JPH01126546A - 複数魚の移動速度認識法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、浄水場や下水処理場の流入水中及び処理水中
で、飼育する複数の生物を画像監視する事に関し、水棲
動物の個体毎の行動パターンを、的確に認識する手法に
関する。

〔従来の技術〕

浄水場などでは、取水した原水中水質安全を確認するた
め、取水原水や浄水の一部を水槽に導き、この水槽でフ
ナ、コイ、ウグイ、タナゴ、オイカワ及び金魚などの魚
類を飼育している。同様に下水処理場の処理水や放流水
及び河川水並びに湖沼について、水中の毒物の有無を監
視するために魚類を飼育する場合がある。水中に毒物が
混入した場合には、前記魚類が異常に行動したり死んだ
りするのでこれを目視で監視している。このため人が監
視していない時には、水質異常を検出できないので、自
動監視が望まれていた。

特開昭６１−４６２９４では、水質を自動監視するため
に、複数の生物の行動パターンを監視する方法が開示さ
れている。開示技術では水質センサにより温度や水質を
計測し、この計測値を参考にして行動パターンの正常異
常を判定することが記載されている。行動パターンとし
ては、速度や位置も含むことが記載されている。しかし
、単に行動パターンを画像技術を用いて解析するといっ
ても、そのような思想は従来公知のことであって、複数
生物の速度と位置とを具体的にどのようにして検出ある
いは評価するのかについては開示されていないので実施
困難である。

〔発明が解決しようとする問題点〕

魚は、毒物が水中に流入すると、狂奔行動と呼ばれてい
る異常に速い移動速度を示したり、鼻上げと呼ばれてい
る水面に口を出す行為を行うことが一般的に知られてい
る。

これら異常行動を信頼性高く検出するため発明者らは、
複数の魚の行動パターンを画像処理装置により、効果的
に認識する手法を特許出願以来受付番号１１８７−５８
４にて、既に考案している。これは。

魚の行動パターンとして、移動速度と水槽中の位置を具
体的に検出、評価する手法について述べている。しかし
、その移動速度の検出については、同一水槽中の魚個体
について、特定化できない事から、微小時間内論理和画
像の面積分布を用いていた。これでは、正確な魚の移動
速度は求められず、また１図２に示すように、魚の移動
が大きい場合、（１）のケースと（２）のケースでは、
論理和画像で見ると同面積となり、移動速度υｌとυ２
が同じであると認識してしまう。

本発明の目的は、同−水槽内の複数の魚に関し個体毎の
移動速度を検出できる手法を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

上記目的は、複数の魚を画像処理手法の１つであるラベ
リングを行って、魚個体毎の画像を抽出し、魚個体の水
槽中の位置座標を算出することと、微小時間内において
、その位置座標の変化により、最少移動距離を示す魚個
体の画像を同一物体と認識する手法によって達成される
。

〔作用〕

認識した２値画像をラベリング処理することにより、複
数の魚に関し面積の大な順に、魚の画像を抽出する。こ
れにより、魚個体の水槽中での位置座標が求められる。

さらに、微小時間内でのこれら魚個体毎の位置座標の変
化が、最少のものを選定することにより、魚の移動速度
が個体毎に計算される。

〔実施例〕

以下に図面を用いて、実施例を説明する。

第１図を用いて、実施例の構成を説明する。

被検水は、給水管１１と給水ポンプ１２によって水槽１
０に供給される。水槽ｌｏ内に導かれた水は、排水管１
３によって排水される。水槽１０内には、金網や多孔板
などの仕切板１８Ａ及び１８Ｂによって仕切られた飼育
空間１９があり、魚が水槽外へ飛び出さぬ様にした。空
気穴のある飛び出し防止板１０Ａで蓋をした所で、魚１
４Ａ。

１４Ｂ、１４Ｃを飼育する６本実施例では魚が３尾の場
合を説明するが、さらに多数の場合にも同様の実施例と
なる。照明装置１５は水槽１０内の魚１４を照らす。照
明装置１５と水槽１ｏとの間にはスリガラスや紙などの
半透明物質を材質とする半透明板１６を設ける。照明装
置１５の光を受けて半透明板１６は光を散乱させて、半
透明板１６全体から発する光は水槽１ｏを照らす、照明
装置１５からみて水槽１０の反対側に工業用テレビカメ
ラ（ＩＴＶ）などの撮像装置２０を配置する。すなわち
、撮像装置２０は照明装Ｗｉ１５から発して半透明板１
６を通った光を撮像する。ここで、撮像装置２０は飼育
空間１９を撮像する。

また、水中溶存酸素欠乏状態を回避するため、曝気装置
１７を水槽中に設ける。

撮像装置２ｏの信号は、画像監視装置３０に導かれる。

画像監視装置３０の構成と動作の詳細な説明は後述する
０画像監視装置３０の機能を簡単に説明すると、画像監
視装置３０では、まず、予め設定された時間間隔り毎に
撮像画像を取り込んで魚体を画像認識し、魚体の重心や
速度を計算する。時間間隔り毎に魚の重心と速度が順次
計算されてこの結果がメモリに記憶される。このメモリ
情報に基づいて、予め設定した計副時間Ｔにおける魚の
位置（重心）や速度の統計的なパターンを計算して魚１
４の行動を監視し、この監視結果に基づいて異常の場合
には警報を警報装置７０より、発する。

モニターテレビ５０は、撮像した画像を表示する。画像
モニター６０は１画像監視装置３０の信号を受けて１画
像認識結果並びに魚の位置分布や速度分布などの監視結
果を表示する。

次に、画像監視装＠３０の構成を詳細に説明する。タイ
マ３１Ｔは初期設定された時間間隔り毎にＡ／Ｄ変換器
３２にトリガ信号を出力する。Ａ／Ｄ変換器３２はこの
トリガ信号に同期して撮像装置２０から出力された画像
信号を受けて、これをアナログ値からデジタル値に変換
して多値画像メモリ３２Ｍに記憶する。輝度頻度分布計
算回路３３は多値画像メモリ３２Ｍの信号を受けて多値
画像の輝度頻度分布（ヒストグラム）を計算する。

ここで、輝度頻度分布とは、多値画像の多値（輝度）の
頻度を表す。閾値決定回路３４は輝度頻度分布の計算結
果を受ける一方で、魚体面積設定回路３４Ｓの信号を受
け、両信号に基づいて２値化の閾値を決定する。２値化
回路３５は、多値画像メモリ３２Ｍの信号と閾値決定回
路３４の信号を受けて、２値メモリ３５Ｍに記憶する。

画像番号付は回路３６では、２値化した魚１４Ａ。

１４Ｂ、１４Ｃそれぞれに面積大の順に番号付けを行な
う。重心計算回路３７では、番号付けをした画像各々の
重心位置座標を計算し、タイマ３１Ｔにより、計測を始
めて最初の画像か判断し、最初の画像であれば、重心座
標メモリ３７Ｍ２へ、それ以外は、重心座標メモリ３７
Ｍ１へ重心座標を記録する。最初の画像の重心座標を記
憶した場合は、タイマ３１Ｔへ戻るが、それ以外の場合
重心座標を記憶する時は、既に記憶しである重心座標メ
モリ３７Ｍ１の内容を３７Ｍ２へ移した後、行なう。同
一物体判定回路３８では、重心座標メモリ３７Ｍ１と３
７Ｍ２とを比較し、座標が近傍にあるものを同一物体と
判断する。速度算出回路３９では、同一物体の重心座標
の違いから、移動速度を計算する。速度分布算出回路４
０では、計算した移動速度を初期設定した計測時間内で
累計し、その分布を計算する。異常水質判定回路４１で
は、異常状態設定回路４１Ｓで設定した。水質異常時点
が示す異常行動パターンにより、水質が異常か否かを判
定し、正常であれば、連続して計測を続け、異常であれ
ば、警報装置７０へ信号を送る。

次に、画像監視装置３０の動作について詳細に説明する
。

タイマ３１Ｔは、時間間隔り毎にＡ／Ｄ変換器３２にＡ
／Ｄ変換のトリが信号を出力する。このｈは０．１秒な
いし２秒程度に設定し、この時間間隔で以下の画像処理
を実行する。

Ａ／Ｄ変換器３２は、タイマ３１Ｔから出力されたトリ
ガ信号に同期して撮像装置２０からの多値画像信号をア
ナログ値からデジタル値に変換し、デジタルの多値画像
信号を多値画像メモリ３２Ｍに記憶する。多値画像メモ
リ３２Ｍには縦が２５６個、横が２５６個の記憶場所が
あり、各々の記憶場所に対応する画策の輝度信号がデジ
タル値で格納される。この記憶場所のｉ行ｊ列（Ｃ１−
２５６，ｊ＝１〜２５６）目の信号（Ｒ度）をＧ（ＩＩ
Ｊ）と表すものとする。

Ａ／Ｄ変換器３２がアナログ値を７ピツトのデジタル値
に変換するものであればＧ（ｉ、ｊ）は１２８段階のデ
ジタル値をもつ、多値画像メモリ３２Ｍに格納された多
値画像の例を第３図に示す。第３図は多値の輝度をもつ
画像を表す。輝度頻度分布計算回路３３は多値画像の輝
度頻度分布を計算する。第３図の輝度頻度分布を第４図
に示す。閾値決定回路３４は輝度頻度分布の計算結果を
受けて閾値Ｉを決定する。次に、閾値ｌの設定法につい
て説明する。

第４図は輝度頻度分布を表す。本発明の照明法では魚群
１４は必ず暗い物体として撮像できるので、第４図に示
すように輝度が低いところから魚群１４の面積（ハツチ
ングで示し、この面積をｆとする）だけいったところに
第１の閾値１１を設定する。面積ｆは状態によって異な
るので、最少の面積を設定する。この閾値設定法は水が
濁った時に特に有効である。しかし、水が濁っていない
場合には第２の閾値ｒ２を使用するほうがよい。

第４図においてピークＰｆは魚体を、ピークｐｂは背景
をＰｅで表す部分は魚のえらと輪郭を表す。

魚体のみを抽出するにはＰｆとＰｅとの境界に第２の閾
値Ｉ２を設定する。第４図に示すように。

あらかじめ閾値を少なくとも輝度■１としておき、輝度
が高くなる方向に各頻度を検索しながらさらにＰｆとＰ
ｅとの境界（最小値）があればこの輝度に■２を選ぶ。

次に、２値化回路３５は多値画像メモリ３２Ｍの信号と
閾値決定回路３４の信号１（ＩｌまたはＩｉを受け、多
値画像を２値化して２値メモリ３５Ｍに記憶する。

次に２値化回路３５の具体的動作について説明する。２
値化回路３５では、多値画像メモリ３２Ｍの輝度Ｇ（ｉ
＋ｊ）を受けて、閾値よりも明るい画素を全て″′０″
レベルとし、逆に閾値よりも暗い画素を全てｎ１ルベル
として、２値メモリ３５Ｍに格納する。この２値化され
た信号の集合をＢ（ｉ。

ｊ）とすると、２値化の計算は次式で表される。

Ｇ（ｉ、ｊ）≧Ｉならば、Ｂ（ｉ、ｊ）＝Ｏ（１）Ｇ（
ｉ、ｊ）（Ｉならば、Ｂ（ｉ、ｊ）＝１　　（２）（１
）、（２）式を各画素について全て計算することによっ
て、背景を′＃Ｏ＃レベル、魚群１４を“Ｉルベルとす
ることができる。第３図を２値化した結果を第５図に示
す。″１′″レベルの部分をハンチングで示す。

画像番号付は回路３６は、２値メモリ３５Ｍの信号を受
けて面積大の順に、魚個体の画像へ番号付けを行なう。

重心計算回路３７は、番号付けを行った画像に関し重心
座標を算出し、タイマ３１Ｔにより計測を始めて最初の
画像か判断し、最初であれば重心座標メモリ３７Ｍ２へ
、それ以外は、３７Ｍ１へ格納する。また１重心座標メ
モリ３７Ｍ１へ座標を格納する場合、既に格納しである
座標を３７Ｍ２へ格納した後、行なう。同一物体判定回
路３８では、第６図に示す通り、重心座標メモリ３７Ｍ
１が実線で、３７Ｍ２が点線で表すと、各々の近傍にあ
る重心座標を移動後の重心座標と認識する。これは、タ
イマ３１Ｔが発するトリガ信号の周期０．１　秒〜２秒
内と短く設定するので、魚の動く範囲が小さい事による
。

続いて、速度算出回路３９では、同一物体判定回路３８
で判定した、同一物体の重心座標の変化により、移動速
度を計算する。速度分布算出回路４ｏでは、計算した移
動速度を初期に設定した計測時間で累計し、その分布を
計算する。その計算について、以下説明する。

初期設定した計測時間内で速度を算出する回数をｎ、魚
１４Ａ〜１４Ｇの示す速度をそれぞれυ（１）。

υ（２）、υ（３）と定義する。さらに速度の範囲を設
定し、その速度をｍ分割する。第７図に示す通り速度分
布を表すグラフは、横軸にｍ個の速度を、縦軸にその速
度を示した回数を３＋ｌ＋ｎで除算した値を表す。　続
いて、異常水質判定回路４１では、異常状態設定回路４
１Ｓで設定した。異常行動パターン（第８図は、狂奔行
動で速度が通常示す最大速度Ｖｍａｘを超えた部分につ
いてハツチングで示す。）により水質の正常異常を判定
する。

異常であれば、プ報装置７〇八信号を送り、正常であれ
ば、連続して計測を続ける。

〔発明の効果〕

本発明によれば、水槽中における複数の生物群に関し、
個別にその移動速度を検出し、水質異常時の生物の異常
行動を、信頼性高く、的確に検知でき、より高度な水質
監視を行うことのできる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の詳細な説明図、第２図は発明が解決し
ようとする問題点の説明図、第３図は複数の魚群を撮像
した図、第４図は複数の魚群の撮像輝度分布図、第５図
は第３図を２値化処理した図、第６図は同一物体判定回
路の動作図、第７図は速度分布図、第８図は異常水質時
の速度分布図である。 １０・・・水槽、１４・・・魚、２ｏ・・・撮像装置、
３２・・・Ａ／Ｄ変換器、３０・・・画像監視装置、５
ｏ・・・モニターテレビ、６０・・・画像モニター、７
０・・・警報装置。 ￥２　図 ′５Ａ５０ 下　６　図 葛ゴ回　　　　　　　第８回

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、水中の毒物流入検知のための複数匹の水棲生物を飼
   育する水槽と、該生物の画像情報を一定の時間間隔で電
   気信号に変換する撮像装置と、前記生物を照明する照明
   装置と、前記撮像装置で撮像した多値画像から前記生物
   を２値画像として抽出する生物２値化手段と、該２値画
   像中の前記生物の位置座標を個体別に認識する手段と、
   前記２値画像の一定時間間隔における前記生物の位置座
   標変化を個体別に計算する手段を具備した画像監視装置
   において、前記生物の位置座標の一定時間間隔における
   変化により、水質異常を検出することを特徴とした複数
   魚の移動速度認識法。