合に、前記誤判定を検出することができる。このため、本実施形態の同一魚判定装置および同一魚判定方法によれば、より精度よく同じ魚を判定できる。
変形例７の同一魚判定装置は、さらに、誤判定検出手段を含み、前記誤判定検出手段が、誤判定条件を満たす判定を誤判定として検出することが好ましい。
前記誤判定は、例えば、前記計測画像における魚を前記選択画像における異なる魚と同じ魚とする判定があげられる。前記誤判定条件は、例えば、前記選択画像における１匹の魚と前記計測画像における複数の魚が同じ魚とする判定、前記選択画像における複数の魚と前記計測画像における１匹の魚が同じ魚とする判定等があげられる。また、前記誤判定を検出した場合、前記誤判定検出手段は、さらに、前記計測画像における誤判定された魚について、前記魚の位置情報（Ｉｍ）と前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）とに基づき、前記選択画像において、誤って同じとされた魚以外の魚と同じ魚であるか否かを判定する再判定手段を含んでもよい。この場合の判定は、例えば、前記同一魚判定手段と同様に実施できる。
変形例７の同一魚判定方法は、さらに、誤判定検出工程を含み、前記誤判定検出工程が、誤判定条件を満たす判定を誤判定として検出することが好ましい。この点を除き、変形例７の同一魚判定方法は、実施形態１の同一魚判定方法と同様の構成を有する。
前記誤判定検出工程では、例えば、前記同一魚判定工程で得られた判定について、前記誤判定条件を満たす判定を誤判定として検出する。前記誤判定条件が前記選択画像における１匹の魚と前記計測画像における複数の魚が同一とする判定である場合、前記誤判定検出工程は、前記選択画像におけるそれぞれの魚について、前記計測画像における複数の魚と同じ魚であると判定されていないかを検討する。そして、前記選択画像における１つの魚と前記計測画像における複数の魚と同じ魚であると判定されている場合、この判定は誤判定であると検出する。また、前記誤判定が検出された場合、前記誤判定検出工程は、さらに、前記計測画像における誤判定された魚について、前記魚の位置情報（Ｉｍ）と前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）とに基づき、前記選択画像において、前記誤って同じとされた魚以外の魚と同じ魚であるか否かを判定する再判定工程を含んでもよい。この場合の判定は、例えば、前記同一魚判定工程と同様に実施できる。
なお、変形例１〜７は、それぞれを単独で使用してもよいが、より迅速且つ精度よく同じ魚を判定できるため、複数を組合せて使用することが好ましく、さらに迅速且つ精度よく同じ魚を判定できることから、全てを組合せ使用することがさらに好ましい。前記複数の組合せの場合、前記組合せは、特に制限されず、任意の組合せとできる。また、各変形例で取得された魚の位置情報を組合せる場合、各変形例で取得された魚の位置情報について、全てを魚の位置情報として取得してもよいし、各変形例で取得された魚の位置情報の内、重複する魚の位置情報を統合し、魚の位置情報として取得してもよいし、各変形例で取得された魚の位置情報の内、重複する魚の位置情報について、魚の位置情報として取得してもよい。
［実施形態２］
実施形態２は、本発明の魚計数装置および魚計数方法に関する。
本実施形態の魚計数装置および魚計数方法によれば、例えば、同じ魚を精度よく検出できる。このため、本実施形態の魚計数装置および魚計数方法によれば、例えば、より精度よく魚を計数できる。本実施形態の魚計数装置および魚計数方法は、例えば、前記同一魚判定装置および同一魚判定方法等の説明を援用できる。
図４に、本実施形態における魚計数装置のブロック図を示す。図４に示すように、本実施形態の魚計数装置２０は、計測画像取得手段１１、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、同一魚記憶部１２４、および魚数記憶部１２５、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、同一魚判定手段１３３、および魚計数手段１３４、ならびに出力手段１４を含む。計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、同一魚記憶部１２４、および魚数記憶部１２５は、例えば、図４に示すように、ハードウェアであるデータ記憶手段１２に組み込まれてもよい。また、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、同一魚判定手段１３３、および魚計数手段１３４は、例えば、図４に示すように、ハードウェアであるデータ処理手段（データ処理装置）１３に組み込まれてもよく、ソフトウェアまたは前記ソフトウェアが組み込まれたハードウェアでもよい。データ処理手段１３は、ＣＰＵ等を備えてもよい。なお、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、同一魚記憶部１２４、および魚数記憶部１２５、ならびに出力手段１４は、任意の構成であり、あってもよいし、なくてもよいし、いずれか１つを含んでもよいし、複数を含んでもよい。
魚位置情報記憶部１２２は、さらに、魚計数手段１３４と、魚数記憶部１２５は、魚計数手段１３４および出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されている。また、同一魚判定手段１３３は、魚計数手段１３４と、魚計数手段１３４は、魚位置情報取得手段１３１および出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されてもよい。魚計数装置２０は、例えば、前記計測画像をデータ記憶手段１２に記憶させ、記憶させた計測画像をデータ処理手段１３に出力してデータ処理を行ってもよいし、前記計測画像をデータ処理手段１３に入力してデータ処理を行ってもよい。
本実施形態において、前記魚の位置情報は、例えば、前述のような座標平面上の座標、領域等の情報に加え、同じ魚の情報を含むことが好ましい。前記同じ魚の情報とは、たとえば、前記魚の位置情報（Ｉｍ）を関連づけた情報等があげられる。また、本実施形態において、データ処理手段１３は、経時的に取得したｎ枚の計測画像について、経時的に処理することが好ましい。前記経時的な処理は、例えば、前記計測画像の取得順序による処理等があげられる。
つぎに、図５、６Ａおよび６Ｂのフローチャートを参照し、本実施形態の魚計数方法を説明する。本実施形態の魚計数方法は、例えば、図４の魚数計数装置を用いて、つぎのように実施する。本実施形態の魚計数方法は、Ａ１ステップ（計測画像取得）、Ａ２ステップ（魚位置情報取得）、Ａ３ステップ（魚予測位置情報取得）、Ａ４ステップ（同一魚判定）、およびＡ５ステップ（魚計数）を含む。図５、６Ａおよび６Ｂにおいて図２と同じステップには、同じ符号を付している。
図６ＡにおけるＡ１ステップ、Ａ２ステップ、Ａ３ステップおよびＡ４１〜４５ステップは、実施形態１と同様に行うことができ、具体的には、前述した図３のフローチャートに従って行うことができる。
（Ａ５）魚計数
Ａ４１〜４５ステップ（同一魚判定）で判定された同じ魚の位置情報をセットする（Ａ５１）。つぎに、セットした前記同じ魚の位置情報が未計数か否かを判断する（Ａ５２）。そして、Ｎｏの場合、すなわち、計数済の場合、前記同じ魚の位置情報については、計数しない（Ａ５３）。他方、Ｙｅｓの場合、すなわち、未計数の場合、前記同じ魚の位置情報において、前記計測画像における両端に位置する前記魚間の距離、例えば、前記座標平面における前記同じ魚の両端の位置間の距離を算出する（Ａ５４）。そして、前記距離が、長さ条件を満たすか否かを判断する（Ａ５５）。Ｎｏの場合、すなわち、長さ条件を満たさない場合、前記同じ魚の位置情報については、計数しない（Ａ５３）。他方、Ｙｅｓの場合、すなわち、長さ条件を満たす場合、前記同じ魚の位置情報について、計数する（Ａ５６）。そして、計数した同じ魚の位置情報に、計数済との情報を付与する（Ａ５７）。
その後は、魚の位置情報を未取得の計測画像の有無を確認する（Ａ５８）。Ｙｅｓの場合、すなわち、魚の位置情報を未取得の計測画像がある場合、Ａ２ステップから同様の処理を行う。この際、Ａ３ステップでは、未取得の魚の予測位置情報（例えば、魚の予測位置情報（ＰＩｍ＋１））を取得し、Ａ４ステップでは、対応する魚の位置情報（例えば、魚の位置情報（Ｉｍ＋１））同一か否かを判定し、Ａ５ステップでは、同じ魚の位置情報について計数する。他方、Ｎｏの場合、すなわち、魚の位置情報を未取得の計測画像がない場合、終了する。なお、本実施形態において、魚数は、同じ魚の両端の位置間の距離に基づき、計数したが、本発明はこれに限定されず、例えば、前記同じ魚を含む計測画像の枚数に基づき、計数してもよい。
本実施形態の魚計数装置２０は、さらに、入力手段を含んでもよい。本実施形態の魚計数装置２０が前記入力手段を含む場合、前記入力手段は、魚計数手段１３４等に接続されていてもよい。前記入力手段が魚計数手段１３４に接続されている場合、前記入力手段は、例えば、魚計数手段１３４に、魚計数の開始、停止等の情報を入力する。
本実施形態の魚計数装置は、さらに、魚移動線算出手段を含み、前記魚移動線算出手段が、前記同一魚判定装置で判定された同じ魚の位置情報に基づき、同じ魚が移動した軌跡である魚の移動線を算出し、前記魚計数手段は、前記魚の移動線に基づき、前記魚を計数してもよい。また、本実施形態の魚数計数方法は、さらに、魚移動線算出工程を含み、前記魚移動線算出工程が、前記同一魚判定方法で判定された同じ魚の位置情報に基づき、同じ魚が移動した軌跡である魚の移動線を算出し、前記魚計数工程は、前記魚の移動線に基づき、前記魚を計数してもよい。前記移動線は、例えば、前記同じ魚の位置情報を結ぶことにより算出できる。また、前記移動線の計数は、例えば、前記移動線の数を数えることにより実施できる。
本実施形態の魚計数装置は、さらに、報知手段を含み、前記報知手段は、前記魚数が、魚数条件を満たす場合、報知してもよい。また、本実施形態の魚計数方法は、さらに、報知工程を含み、前記報知工程は、前記魚数が、魚数条件を満たす場合、報知してもよい。前記魚数条件は、例えば、報知する魚数である。前記魚数条件は、例えば、予め設定した魚数でもよいし、使用時に設定した魚数でもよいし、使用中に設定した魚数でもよい。前記報知は、光による報知、音による報知等があげられる。前者の場合、前記報知手段は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode、発光ダイオード）、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode、有機発光ダイオード）、レーザーダイオード等があげられる。後者の場合、前記報知手段は、スピーカー、ブザー等があげられる。
［実施形態３］
実施形態３は、本発明の魚計数方法に関する。
実施形態３では、本発明の魚計数方法について、より具体的に説明する。図７、および８Ａ〜８Ｆに本実施形態の魚計数方法のフローチャートを示す。
本実施形態の魚計数方法は、例えば、図４の魚数計数装置を用いて、つぎのように実施する。本実施形態の魚計数方法は、Ａ１’ステップ（計測画像取得）、Ａ２’ステップ（魚位置情報取得）、Ａ３’ステップ（魚予測位置情報取得）、Ａ４’ステップ（同一魚判定）、およびＡ５’ステップ（魚計数）を含む。
（Ａ１’）計測画像取得
まず、Ａ１’ステップでは、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得する。そして、前記計測画像を計測画像記憶部１２１に記憶する。なお、本実施形態において、前記計測画像は、白色の背景上を、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、撮像された計測画像あり、また、ＲＧＢ表色系で表されている。また、前記通過領域は、長方形状である。以下、ｎ枚の計測画像について、魚計数を行う場合におけるｍ枚目の計測画像の処理を例に挙げて説明するが、他の計測画像についても、同様に実施可能である。
（Ａ２’）魚位置情報取得
計測画像記憶部１２１からｍ枚目の計測画像を取得する（Ａ２０１’）。この際に、例えば、処理の高速化および後述する平滑化のために、前記計測画像を縮小して取得する。そして、前記ｍ枚目の計測画像のＲＧＢ表色系をＬ＊ａ＊ｂ表色系に変換し、ｍ枚目の表色系変換計測画像を取得する（Ａ２０２’）。つぎに、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像のセットする（Ａ２０３’）。そして、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像において、色条件を満たす領域があるか否かを判断する（Ａ２０４’）。前記色条件は、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像における画素のＬ値が、所定のＬ値より低いことである。Ｎｏの場合、すなわち、前記色条件を満たす領域がない場合、第１の魚の位置情報は取得しない（Ａ２０５’）。他方、Ｙｅｓの場合、すなわち、前記色条件を満たす領域がある場合、前記色条件を満たす領域を第１の魚の位置情報として取得する（Ａ２０６’）。つぎに、ｍ枚目の計測画像が、１枚目の計測画像か否かを判断する。Ｙｅｓの場合、すなわち、ｍが１の場合、前記第１の魚の位置情報を１枚目の魚の位置情報として取得し、Ａ２２７’ステップに進む。他方、Ｎｏの場合、すなわち、ｍが１でない場合、Ａ２０９’ステップに進む。そして、Ａ２０９’ステップでは、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像からｍ枚目の平滑化計測画像を作製し、取得する。前記平滑化計測画像の作製は、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像のＬ値を、ボックスフィルタで処理することにより実施する。また、さらに、ハフ変換とＳｏｂｅｌフィルタとの組合せにより、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像から直線である前記通過領域を検出する。前記通過領域の検出は、誤検出を低減させるため、前記表色系変換計測画像の上部１／４および下部１／４に対して行う。また、前記直線の検出は、Ｓｏｂｅｌフィルタにより算出されたエッジ強度の合計値が最大となるものを検出することにより実施する。そして、前記通過領域を通過領域情報として取得する（Ａ２１０’）。
つぎに、前記ｍ枚目の平滑化計測画像をセットし（Ａ２１１’）、さらに、ｍ−１枚目の平滑化計測画像をセットする（Ａ２１２’）。そして、前記ｍ枚目の平滑化計測画像と前記ｍ−１枚目の平滑化計測画像の差分であるｍ枚目の差分画像を作製し（Ａ２１３’）、前記ｍ枚目の差分画像をセットする（Ａ２１４’）。つぎに、前記ｍ枚目の差分画像において、色変化条件を満たす領域があるか否かを判断する（Ａ２１５’）。前記色変化条件は、前記ｍ枚目の差分画像における画素のＬ値が所定のＬ値より低いことである。Ｎｏの場合、すなわち、前記色変化条件を満たす領域がない場合、第２の魚の位置情報は取得しない（Ａ２１６’）。他方、Ｙｅｓの場合、すなわち、前記色変化条件を満たす領域がある場合、前記色変化条件を満たす領域を前記第２の魚の位置情報として取得する（Ａ２１７’）。つぎに、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像をセットする（Ａ２１８’）。そして、Ｃａｎｎｙフィルタにより、前記ｍ枚目の表色系変換計測画像から、輪郭を抽出し、前記輪郭を第３の魚の位置情報として取得する（Ａ２１９’）。
つぎに、前記第１の魚の位置情報、前記通過領域情報、前記第２の魚の位置情報、および前記第３の魚の位置情報をセットする（Ａ２２０’〜２２３’）。そして、これらの情報における重複領域および重複領域に囲まれた領域を、前記ｍ枚目の計測画像の魚の位置情報（Ｉｍ）として取得する（Ａ２２４’）。そして、前記ｍ枚目の計測画像の魚の位置情報（Ｉｍ）について、誤検出条件を満たす魚の位置情報があるか否かを判断する（Ａ２２５’）。前記誤検出条件は、前述の通りである。Ｙｅｓの場合、すなわち、前記誤検出条件を満たす魚の位置情報がある場合、前記誤検出条件を満たす前記魚の位置情報を誤情報として除去し、Ａ２２７’ステップに進む。他方、Ｎｏの場合、すなわち、前記誤検出条件を満たす魚の位置情報がない場合、Ａ２２７’ステップに進む。そして、Ａ２２７’ステップでは、計測画像、表色系変換計測画像、平滑化計測画像等の画像を計測画像記憶部１２１に記憶する。なお、前記差分画像に基づく、魚の検出の精度が向上することから、前記各計測画像を記憶する際に、前記各計測画像において、前記魚の位置情報（Ｉｍ）に対応する領域の表色系の情報は記憶しない。
（Ａ３’）魚予測位置情報取得、（Ａ４’）同一魚判定、および（Ａ５’）魚計数
魚予測位置情報記憶部１２３から魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し（Ａ３０１’）、さらに、前記魚の位置情報（Ｉｍ）および前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）をセットする（Ａ３０２’およびＡ３０３’）。そして、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致するか否かを判断する。Ｎｏの場合、すなわち、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、魚の予測位置情報（ＰＩｍ）の取得に使用した選択画像における魚と異なる魚であると判定する（Ａ４０４’）。他方、Ｙｅｓの場合、すなわち、前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定する（Ａ４０５’）。つぎに、同じ魚であるとの判定をセットし（Ａ４０６’）、誤判定条件を満たす判定があるか否かを判断する（Ａ４０７’）。Ｙｅｓの場合、すなわち、誤判定条件を満たす判定がある場合、前記魚の位置情報（Ｉｍ）と前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）とに基づき、前記選択画像において、誤って同じとされた魚以外の魚と同じ魚であるか否かを判定する再判定を、Ａ４０３’〜４０５’ステップと同様にして行う（Ａ４０８’）。つぎに、得られた判定について、Ａ４０６’およびＡ４０７’ステップと同様にして、誤判定か否かを判断する。そして、これらの処理を、前記誤判定条件を満たす判定がなくなるまで、繰り返し行う。他方、Ｎｏの場合、Ａ４０９’ステップに進む。Ａ４０９’ステップでは、同じ魚について、前記魚の位置情報（Ｉｍ）を関連づけし、同一魚記憶部１２４に記憶する。
Ａ５０１’〜５０７’ステップは、前記実施形態２と同様に行うことができ、具体的には、前述したＡ５１〜５７ステップと同様に行う。つぎに、ｍ枚目以前の計測画像、すなわち、１〜ｍ枚目の計測画像を選択画像とし、ｍ＋１枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ＋１）を取得する（Ａ３０２’）。そして、前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ＋１）を魚予測位置情報記憶部１２３に記憶する（Ａ３０３’）。
その後は、魚の位置情報を未取得の計測画像の有無を確認する（Ａ３０４’）。Ｙｅｓの場合、すなわち、魚の位置情報を未取得の計測画像であるｍ＋１枚目の計測画像がある場合、ｍ＋１枚目の計測画像の計測画像について、Ａ２’ステップから同様の処理を行う。他方、Ｎｏの場合、すなわち、ｍ＋１枚目の計測画像がない場合、終了する。
［実施形態４］
実施形態４は、本発明の魚計数用携帯端末に関する。
本実施形態の魚計数用携帯端末によれば、例えば、同じ魚を精度よく検出できる。このため、本実施形態の魚計数用携帯端末によれば、例えば、より精度よく魚を計数できる。本実施形態の魚計数用携帯端末として、例えば、カメラ付の携帯端末等を使用できるため、コストを抑えることができる。本実施形態の魚計数用携帯端末は、例えば、前記同一魚判定装置および同一魚判定方法等の説明を援用できる。
本実施形態の魚計数用携帯端末は、計測画像取得手段、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、同一魚判定手段、魚計数手段、および表示手段を含む。前記表示手段は、例えば、前記計測画像取得手段、前記魚位置情報取得手段、前記魚予測位置情報取得手段、前記同一魚判定手段、および前記魚計数手段のうちいずれか１つと、電気的に接続されていてもよいし、２つ以上と電気的に接続されていてもよいし、全てと電気的に接続されてもよい。また、前記表示手段は、前記各手段に対応する記憶部と電気的に接続されていてもよい。
前記表示手段は、例えば、前述のモニター等があげられる。前記表示手段は、例えば、前記計測画像取得手段が取得した前記計測画像、前記魚位置情報取得手段が取得した前記魚の位置情報、前記魚予測位置情報取得手段が取得した前記魚の位置情報、前記同一魚判定手段が判定した同じ魚の情報、および前記魚計数手段が計数した魚数等の情報を表示する。また、前記表示手段は、前述の変形例１〜７において取得された情報を表示してもよい。表示する前記情報の数は、特に制限されず、例えば、１つでもよいし、２つ以上でもよいし、全てでもよい。
なお、本実施形態の魚計数用携帯端末は、例えば、前記魚計数手段を含まなくてもよい。この場合、本実施形態の魚計数用携帯端末は、例えば、同一魚判定用携帯端末ということもできる。本実施形態の魚計数用携帯端末は、例えば、後述する魚数予測手段を含んでもよい。この場合、本実施形態の魚計数用携帯端末は、例えば、魚数予測用携帯端末ということもできる。
［実施形態５］
実施形態５は、本発明の魚数予測装置および魚数予測方法に関する。
本実施形態の魚数予測装置および魚数予測方法によれば、例えば、同じ魚を精度よく検出できる。このため、本実施形態の魚数予測装置および魚数予測方法によれば、例えば、より精度よく魚を予測できる。本実施形態の魚数の予測装置および魚数の予測方法では、前記予め設定した時間内の前記ｋ枚の計測画像から魚数を計数し、前記計数された魚数から全体の魚数を予測する。このため、本実施形態の魚数予測装置および魚数予測方法によれば、例えば、データ処理手段を含む装置であれば魚数の予測をすることができるため、簡易に魚数を予測することができる。また、本実施形態の魚数予測装置として、例えば、カメラ付の携帯端末等を使用できるため、コストを抑えることができる。本実施形態の魚数予測装置および魚数予測方法は、例えば、前記同一魚判定装置および同一魚判定方法等の説明を援用できる。
図９に、本実施形態における魚数予測装置のブロック図を示す。図９に示すように、本実施形態の魚数予測装置３０は、計測画像取得手段１１、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、同一魚記憶部１２４、魚数記憶部１２５、および予測魚数記憶部１２６、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、同一魚判定手段１３３、魚計数手段１３４、および魚数予測手段１３５ならびに出力手段１４を含む。計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、同一魚記憶部１２４、魚数記憶部１２５、および予測魚数記憶部１２６は、例えば、図９に示すように、ハードウェアであるデータ記憶手段１２に組み込まれてもよい。また、魚位置情報取得手段１３１、魚予測位置情報取得手段１３２、同一魚判定手段１３３、魚計数手段１３４、および魚数予測手段１３５は、例えば、図９に示すように、ハードウェアであるデータ処理手段（データ処理装置）１３に組み込まれてもよく、ソフトウェアまたは前記ソフトウェアが組み込まれたハードウェアでもよい。データ処理手段１３は、ＣＰＵ等を備えてもよい。なお、計測画像記憶部１２１、魚位置情報記憶部１２２、魚予測位置情報記憶部１２３、同一魚記憶部１２４、魚数記憶部１２５、および予測魚数記憶部１２６、ならびに出力手段１４は、任意の構成であり、あってもよいし、なくてもよいし、いずれか１つを含んでもよいし、複数を含んでもよい。
魚数記憶部１２５は、さらに、魚数予測手段１３５と、予測魚数記憶部１２６は、魚数予測手段１３５および出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されている。また、魚計数手段１３４は、魚数予測手段１３５と、魚数予測手段１３５は、出力手段１４と、それぞれ電気的に接続されてもよい。魚数予測装置３０は、例えば、前記計測画像をデータ記憶手段１２に記憶させ、記憶させた計測画像をデータ処理手段１３に出力してデータ処理を行ってもよいし、前記計測画像をデータ処理手段１３に入力してデータ処理を行ってもよい。
計測画像取得手段１１（「予測計測画像取得手段」ともいう。）は、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、予め設定した時間内のｋ枚の計測画像を取得する。前記予め設定した時間は、特に制限されず、例えば、前記流体の体積および前記流体中の魚の密度に基づき、適宜決定できる。前記「ｋ」の範囲は、例えば、１〜ｎの範囲の任意の正の整数であり、好ましくは、ｎより小さい正の整数である。例えば、この点を除き、計測画像取得手段１１は、実施形態１の計測画像取得手段１１と同じであり、その説明を援用できる。
魚数予測手段１３５は、前記魚計数装置、すなわち魚計数手段１３４等により、前記予め設定した時間内の前記ｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測する。なお、本実施形態において、「ｍ」は、例えば、１〜ｋの範囲の任意の正の整数であり、好ましくは、ｋより小さい正の整数である。
つぎに、図１０に、本実施形態における魚数予測方法のフローチャートを示す。本実施形態の魚数予測方法は、例えば、図９の魚数予測装置を用いて、つぎのように実施する。図１０に示すように、本実施形態の魚計数方法は、Ａ１ステップ（計測画像取得、「予測計測画像取得）ともいう。）、Ａ２ステップ（魚位置情報取得）、Ａ３ステップ（魚予測位置情報取得）、Ａ４ステップ（同一魚判定）、Ａ５ステップ（魚計数）、およびＡ６ステップ（魚数予測）を含む。本実施形態の魚数予測方法において、Ａ２ステップ、Ａ３ステップ、Ａ４ステップ、およびＡ５ステップは、実施形態２の魚計数方法における、Ａ２ステップ、Ａ３ステップ、Ａ４ステップ、およびＡ５ステップと同じであり、その説明を援用できる。
（Ａ１）計測画像取得
Ａ１ステップでは、魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、予め設定した時間内の前記ｋ枚の計測画像を取得する。前記撮像手段を用いて前記計測画像を取得する場合、前記予め設定した時間、前記魚を含む流体が通過する前記通過領域を撮像し、取得する。前記データ記憶手段を用いて前記計測画像を取得する場合、前記データ記憶手段に記憶された前記計測画像のうち、予め設定した時間に対応する前記ｋ枚の計測画像を読み出し、取得する。
つぎに、実施形態２の魚計数方法と同様にして、Ａ２〜Ａ５ステップを実施する。
（Ａ６）魚数予測
そして、Ａ６ステップでは、前記予め設定した時間内の前記ｋ枚の計数画像から計数された魚数（Ｃ）と、前記予め設定した時間（Ｓ）と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間（Ｔ）とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測する。前記予測魚数（Ｐ）は、例えば、下記式（１）により算出できる。
Ｐ＝Ｃ×（Ｔ／Ｓ） ・・・（１）
Ｐ：予測魚数
Ｃ：計数された魚数
Ｓ：予め設定した時間
Ｔ：魚を含む流体が通過領域を通過した総時間
［実施形態６］
本実施形態は、同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、および魚数予測装置の操作画面（インターフェイス）ならびに操作フローに関する。
まず、魚計数装置および魚計数用携帯端末の操作画面ならびに操作フローについて、図１１および１２を用いて説明する。なお、前記魚計数用携帯端末の操作画面および操作フローは、前記魚計数装置の操作画面および操作フローの説明を援用できる。
図１１に、前記魚計数装置の操作画面の一例を示す。図１１に示すように、本実施形態の魚計数装置の操作画面４０は、操作モード変更ボタン４１、開始停止ボタン４２、計測画像４３、計測対象領域４４、操作モード表示４５、および魚数表示４６を含む。本実施形態において、計測画像４３は、計測対象領域４４に、魚４７ａおよび４７ｂを含む。また、操作画面４０は、魚表示４８ａおよび４８ｂ、現在の魚位置情報表示４９ａおよび４９ｂ、過去の魚位置情報表示５０ａおよび５０ｂ、魚の移動線表示５１ａおよび５１ｂ、ならびに予測位置情報表示５２を表示する。なお、魚４７ａは、未計数の魚を示し、魚４７ｂは、計数済の魚を示す。
操作モード変更ボタン４１は、前記魚計数装置の操作モードを変更でき、例えば、前記撮像手段から計測画像４３を取得するリアルタイムモードと前記データ記憶手段から計測画像４３を読み出し、取得する録画モードとを変更できる。
開始停止ボタン４２は、操作により魚計数を開始および停止する。また、前記操作モードがリアルタイムモードの場合、開始停止ボタン４２を操作することにより、魚数の計数開始時に前記撮像手段の撮像を開始し、魚数の計数停止時に前記撮像手段の撮像を停止してもよい。本実施形態において、開始および停止は、一つの開始停止ボタンにより操作するが、別々のボタンとし、別々に操作できるようにしてもよい。また、開始停止ボタン４２は、一時停止機能等を含んでもよい。
操作モード表示４５は、前記魚計数装置の操作モードを表示する。
魚数表示４６は、前記魚計数装置により計数された魚数を表示する。
魚表示４８ａおよび４８ｂは、操作画面４０に表示中の計測画像中における魚の占める領域を示す表示である。前記魚の位置の表示は、例えば、前記魚を囲う表示枠を設け、表示してもよいし、魚のいる領域を他の色等で表示してもよい。前者の場合、前記表示枠の形状は、例えば、矩形状、円状、方形状等の任意の形状とできる。
現在の魚位置情報表示４９ａおよび４９ｂは、操作画面４０に表示中の計測画像における魚の位置を示す表示である。前記魚の位置は、例えば、前述の前記魚の体の構造の位置の平均の位置、前記魚が占める領域の重心の位置、前記魚表示の中心等があげられる。
過去の魚位置情報表示５０ａおよび５０ｂは、操作画面４０に表示中の計測画像より前に、前記魚計数装置により取得された計測画像における魚の位置を示す表示である。前記魚の位置は、例えば、現在の魚位置情報表示４９ａおよび４９ｂにおける説明と同様である。
魚の移動線表示５１ａおよび５１ｂは、それぞれ、魚４７ａおよび４７ｂが移動した軌跡である。前記移動線は、例えば、前記魚計数装置により取得された魚の位置情報に基づき、同じ魚について、前記現在の魚位置情報表示と、前記過去の魚位置情報表示とを結ぶことにより表示できる。また、前記魚計数装置が魚移動線算出手段を含む場合、前記移動線は、前記魚移動線算出手段が算出した移動線であってもよい。
予測位置情報表示５２は、操作画面４０に表示中の計測画像のつぎに取得した計測画像における魚の予測位置である。前記魚の予測位置は、前記魚計数装置により取得された魚の予測位置情報に基づき、表示できる。具体的に、操作画面４０に表示中の計測画像がｍ−１枚目の計測画像である場合、前記魚の予測位置は、例えば、ｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を表示する。
また、操作画面４０における各表示は、例えば、魚表示４８ａおよび４８ｂのように、未計数の魚と計数済の魚とで同じ表示としてもよいし、魚の移動線表示５１ａおよび５１ｂのように、未計数の魚と計数済の魚とで異なる表示としてもよい。後者の場合、前記異なる表示は、例えば、異なる色、異なる線種等による表示があげられる。
つぎに、図１２を用いて、開始停止ボタン４２を操作した時の前記魚数計数装置の操作フローについて説明する。図１２に、前記魚数計数装置の操作フローを示すフローチャートの一例を示す。図１２に示すように、本実施形態の操作フローは、Ａ７ステップ（カウントリセット）、Ａ８ステップ（魚計数）、およびＡ９ステップ（停止判断）を含む。
（Ａ７）カウントリセット
開始停止ボタン４２が操作され、魚計数の開始操作が行われると、Ａ７ステップでは、魚数表示４６を０にセットする。
（Ａ８）魚計数
Ａ８ステップでは、前記魚計数方法により、計測対象領域４４を通過する魚を計数する。
（Ａ９）停止判断
Ａ９ステップでは、開始停止ボタン４２が操作され、魚計数の停止操作が行われたか否かを判断する。Ｎｏの場合、魚計数の停止操作が行われていないと判断し、Ａ８ステップに戻り、魚計数を継続する。他方、Ｙｅｓの場合、魚計数の停止操作が行われたと判断し、魚計数を停止する。
つぎに、同一魚判定装置の操作画面および操作フローについて説明する。本実施形態の同一魚判定装置の操作画面は、魚数表示４６を表示しない以外は、前記魚数計数装置の操作画面４０と同様であり、その説明を援用できる。また、本実施形態の同一魚判定装置の操作フローは、Ａ７ステップを実施せず、Ａ８ステップにおいて、前記魚計数方法に代えて、前記同一魚判定方法を実施する以外は、前記魚数計数装置の操作フローと同様であり、その説明を援用できる。
つぎに、魚数予測装置の操作画面および操作フローについて説明する。本実施形態の魚数予測装置の操作画面は、魚数表示４６に代えて、予測魚数を表示する以外は、前記魚数計数装置の操作画面４０と同様であり、その説明を援用できる。また、本実施形態の魚数予測装置の操作フローは、Ａ８ステップにおいて、前記魚計数方法に代えて、前記魚数予測方法を実施する以外は、前記魚数計数装置の操作フローと同様であり、その説明を援用できる。
［実施形態７］
本実施形態のプログラムは、前述の同一魚判定方法、魚計数方法、または魚数予測方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。
［実施形態８］
実施形態８は、本発明の同一魚判定システムに関する。
本実施形態の同一魚判定システムによれば、例えば、簡易に同じ魚を判定できる。本実施形態の同一魚判定システムによれば、計測画像取得手段および出力手段を現場に設置し、サーバ等は他の場所に設置して、オンラインにより同じ魚を判定できる。そのため、装置の設置に場所を取ることがなく、メンテナンスも容易である。また、各設置場所が離れている場合であっても、一箇所での集中管理や遠隔操作が可能となる。本発明の同一魚判定システムは、例えば、前記同一魚判定装置および同一魚判定方法等の説明を援用できる。
図１３に、本発明の同一魚判定装置を用いた同一魚判定システムの一例の構成を示す。図１３に示すように、本実施形態の同一魚判定システムは、計測画像取得手段３１１ａ、３１１ｂ、３１１ｃと、出力手段３３１ａ、３３１ｂ、３３１ｃと、通信インターフェイス３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃと、サーバ３７０とを備える。計測画像取得手段３１１ａおよび出力手段３３１ａは、通信インターフェイス３５０ａに接続されている。計測画像取得手段３１１ａ、出力手段３３１ａおよび通信インターフェイス３５０ａは、場所Ｘに設置されている。計測画像取得手段３１１ｂおよび出力手段３３１ｂは、通信インターフェイス３５０ｂに接続されている。計測画像取得手段３１１ｂ、出力手段３３１ｂおよび通信インターフェイス３５０ｂは、場所Ｙに設置されている。計測画像取得手段３１１ｃおよび出力手段３３１ｃは、通信インターフェイス３５０ｃに接続されている。計測画像取得手段３１１ｃ、出力手段３３１ｃおよび通信インターフェイス３５０ｃは、場所Ｚに設置されている。そして、通信インターフェイス３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃと、サーバ３７０とが、回線網３６０を介して接続されている。
この同一魚判定システムでは、サーバ３７０側に、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段が格納される。例えば、場所Ｘで計測画像取得手段３１１ａを用いて取得されたｎ枚の計測画像を、サーバ３７０に送信し、サーバ３７０側で、同じ魚か判定する。また、前記同じ魚かの判定を、出力手段３３１ａにより出力する。
なお、本実施形態の同一魚判定システムは、前述の実施形態および変形例の組合せに対応したものであってもよい。また、本実施形態の同一魚判定システムは、例えば、クラウドコンピューティングに対応したものであってもよい。さらに、本実施形態の同一魚判定システムは、通信インターフェイス３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃと、サーバ３７０とが、無線回線を接続されていてもよい。
［実施形態９］
実施形態９は、本発明の魚計数システムに関する。
本実施形態の魚計数システムによれば、例えば、同じ魚を精度よく検出できる。このため、本実施形態の魚計数システムによれば、例えば、より精度よく魚を計数できる。本実施形態の魚計数システムによれば、計測画像取得手段および出力手段を現場に設置し、サーバ等は他の場所に設置して、オンラインにより魚を計数できる。そのため、装置の設置に場所を取ることがなく、メンテナンスも容易である。また、各設置場所が離れている場合であっても、一箇所での集中管理や遠隔操作が可能となる。本発明の魚計数システムは、例えば、前記同一魚判定装置および同一魚判定方法等の説明を援用できる。
本実施形態の魚計数システムは、実施形態９の同一魚判定システムにおいて、サーバ３７０内に、さらに魚計数手段が格納されている。そして、前記魚計数システムは、場所Ｘで計測画像取得手段３１１ａを用いて取得されたｎ枚の計測画像を、サーバ３７０に送信し、サーバ３７０側で、魚数を計数する。また、前記魚数を、出力手段３３１ａにより出力する。この点を除き、実施形態９の同一魚判定システムの説明を援用できる。
［実施形態１０］
実施形態１０は、本発明の魚数予測システムに関する。
本実施形態の魚数予測システムによれば、例えば、同じ魚を精度よく検出できる。このため、本実施形態の魚数予測システムによれば、例えば、より精度よく魚を予測できる。本実施形態の魚数予測システムでは、前記予め設定した時間内の前記ｋ枚の計測画像から魚数を計数し、前記計数された魚数から全体の魚数を予測する。このため、本実施形態の魚数予測システムによれば、例えば、データ処理手段を含むサーバであれば魚数の予測をすることができるため、簡易に魚数を予測することができる。また、本実施形態の魚計数システムによれば、計測画像取得手段および出力手段を現場に設置し、サーバ等は他の場所に設置して、オンラインにより魚を計数できる。そのため、装置の設置に場所を取ることがなく、メンテナンスも容易である。また、各設置場所が離れている場合であっても、一箇所での集中管理や遠隔操作が可能となる。本発明の魚数予測システムは、例えば、前記同一魚判定装置および同一魚判定方法等の説明を援用できる。
本実施形態の魚計数システムは、実施形態９の同一魚判定システムにおいて、サーバ３７０内に、さらに、魚計数手段および魚数予測手段が格納されている。そして、前記魚計数システムは、場所Ｘで計測画像取得手段（予測計測画像取得手段）３１１ａを用いて取得された予め設定した時間内のｋ枚の計測画像を、サーバ３７０に送信し、サーバ３７０側で、魚数を予測する。また、前記予測魚数を、出力手段３３１ａにより出力する。この点を除き、実施形態９の同一魚判定システムの説明を援用できる。
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をできる。
本発明によれば、簡易に同じ魚を判定できる。このため、本発明によれば、例えば、前記計測画像中に複数の魚が存在する場合においても同じ魚を判定できるため、重複カウントを抑制でき効率良く魚を計数できる。このため、本発明は、養殖分野、漁業分野等において極めて有用である。
１０ 同一魚判定装置
１１ 計測画像取得手段
１２ データ記憶手段
１２１ 計測画像記憶部
１２２ 魚位置情報記憶部
１２３ 魚予測位置情報記憶部
１２４ 同一魚記憶部
１２５ 魚数記憶部
１２６ 予測魚数記憶部
１３ データ処理手段
１３１ 魚位置情報取得手段
１３２ 魚予測位置情報取得手段
１３３ 同一魚判定手段
１３４ 魚計数手段
１３５ 魚数予測手段
１４ 出力手段
２０ 魚計数装置
３０ 魚数予測装置
４０ 操作画面
４１ 操作モード変更ボタン
４２ 開始停止ボタン
４３ 計測画像
４４ 計測対象領域
４５ 操作モード表示
４６ 魚数表示
４７ａ、４７ｂ 魚
４８ａ、４８ｂ 魚表示
４９ａ、４９ｂ 現在の魚位置情報表示
５０ａ、５０ｂ 過去の魚位置情報表示
５１ａ、５１ｂ 魚の移動線表示
５２ 予測位置情報表示
３１１ａ、３１１ｂ、３１１ｃ 計測画像取得手段
３３１ａ、３３１ｂ、３３１ｃ 出力手段
３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ 通信インターフェイス
３６０ 回線網
３７０ サーバ

Claims (31)

  1. 計測画像取得手段、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段を含み、
    前記計測画像取得手段は、
    魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
    前記魚位置情報取得手段は、
    前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
    前記魚予測位置情報取得手段は、
    前記ｎ枚の計測画像のうちｍ−１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
    前記同一魚判定手段は、
    ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
    前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
    前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定することを特徴とする、同一魚判定装置。
  2. 前記魚位置情報取得手段は、前記ｎ枚の計測画像において、色条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得する、請求項１記載の同一魚判定装置。
  3. 同一魚判定装置が、さらに、差分画像作製手段を含み、
    前記差分画像作製手段は、前記ｎ枚の計測画像について、前記計測画像と基準画像との差分である差分画像を作製し、
    前記魚位置情報取得手段は、
    前記差分画像において、色変化条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得する、請求項１または２記載の同一魚判定装置。
  4. 前記基準画像は、ｍ−１枚目の計測画像であり、
    前記差分画像は、ｍ枚目の計測画像と前記ｍ−１枚目の計測画像との差分であり、
    前記魚位置情報取得手段は、
    前記差分画像において、色変化条件を満たす領域を前記ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）として取得する、請求項３記載の同一魚判定装置。
  5. 同一魚判定装置が、さらに、輪郭抽出手段を含み、
    前記輪郭抽出手段が、前記ｎ枚の計測画像における輪郭を抽出し、
    前記魚位置情報取得手段が、
    前記輪郭に囲まれた領域を前記魚の位置として取得する、請求項１から４のいずれか一項に記載の同一魚判定装置。
  6. 前記魚位置情報取得手段が、さらに、誤検出位置情報除去手段を含み、
    前記誤検出位置情報除去手段が、
    誤検出条件を満たす前記魚の位置情報を誤情報として除去し、
    前記魚位置情報取得手段が、
    前記誤情報が除去された位置情報を、前記魚の位置情報として取得する、請求項１から５のいずれか一項に記載の同一魚判定装置。
  7. 前記少なくとも１つの前記選択画像が、複数枚である、請求項１から６のいずれか一項に記載の同一魚判定装置。
  8. 計測画像取得手段、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段を含む請求項１から７のいずれか一項に記載の同一魚判定装置、ならびに魚計数手段を含み、
    前記魚計数手段は、
    前記同一魚判定装置で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数することを特徴とする、魚計数装置。
  9. 前記魚計数手段は、
    前記同一魚判定装置で判定された同じ魚の位置情報において、前記計測画像における両端に位置する前記魚間の距離が、長さ条件を満たす場合、前記同じ魚を魚として計数する、請求項８記載の魚計数装置。
  10. さらに、報知手段を含み、
    前記報知手段は、
    前記魚数が、魚数条件を満たす場合、報知する、請求項８または９記載の魚計数装置。
  11. 同一魚判定装置および魚計数手段を含む請求項８から１０のいずれか一項に記載の魚計数装置、ならびに表示手段を含み、
    前記表示手段が、前記魚計数装置により計数された魚数を表示することを特徴とする、魚計数用携帯端末。
  12. 前記表示手段が、さらに、前記魚計数装置が取得した魚の位置情報に基づき魚の占める領域を表示する、請求項１１記載の魚計数用携帯端末。
  13. 前記表示手段が、さらに、前記魚計数装置が算出した魚の移動線を表示する、請求項１１または１２記載の魚計数用携帯端末。
  14. 前記表示手段が、さらに、前記魚計数装置が取得した魚の予測位置情報を表示する、請求項１１から１３のいずれか一項に記載の魚計数用携帯端末。
  15. 計測画像取得工程、魚位置情報取得工程、魚予測位置情報取得工程、および同一魚判定工程を含み、
    前記計測画像取得工程は、
    魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
    前記魚位置情報取得工程は、
    前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
    前記魚予測位置情報取得工程は、
    前記ｎ枚の計測画像のうちｍ−１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
    前記同一魚判定工程は、
    ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
    前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
    前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定することを特徴とする、同一魚判定方法。
  16. 前記魚位置情報取得工程は、前記ｎ枚の計測画像において、色条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得する、請求項１５記載の同一魚判定方法。
  17. 同一魚判定方法が、さらに、差分画像作製工程を含み、
    前記差分画像作製工程は、前記ｎ枚の計測画像について、前記計測画像と基準画像との差分である差分画像を作製し、
    前記魚位置情報取得工程は、
    前記差分画像において、色変化条件を満たす領域を前記魚の位置情報として取得する、請求項１５または１６記載の同一魚判定方法。
  18. 前記基準画像は、ｍ−１枚目の計測画像であり、
    前記差分画像は、ｍ枚目の計測画像と前記ｍ−１枚目の計測画像との差分であり、
    前記魚位置情報取得工程は、
    前記差分画像において、色変化条件を満たす領域を前記ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）として取得する、請求項１７記載の同一魚判定方法。
  19. 同一魚判定方法が、さらに、輪郭抽出工程を含み、
    前記輪郭抽出工程が、前記ｎ枚の計測画像における輪郭を抽出し、
    前記魚位置情報取得工程が、
    前記輪郭に囲まれた領域を前記魚の位置として取得する、請求項１５から１８のいずれか一項に記載の同一魚判定方法。
  20. 前記魚位置情報取得工程が、さらに、誤検出位置情報除去工程を含み、
    前記誤検出位置情報除去工程が、
    誤検出条件を満たす前記魚の位置情報を誤情報として除去し、
    前記魚位置情報取得工程が、
    前記誤情報が除去された位置情報を、前記魚の位置情報として取得する、請求項１５から１９のいずれか一項に記載の同一魚判定方法。
  21. 前記少なくとも１つの前記選択画像が、複数枚である、請求項１５から２０のいずれか一項に記載の同一魚判定方法。
  22. 計測画像取得工程、魚位置情報取得工程、魚予測位置情報取得工程、および同一魚判定工程を含む請求項１５から２１のいずれか一項に記載の同一魚判定方法、ならびに魚計数工程を含み、
    前記魚計数工程は、
    前記同一魚判定方法で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数することを特徴とする、魚計数方法。
  23. 前記魚計数工程は、
    前記同一魚判定方法で判定された同じ魚の位置情報において、前記計測画像における両端に位置する前記魚間の距離が、長さ条件を満たす場合、前記同じ魚を魚として計数する、請求項２２記載の魚計数方法。
  24. さらに、報知工程を含み、
    前記報知工程は、
    前記魚数が、魚数条件を満たす場合、報知する、請求項２２または２３記載の魚計数方法。
  25. 同一魚判定装置および魚計数手段を含む請求項８から１０のいずれか一項に記載の魚計数装置、ならびに魚数予測手段を含み、
    前記魚数予測手段は、
    前記魚計数装置により、予め設定した時間内のｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測することを特徴とする、魚数予測装置。
  26. 同一魚判定方法および魚計数工程を含む請求項２２から２４のいずれか一項に記載の魚計数方法、ならびに魚数予測工程を含み、
    前記魚数予測工程は、
    前記魚計数装置により、予め設定した時間内のｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測することを特徴とする、魚数予測方法。
  27. 請求項１５から２１のいずれか一項に記載の同一魚判定方法、請求項２２から２４のいずれか一項に記載の魚計数方法、または請求項２６記載の魚数予測方法をコンピュータ上で実行可能なことを特徴とする、プログラム。
  28. 請求項２７記載のプログラムを記録していることを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  29. 端末とサーバとを含み、
    前記端末と前記サーバとは、システム外の通信回線網を介して、接続可能であり、
    前記端末は、計測画像取得手段および出力手段を含み、
    前記計測画像取得手段は、
    魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
    前記出力手段は、
    同じ魚かの判定を出力し、
    前記サーバは、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、および同一魚判定手段を含み、
    前記魚位置情報取得手段は、
    前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
    前記魚予測位置情報取得手段は、
    前記ｎ枚の計測画像のうちｍ−１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
    前記同一魚判定手段は、
    ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
    前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
    前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定することを特徴とする、同一魚判定システム。
  30. 端末とサーバとを含み、
    前記端末と前記サーバとは、システム外の通信回線網を介して、接続可能であり、
    前記端末は、計測画像取得手段および出力手段を含み、
    前記計測画像取得手段は、
    魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、経時的にｎ枚の計測画像を取得し、
    前記出力手段は、
    計数された魚数を出力し、
    前記サーバは、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、同一魚判定手段、および魚計数手段を含み、
    前記魚位置情報取得手段は、
    前記ｎ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
    前記魚予測位置情報取得手段は、
    前記ｎ枚の計測画像のうちｍ−１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
    前記同一魚判定手段は、
    ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
    前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
    前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定し、
    前記魚計数手段は、
    前記同一魚判定手段で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数することを特徴とする、魚計数システム。
  31. 端末とサーバとを含み、
    前記端末と前記サーバとは、システム外の通信回線網を介して、接続可能であり、
    前記端末は、計測画像取得手段および出力手段を含み、
    前記計測画像取得手段は、
    魚を含む流体が通過する通過領域における計測対象領域について、予め設定した時間内、経時的にｋ枚の計測画像を取得し、
    前記出力手段は、
    予測された魚数を出力し、
    前記サーバは、魚位置情報取得手段、魚予測位置情報取得手段、同一魚判定手段、魚計数手段、および魚数予測手段を含み、
    前記魚位置情報取得手段は、
    前記ｋ枚の計測画像について、前記魚の位置情報を取得し、
    前記魚予測位置情報取得手段は、
    前記ｋ枚の計測画像のうちｍ−１枚目以前の計測画像から、少なくとも１つの選択画像を選択し、前記選択画像における魚の位置情報に基づき、ｍ枚目の計測画像における魚の位置であると仮定したｍ枚目の計測画像における魚の予測位置情報（ＰＩｍ）を取得し、
    前記同一魚判定手段は、
    ｍ枚目の計測画像における魚の位置情報（Ｉｍ）および対応する前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）に基づき、
    前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致する場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と同じ魚であると判定し、
    前記魚の位置情報（Ｉｍ）が前記魚の予測位置情報（ＰＩｍ）と一致しない場合、前記ｍ枚目の計測画像における魚が、前記選択画像における魚と異なる魚であると判定し、
    前記魚計数手段は、
    前記同一魚判定手段で判定された同じ魚の位置情報に基づき、前記魚数を計数し、
    前記魚数予測手段は、
    前記魚計数手段により、予め設定した時間内の前記ｋ枚の計数画像から計数された魚数と、前記予め設定した時間と、前記魚を含む流体が前記通過領域を通過した総時間とに基づき、前記通過領域を通過した魚数を予測することを特徴とする、魚数予測システム。
JP2015046118A 2015-03-09 2015-03-09 同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システム Active JP6702535B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015046118A JP6702535B2 (ja) 2015-03-09 2015-03-09 同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システム
PCT/JP2015/079881 WO2016143187A1 (ja) 2015-03-09 2015-10-22 同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システム
US15/534,656 US20180263223A1 (en) 2015-03-09 2015-10-22 Same-fish identification device, fish counting device, portable terminal for counting fish, same-fish identification method, fish counting method, fish count prediction device, fish count prediction method, same-fish identification system, fish counting system, and fish count prediction system
CN201580073078.9A CN107205366A (zh) 2015-03-09 2015-10-22 同一条鱼识别设备、鱼计数设备，用于鱼计数的便携式终端、同一条鱼识别方法、鱼计数方法、鱼计数预测设备、鱼计数预测方法、同一条鱼识别系统、鱼计数系统和鱼计数预测系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015046118A JP6702535B2 (ja) 2015-03-09 2015-03-09 同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016165238A JP2016165238A (ja) 2016-09-15
JP6702535B2 true JP6702535B2 (ja) 2020-06-03

Family

ID=56880588

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015046118A Active JP6702535B2 (ja) 2015-03-09 2015-03-09 同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システム

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20180263223A1 (ja)
JP (1) JP6702535B2 (ja)
CN (1) CN107205366A (ja)
WO (1) WO2016143187A1 (ja)

Families Citing this family (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018037638A1 (ja) * 2016-08-26 2018-03-01 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 生存魚管理システム
TWI637323B (zh) * 2017-11-20 2018-10-01 緯創資通股份有限公司 基於影像的物件追蹤方法及其系統與電腦可讀取儲存媒體
JP7069840B2 (ja) * 2018-03-02 2022-05-18 日本電気株式会社 個体計数装置、個体計数方法、個体計数プログラム、及び個体計数システム
CN109509175B (zh) * 2018-10-15 2020-09-04 浙江大学 一种基于机器视觉和深度学习的鱼苗便携式计数器及计数方法
CN109275609B (zh) * 2018-11-14 2021-06-01 常州大学 基于图像处理的常见淡水鱼种类自动识别方法
JP6561194B1 (ja) * 2018-12-27 2019-08-14 Ｓｃｓｋ株式会社 追跡システム、及び追跡プログラム
JP7128764B2 (ja) * 2019-03-22 2022-08-31 日本航空電子工業株式会社 尾数算出方法、尾数算出装置、尾数計測方法、尾数計測システム、尾数算出プログラム
ES2791551A1 (es) * 2019-05-03 2020-11-04 Inst Espanol De Oceanografia Ieo Procedimiento para la identificacion y caracterizacion de peces y sistema de suministro automatico de alimento que hace uso del mismo
WO2021038753A1 (ja) * 2019-08-28 2021-03-04 ウミトロン ピーティーイー エルティーディー 水棲動物検出装置、情報処理装置、端末装置、水棲動物検出システム、水棲動物検出方法、及び水棲動物検出プログラム
JP7237789B2 (ja) * 2019-09-27 2023-03-13 ヤンマーパワーテクノロジー株式会社 魚計数システム、魚計数方法及びプログラム
WO2021060077A1 (ja) * 2019-09-27 2021-04-01 ヤンマーパワーテクノロジー株式会社 魚計数システム、魚計数方法及びプログラム
WO2021059143A2 (en) 2019-09-27 2021-04-01 Agam Aquaculture Ltd. Fish management system and method
JP7243986B2 (ja) * 2019-10-24 2023-03-22 中央電子株式会社 水産物識別方法、水産物識別プログラム、及び水産物識別システム
US11089227B1 (en) 2020-02-07 2021-08-10 X Development Llc Camera winch control for dynamic monitoring
CN111387122B (zh) * 2020-03-13 2021-10-01 沈阳工业大学 一种鱼群分流装置
JP7482759B2 (ja) * 2020-11-20 2024-05-14 ヤンマーホールディングス株式会社 表示装置およびそれを備えた魚数計数システムと、表示制御プログラム
CN113758577B (zh) * 2021-09-09 2022-04-22 易科捷(武汉)生态科技有限公司成都分公司 一种基于大数据的精准型鱼类识别技术系统
CN114049477B (zh) * 2021-11-16 2023-04-07 中国水利水电科学研究院 一种过鱼鱼道系统、鱼类数量和种类的动态识别跟踪方法
CN114403076B (zh) * 2021-12-06 2023-06-02 国罡(无锡)能源服务有限公司 一种基于ai的鱼类标记和组网方法
CN114938790B (zh) * 2022-06-24 2023-06-30 浙江大学 一种便携式鱼苗自动计数装置
CN115984145B (zh) * 2023-02-27 2024-02-02 湖南城市学院 一种精准鱼道过鱼识别方法

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7663502B2 (en) * 1992-05-05 2010-02-16 Intelligent Technologies International, Inc. Asset system control arrangement and method
JPH0728969A (ja) * 1993-07-08 1995-01-31 Kunio Hiuga Ｃｃｄカメラによるオプチカルフローを利用した移動物体のカウンタ
JP2589046B2 (ja) * 1993-11-01 1997-03-12 財団法人ダム水源地環境整備センター 魚数計測方法と装置および移動体計数方法
JPH087069A (ja) * 1994-06-15 1996-01-12 Hitachi Ltd 画像処理を用いた魚種別魚数計測装置
JPH0844843A (ja) * 1994-07-28 1996-02-16 Kensetsu Gijutsu Kenkyusho:Kk 魚道内魚類流動解析装置
JP3797499B2 (ja) * 1996-08-08 2006-07-19 東京電力株式会社 水路流出入物監視装置
JP3831112B2 (ja) * 1998-03-30 2006-10-11 東日本旅客鉄道株式会社 移動物体計測装置
US6682554B2 (en) * 1998-09-05 2004-01-27 Jomed Gmbh Methods and apparatus for a stent having an expandable web structure
JP2004199623A (ja) * 2002-12-20 2004-07-15 Minolta Co Ltd 移動体の計数方法
NO20033537D0 (no) * 2003-08-11 2003-08-11 Kristian Lillerud Fremgangsmåte og anordning for telling og beregning av vekt hos fisk
JP2005215909A (ja) * 2004-01-29 2005-08-11 Hitachi Ltd 動画像処理技術を使用した市街の交通状況調査システム
JP4697923B2 (ja) * 2004-04-16 2011-06-08 財団法人電力中央研究所 水中または水面における移動体の計数システムおよび計数方法
US20100195868A1 (en) * 2007-05-31 2010-08-05 Lu Peter J Target-locking acquisition with real-time confocal (tarc) microscopy
CN101615817B (zh) * 2008-06-26 2012-07-04 中山大洋电机股份有限公司 一种外转子电机
JP5875917B2 (ja) * 2012-03-26 2016-03-02 一般財団法人電力中央研究所 移動体の画像判別装置および移動体の画像判別方法
CN103400147B (zh) * 2013-07-25 2016-07-06 中国农业大学 基于图像处理的目标鱼识别方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN107205366A (zh) 2017-09-26
JP2016165238A (ja) 2016-09-15
WO2016143187A1 (ja) 2016-09-15
US20180263223A1 (en) 2018-09-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6702535B2 (ja) 同一魚判定装置、魚計数装置、魚計数用携帯端末、同一魚判定方法、魚計数方法、魚数予測装置、魚数予測方法、同一魚判定システム、魚計数システムおよび魚数予測システム
JP6624629B2 (ja) 魚計数装置、魚計数方法、魚数の予測装置、魚数の予測方法、魚計数システムおよび魚数予測システム
US10452925B2 (en) Video monitoring method and video monitoring device
US11023707B2 (en) System and method for selecting a part of a video image for a face detection operation
CN108476304B (zh) 丢弃物体监视装置和具备该丢弃物体监视装置的丢弃物体监视系统以及丢弃物体监视方法
US20190197313A1 (en) Monitoring device
US9462160B2 (en) Color correction device, method, and program
WO2018148628A8 (en) Detection of risky objects in image frames
JP6233624B2 (ja) 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
JPWO2018186398A1 (ja) 学習データ生成装置、学習データ生成方法、およびプログラム
JP2014106692A5 (ja)
JP2016163328A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
US9367747B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
JP2018113683A5 (ja)
JP2008250772A (ja) 移動物体追跡装置
Zhou et al. A kinematic analysis-based on-line fingerlings counting method using low-frame-rate camera
JP5111934B2 (ja) 監視装置
Shah et al. Context enhancement to reveal a camouflaged target and to assist target localization by fusion of multispectral surveillance videos
CN105335981B (zh) 一种基于图像的货物监控方法
Huang et al. A real-time algorithm for aluminum surface defect extraction on non-uniform image from CCD camera
WO2018110377A1 (ja) 映像監視装置
KR20150033047A (ko) 객체를 검출하기 위한 전처리 장치 및 방법
JP2009193130A (ja) 車両周辺監視装置、車両、車両周辺監視用プログラム、車両周辺監視方法
JP2019113976A (ja) 動線分析システム、動線分析システムの制御方法、およびプログラム
JP6348020B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法およびそれを用いた検査方法。

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180308

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190402

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190529

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20191025

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20191105

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200402

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200423

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6702535

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150