健康状态推定装置.pdf

1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201780025605.8 (22)申请日 2017.02.13 (30)优先权数据 2016-090680 2016.04.28 JP (85)PCT国际申请进入国家阶段日 2018.10.24 (86)PCT国际申请的申请数据 PCT/JP2017/005089 2017.02.13 (87)PCT国际申请的公布数据 WO2017/187719 JA 2017.11.02 (71)申请人 国立大学法人大阪大学 地址 日本大阪府 (72)发明人 八木康史 大仓史生 槙原靖 村

2、松大吾 (74)专利代理机构 中原信达知识产权代理有限 责任公司 11219 代理人 赵晶 高培培 (51)Int.Cl. A01K 29/00(2006.01) A61B 5/107(2006.01) A61B 5/11(2006.01) (54)发明名称 健康状态推定装置 (57)摘要 一种能够高精度地推定牛的健康状态的健 康状态推定装置， 包括： 三维坐标取得部， 取得从 牛的距离图像中提取出的表示该牛的三维形状 的三维坐标组； 特征量提取部， 基于三维坐标取 得部取得的三维坐标组， 提取牛的特征量； 及分 数计算部， 基于特征量提取部提取出的特征量， 计算出表示牛的健康状态的分数。 优

3、选地， 特征 量提取部基于瘤胃区域的三维坐标组， 提取表示 该瘤胃的凹陷程度的特征量， 该瘤胃区域是三维 坐标取得部取得的三维坐标组中牛的瘤胃附近 的牛的体表区域， 分数计算部基于特征量提取部 提取出的表示瘤胃的凹陷程度的特征量， 计算牛 的瘤胃填充分数。 权利要求书2页 说明书16页 附图13页 CN 109068613 A 2018.12.21 CN 109068613 A 1.一种健康状态推定装置， 用于推定牛的健康状态， 具备： 三维坐标取得部， 取得从所述牛的距离图像中提取出的表示该牛的三维形状的三维坐 标组； 特征量提取部， 根据所述三维坐标取得部取得的所述三维坐标组， 提取所述牛

4、的特征 量； 及 分数计算部， 根据所述特征量提取部提取出的所述特征量， 计算出表示所述牛的健康 状态的分数。 2.根据权利要求1所述的健康状态推定装置， 其中， 所述特征量提取部根据瘤胃区域的三维坐标组， 提取表示该瘤胃的凹陷程度的特征 量， 该瘤胃区域是所述三维坐标取得部取得的所述三维坐标组中所述牛的瘤胃附近的所述 牛的体表区域， 所述分数计算部根据所述特征量提取部提取出的、 表示所述瘤胃的凹陷程度的特征 量， 计算所述牛的瘤胃填充分数。 3.根据权利要求2所述的健康状态推定装置， 其中， 所述特征量提取部根据所述瘤胃区域的所述三维坐标组， 提取该瘤胃区域中的曲率的 直方图， 作为表示所述

5、瘤胃的凹陷程度的特征量。 4.根据权利要求2所述的健康状态推定装置， 其中， 所述特征量提取部根据所述瘤胃区域的所述三维坐标组， 提取所述瘤胃区域与分配给 该瘤胃区域的预定平面之间的距离， 作为表示所述瘤胃的凹陷程度的特征量。 5.根据权利要求2所述的健康状态推定装置， 其中， 所述特征量提取部根据所述瘤胃区域的所述三维坐标组， 提取在包围所述瘤胃区域的 凸包与所述瘤胃区域之间形成的空间的体积， 作为表示所述瘤胃的凹陷程度的特征量。 6.根据权利要求25中的任意一项所述的健康状态推定装置， 其中， 所述三维坐标取得部从时间序列的所述牛的距离图像中取得时间序列的所述三维坐 标组， 所述特征量提取

6、部根据时间序列的所述瘤胃区域的三维坐标组， 提取所述瘤胃的凹陷 程度最大时的表示所述瘤胃的凹陷程度的特征量。 7.根据权利要求1所述的健康状态推定装置， 其中， 所述特征量提取部根据所述三维坐标取得部取得的所述三维坐标组， 检测所述牛的背 线， 提取通过将预定曲线应用于检测到的所述背线而获得的该曲线的参数， 作为所述背线 的特征量， 所述分数计算部根据所述特征量提取部提取出的所述背线的特征量， 计算所述牛的运 动分数。 8.根据权利要求1所述的健康状态推定装置， 其中， 所述特征量提取部根据所述三维坐标取得部取得的所述三维坐标组， 检测所述牛的背 线， 提取检测到的所述背线的从预定线的位移量，

7、 作为所述背线的特征量， 所述分数计算部根据所述特征量提取部提取出的所述背线的特征量， 计算所述牛的运 动分数。 9.根据权利要求1所述的健康状态推定装置， 其中， 权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 109068613 A 2 所述三维坐标取得部从时间序列的所述牛的距离图像中， 取得时间序列的所述三维坐 标组， 所述特征量提取部基于时间序列的所述三维坐标组， 提取所述牛的特征量。 10.根据权利要求9所述的健康状态推定装置， 其中， 所述特征量提取部根据时间序列的所述三维坐标组， 提取所述牛的行走状态的特征 量， 所述分数计算部根据所述特征量提取部提取出的所述牛的行走状态的特征量， 计

8、算所 述牛的运动分数。 11.根据权利要求10所述的健康状态推定装置， 其中， 所述特征量提取部根据时间序列的所述三维坐标组， 提取出表示在所述牛的行走期间 的向左右方向的倾斜度的变化的值， 作为所述牛的行走状态的特征量。 12.根据权利要求10所述的健康状态推定装置， 其中， 所述特征量提取部根据时间序列的所述三维坐标组， 提取出表示在所述牛的行走期间 的腿的行走情况的值， 作为所述牛的行走状态的特征量。 13.根据权利要求10所述的健康状态推定装置， 其中， 所述特征量提取部根据时间序列的所述三维坐标组， 提取所述牛的步态特征量作为所 述牛的行走状态的特征量。 14.根据权利要求1所述的健

9、康状态推定装置， 其中， 所述特征量提取部根据所述三维坐标取得部取得的所述三维坐标组， 提取表示所述牛 的体宽或者脊柱位置的特征量， 所述分数计算部根据所述特征量提取部提取出的表示所述牛的体宽或者脊柱位置的 特征量， 计算所述牛的身体状况分数。 15.一种健康状态推定装置， 用于推定牛的健康状态， 具备： 三维坐标取得部， 取得从所述牛的距离图像中提取出的表示该牛的三维形状的三维坐 标组； 及 分数计算部， 通过将每个表示牛的健康状态的分数进行分类后的该牛的三维坐标组的 标准模型与所述三维坐标取得部取得的所述三维坐标组建立对应， 计算出所述三维坐标取 得部取得的所述三维坐标组所对应的所述牛的分

10、数。 权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 109068613 A 3 健康状态推定装置 技术领域 0001 本发明涉及一种用于推定牛的健康状态的健康状态推定装置。 背景技术 0002 以往， 针对以牛为对象的健康管理， 一直使用由身体状况分数、 瘤胃填充分数和运 动分数构成的牛信号分数。 虽然这些牛信号分数是通过兽医和奶农的目视确认而进行数值 化的， 但是诊断频率问题和奶农在日常繁忙工作中的看漏等成为了问题， 所以人们期待健 康管理的自动化。 作为这种研究， 正在进行研究以通过将三轴加速度传感器安装到牛身上 并分析其信号来确定蹄病(参见非专利文献1)。 但是， 这种安装型传感器因为奶农的

11、人工安 装成本高， 并且对牛也带来压力， 因而是不符合希望的。 0003 因此， 近年来， 开发了一种用于使用摄像机等的非安装型传感器来推定对于蹄病 诊断有效的运动分数的方法(参见非专利文献2)。 例如， 已经提出了一种使用了RGB摄像机 的图像解析方法(参见非专利文献3、 专利文献1)。 0004 现有技术文献 0005 专利文献 0006 专利文献1： 日本特开2015-173732号公报 0007 非专利文献 0008 非专利文献1： 冈田， 小林， 花田， 平沼， 林， 岚， 千田， 出口， 佐藤， 采用3轴加速度传 感器的牛的蹄病诊断， 工业动物临床医学杂志， Vol.2， No.4

12、， pp.183-188， 2011. 0009 非专利文献2： A.Schlageter-Tello， E.Bokkers， P.Koerkamp， et al，“Manual and automatic locomotion scoring systems in dairy cows： A review” ， Preventive veterinary medicine， Vol.116， No.1， pp.12-25， 2014. 0010 非专利文献3： A.Poursaberi， C.Bahr， A.Pluk， et al，“Real-time automatic lameness

13、detection based on back posture extraction in dairy cattle： Shape analysis of cow with image processing techniques” ， Computers and Electronics in Agriculture， Vol.74， No.1， pp.110-119， 2010. 发明内容 0011 本发明要解决的问题 0012 然而， 在非专利文献3记载的方法中手工操作地给出了分数推定所需的特征， 还没 有实现完全自动化。 并且， 在非专利文献3和专利文献1记载的方法中， 是通过处理由RGB

14、摄 像机拍摄到的图像来进行分数推定的， 因此， 为了准确地推定分数， 需要从特定方向观察 牛。 然而， 难以使牛按照人们指示静止在特定位置， 也对牛带来压力。 并且， 为了使牛相对于 摄像机静止在特定位置， 需要特殊设备等， 在成本方面存在问题。 0013 并且， 在无法进行牛的准确定位时， 分数推定精度方面也存在问题。 0014 本发明的目的是针对这种情况而提供一种健康状态推定装置， 其无需进行牛的准 说 明 书 1/16 页 4 CN 109068613 A 4 确定位就能够高精度地推定牛的健康状态。 0015 用于解决课题的方案 0016 为了实现上述目的， 本发明的一个方面的健康状态推

15、定装置是一种用于推定牛的 健康状态的健康状态推定装置， 具备： 三维坐标取得部， 取得从所述牛的距离图像中提取出 的表示该牛的三维形状的三维坐标组； 特征量提取部， 根据所述三维坐标取得部取得的所 述三维坐标组， 提取所述牛的特征量； 及分数计算部， 根据所述特征量提取部提取出的所述 特征量， 计算出表示所述牛的健康状态的分数。 0017 根据本发明另一方面的健康状态推定装置是一种用于推定牛的健康状态的健康 状态推定装置， 具备： 三维坐标取得部， 取得从所述牛的距离图像中提取出的表示该牛的三 维形状的三维坐标组； 及分数计算部， 通过将每个表示牛的健康状态的分数进行分类后的 该牛的三维坐标组

16、的标准模型与所述三维坐标取得部取得的所述三维坐标组建立对应， 计 算出所述三维坐标取得部取得的所述三维坐标组所对应的所述牛的分数。 0018 需要说明的是， 本发明不仅可以实现为一种具有这样的特征性的处理部的健康状 态推定装置， 并且可以实现为一种健康状态推定方法， 其步骤由健康状态推定装置中包含 的特征性的处理部执行处理。 并且， 还可以实现为一种作为健康状态推定装置中包含的特 征性处理部使计算机发挥作用的程序。 而且， 毋庸置疑的是， 这种程序可以由CD-ROM (Compact Disc-Read Only Memory)等的计算机可读非暂时性记录介质或由因特网等的通 信网络来分发。 并

17、且， 本发明可以实现为用于实现健康状态推定装置的一部分或全部的半 导体集成电路， 或者可以实现为包括健康状态推定装置的健康状态推定系统。 0019 发明效果 0020 根据本发明， 可以无需进行牛的准确定位就高精度地推定牛的健康状态。 附图说明 0021 图1图1是本发明的实施方式1的健康状态推定装置的功能性构成的框图。 0022 图2图2是特定牛的躯干位置和腿根部位置的方法的说明图。 0023 图3图3是瘤胃区域的提取方法的说明图。 0024 图4图4是表示瘤胃的凹陷程度的特征量的提取处理的说明图。 0025 图5图5是牛的背线的提取方法的说明图。 0026 图6图6是牛的行走状态的特征量的

18、提取处理的说明图。 0027 图7图7是体宽的特征量和脊柱位置的特征量的提取处理的说明图。 0028 图8图8是线性回归模型的示例图。 0029 图9图9的(a)是通过三维坐标取得部11取得的牛三维坐标组的示例图， (b)是平 均深度特征的示例图， (c)是轮廓特征的示例图。 0030 图10图10是使用SVM(Support Vector Machine： 支持向量机)， 对运动分数的等 级进行分类的结果的示例图。 0031 图11图11是通过与标准模型进行对比来特定瘤胃区域的方法的说明图。 0032 图12图12是本发明的实施方式2的健康状态推定装置的功能构成的框图。 0033 图13图1

19、3是使用了标准模型数据库的瘤胃填充分数和运动分数的计算方法的 说明图。 说 明 书 2/16 页 5 CN 109068613 A 5 具体实施方式 0034 首先， 列举本发明的实施方式进行说明。 0035 (1)为了实现上述目的， 本发明的实施方式的健康状态推定装置是一种推定牛的 健康状态的健康状态推定装置， 包括： 三维坐标取得部， 取得从所述牛的距离图像中提取出 的表示该牛的三维形状的三维坐标组； 特征量提取部， 根据所述三维坐标取得部取得的所 述三维坐标组， 提取所述牛的特征量； 及分数计算部， 根据所述特征量提取部提取出的所述 特征量， 计算出表示所述牛的健康状态的分数。 0036

20、 根据该构成， 从表示牛的三维形状的三维坐标组中提取特征量， 根据该特征量来 计算出表示牛的健康状态的分数。 三维坐标组可以从距离图像中获得。 因此， 即使牛的姿势 相对于摄像机稍微倾斜， 也可以从距离图像中计算出牛的正确的三维坐标。 由此， 无需进行 牛的准确定位， 可以高精度地推定牛的健康状态。 0037 (2)优选地， 所述特征量提取部根据瘤胃区域的三维坐标组， 提取表示该瘤胃的凹 陷程度的特征量， 该瘤胃区域是所述三维坐标取得部取得的所述三维坐标组中所述牛的瘤 胃附近的所述牛的体表区域， 所述分数计算部根据所述特征量提取部提取出的、 表示所述 瘤胃的凹陷程度的特征量来计算所述牛的瘤胃填

21、充分数。 0038 通过使用三维坐标组， 可以将瘤胃(牛的第1胃)的凹陷程度作为特征量进行数值 化。 因此， 可以正确地计算出瘤胃填充分数。 0039 (3)更优选地， 所述特征量提取部根据所述瘤胃区域的所述三维坐标组， 提取该瘤 胃区域中的曲率的直方图， 作为表示所述瘤胃的凹陷程度的特征量。 0040 在瘤胃区域没有凹陷的情况下， 该区域的曲率相对变小， 但是在瘤胃区域凹陷的 情况下， 该曲率相对变大。 因此， 通过使用曲率的直方图作为表示瘤胃的凹陷程度的特征 量， 可以正确地计算出瘤胃填充分数。 0041 (4)此外， 所述特征量提取部也可以根据所述瘤胃区域的所述三维坐标组， 提取所 述瘤

22、胃区域与分配给该瘤胃区域的预定平面之间的距离， 作为表示所述瘤胃的凹陷程度的 特征量。 0042 在瘤胃区域没有凹陷的情况下， 该区域与上述预定平面之间的距离相对变小， 但 是在瘤胃区域凹陷的情况下， 该距离相对变大。 因此， 通过将上述距离用作表示瘤胃的凹陷 程度的特征量， 可以正确地计算出瘤胃填充分数。 0043 (5)此外， 所述特征量提取部也可以根据所述瘤胃区域的所述三维坐标组， 提取包 围所述瘤胃区域的凸包与所述瘤胃区域之间形成的空间的体积， 作为表示所述瘤胃的凹陷 程度的特征量。 0044 在瘤胃区域没有凹陷的情况下， 包围瘤胃区域的凸包与瘤胃区域之间形成的空间 的体积相对变小，

23、在瘤胃区域凹陷的情况下， 该体积相对变大。 因此， 通过使用该体积作为 表示瘤胃的凹陷程度的特征量， 可以正确地计算出瘤胃填充分数。 0045 (6)更优选地， 所述三维坐标取得部从时间序列的所述牛的距离图像中， 取得时间 序列的所述三维坐标组， 所述特征量提取部根据时间序列的所述瘤胃区域的三维坐标组， 提取所述瘤胃的凹陷程度最大时的表示所述瘤胃的凹陷程度的特征量。 0046 根据该构成， 由于使用时间序列的三维坐标组， 所以可以提取出瘤胃的凹陷程度 说 明 书 3/16 页 6 CN 109068613 A 6 最大时的特征量。 可以认为的是， 兽医和奶农根据瘤胃的凹陷程度最大时瘤胃区域的形

24、状 确定瘤胃填充分数。 因此， 可以在与兽医和奶农相同的条件下计算出瘤胃填充分数， 从而可 以更加正确地计算出瘤胃填充分数。 0047 (7)优选地， 所述特征量提取部根据所述三维坐标取得部取得的所述三维坐标组， 检测所述牛的背线， 提取通过将预定曲线应用于检测到的所述背线而获得的该曲线的参 数， 作为所述背线的特征量， 所述分数计算部根据所述特征量提取部提取出的所述背线的 特征量， 计算所述牛的运动分数。 0048 牛的背线具有曲线形状。 因此， 可以通过将曲线应用于背线而获得的曲线的参数 作为背线的特征量。 因此， 根据背线的特征量， 可以正确地计算出运动分数。 0049 (8)此外， 所

25、述特征量提取部也可以根据所述三维坐标取得部取得的所述三维坐 标组， 检测所述牛的背线， 提取检测到的所述背线的从预定线的位移量作为所述背线的特 征量， 所述分数计算部根据所述特征量提取部提取出的所述背线的特征量， 计算所述牛的 运动分数。 0050 例如， 设预定线是直线时， 在脊柱弯曲的牛的情况下， 由于背线也弯曲， 所以从预 定线起的位移量相对变大。 另一方面， 在脊柱没有弯曲的牛的情况下， 由于背线也几乎不弯 曲， 所以该位移量相对变小。 因此， 通过使用该位移量作为背线的特征量， 可以正确地计算 出运动分数。 0051 (9)优选地， 所述三维坐标取得部从时间序列的所述牛的距离图像中取

26、得时间序 列的所述三维坐标组， 所述特征量提取部基于时间序列的所述三维坐标组提取所述牛的特 征量。 0052 根据该构成， 时间序列的三维坐标组示出了牛的三维运动。 因此， 基于时间序列的 三维坐标组的牛的特征量是表征牛的运动的值。 由此， 基于牛的运动可以计算出牛的分数。 因此， 可以高精度地推定与牛的运动相关的健康状态。 0053 (10)更优选地， 所述特征量提取部基于时间序列的所述三维坐标组， 提取所述牛 的行走状态的特征量， 所述分数计算部基于所述特征量提取部提取出的所述牛的行走状态 的特征量， 计算所述牛的运动分数。 0054 根据该构成， 可以通过使用时间序列的三维坐标组来提取出

27、表示牛的行走状态的 特征量。 因此， 基于该特征量， 可以正确地计算出牛的运动分数。 0055 (11)此外， 所述特征量提取部也可以基于时间序列的所述三维坐标组， 提取出表 示在所述牛的行走期间的向左右方向的倾斜度的变化的值， 来作为所述牛的行走状态的特 征量。 0056 根据该构成， 例如， 可以将左肩低于右肩、 且向左倾斜行走的情况表示为特征量。 因此， 基于该特征量， 可以正确地计算出牛的运动分数。 0057 (12)此外， 所述特征量提取部也可以基于时间序列的所述三维坐标组， 提取出表 示在所述牛的行走期间腿的行走情况的值作为所述牛的行走状态的特征量。 0058 根据该构成， 例如，

28、 可以将牛的步幅、 腿从躯干宽度的突出量等进行数值化， 并表 示为特征量。 因此， 基于该特征量， 可以正确地计算出牛的运动分数。 0059 (13)并且， 所述特征量提取部也可以基于时间序列的所述三维坐标组， 提取所述 牛的步态特征量作为所述牛的行走状态的特征量。 说 明 书 4/16 页 7 CN 109068613 A 7 0060 根据该构成， 可以将牛的行走习惯等表示为步态特征量。 因此， 基于这种步态特征 量， 可以正确地计算出牛的运动分数。 0061 (14)优选地， 也可以是， 所述特征量提取部根据所述三维坐标取得部取得的所述 三维坐标组， 提取表示所述牛的体宽或者脊柱的位置的

29、特征量， 所述分数计算部基于所述 特征量提取部提取出的表示所述牛的体宽或者脊柱的位置的特征量， 计算出所述牛的身体 状况分数。 0062 根据该构成， 例如， 可以将牛的最大身躯宽度和脊柱沿身躯的高度等进行数值化， 并表示为特征量。 因此， 基于该特征量， 可以正确地计算出牛的身体状况分数。 0063 (15)本发明的其他的实施方式的健康状态推定装置是一种用于推定牛的健康状 态的健康状态推定装置， 包括： 三维坐标取得部， 取得从所述牛的距离图像中提取出的表示 该牛的三维形状的三维坐标组； 针对每个表示牛的健康状态的分数进行分类后的该牛的三 维坐标组的标准模型； 分数计算部， 通过与所述三维坐

30、标取得部取得的所述三维坐标组建 立对应， 计算出所述三维坐标取得部取得的所述三维坐标组所对应的所述牛的分数。 0064 最接近三维坐标取得部取得的三维坐标组的三维坐标组可以从针对每个分数预 先分类的牛的三维坐标组的标准模型中选择。 此外， 可以将对应于所选择标准模型的分数 作为牛的分数。 三维坐标组可以从距离图像中获得。 因此， 即使牛的姿势相对于摄像机稍微 倾斜， 也可以从距离图像中计算出牛的正确的三维坐标。 由此， 无需进行牛的准确定位， 就 可以高精度地推定牛的健康状态。 0065 实施方式的详细描述 0066 以下， 参考附图对本发明的实施方式进行详细描述。 需要说明的是， 以下所描述

31、的 实施方式都是本发明的一个优选的具体实施例。 在以下实施方式中示出的数值、 形状、 材 料、 构成要素、 构成要素的设置位置和连接方式、 步骤、 步骤顺序等是一例， 并不意图限定本 发明。 本发明由权利要求书特定。 由此， 在以下实施方式中的构成要素中， 未在显示本发明 最上位概念的独立权利要求中描述的构成要素并非用于实现本发明所必须的， 而是作为构 成更优选方式的要素被描述。 0067 (实施方式1) 0068 以下， 针对用于推定奶牛等的牛的健康状态的健康状态推定装置进行描述。 也就 是说， 针对用于计算牛信号分数的健康状态推定装置进行描述， 作为牛的健康状态的牛信 号分数由身体状况分数

32、、 瘤胃填充分数和运动分数构成。 0069 身体状况分数是指， 表示牛的体脂肪积累程度的分数。 瘤胃填充分数是指， 表示干 物质向瘤胃(牛的第1胃)的充满度的分数。 运动分数是指， 表示牛的跛行程度的分数。 0070 健康状态推定装置的构成 0071 图1是本发明的实施方式1的健康状态推定装置的功能构成的框图 0072 健康状态推定装置10是一种用于推定牛的健康状态的装置， 包括三维坐标取得部 11、 特征量提取部12、 及分数计算部13。 0073 三维坐标取得部11取得从牛的距离图像中提取出的、 表示该牛的三维形状的三维 坐标组。 例如， 在机器人挤奶机和挤奶厅等牛棚内的挤奶机的附近位置、

33、 且在能够拍摄到牛 的左上方的位置， 安装有距离图像传感器。 距离图像传感器是一种向对象物照射红外光并 从其反射时间测量与对象物之间的距离的传感器。 三维坐标取得部11取得从该距离图像传 说 明 书 5/16 页 8 CN 109068613 A 8 感器拍摄到的距离图像中提取出的三维坐标组。 从距离图像到三维坐标的转换可以由距离 图像传感器执行， 也可以由健康状态推定装置10执行。 需要说明的是， 三维坐标取得部11可 以通过执行三维坐标组的背景差异， 来取得牛的三维坐标组。 0074 特征量提取部12基于三维坐标取得部11取得的三维坐标组， 提取牛的特征量。 也 就是说， 特征量提取部12

34、提取以下示出的第1第10特征量中的任一个特征量。 其中， 第1 第3特征量是表示牛的瘤胃的凹陷程度的特征量， 用于计算瘤胃填充分数。 第4和第5特征量 是牛的背线的特征量， 用于计算运动分数。 第6第8特征量是表示牛的行走状态的特征量， 用于计算运动分数。 第9和第10特征量是表示牛的体形的特征量， 用于计算身体状况分数。 0075 (第1特征量)瘤胃区域的局部曲率直方图 0076 特征量提取部12基于瘤胃区域的三维坐标组提取表示该瘤胃的凹陷程度的特征 量， 该瘤胃区域是三维坐标取得部11取得的三维坐标组中牛的瘤胃附近的牛的体表区域。 0077 首先， 特征量提取部12从三维坐标取得部11取得

35、的三维坐标组中特定牛的躯干位 置和腿根部位置。 图2是特定牛的躯干位置和腿根部位置的方法的说明图。 在图2中， 牛的各 三维坐标由白色的点表示。 需要说明的是， 形成为预先进行坐标变换， 以使得牛的前后方向 为X轴、 垂直方向为Y轴、 与X轴和Y轴正交的方向为Z轴。 例如， 也可以将三维坐标组的主轴方 向设为X轴。 该坐标变换也可以由特征量提取部12执行。 0078 (1)特征量提取部12将三维坐标组投影到地面和垂直方向上的二维投影面(YZ平 面)上， 并进一步投影到Y轴上。 特征量提取部12针对距离地面的投影面上的每个高度(沿Y 轴)， 计数投影点的数量(曲线21)。 在躯干部位， 由于投影

36、点的数量增多， 在将构成牛的形状 的点的总数设为N、 将该高度的投影点的数量设为p时， 使躯干存在于如下高度： 0079 p/N (式1)。 0080 此时， 是阈值， 取决于躯干相对于牛的表面积所占的比例和投影面的高度的分 辨率。 特征量提取部12将躯干所在高度中包含的点组的集合设为躯干的点组， 将包括躯干 的点组的长方体设为躯干区域22。 0081 (2)然后， 特征量提取部12将位于比被判定为躯干区域22的高度低的位置处的三 维点组投影到与地面相等的平面(XZ平面)上(曲线23)。 特征量提取部12以与(1)中相同的 方式进行阈值处理， 特定腿的存在区域24A24C。 特征量提取部12分

37、别将处于躯干的前半 部分的区域24A和24B设定为前腿区域， 将处于后半部分的区域24C设定为后腿区域。 0082 (3)在将躯干区域22的下端高度设为Ybottom、 将前腿区域中包含的三维点组的XZ投 影面上的重心坐标设为(Xg， 0， Zg)时， 特征量提取部12如下这样计算前腿根部25A的三维坐 标。 0083 (Xg， Ybottom， Zg) 0084 特征量提取部12也类似地求出后腿根部25B的坐标。 0085 (4)特征量提取部12从检测到的躯干区域22与腿根部25A和25B之间的相对位置关 系中， 提取瘤胃周围的三维点组(瘤胃区域)。 图3是提取瘤胃区域的方法的说明图。 00

38、86 特征量提取部12提取躯干区域22中的前后腿根部25A与25B之间所包括的区域26。 0087 当将腿根部的中点的X坐标设为Wh、 将躯干高度的中心的Y坐标设为Hh、 将躯干进深 的中心的Z坐标设为Dh时， 特征量提取部12提取点p作为瘤胃区域27中包含的点， 其中点p为 区域26中包含的三维点p(xp， yp， zp)中满足条件xpWhypHhzpDh的点。 说 明 书 6/16 页 9 CN 109068613 A 9 0088 (5)对于瘤胃区域27中包含的各点， 特征量提取部12根据与邻近点组的位置关系， 计算曲率。 例如， 如图4(a)所示， 计算各点32的曲率。 特征量提取部1

39、2生成计算出的曲率的 直方图。 例如， 如图4(b)所示， 生成横轴表示曲率、 纵轴表示频率的直方图。 0089 特征量提取部12提取以这种方式计算出的瘤胃区域27中包含的各点32的曲率的 直方图， 作为表示该瘤胃的凹陷程度的特征量。 0090 (第2特征量)瘤胃区域与平面之间的距离 0091 此外， 特征量提取部12也可以提取出以下特征量作为表示瘤胃的凹陷程度的特征 量。 0092 也就是说， 特征量提取部12通过平面应用法将一个平面分配给瘤胃区域27。 例如， 也可以使用最小二乘法， 将距离瘤胃区域27中包含的各点的距离的平方和最小的平面应用 于瘤胃区域27。 0093 参考图4(c)，

40、特征量提取部12计算二进制特征或者各点距离平面31的带符号距 离， 该二进制特征表示瘤胃区域27中包含的各点32位于应用于瘤胃区域27的平面31的表面 和背面的哪一侧。 例如， 特征量提取部12也可以针对每个点32提取出二进制特征， 该二进制 特征在点32位于平面31的表面上时表示1， 在点32位于背面上时表示0。 需要说明的是， 二进 制特征所表示的值并非限于1和0。 此外， 特征量提取部12也可以是， 当点32位于平面31的表 面上时， 将距离平面31的距离设为正， 当点32位于平面31的背面上时， 将距离平面的距离设 为负， 计算出带符号的距离。 需要说明的是， 带符号的距离的正负也可以

41、颠倒。 0094 特征量提取部12提取所提取到的二进制特征或者带符号的距离的直方图、 或二进 制特征或者平面31上带符号的距离的二维分布， 作为表示瘤胃的凹陷程度的特征量。 0095 (第3特征量)瘤胃区域的体积特征量 0096 此外， 特征量提取部12也可以提取出以下特征量作为表示瘤胃的凹陷程度的特征 量。 0097 也就是说， 如图4(d)所示， 特征量提取部12生成包围瘤胃区域27的凸包33。 该凸包 33由平面或者椭圆体的一部分所形成。 凸包33可以使用已知的三维凸包计算方法来计算 出。 0098 特征量提取部12提取瘤胃区域27中包含的三维坐标组与凸包33之间形成的空间 34的体积，

42、 作为表示瘤胃的凹陷程度的特征量。 0099 需要说明的是， 期望在瘤胃最凹陷的状态下提取第1第3特征量。 因此， 特征量提 取部12基于时间序列的瘤胃区域的三维坐标组， 提取瘤胃的凹陷程度最大时的表示瘤胃的 凹陷程度的特征量。 0100 例如， 也可以将图4(c)所示的瘤胃区域27中包含的各点32与平面31之间的绝对值 距离的总和最大时定义成瘤胃的凹陷程度最大时。 此外， 也可以将图4(d)所示的空间34的 体积最大时定义成瘤胃的凹陷程度最大时。 可以认为的是， 兽医和奶农根据瘤胃凹陷程度 最大时的瘤胃区域的形状确定瘤胃填充分数。 因此， 可以在与兽医和奶农相同的条件下计 算出瘤胃填充分数，

43、 从而可以更加正确地计算出瘤胃填充分数。 0101 (第4特征量)背线的曲线参数 0102 特征量提取部12基于三维坐标取得部11取得的三维坐标组提取牛的背线的特征 量。 说 明 书 7/16 页 10 CN 109068613 A 10 0103 图5是牛的背线的提取方法的说明图。 0104 (1)特征量提取部12将牛的三维坐标组全部投影到XY平面上。 0105 (2)特征量提取部12将如下点作为背线的起点42A和终点42B， 该点是穿过将前后 腿的根部25A和25B的三维坐标投影到XY平面上的点并且平行于Y轴的直线41A和41B上的最 高点(Y坐标最大的点)。 0106 (3)特征量提取部

44、12通过以下任一种方法确定连接起点42A和终点42B的背线43。 0107 也就是说， 特征量提取部12将沿着X轴的最高点(Y坐标是最大的点)的轨迹设为背 线43。 其中， 当检测到最高点时， 也可以一并使用除去点组观测噪声的方法。 0108 或者， 特征量提取部12也可以设定位于比最高点充分高的位置并且平行于连接起 点42A和终点42B而得到的直线的直线， 将所设定的直线作为初始值， 使用主动轮廓(active contour)方法将背线43与三维坐标组匹配。 0109 (4)特征量提取部12提取通过将预定曲线应用于检测到的背线43而获得的该曲线 的参数作为背线43的特征量。 0110 例如

45、， 特征量提取部12将二次曲线、 圆、 椭圆或者四次曲线应用于背线43， 并提取 出表示这些曲线的参数作为背线43的特征量。 0111 此外， 特征量提取部12也可以将局部二次曲线应用于背线43， 计算出局部曲率的 直方图， 并提取该直方图作为背线43的特征量。 0112 (第5特征量)背线的从直线的位移 0113 特征量提取部12也可以提取检测到的背线43的从预定线的位移量作为背线的特 征量。 例如， 也可以提取如下值作为背线43的特征量， 该值是将连接背线43的起点42A和终 点42B而成的直线与背线43上的各点之间的距离的总计利用该直线的长度进行归一化而获 得的值。 对于背线43上的各点

46、， 例如， 也可以相等间隔地选择。 此外， 也可以代替背线43上的 各点， 使用应用于背线43的曲线上的点。 0114 此外， 特征量提取部12也可以提取背线43的长度与连接背线43的起点42A和终点 42B的直线的长度之比， 作为背线43的特征量。 0115 (第6特征量)双肩高度的时间变化 0116 特征量提取部12也可以从时间序列的牛的距离图像中取得时间序列的三维坐标 组， 基于时间序列的三维坐标组提取牛的特征量。 在第6第8特征量中， 以提取牛的行走状 态的特征量作为牛的特征量为例进行描述。 0117 提取特征量之前， 特征量提取部12进行三维坐标组的对位， 以使牛全身或者躯干 位置在

47、时间序列的三维坐标组之间建立对应。 该三维坐标组通过例如ICP(Iterative Closest Point： 迭代最近点)法或一致性点漂移(Coherent Point Drift)法进行对位。 0118 然后， 特征量提取部12基于时间序列的三维坐标组提取出表示牛行走时向左右方 向的倾斜度的变化的值， 作为牛的行走状态的特征量。 也就是说， 提取以下的方法1和方法2 中的任一种或者两种作为牛的行走状态的特征量。 0119 (方法1)使用双肩的高度变化的不均匀性的方法 0120 参考图6(a)， 特征量提取部12以穿过前腿根部25A并平行于YZ平面的平面51来切 割三维坐标组， 从而提取该

48、平面51中所包含的三维坐标组。 对于后腿根部25B， 也同样地提 取平面51中所包含的三维坐标组。 说 明 书 8/16 页 11 CN 109068613 A 11 0121 参考图6(b)， 关于各平面51， 特征量提取部12将直线53分配给在属于该平面51的 三维坐标组中属于脊背的三维坐标组， 计算其倾斜度。 这是在预定数量的行走周期或预定 时间内计算的。 由此， 获得如图6(c)所示的横轴是时间而纵轴是倾斜度的曲线图。 需要说明 的是， 例如， 属于脊背的三维坐标组也可以是， 在属于平面51的三维坐标组中从Y坐标最大 时的坐标起在Y轴方向上的预定距离之内的坐标组。 此外， 例如， 直线53也可以是与属于脊 背的三维坐标组的距离的平方和为最小的直线。 0122 特征量提取部12通过以下的公式2计算出步行的变化尺度， 并将计算出的变化尺 度作为牛的行走状态的特征量。 0123 步行的变化尺度|倾斜度为正的时间-行走时间的一半时间| 0124 (式2) 0125 (方法2)基于傅立叶变换的方法 0126 与方法1同样， 对于穿过前腿根部25A的平面51和穿过后腿根部25B的平面51中的 每一个， 特征量提取部12通过对属于该平面51的三维坐标组中的属于脊背的时间序列(1个 周期以上)的三维坐