猪饲养辅助装置、猪饲养辅助方法以及猪饲养辅助程序与流程-j9九游会真人

1.本发明涉及猪饲养辅助装置、猪饲养辅助方法以及猪饲养辅助程序。


背景技术：

2.已知为了识别家畜的发情征兆而检测该家畜的骑乘行为的装置(例如，参照专利文献1)。
3.现有技术文献
4.专利文献
5.专利文献1：日本特开2016-220588号公报


技术实现要素：

6.[技术问题]
[0007]
在养猪中，从增加年产仔数的观点、将繁殖循环维持在适当间隔的观点等出发，雌猪的发情的辨别非常重要。雌猪的饲养方法中存在散放饲养和集中饲养，近年来，从动物福利的观点出发，倾向于优选以通常被称为围栏的具有一定程度范围的区划进行集中饲养的方法。在集中饲养中，虽然可以逐头安装传感器来监视骑乘行为，但是，被收容的雌猪彼此接触可能导致安装的传感器落下，引起受伤、误食。另外，饲养员持续监视大量雌猪的骑乘行为也不现实。
[0008]
本发明是为了解决这样的问题而完成的，提供一种猪饲养辅助装置等，其不需过度的成本、劳力即可及时向饲养员通知在围栏内集中饲养的雌猪中存在表现出发情征兆的雌猪。
[0009]
[技术方案]
[0010]
本发明的第一方式的猪饲养辅助装置具备：获取部，获取由相机单元拍摄到的图像的图像数据，该相机单元设置成朝向集中饲养有雌猪的围栏；检测部，基于图像数据的图像来检测雌猪的骑乘行为；以及计数部，对在设定的观察时间的期间检测到的骑乘行为的次数进行计数。
[0011]
另外，本发明的第二方式的猪饲养辅助方法具有：获取步骤，获取由相机单元拍摄到的图像的图像数据，该相机单元设置成朝向集中饲养有雌猪的围栏；检测步骤，基于图像数据的图像来检测雌猪的骑乘行为；以及计数步骤，对在设定的观察时间的期间检测到的骑乘行为的次数进行计数。
[0012]
另外，本发明的第三方式的猪饲养辅助程序使计算机执行以下步骤：获取步骤，获取由相机单元拍摄到的图像的图像数据，该相机单元设置成朝向集中饲养有雌猪的围栏；检测步骤，基于图像数据的图像来检测雌猪的骑乘行为；以及计数步骤，对在设定的观察时间的期间检测到的骑乘行为的次数进行计数。
[0013]
[发明效果]
[0014]
根据本发明，能够提供一种猪饲养辅助装置等，其不需过度的成本、劳力即可及时
向饲养员通知在围栏内集中饲养的雌猪中存在表现出发情征兆的雌猪。
附图说明
[0015]
图1示出采用了本实施方式的猪饲养辅助装置的养猪环境的整体图像。
[0016]
图2说明骑乘行为。
[0017]
图3说明使用了学习模型的骑乘行为的检测处理的步骤。
[0018]
图4示出猪饲养辅助装置和周边装置的硬件结构。
[0019]
图5说明基准观察时间。
[0020]
图6说明计数表。
[0021]
图7示出接收超过通知的饲养员终端的显示例。
[0022]
图8是说明运算部的处理步骤的流程图。
[0023]
图9示出采用了其他实施例的猪饲养辅助装置的养猪环境的整体图像。
[0024]
图10说明又一实施例的猪饲养辅助装置的计数表。
具体实施方式
[0025]
以下，通过具体实施方式说明本发明，但并未将权利要求书涉及的发明限定在以下实施方式。另外，实施方式中说明的结构不一定全部都是技术方案所必须的。
[0026]
图1示出采用了本实施方式的猪饲养辅助装置的养猪环境的整体图像。养猪场具备由壁、栅栏划分的多个围栏301。各个围栏301中收容有多头(例如10头左右)雌猪302，以集中饲养。另外，各个围栏301中饲养的雌猪302的头数可根据雌猪302的品种、饲养环境等来调整。
[0027]
每个围栏301设置有用于观察收容的雌猪302的相机单元210。相机单元210以能够俯瞰并拍摄观察对象即围栏301整体的方式朝向该围栏301，例如设置成从天花板悬吊。相机单元210将拍摄到的图像转换为图像数据，并经由网络200向服务器100发送。具体而言，设置于设施内的无线单元230与网络200连接，相机单元210通过与无线单元230建立无线通信，从而能够向服务器100发送图像数据。此外，连接相机单元210和服务器100的网络200可以使用互联网、内联网，在设置有服务器100的管理设施设置在养猪场内的情况下，也可以采用近距离无线通信。
[0028]
照顾雌猪302的饲养员可持有饲养员终端220。饲养员终端220例如是平板终端、智能手机，能够经由无线单元230和网络200与服务器100之间进行各种信息的收发。饲养员例如既能够向饲养员终端220输入饲养记录并向服务器100转发，也能够调出服务器100中存储的饲养记录。另外，饲养员终端220在接收到后述的超过通知的情况下，显示该意思。
[0029]
管理设施中设置有作为猪饲养辅助装置的服务器100。服务器100与网络200连接。服务器100从针对每个围栏301设置的相机单元210依次获取图像数据，基于该图像数据检测雌猪302的骑乘行为，对其次数进行计数。服务器100能够根据管理者、饲养员的要求将该结果向显示监视器150显示。显示监视器150例如是具备液晶面板的监视器。另外，服务器100与受理管理者、饲养员的操作的输入设备160连接。输入设备160由键盘、鼠标、重叠于显示监视器150的显示面的触摸面板等构成。
[0030]
另外，在养猪中，从增加年产仔数的观点、将繁殖循环维持在适当间隔等观点出
发，雌猪302的发情的辨别是非常重要的。但是，在这样进行集中饲养的围栏中，饲养员稳定观察多头雌猪并辨别其发情是一种需要饲养员的大量劳力和熟练度的作业。本实施方式中的猪饲养辅助装置通过检测围栏301内的雌猪302表现出的骑乘行为，向饲养员通知对围栏301内的雌猪302中的至少任一头发现发情的征兆，从而辅助饲养作业。
[0031]
如图1所示，在养猪场存在多个围栏301的情况下，饲养员仅通过从猪饲养辅助装置获知哪个围栏301中包含表现出发情征兆的雌猪302的信息，即可削减大量的劳力。即，饲养员在从猪饲养辅助装置获知之前，可以不进行表现出发情征兆的雌猪302的提取作业，而在获知的情况下，以指定的围栏301为对象进行即可。若针对一个围栏301内的有限头数示出存在表现出发情征兆的雌猪302，则即使对于经验较少的饲养员，其提取也比较容易。
[0032]
本实施方式中的猪饲养辅助装置利用由相机单元210拍摄到的图像来检测雌猪302的骑乘行为。骑乘行为作为表现出发情征兆的雌猪302的行为而广为人知。图2是说明骑乘行为的图，示出从上方俯视围栏内的雌猪302的情形。图2的(a)表示另一雌猪302b骑乘在某雌猪302a的背上的两个例子。像这样，骑乘到其他猪上的雌猪302b的骑乘行为作为表现出发情征兆的行为而广为人知。
[0033]
虽然已知对于牛也能够通过骑乘行为来推测发情征兆，但对于牛而言，由于少数饲养，或每一头的价值高，因此可采用对各牛安装用于检测骑乘行为的例如红外线传感器、加速度传感器的方法。但是，在有限空间的围栏中收容较多猪的集中饲养中，对各头雌猪安装传感器是不现实的。
[0034]
鉴于这样的背景，本实施方式的猪饲养辅助装置基于使用朝向围栏301设置的相机单元210拍摄到的图像来检测集中饲养的雌猪302的骑乘行为。从俯瞰围栏301的图像中，能够根据雌猪302彼此的重叠情况来检测是否为骑乘状态。例如，提取每一头的轮廓线，在由轮廓线包围的区域彼此重叠的情况下，判定为骑乘状态。在该情况下，也可以考虑重叠区域的比例、部位、针对各头雌猪302的轮廓线的形状等。例如，在重叠区域的比例为上侧的雌猪的大小的30％以上的情况下判定为骑乘状态。另外，在头部与躯体部重叠的情况下判定为骑乘状态，但在头部与头部重叠的情况下不判定为骑乘状态。另外，在表现出上侧的雌猪处于躺卧状态的轮廓线形状的情况下不判定为骑乘状态。像这样，通过针对图像中示出的猪彼此的重叠区域的分析方法，能够检测有无骑乘行为。
[0035]
图2的(b)示出雌猪302a与雌猪302b相邻的情形，示出未识别为骑乘状态的两个例子。如图所示，虽然频繁地发现雌猪302b的头部的一部分与雌猪302a的躯体部重叠，或者雌猪302a与雌猪302b朝向相同的方向贴近的情形，但对它们不判定为骑乘状态。
[0036]
这样，根据从进行集中饲养的雌猪302的俯瞰图像中检测骑乘行为的方法，无需担心例如分别安装有检测骑乘的传感器的两头猪相邻而导致检测为骑乘状态的误检测。另外，与在室外的宽广牧场进行集中饲养的牛等家畜不同，对于室内的围栏中集中饲养的雌猪302，比较容易设置俯瞰的相机单元210，因此优选使用了图像的检测方法。
[0037]
可基于获取的图像如上所述提取轮廓线并分析判定骑乘状态，而在本实施方式中，向利用包含猪彼此重叠的区域的监督图像进行了学习的学习模型输入获取的图像来检测骑乘行为。图3是说明使用了学习模型也即检测用神经网络121的骑乘行为的检测处理的步骤的图。检测用神经网络121是通过提供大量的监督数据并进行有监督学习而预先生成的，该监督数据对集中饲养有雌猪的围栏的俯瞰图像而将该图像内应被判定为骑乘状态的
雌猪的头数也即检测数作为正确答案，从而建立了关联。监督数据中的检测数例如通过如下方式确定：操作员在俯瞰图像中提取猪彼此重叠的区域并判定是否为骑乘状态，对该俯瞰图像中存在几头被判定为骑乘状态的雌猪进行计数。操作员等基于猪彼此重叠的区域的比例、部位、提取出的雌猪的轮廓的形状、朝向来判定是否为骑乘状态。
[0038]
这样生成的学习模型即检测用神经网络121结合于作为猪饲养辅助装置的服务器100以供其利用。具体而言，例如若在养猪场设有8个作为观察对象的围栏201，则从俯瞰各个围栏201的8个相机单元210依次向服务器100发送图像数据。这些图像数据的图像img1～img8依次输入至检测用神经网络121。每当输入图像时，检测用神经网络121输出该图像内被判定为骑乘状态的雌猪的头数中概率最高的头数作为检测数。这样，例如针对第一围栏的图像img1得到检测数“1”，针对第二围栏的图像img2得到检测数“2”，针对第三围栏的图像img3得到检测数“0”，
…
，针对第八围栏的图像img8得到检测数“1”，像这样得到针对各围栏201的检测数。服务器100在预设的观察时间的期间内反复进行这样的处理，针对每个围栏201计数并累计检测数。
[0039]
图4是示出作为猪饲养辅助装置的服务器100和周边装置的硬件结构的图。如上所述，服务器100能够与显示监视器150、输入设备160、相机单元210、饲养员终端220连接。
[0040]
服务器100主要由运算部110、存储部120、通信单元130构成。运算部110是进行服务器100的控制和程序的执行处理的处理器(cpu：central processing unit；中央处理器)。处理器也可以是与asic(application specific integrated circuit：专用集成电路)、gpu(graphics processing unit：图形处理单元)等运算处理芯片协作的结构。运算部110读出存储于存储部120的猪饲养辅助程序，执行与猪饲养的辅助相关的各种处理。
[0041]
存储部120是非易失性的存储介质，例如由hdd(hard disk drive：硬盘驱动器)构成。存储部120除了存储执行服务器100的控制、处理的程序之外，还可存储用于控制、运算的各种参数值、函数、显示要素数据、查找表等。存储部120特别存储有检测用神经网络121和计数列表122。如上所述，若输入相机单元210拍摄到的图像，则检测用神经网络121输出表示该图像内存在的骑乘状态的头数的检测数。计数列表122是与骑乘行为的计数相关的记录，具体如后所述。此外，存储部120可以由多个硬件构成，例如，存储程序的存储介质和存储检测用神经网络121的存储介质可以由不同的硬件构成。
[0042]
通信单元130例如包括lan单元，经由网络200向相机单元210发送运算部110生成的摄像控制信号，或者向运算部110提交从相机单元210发送来的图像数据。并中继饲养员终端220与运算部110之间执行的数据的收发。此外，通信单元130也能够中继与其他外部装置之间对数据、控制信号的收发。例如，在从外部服务器获取猪饲养辅助程序、检测用神经网络121的更新数据的情况下也能够利用通信单元130。
[0043]
运算部110还承担作为根据猪饲养辅助程序指示的处理来执行各种运算的功能运算部的作用。运算部110能够作为获取部111、检测部112、计数部113发挥功能。获取部111主要获取由相机单元210拍摄到的图像的图像数据，并提交至检测部112。检测部112主要基于从获取部111接收的图像数据的图像来检测雌猪302的骑乘行为，并将其结果提交至计数部113。计数部113主要对在设定的观察时间的期间内由检测部112检测到的骑乘行为的次数进行计数。
[0044]
接着，对计数部113的处理进行说明。图5说明作为计数部113对骑乘行为的次数进
行计数的对象期间的基准观察时间。计数部113重置每个预设的基准观察时间计数的次数。
[0045]
在本实施方式中，将基准观察时间设定为24小时。计数部113对该基准观察时间的期间内在各围栏201中检测到多少次骑乘行为进行计数。具体而言，如使用图3所做说明所示，针对获取部111周期性地获取的各围栏201的图像数据的图像img1～img8，检测部112使用检测用神经网络121检测各个图像内采取骑乘行为的头数(检测数)。例如，如果针对第二围栏的图像img2的检测数为“2”，则在该检测时刻，2头雌猪302分别为骑在不同雌猪302上的状态，设为观察到2次骑乘行为。在基准观察时间的期间内反复进行，对各围栏201中检测到多少次骑乘行为进行计数。
[0046]
另外，即使是基准观察时间包含的期间，也可能从计数的对象中排除一部分状况对应的期间。在此，作为这样的排除期间，设定了饲养员接近期间和雄猪投入期间。饲养员接近期间被设定为包括从饲养员接近围栏301到离开为止的预定时间的一定期间。另外，雄猪投入期间被设定为包括从向围栏301投入雄猪到去除为止的预定时间的一定期间。
[0047]
饲养员接近期间例如设定为饲养员为了喂食而进入围栏301内的8点至9点。除此以外，也可以将饲养员为了围栏301的清扫、雌猪302的检查等而接近的期间设定为饲养员接近期间。雄猪投入期间是为了促进雌猪302发情而暂时向围栏301内引入雄猪的期间，设定有14点至14点半。这样，若饲养员、公猪接近围栏301或进入围栏301，则雌猪302一定程度上成为兴奋状态，没有发情征兆的雌猪302也会采取包含骑乘行为的不规律行为。因此，对于可能采取不规律行为的事件，只要将包含该事件的实施期间的一定期间设为从计数对象中排除的排除期间即可。具体而言，针对排除期间，只要附加事件的实施期间前后的雌猪302察觉事件而兴奋的期间以及事件后恢复平静的期间来进行设定即可。
[0048]
此外，可由管理者等操作输入设备160来事先设定排除期间。排除期间可以不包含于每次的基准观察时间，例如只要在特定日期实施雄猪投入，则可以仅对该特定日期设定基准观察时间。计数部113将这样设定的排除期间从计数的对象中排除。具体而言，可以采用如下处理：停止计数部113的计数、使检测部112停止检测骑乘行为、使获取部111停止图像数据的获取、使相机单元210停止拍摄等。
[0049]
另外，针对检测部112使用图像数据来检测骑乘行为的周期，考虑到雌猪302的动作的敏捷性、每次骑乘行为的间隔等，可调整、设定为将1次骑乘行为检测为1次。除此以外，周期的设定还可考虑雌猪302的品种、饲养环境、月龄等。或者，也可以在1秒钟内连续获取几帧图像，对观察对象即雌猪302的连续行为进行分析，将1次骑乘行为检测为1次。
[0050]
计数部113利用计数列表122来管理按围栏301计数的骑乘次数。图6是说明计数列表122的一例的图。在一次基准观察时间生成一个计数列表122，在该观察时间的期间内适当更新。
[0051]
计数列表122包含通知阈值、观察日。通知阈值是由管理者等预先设定的值，当在各个围栏301中计数的骑乘次数超过该通知阈值时，计数部113向饲养员终端220等输出通知该意思的超过通知。管理者等考虑雌猪302的品种、饲养环境、尤其是一个围栏301中收容的雌猪302的头数等来设定通知阈值。更具体而言，基于此前的统计、经验，设定能够判定为在成为对象的围栏301中存在表现出发情征兆的雌猪302的阈值。在图6的例子中，设定了“30次”。观察日是执行观察的日期，在观察后参照计数列表122的情况下，表示执行观察的日期。如果基准观察时间小于24小时，则例如也可以加上开始观察的观察时刻。
[0052]
计数列表122包含表示按每个围栏301计数的骑乘行为的次数的统计表。统计表由围栏编号(例如，从第一围栏到第八围栏的8个)、计数的次数、标志信息构成。计数部113如果确认出现了计数的次数超过通知阈值的围栏301，则生成超过通知并向饲养员终端220等输出。此时，计数部113将与计数的次数超过通知阈值的围栏301相关的围栏信息附加至超过通知并输出。在本实施方式中，附加围栏编号作为围栏信息。对于输出超过通知的围栏301，则记录“已通知”的信息作为标志信息。
[0053]
计数列表122包含排除期间的信息。具体而言，将使用图5说明的排除期间记录为列表信息。另外，若排除期间长，则进行计数的对象期间相应变短，因此也可能存在即使实际存在表现出发情征兆的雌猪，进行计数的次数也未超过通知阈值的情况。因此，计数部113可以考虑设定的排除期间的合计时间在基准观察时间中所占的比例来自动地修正通知阈值。例如，在基准观察时间为24小时且排除期间合计为3小时的情况下，将通知阈值修正为30
×
(24-3)/24＝26.25次。在该情况下，计数部113如果确认出现了计数到的骑乘次数超过修正后的通知阈值的围栏301，则输出超过通知。
[0054]
另外，若收容于各个围栏301的雌猪302的头数互不相同，则可以考虑收容的头数来按每个围栏修正通知阈值。例如，假设在一个围栏收容10头雌猪302，设定了通知阈值的“30次”，则对于收容有8头雌猪302的围栏301，修正为30
×
(8/10)＝24次。在该情况下，如果以收纳有8头的围栏301为对象而计数的骑乘次数超过24次，则计数部113输出超过通知。
[0055]
图7是示出接收到超过通知的饲养员终端220的显示例的图。如上所述，若计数部113输出超过通知，则饲养员终端220接收该超过通知，并将其内容显示于显示面板。具体而言，如图所示，饲养员终端220参照附加于超过通知的围栏信息，显示骑乘行为的次数超过通知阈值(规定值)的围栏编号(在图的例子中为“第六围栏”)。另外，在保存有与养猪场的围栏配置有关的室内地图的情况下，一并显示相应的围栏的位置以使其被识别。另外，饲养员终端220可以在进行这类显示的同时发出告知音。
[0056]
接着，说明使用了服务器100的猪饲养辅助方法的处理步骤。图8是说明运算部110的处理步骤的流程图。流程从基准观察时间的开始时刻开始。另外，此处省略对排除期间的处理来进行说明。
[0057]
观察开始时，作为初始处理，在步骤s101中，计数部113使经时计时器t的计时开始，将对收容于第n围栏的雌猪302的骑乘次数进行计数的计数器cn全部重置。另外，此处养猪场内的围栏的数量为m个，准备与各个围栏对应的c1到cm的计数器。
[0058]
计数部113进入步骤s102，将变量n设置为1。与此相应地，将处理对象即计数器切换为c1。进入步骤s103，获取部111经由通信单元130从朝向第n围栏的相机单元210获取imgn的图像数据。在n＝1的情况下，从朝向第一围栏的相机单元210获取img1的图像数据。获取部111将获取的图像数据提交至检测部112。
[0059]
在步骤s104中，检测部112将接收到的图像数据的图像imgn输入到从存储部120读出的检测用神经网络121，输出在图像imgn内采取骑乘行为的雌猪302的头数(检测数)。检测部112向计数部113提交检测数。在步骤s105中，计数部113通过将从检测部112接收到的检测数与该时刻的cn的计数值相加，从而更新cn。
[0060]
进入步骤s106，计数部113判断更新后的cn的值是否超过通知阈值cd。若判断为超过了通知阈值cd，则进入步骤s107，生成超过通知并向饲养员终端220输出。此时，附加第n
围栏作为围栏信息。若输出超过通知则进入步骤s108。计数部113若在步骤s106中判断为未超过通知阈值cd，则跳过步骤s107而进入步骤s108。
[0061]
计数部113在步骤s108中使变量n增加，进入步骤s109。若进入步骤s109，则判断变量n是否超过养猪场内的围栏数m。若判断为未超过，则返回步骤s103，对增加后的变量n执行同样的处理。若判断为超过，则进入步骤s110。
[0062]
计数部113进入步骤s110，判断经时计时器t是否超过基准观察时间tc。若判断为未超过，则空出与预设周期对应的间隔后返回步骤s102。若判断为超过，则结束一系列处理。在连续执行观察的情况下，再次从步骤s101开始处理。
[0063]
接着，对本实施方式的几个其他实施例进行说明。图9示出采用了其他实施例的猪饲养辅助装置的养猪环境的整体图像。对与图1相同的要素标注相同符号并省略其说明。
[0064]
在图9所示的实施例中，饲养员未持有饲养员终端220而代之以与各个围栏301相邻且逐一设置有告知灯240。各个告知灯240经由无线单元230和网络200与服务器100连接。例如若第五围栏中计数的骑乘行为的次数超过通知阈值，则向与第五围栏相邻设置的告知灯240发送与超过通知相当的通知信号，使该通知灯240点亮。如果利用这样的告知灯240，则饲养员不需持有饲养员终端220即可识别应当前往的围栏301。饲养员员以告知灯240点亮的围栏301中收容的雌猪302为对象来寻找表现出发情征兆的雌猪即可。
[0065]
图10是说明又一实施例的猪饲养辅助装置的计数列表122’的图。以上说明的实施例中，1个围栏301中收容的多个雌猪302不会彼此区别识别。因此，若成为观察对象的特定围栏301中收容的雌猪302中的任一头采取了骑乘行为，则检测为1次骑乘行为。例如，在通知阈值设为30次时，在1头雌猪302采取了超过30次的骑乘行为的情况下，或者在10头雌猪302分别采取了3～4次骑乘行为的情况下，计数部113均输出超过通知。即，饲养员即使知道哪个围栏301中检测到超过规定值的骑乘行为，也需要辨别是特定雌猪302强烈表现出发情征兆、还是存在开始表现出发情征兆的多头雌猪302、或者是它们组合的状态。
[0066]
另一方面，对各个围栏301内收容的多头雌猪302彼此进行区别识别的技术逐渐为人所知。例如，通过将识别标记佩戴于各头雌猪302，并分析相机单元210对其进行拍摄而得到的图像，从而能够实现个体识别。或者，也可以在向围栏301收容的时刻对各个雌猪302进行拍摄而使该拍摄图像与识别编号对应，之后使用学习模型检测：检测到骑乘行为的雌猪302符合与哪个识别编号建立了对应的拍摄图像。
[0067]
图10示出的计数列表122’是能够进行收容在各个围栏301内的雌猪302的个体识别的情况下的计数列表。在各个围栏301中例如按照每个10头收容有雌猪302，各个雌猪302由被赋予的识别编号来区别。然后，检测部112检测骑乘行为，并确定采取该骑乘行为的雌猪302的识别编号。计数部113从检测部112接收这些信息，更新与确定的识别编号对应的雌猪的骑乘次数。
[0068]
此外，在进行个体识别的情况下，优选将通知阈值设为小于不进行个体识别的情况的值。在计数列表122’中，通知阈值设定为10次。计数部113在特定雌猪302超过该通知阈值的情况下，将附加有其识别编号的信息的超过通知向饲养员终端220输出。若使用图9说明的告知灯240具备显示部，则计数部113也可以向与收容有该特定雌猪302的围栏相邻的告知灯240输出超过通知，将该识别编号显示在该告知灯240的显示部。饲养员只要能够得到与特定雌猪302相关的信息，就能够从收容于围栏301的多头雌猪302中容易地找到该特
定雌猪302。
[0069]
以上通过几个实施例说明的本实施方式中对各个围栏301逐一设置有相机单元210，但也可以设置统一俯瞰多个围栏301的相机单元。在该情况下，获取部111将从相机单元获取的图像沿着各围栏301的边界分割，将分割后的各个图像依次提交至检测部112即可。
[0070]
另外，以上说明的本实施方式中以多个围栏301为对象对每个围栏301计数骑乘次数，但猪饲养辅助装置也可以将1个围栏301作为对象来计数骑乘次数。即使仅通知围栏301内集中饲养的雌猪302中存在表现出发情征兆的雌猪，对饲养员而言也减轻了作业劳力。
[0071]
另外，以上说明的本实施方式中超过通知的输出目的地是饲养员终端220或告知灯240，但不限于此。计数部113也可以在与服务器100连接的显示监视器150上直接显示与超过通知相关的信息。另外，计数部113不仅可以在计数的骑乘次数超过通知阈值时输出超过通知，而且可以代替输出超过通知而稳定输出计数中的骑乘次数。例如，可以在饲养员终端220一览显示各个围栏301中计数的当前时刻的骑乘次数。
[0072]
另外，在以上说明的本实施方式中，说明了服务器100作为猪饲养辅助装置发挥功能的情况，但硬件结构不限于此。若作为饲养员终端220而说明的便携终端与服务器100进行同样的处理，则该便携终端可作为猪饲养辅助装置发挥功能。另外，例如，若饲养员终端220承担服务器100的处理的一部分，则服务器100与饲养员终端220协作的系统可成为猪饲养辅助装置。
[0073]
[附图标记说明]
[0074]
100
…
服务器；110
…
运算部；111
…
获取部；112
…
检测部；113
…
计数部；120
…
存储部；121
…
检测用神经网络；122、122
’…
计数列表；130
…
通信单元；150
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显示监视器；160
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输入设备；200
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网络；210
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相机单元；220
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饲养员终端；230
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无线单元；240
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告知灯；301
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围栏；302、302a、302b
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雌猪。