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図面 (15)

課題

ペットストレスを与えることなく、精度良く、ペットの病気推定する。

解決手段

本開示のペット健康診断装置は、ペットの動画撮影する撮影部と、撮影部で撮影したペットの動画を記憶する第1記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されている第1データベースと、第1記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、ペットが第1データベースに記憶されている動作情報により表される特定動作を行っているか否かを判断する第1判断部と、第1判断部の判断結果に基づいて、ペットの病気を推定する推定部と、を備える。

概要

背景

近年、ペットは、単なる愛玩動物ではなく、“家族の一員”であるという認識が一般的になり、非常に大切に育てられるようになってきた。更に、栄養価の高いペットフードワクチンの普及もあって、ペットの寿命は、ここ20年の間で、大幅に延びてきた。

一方、ペットの長寿命化に伴い、肥満糖尿病など、人間の生活習慣病のような病気になるペットが増えてきた。したがって、ペットの病気やケガに対する治療費は、増加傾向にある。よって、多くの飼い主は、ペットの健康に非常に気を使うようになっている。その結果、介護やペット保険等、人間同様の健康支援サービスを求めるニーズが高まりつつある。

このような背景のもと、従来から、ペットの健康を診断する方法やシステムが提案されている。特に、ペットは体調が悪くても、それを飼い主に直接伝えることができない。このため、ペットの健康を守るためには、病気になる前の予防とともに、悪化する前の「病気の早期発見」が非常に重要となる。よって、これまでに、ペットの病気を早期に発見するため、ペットの生体情報やペットを撮影した画像を用いて、ペットの病気を自動検出する方法やシステムが複数提案されている。

例えば、特許文献1には、センサと、送信部と、身体情報管理部とを備えた健康診断システムが開示されている。センサは、ペットの身体に接触させて、ペットの身体情報脈拍血圧体温)を検出する。送信部は、前記センサから検出した身体情報を送信する。身体情報管理部は、それを受信する。このシステムでは、前記身体情報管理部は、ペットの身体情報を管理するとともに、ペットの身体情報の異常検知を行い、異常を検知した場合には、非常信号を発信する。

また、特許文献2には、ペットの健康診断システムが開示されている。この健康診断システムは、ペットの視線引き付ける視線引きつけ部を用いて、ペットの視線を引き付けて、ペットの顔画像を撮影する。また、この健康診断システムは、ペットの顔画像から瞳孔の大きさ、目の温度、光沢度等の生体データを抽出する。そして、この健康診断システムは、抽出した生体データからペットの健康状態を判断する。なお、ここで、視線引き付け部は、ペットに対し、例えば、画像、光、音、臭い等の刺激を与えることによって、ペットの視線を引き付けるようにしている。

また、特許文献3には、ペット管理システムが開示されている。このペット管理システムは、カメラで撮影したペットの虹彩の画像及び飼い主が入力したペットの健康状態を、データベースと比較して、ペットの健康状態を判断し、判断結果を飼い主に通知する。

概要

ペットにストレスを与えることなく、精度良く、ペットの病気を推定する。本開示のペット健康診断装置は、ペットの動画を撮影する撮影部と、撮影部で撮影したペットの動画を記憶する第1記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されている第1データベースと、第1記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、ペットが第1データベースに記憶されている動作情報により表される特定動作を行っているか否かを判断する第1判断部と、第1判断部の判断結果に基づいて、ペットの病気を推定する推定部と、を備える。

目的

本開示にかかる一態様は、ペットにストレスを与えることなく、精度良く、ペットの病気が検出可能なペット健康診断装置、方法、及びプログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

ペット動画撮影する撮影部と、前記撮影部で撮影したペットの動画を記憶する第1記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されている第1データベースと、前記第1記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記第1データベースに記憶されている動作情報により表される前記特定動作を行っているか否かを判断する第1判断部と、前記第1判断部の判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定部と、を備える、ペット健康診断装置。

請求項2

ペットの種別を入力するための入力部をさらに備え、前記第1データベースには、ペットの種別毎に前記動作情報が記憶され、前記第1判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが前記特定動作を行っているか否かを判断する請求項1記載のペット健康診断装置。

請求項3

前記第1記憶部に記憶されているペットの動画からペットの静止画を抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出されたペットの静止画を記憶する第2記憶部と、ペットの病気別に、ペットの病気に関連する患部の特定患部画像を表す画像情報が記憶されている第2データベースと、前記ペットが前記特定動作を行っていると前記第1判断部により判断されると、前記特定動作に対応するペットの病気に関連する患部の静止画を前記第2記憶部から抽出し、抽出された静止画が、前記第2データベースに記憶されている画像情報により表される特定患部画像を含むか否かを判断する第2判断部と、をさらに備え、前記推定部は、前記第1判断部の判断結果と前記第2判断部の判断結果とに基づいて、前記ペットの病気を推定する請求項1または2記載のペット健康診断装置。

請求項4

ペットの種別を入力するための入力部をさらに備え、前記第2データベースには、ペットの種別毎に前記画像情報が記憶され、前記第2判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットの患部の静止画が前記特定患部画像を含むか否かを判断する請求項3記載のペット健康診断装置。

請求項5

前記ペットから発生した音を録音する収音部と、前記収音部により録音されたペットから発生した音を記憶する第3記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う前記特定動作に伴って発生する音を表す動作音情報が記憶されている第3データベースと、をさらに備え、前記第1判断部は、前記第1記憶部に記憶されているペットの動画と前記第3記憶部に記憶されている動作音情報とを用いて、前記ペットが前記第1データベースに記憶されている動作情報により表される前記特定動作を行っているか否かを判断する請求項1〜4のいずれか1項に記載のペット健康診断装置。

請求項6

ペットの種別を入力するための入力部をさらに備え、前記第3データベースには、ペットの種別毎に前記動作音情報が記憶され、前記第1判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが前記特定動作を行っているか否かを判断する請求項5記載のペット健康診断装置。

請求項7

前記撮影部の撮影条件を変更する撮影制御部をさらに備え、前記第2判断部は、前記第2記憶部から抽出した静止画が前記特定患部画像を含むか否かを判断する前に、前記静止画が前記判断をすることが可能な判断可能画像であるか否かを先ず判断し、前記静止画が前記判断可能画像でないと判断すると、前記静止画が前記判断可能画像でないと判断した判断の内容を前記撮影制御部に通知し、前記撮影制御部は、前記第2判断部から通知された前記判断の内容に基づき、前記撮影部の撮影条件を変更して、前記静止画を前記判断可能画像にする請求項3または4に記載のペット健康診断装置。

請求項8

前記推定部は、前記推定結果を表示部に表示させる請求項1〜7のいずれか1項に記載のペット健康診断装置。

請求項9

ペットの病気を推定するペット健康診断装置におけるペット健康診断方法であって、ペットの動画を撮影する撮影ステップと、前記撮影されたペットの動画を記憶部に記憶させる記憶ステップと、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されているデータベースを準備する準備ステップと、前記記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記データベースに記憶されている前記特定動作を行っているか否かを判断する判断ステップと、前記判断ステップの判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定ステップと、を備える、ペット健康診断方法。

請求項10

ペットの病気を推定するペット健康診断装置を制御するプログラムであって、前記ペット健康診断装置のコンピュータに、ペットの動画を撮影する撮影ステップと、前記撮影されたペットの動画を記憶部に記憶させる記憶ステップと、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されているデータベースを準備する準備ステップと、前記記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記データベースに記憶されている前記特定動作を行っているか否かを判断する判断ステップと、前記判断ステップの判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定ステップと、を実行させる、プログラム。

技術分野

0001

本発明は、等のペットの健康を診断する装置、ペットの健康を診断する方法及びプログラムに関する。

背景技術

0002

近年、ペットは、単なる愛玩動物ではなく、“家族の一員”であるという認識が一般的になり、非常に大切に育てられるようになってきた。更に、栄養価の高いペットフードワクチンの普及もあって、ペットの寿命は、ここ20年の間で、大幅に延びてきた。

0003

一方、ペットの長寿命化に伴い、肥満糖尿病など、人間の生活習慣病のような病気になるペットが増えてきた。したがって、ペットの病気やケガに対する治療費は、増加傾向にある。よって、多くの飼い主は、ペットの健康に非常に気を使うようになっている。その結果、介護やペット保険等、人間同様の健康支援サービスを求めるニーズが高まりつつある。

0004

このような背景のもと、従来から、ペットの健康を診断する方法やシステムが提案されている。特に、ペットは体調が悪くても、それを飼い主に直接伝えることができない。このため、ペットの健康を守るためには、病気になる前の予防とともに、悪化する前の「病気の早期発見」が非常に重要となる。よって、これまでに、ペットの病気を早期に発見するため、ペットの生体情報やペットを撮影した画像を用いて、ペットの病気を自動検出する方法やシステムが複数提案されている。

0005

例えば、特許文献1には、センサと、送信部と、身体情報管理部とを備えた健康診断システムが開示されている。センサは、ペットの身体に接触させて、ペットの身体情報脈拍血圧体温)を検出する。送信部は、前記センサから検出した身体情報を送信する。身体情報管理部は、それを受信する。このシステムでは、前記身体情報管理部は、ペットの身体情報を管理するとともに、ペットの身体情報の異常検知を行い、異常を検知した場合には、非常信号を発信する。

0006

また、特許文献2には、ペットの健康診断システムが開示されている。この健康診断システムは、ペットの視線引き付ける視線引きつけ部を用いて、ペットの視線を引き付けて、ペットの顔画像を撮影する。また、この健康診断システムは、ペットの顔画像から瞳孔の大きさ、目の温度、光沢度等の生体データを抽出する。そして、この健康診断システムは、抽出した生体データからペットの健康状態を判断する。なお、ここで、視線引き付け部は、ペットに対し、例えば、画像、光、音、臭い等の刺激を与えることによって、ペットの視線を引き付けるようにしている。

0007

また、特許文献3には、ペット管理システムが開示されている。このペット管理システムは、カメラで撮影したペットの虹彩の画像及び飼い主が入力したペットの健康状態を、データベースと比較して、ペットの健康状態を判断し、判断結果を飼い主に通知する。

先行技術

0008

特開2002−51990号公報
特開2009−165416号公報
特許第5142038号公報

発明が解決しようとする課題

0009

しかしながら、特許文献1から3のようなシステムでは、更なる改善が必要とされていた。

課題を解決するための手段

0010

上記課題を解決するために、本発明の一態様に係るペット健康診断装置は、ペットの動画を撮影する撮影部と、前記撮影部で撮影したペットの動画を記憶する第1記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されている第1データベースと、前記第1記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記第1データベースに記憶されている動作情報により表される前記特定動作を行っているか否かを判断する第1判断部と、前記第1判断部の判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定部と、を備えるものである。

発明の効果

0011

前記一態様に係るペット健康診断装置によれば、更なる改善を図ることができる。

図面の簡単な説明

0012

実施の形態1に係るペット健康診断装置のブロック図である。
実施の形態1に係る病気別動作特徴データベースに記憶されている情報の一例を示す図である。
実施の形態1に係る第2データベースに記憶されている情報の一例を示す図である。
実施の形態1に係るペット健康診断装置によるペット健康診断処理のフローチャートである。
実施の形態2に係るペット健康診断装置のブロック図である。
実施の形態2に係るペット健康診断装置によるペット健康診断処理のフローチャートである。
実施の形態3に係るペット健康診断装置のブロック図である。
実施の形態3に係る病気別動作音特徴データベースに記憶されている情報の一例を示す図である。
実施の形態3に係るペット健康診断装置によるペット健康診断処理のフローチャートである。
実施の形態3に係るペット健康診断装置によるペット健康診断処理のフローチャートである。
実施の形態4に係るペット健康診断装置のブロック図である。
実施の形態5に係るペット健康診断装置のブロック図である。
実施の形態5に係る表示部の表示例を概略的に示す図である。
実施の形態5に係るペット健康診断装置のシステム構成例を概略的に示す図である。

実施例

0013

(本開示に係る一態様を発明するに至った経緯)
まず、本開示に係る一態様の着眼点について説明する。

0014

特許文献1に記載のシステムでは、ペットの健康を診断するためのペットの身体情報を測定するために、ペットの身体にセンサを常時装着する必要がある。よって、特許文献1に記載のシステムは、ペットに与えるストレスが非常に大きいおそれがあるという課題を有する。

0015

また、特許文献2に記載のシステムでは、ペットの健康を診断するための情報を非接触で取得することができる。しかし、特許文献2に記載のシステムは、顔画像だけを用いて、ペットの健康を診断する。したがって、特許文献2に記載のシステムは、例えば、ペットの手や足等の疾患を検出することができず、診断の精度を向上するのが困難という課題を有する。

0016

また、特許文献3に記載のシステムでは、ペットの健康状態を、飼い主が入力した問診データ虹彩画像とから判断する。したがって、特許文献3に記載のシステムは、飼い主が気づかない身体部位の疾患を検出するのが困難という課題を有する。

0017

そこで、本発明者らは、上記検討を踏まえ、以下のように本開示にかかる各態様の発明を想到するに至った。本開示にかかる一態様は、ペットにストレスを与えることなく、精度良く、ペットの病気が検出可能なペット健康診断装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

0018

本開示にかかる一態様は、ペット健康診断装置であって、ペットの動画を撮影する撮影部と、前記撮影部で撮影したペットの動画を記憶する第1記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されている第1データベースと、前記第1記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記第1データベースに記憶されている動作情報により表される前記特定動作を行っているか否かを判断する第1判断部と、前記第1判断部の判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定部と、を備えるものである。

0019

このように、本態様では、第1判断部は、ペットを撮影した動画を用いて、ペットの病気に対応する特定動作をペットが行っているか否かを判断する。推定部は、第1判断部の判断結果に基づき、ペットの病気を推定する。これにより、ペットの身体にセンサを装着することなしに、ペットの健康を診断できる。したがって、ペットにストレスを与えることがない。また、ペットの顔画像等の特定部位写真だけを用いて病気を推定するのではなく、ペットの動作全体から病気を推定する。したがって、精度良く、ペットの健康を診断することができる。

0020

上記態様において、例えば、ペットの種別を入力するための入力部をさらに備えてもよい。前記第1データベースには、ペットの種別毎に前記動作情報が記憶され、前記第1判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが前記特定動作を行っているか否かを判断してもよい。

0021

本態様によれば、第1データベースには、ペットの種別毎に動作情報が記憶され、第1判断部は、入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが特定動作を行っているか否かを判断する。したがって、ペットの種別に対応して、精度良く、ペットの健康を診断することができる。

0022

また、上記態様において、例えば、前記第1記憶部に記憶されているペットの動画からペットの静止画を抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出されたペットの静止画を記憶する第2記憶部と、ペットの病気別に、ペットの病気に関連する患部の特定患部画像を表す画像情報が記憶されている第2データベースと、前記ペットが前記特定動作を行っていると前記第1判断部により判断されると、前記特定動作に対応するペットの病気に関連する患部の静止画を前記第2記憶部から抽出し、抽出された静止画が、前記第2データベースに記憶されている画像情報により表される特定患部画像を含むか否かを判断する第2判断部と、をさらに備えてもよい。前記推定部は、前記第1判断部の判断結果と前記第2判断部の判断結果とに基づいて、前記ペットの病気を推定してもよい。

0023

このように、本態様では、第2判断部は、第2記憶部から、前記特定動作に対応するペットの病気に関連する患部の静止画を抽出する。第2判断部は、抽出された静止画が、前記第2データベースに記憶されている画像情報により表されるペットの病気に関連する患部の特定患部画像を含むか否かを判断する。そして、推定部は、前記第1判断部の判断結果と前記第2判断部の判断結果とに基づいて、前記ペットの病気を推定する。これにより、ペットの動作だけでなく、その動作から推定される病気に関連するペットの患部の静止画に基づいて、ペットの病気を推定する。したがって、さらに精度良く、ペットの健康を診断することができる。

0024

上記態様において、例えば、ペットの種別を入力するための入力部をさらに備えてもよい。前記第2データベースには、ペットの種別毎に前記画像情報が記憶され、前記第2判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットの患部の静止画が前記特定患部画像を含むか否かを判断してもよい。

0025

このように、本態様では、第2データベースには、ペットの種別毎に画像情報が記憶され、第2判断部は、入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットの患部の静止画が特定患部画像を含むか否かを判断する。したがって、ペットの種別に対応して、精度良く、ペットの健康を診断することができる。

0026

また、上記態様において、例えば、前記ペットから発生した音を録音する収音部と、前記収音部により録音されたペットから発生した音を記憶する第3記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う前記特定動作に伴って発生する音を表す動作音情報が記憶されている第3データベースと、をさらに備えてもよい。前記第1判断部は、前記第1記憶部に記憶されているペットの動画と前記第3記憶部に記憶されている動作音情報とを用いて、前記ペットが前記第1データベースに記憶されている動作情報により表される前記特定動作を行っているか否かを判断してもよい。

0027

このように、本態様では、第1記憶部に記憶されているペットの動画と第3記憶部に記憶されている動作音情報とを用いて、ペットが第1データベースに記憶されている動作情報により表される特定動作を行っているか否かを判断する。第3記憶部に記憶されている動作音情報は、ペットが行う特定動作に伴って発生する音を表す。したがって、第1記憶部に記憶されているペットの動画が不鮮明な場合でも、第1判断部は、第3記憶部に記憶されている動作音情報を併用することにより、ペットが特定動作を行っているか否かを精度良く判断することができる。

0028

上記態様において、例えば、ペットの種別を入力するための入力部をさらに備えてもよい。前記第3データベースには、ペットの種別毎に前記動作音情報が記憶され、前記第1判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが前記特定動作を行っているか否かを判断してもよい。

0029

このように、本態様では、第3データベースには、ペットの種別毎に動作音情報が記憶され、第1判断部は、入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが特定動作を行っているか否かを判断する。したがって、ペットの種別に対応して、精度良く、ペットの健康を診断することができる。

0030

上記態様において、例えば、前記撮影部の撮影条件を変更する撮影制御部をさらに備えてもよい。前記第2判断部は、前記第2記憶部から抽出した静止画が前記特定患部画像を含むか否かを判断する前に、前記静止画が前記判断をすることが可能な判断可能画像であるか否かを先ず判断し、前記静止画が前記判断可能画像でないと判断すると、前記静止画が前記判断可能画像でないと判断した判断の内容を前記撮影制御部に通知し、前記撮影制御部は、前記第2判断部から通知された前記判断の内容に基づき、前記撮影部の撮影条件を変更して、前記静止画を前記判断可能画像にしてもよい。

0031

このように、本態様では、第2判断部は、第2記憶部から抽出した静止画が、特定患部画像を含むか否かの判断が可能な判断可能画像でないと判断すると、その判断の内容を撮影制御部に通知する。撮影制御部は、第2判断部から通知された判断の内容に基づき、撮影部の撮影条件を変更して、静止画を判断可能画像にする。したがって、第2記憶部から抽出した静止画が、特定患部画像を含むか否かの判断を、より精度良く行うことが可能になる。

0032

上記態様において、例えば、前記推定部は、前記推定結果を表示部に表示させるようにしてもよい。

0033

このように、本態様では、推定部の推定結果が、表示部に表示される。このため、ペットの飼い主は、表示部の表示内容によって、ペットの病気を直ぐに知ることができる。

0034

本開示にかかる他の態様は、ペットの病気を推定するペット健康診断装置におけるペット健康診断方法であって、ペットの動画を撮影する撮影ステップと、前記撮影されたペットの動画を記憶部に記憶させる記憶ステップと、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されているデータベースを準備する準備ステップと、前記記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記データベースに記憶されている前記特定動作を行っているか否かを判断する判断ステップと、前記判断ステップの判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定ステップと、を備えるものである。

0035

本開示にかかる他の態様は、ペットの病気を推定するペット健康診断装置を制御するプログラムであって、前記ペット健康診断装置のコンピュータに、ペットの動画を撮影する撮影ステップと、前記撮影されたペットの動画を記憶部に記憶させる記憶ステップと、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されているデータベースを準備する準備ステップと、前記記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記データベースに記憶されている前記特定動作を行っているか否かを判断する判断ステップと、前記判断ステップの判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定ステップと、を実行させるものである。

0036

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なCD−ROMなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

0037

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

0038

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

0039

(実施の形態1)
図1は、本実施の形態1に係るペット健康診断装置100の構成を示すブロック図である。

0040

図1に示すように、ペット健康診断装置100は、撮影部1、第1記憶部2、抽出部3、第2記憶部4、病気データベース5、第1判断部6、第2判断部7、及び推定部8を備える。

0041

撮影部1は、例えばビデオカメラであり、ペットの動画を撮影する。撮影部1は、基本的に、ペットが普段生活しているケージ、部屋及び庭等の任意の場所に固定して設置される。ペットは動きまわる。そこで、ペットを確実に撮影するために、撮影部1は、ペットの移動範囲を一度に撮影できる広角レンズ、または、ペットの移動をリアルタイムに追跡してペットを撮影することが可能な可動部を備えていることが望ましい。但し、より移動範囲が広い場合には、複数の撮影部1を設置する必要がある。また、暗闇時でも撮影するために、撮影部1は、赤外線による撮影機能を備えていてもよい。

0042

第1記憶部2は、撮影部1が撮影したペットの動画を記憶する。抽出部3は、第1記憶部2に記憶されているペットの動画からペットの静止画を抽出する。第2記憶部4は、抽出部3によって抽出されたペットの静止画を記憶する。

0043

病気データベース5には、ペットの種別(犬や猫等)及びペットの病気(鼻炎皮膚炎等)毎に、ペットの症状が記述されている。病気データベース5は、第1データベース51と第2データベース52とを備える。

0044

図2は、第1データベース51に記憶されている情報の一例を示す図である。図2に示すように、第1データベース51には、ペットの種別毎に、かつペットの病気別に、ペットが病気に罹ったときにペットが頻繁に行う特徴的な動作である特定動作が記憶されている。例えば、ペットの種別が犬で、病気が鼻炎の場合には、「くしゃみをする」という特定動作が記憶されている。また、ペットの種別が犬で、病気が皮膚炎の場合には、「皮膚を掻きむしる」という特定動作が記憶されている。また、ペットの種別が猫で、病気が鼻炎の場合には、「くしゃみをする」という特定動作が記憶されている。

0045

なお、第1データベース51には、具体的には、病気時にペットが特定動作(例えば、犬が「くしゃみをする」、「皮膚を掻きむしる」等)を行っている動画から、その動作を認識するために抽出された動作パターン(以下、「動作特徴パターン」と称される)の代表値Aiが記憶されている。各特定動作に対して、少なくとも一つ以上の動作特徴パターン(動作情報の一例)の代表値が第1データベース51に記憶されている。

0046

この動作特徴パターンの代表値Aiを、
Ai=(ai1,ai2,・・・,ain) i=1,2,・・・,N (1)
とする。式(1)において、nは動作特徴パターンを構成する動作特徴量の数を示し、Nは第1データベース51に記憶されている動作特徴パターンの代表値の数を示す。

0047

更に、第1データベース51には、各病気に対して複数の特定動作が記憶されていてもよい。例えば、第1データベース51には、図2に示されるように、犬の鼻炎に対し、「くしゃみをする」という特定動作以外に、「せきをする」という特定動作が記憶されていてもよい。

0048

図3は、第2データベース52に記憶されている情報の一例を示す図である。図3に示すように、第2データベース52には、ペットの種別毎に、かつペットの病気別に、ペットの病気に関連する患部名と、病気時の患部の特徴的な画像である特定患部画像とが記憶されている。例えば、ペットの種別が犬で、病気が鼻炎の場合、第2データベース52には、患部名は「鼻」で、その「鼻」の画像において、「鼻から鼻水が流れている」という特定患部画像が記憶されている。また、例えばペットの種別が犬で、病気が皮膚炎の場合は、第2データベース52には、患部名は「掻いている皮膚」で、その「掻いている皮膚」の画像において、「毛が抜けて、皮膚の色が赤くなっている」という特定患部画像が記憶されている。また、例えばペットの種別が猫で、病気が鼻炎の場合、第2データベース52には、患部名は「鼻」で、その「鼻」の画像において、「鼻から鼻水が流れている」という特定患部画像が記憶されている。

0049

なお、第2データベース52には、具体的には、ペットの病気時の患部の特徴的な画像である特定患部画像(例えば、犬の「鼻水が流れている鼻」または、「毛が抜けて、色が赤くなっている皮膚」などの画像)から、その特定患部画像を認識するために抽出された画像パターン(以下、「画像特徴パターン」と称される)の代表値Piが記憶されている。各患部に対して、少なくとも一つ以上の画像特徴パターン(画像情報の一例)の代表値が第2データベース52に記憶されている。

0050

この画像特徴パターンの代表値Piを、
Pi=(pi1,pi2,・・・,pim) i=1,2,・・・,M (2)
とする。式(2)において、mは画像特徴パターンを構成する画像特徴量の数を示し、Mは第2データベース52に記憶されている画像特徴パターンの代表値の数を示す。

0051

更に、第2データベース52には、各病気に対して、特定患部画像が複数種類記憶されていてもよい。例えば、第2データベース52には、図3に示されるように、犬の鼻炎に対し、「鼻から鼻水が流れている」という特定患部画像以外に、「目から目やにが出ている」という特定患部画像が記憶されていてもよい。

0052

第1判断部6は、第1記憶部2に記憶されている、予め定められた時間(例えば10秒)のペットの動画を用いて、ペットが第1データベース51に記憶されている病気時の特定動作を行っているか否かを判断する。なお、上記予め定められた時間は、ペットの動画から上記判断を行うことができる時間に定めておけばよい。

0053

第2判断部7は、第1判断部6がペットの病気時の特定動作をペットが行っていると判断した場合には、その判断した特定動作に対応する病気に関連するペットの患部の静止画を第2記憶部4から抽出する。第2判断部7は、抽出した静止画が、第2データベース52に記憶されているペットの患部の特定患部画像を含むか否かを判断する。

0054

推定部8は、第1判断部6の判断結果と第2判断部7の判断結果とを用いて、ペットの病気を推定する。

0055

図4は、本実施の形態におけるペット健康診断装置100の処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態において、以上のように構成されたペット健康診断装置100について、以下、図4を用いてその動作を説明する。

0056

まず、撮影部1は、ペットの様子を動画撮影する(S1)。そして、撮影部1は、撮影した動画を第1記憶部2に記憶する(S2)。次に、抽出部3は、第1記憶部2に保存されたペットの動画からペットの静止画を抽出し、第2記憶部4に記憶する(S3)。

0057

ここで、ペットの動画から静止画を抽出する方法として、抽出部3は、種々の方法を採用することができる。例えば抽出部3は、予め定められた時間(例えば100mm秒)毎に、動画から静止画を切り出し、第2記憶部4に記憶するようにしてもよい。また、例えば抽出部3は、動画の各フレームにおいて、フレーム間差分を算出し、算出された差分が予め定められた閾値以上の場合(つまりペットが移動したと判定される場合)に、そのフレームを第2記憶部4に記憶するようにしてもよい。

0058

次に、第1判断部6は、第1記憶部2に記憶されているペットの動画を用いて、第1データベース51に記憶されている病気時のペットの特定動作をペットが行っているか否かを判断する(S4)。

0059

具体的には、第1判断部6は、第1記憶部2に記憶されているペットの動画から、ペットの動作を認識するための動作特徴パターンを抽出する。次に、第1判断部6は、抽出された動作特徴パターンと第1データベース51に記憶されているペットの動作特徴パターンの全ての代表値とを比較し、各代表値に対して類似度を求める。類似度が予め定められた閾値より大きければ、第1判断部6は、ペットが、その代表値が示す特定動作を行っていると判定する。この場合、第1判断部6は、その特定動作に対応する病気を、ペットの病気の候補として、第2判断部7に出力する。

0060

なお、第1判断部6は、第2判断部7に出力するペットの病気の候補として、最大類似度に対応する病気だけを出力してもよい。代替的に、第1判断部6は、類似度が大きいものから順に、予め定められた数の類似度に対応する複数の病気を、病気の候補として第2判断部7に出力してもよい。さらに代替的に、第1判断部6は、所定の閾値以上の類似度に対応する複数の病気を、病気の候補として第2判断部7に出力してもよい。

0061

また、第1判断部6は、上記のようにして求められたペットの病気の候補の類似度を、各病気候補に対する信頼度DR1(i)(i=1、2、・・・、L、Lは病気候補数)として、推定部8に出力する。

0062

例えば、撮影したペットの動画から得られた動作特徴パターンXを
X=(x1,x2,・・・,xn) (3)
とする。第1データベース51に記憶されている病気別の動作特徴パターンの全ての代表値の数をNとする。第1判断部6は、動作特徴パターンXとN個の病気別の動作特徴パターンの代表値Ai(i=1〜N)とをそれぞれ比較し、各代表値に対する類似度を求める。なお、類似度は、公知の時系列パターン認識技術、例えば、Dynamic Programming(DPマッチングまたは隠れマルコフモデル(HMM)などを用いて求めればよい。

0063

もし、ここで、動作特徴パターンXに対する代表値A1の類似度が、予め定められた閾値より大きければ、第1判断部6は、ペットが「くしゃみをする」という特定動作を行っていると判定する。第1判断部6は、その動作の原因である病気「鼻炎」を、ペットの病気候補として、算出した類似度とともに第2判断部7に出力する。

0064

一方、全ての代表値の類似度が、予め定められた閾値より小さければ、第1判断部6は、撮影されたペットの動画からは、ペットが病気であると判定できないと判断し(S4でNo)、再度、ペットの動画を撮影する処理S1に戻る。

0065

第1判断部6がペットの病気時の特定動作を含むと判断した場合には(S4でYes)、第2判断部7は以下のS5〜S7の処理を行う。

0066

まず、第2判断部7は、第2データベース52から、第1判断部6から出力されたペットの各病気候補に対応する患部を読み出す(S5)。次に、第2判断部7は、読み出された患部が撮影されているペットの静止画を第2記憶部4から抽出する(S6)。例えば、ペットの病気候補が鼻炎であれば、第2判断部7は、S5において、第2データベース52から患部として「鼻」及び「目」を読み出す。

0067

そして、S6において、第2判断部7は、第2記憶部4に記憶されている複数の静止画から、ペットの「鼻」及び「目」が撮影されている静止画を抽出する。なお、抽出方法としては、人間の顔画像を認識する際に、目または鼻を抽出する際に用いられているような、公知の一般的な画像認識技術を用いればよい。

0068

最後に、S7において、第2判断部7は、抽出された患部が撮影されている静止画と、第2データベース52に記憶されている病気時のペットの患部の特定患部画像とを比較する。そして、第2判断部7は、抽出された静止画が、患部の特定患部画像を含むか否かを判断する。

0069

具体的には、第2判断部7は、ペットの患部が撮影されているペットの静止画から、ペットの患部の画像の特徴的なパターンを認識するための画像特徴パターンを抽出する。次に、第2判断部7は、その抽出された画像特徴パターンと第2データベース52に記憶されているペットの病気別の画像特徴パターンの全ての代表値とを比較して、各代表値に対する類似度を求める。そして、第2判断部7は、求めた類似度の中の最大値を各病気候補に対する信頼度として、推定部8に出力する。

0070

ここで、S6〜S7の具体例が説明される。例えば、病気の候補が「鼻炎」の場合、図3に示すように、患部は「鼻」、「目」である。したがって、第2判断部7は、まず、第2記憶部4からペットの「鼻」が撮影されている静止画を抽出する。次に、第2判断部7は、抽出された静止画から、画像特徴パターンY1を抽出する。

0071

この画像特徴パターンY1を、
Y1=(y11,y12,・・・,y1m) (4)
とする。第2判断部7は、第2データベース52に記憶されている病気別の画像特徴パターンの中から、病気「鼻炎」の、患部「鼻」の特定患部画像「鼻から鼻水が流れている」を示す画像特徴パターンP1、
P1=(p11,p12,・・・,p1m) (5)
を読み出す。第2判断部7は、第2記憶部4に記憶されている静止画から抽出した式(4)の画像特徴パターンY1と、式(5)の画像特徴パターンP1とを比較し、類似度DS1を求める。なお、第2判断部7は、類似度を、公知の画像パターン認識技術、例えば、ベイズ識別法、部分空間法ニューラルネットワーク等を用いて求めればよい。

0072

次に、第2判断部7は、第2記憶部4からペットの「目」が撮影されている静止画を抽出する。次に、第2判断部7は、抽出された静止画から、画像特徴パターンY2を抽出する。

0073

この画像特徴パターンY2を、
Y2=(y21,y22,・・・,y2m) (6)
とする。第2判断部7は、第2データベース52に記憶されている病気別の画像特徴パターンの中から、病気「鼻炎」の、患部「目」の特定患部画像「目から目やにがでている」を示す画像特徴パターンP2、
P2=(p21,p22,・・・,p2m) (7)
を読み出す。第2判断部7は、第2記憶部4に記憶されている静止画から抽出した式(6)の画像特徴パターンY2と、式(7)の画像特徴パターンP2とを比較し、類似度DS2を求める。

0074

そして、第2判断部7は、求めた類似度DS1,DS2の値が大きい方を病気「鼻炎」に対する信頼度DR2(i)(i=1、2、・・・、L、Lは病気候補数)として、推定部8に出力する。

0075

S7に続いて、推定部8は、第1判断部6の判断結果及び第2判断部7の判断結果を用いて、ペットの病気を推定する(S8)。具体的には、第1判断部6から得られる各病気候補の信頼度DR1(i)(i=1、2、・・・、L、Lは病気候補数)と、第2判断部7から得られる各病気候補の信頼度DR2(i)(i=1、2、・・・、L、Lは病気候補数)とを用いて、各病気候補の統合された信頼度IR(i)(i=1、2、・・・、L、Lは病気候補数)を、
IR(i)=DR1(i)×DR2(i) (8)
によって算出する。

0076

そして、推定部8は、その統合された信頼度IR(i)の中で、最大の統合された信頼度IRmaxを求める。なお、式(8)ではなく、信頼度DR1(i)と信頼度DR2(i)とのうちで値が大きい方を統合された信頼度IR(i)としてもよい。

0077

最後に、推定部8は、最大の統合された信頼度IRmaxが予め定められた閾値より大きいか否かを判定する(S9)。最大の統合された信頼度IRmaxが閾値より大きい場合には(S9でYes)、推定部8は、最大の統合された信頼度IRmaxに対応する病気を推定結果とする。一方、最大の統合された信頼度IRmaxが閾値より小さい場合には(S9でNo)、推定部8は、撮影したペットの動画及び静止画からは、ペットが病気であると判定できないと決定し、再度、ペットの動画を撮影する処理(S1)に戻る。

0078

以上説明したように、実施の形態1に係るペット健康診断装置100では、第1判断部6は、ペットを撮影した動画から、ペットの病気に関連する特定動作をペットが行っているか否かを判断する。そして、第2判断部7は、その特定動作の原因であるペットの病気に関連するペットの患部の静止画を第2記憶部4から抽出する。さらに、第2判断部7は、抽出した静止画が、第2データベース52に記憶されているペットの病気の患部の特定患部画像を含んでいるか否かを判断する。そして、推定部8は、第1判断部6の判断結果と第2判断部7の判断結果とを用いて、ペットの病気を推定する。

0079

これにより、実施の形態1によれば、ペットの身体にセンサを装着することなしに、ペットの健康状態を診断できる。したがって、ペットにストレスを与えることがない。また、特許文献2のように、ペットの顔画像等の特定部位の写真だけを用いて病気を推定するのではなく、ペットの動作、及び、その動作の原因と考えられる病気に関連するペットの患部の静止画に基づいて、ペットの病気を推定する。したがって、特許文献2に記載のシステムに比べて、精度良く、ペットの健康を診断することができる。

0080

以上、実施の形態1に係るペット健康診断装置100について説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。

0081

例えば、上記実施の形態1では、ペットの動画から抽出されたペットの病気に関連する特定動作と、その特定動作の原因であるペットの病気に関連するペットの患部の静止画とを用いて、推定部8がペットの病気を診断している。しかし、本開示は、これに限られない。

0082

例えば、ペットの患部の静止画を用いずに、第1判断部6の判断結果、即ち、ペットの動画に、病気時のペットの特定動作が含まれているか否かを判定した結果だけを用いて、推定部8がペットの病気を推定してもよい。この変形された実施の形態の場合には、上記実施の形態1の構成において、抽出部3、第2記憶部4、第2データベース52及び、第2判断部7はなくても構わない。

0083

この場合には、推定部8は、第1判断部6から得られる各病気候補の信頼度DR1(i)(i=1、2、・・・、L、Lは病気候補数)の最大値に対応する病気を推定結果とする。この変形された実施の形態では、ペットの病気診断において、ペットの患部の静止画を使わない。このため、この変形された実施の形態では、上記実施の形態1に比べて、病気診断の精度は低くなる。しかし、この変形された実施の形態によれば、診断に必要な処理時間を上記実施の形態1に比べて短くすることができる。

0084

また、上記実施の形態1の第1判断部6は、第1記憶部2に記憶されているペットの動画に基づき、ペットの種別を識別するようにしてもよい。この場合、第2判断部7は、ペットの種別についての第1判断部6の識別結果を第1判断部6から受け取るようにしてもよい。さらに代替的に、実施の形態1の第2判断部7は、第2記憶部4に記憶されているペットの静止画に基づき、ペットの種別を識別するようにしてもよい。この場合、第1判断部6は、ペットの種別についての第2判断部7の識別結果を第2判断部7から受け取るようにしてもよい。これらの場合には、第1判断部6及び第2判断部7は、第1データベース51及び第2データベース52から、より精度良く、ペットの種別に対応するデータを読み出すことができる。

0085

また、上記実施の形態1では、第1データベース51及び第2データベース52は、それぞれ、ペットの種別毎にデータが記憶されている。しかし、本開示は、これに限られない。例えば、第1データベース51は、ペットの平均的な動作パターンを記憶しておいてもよい。第2データベース52は、ペットの平均的な画像パターンを記憶しておいてもよい。但し、病気を精度良く推定できるため、ペットの種別毎にデータが記憶されている上記実施の形態1の方が好ましい。

0086

(実施の形態2)
本実施の形態では、上記実施の形態1に係るペット健康診断装置100の変形例について説明する。

0087

図5は、本実施の形態2に係るペット健康診断装置200の構成を示すブロック図である。

0088

実施の形態2のペット健康診断装置200は、実施の形態1のペット健康診断装置100と、ほぼ同様の構成である。実施の形態2のペット健康診断装置200は、実施の形態1のペット健康診断装置100に対して、さらに撮影制御部9を備えることのみが異なる。このため、実施の形態2のペット健康診断装置200では、実施の形態1のペット健康診断装置100と共通する構成については実施の形態1と同様の符号を付している。

0089

以下には、実施の形態1と異なる構成を中心に説明して、実施の形態1と共通する構成については詳細な説明を省略する。

0090

実施の形態2の第2判断部7は、基本的には、実施の形態1の第2判断部7とほぼ同様の動作を行う。すなわち、第2判断部7は、第1判断部6がペットの病気時の特定動作をペットが行っていると判断した場合に、その判断した特定動作の原因である病気に関連するペットの患部の静止画を第2記憶部4から抽出する。第2判断部7は、抽出した静止画が、第2データベース52に記憶されているペットの患部の特定患部画像を含むか否かを判断する。

0091

但し、実施の形態2の第2判断部7は、実施の形態1における第2判断部7の機能に加えて、以下の機能を有する。実施の形態2の第2判断部7は、第2記憶部4から抽出されたペットの静止画が、特定患部画像を含むか否かを判断する前に、静止画が上記の判断をすることが可能な判断可能画像であるか否かを事前に判断する。実施の形態2の第2判断部7は、判断可能画像でないと判断した場合は、その判断の内容を撮影制御部9に通知する。

0092

第2判断部7は、第2記憶部4から抽出された静止画が、上記の判断をすることが可能な判断可能画像であるか否かを、例えば以下の判断基準を用いて判断する。第2判断部7は、例えば、静止画の中に含まれている患部が予め定められた範囲(例えば、表示画面の25〜100%)内の大きさで撮影されていれば、判断可能画像であると判断してもよい。あるいは、第2判断部7は、静止画の中に含まれている患部がボケずに、鮮明に撮影されていれば、判断可能画像であると判断してもよい。

0093

撮影制御部9は、第2判断部7から通知された判断の内容に基づいて、撮影部1を制御する。具体的には、ペットの患部の静止画を第2判断部7がより精度良く、容易に認識できるように、撮影部1の撮影条件(ズーム率絞り値、シャッター速度、ISO感度等)を変更する。

0094

図6は、本実施の形態2におけるペット健康診断装置200の処理の流れを示すフローチャートである。

0095

本実施の形態において、以上のように構成されたペット健康診断装置200について、以下、図6を用いてその動作を説明する。なお、以下では、実施の形態1との相違点を主に説明し、重複する説明は省略する。具体的には、図6において、S11からS16までの処理は、実施の形態1のフローチャート(図4)におけるS1からS6までの処理と同一の処理である。また、図6におけるS18からS20までの処理は、実施の形態1のフローチャート(図4)におけるS7からS9までの処理と同一の処理である。そこで、上記処理については、ここでは詳細な説明を省略し、新たに付け加えられたS17,S21,S22の処理について、詳しく説明する。

0096

まず、第2判断部7におけるS17の処理について説明する。S16の処理に続いて、S17の処理が実行される。

0097

本実施の形態では、S17において、第2判断部7は、第2記憶部4から抽出されたペットの病気候補の患部が撮影されている静止画が、患部の特定患部画像を含むか否かを判断することが可能な判断可能画像であるか否かを判定する。ここで、静止画が判断可能画像であると判定された場合には(S17でYes)、実施の形態1と同様の判断処理が行われる(S18)。逆に、判断可能画像であると判定されなかった場合には(S17でNo)、第2判断部7は、撮影制御部9に、その判断の内容を通知して、処理はS21に進む。

0098

S21において、撮影制御部9は、第2判断部7から通知されたペットの患部の静止画についての判断の内容に基づいて、撮影部1の撮影条件を変更し、第2判断部7が特定患部画像を含むか否かを判断することが可能な静止画を撮影部1が撮影できるようにする。

0099

例えば、患部の静止画についての判断の内容が「患部が写っている画像が所定のサイズより小さい」の場合には、撮影制御部9は、撮影部1のズーム率を高くする。また、例えば、患部の静止画についての判断の内容が「ボケて、画像が不鮮明」という場合には、撮影制御部9は、撮影部1のシャッタースピードを早くする。そして、撮影制御部9は、このように変更した撮影条件を撮影部1に出力する。

0100

S21に続くS22において、撮影部1は、撮影制御部9から出力された撮影条件に基づいて、ペットの患部の静止画を撮影し、第2記憶部4に記憶する。続いて、第2判断部7は、新たに第2記憶部4に記憶された静止画を用いて、S16以降の処理を再度行う。

0101

以上説明したように、実施の形態2に係るペット健康診断装置200では、ペットの病気の患部の画像を判断する際に、患部の画像が小さすぎる場合、または患部の画像がボケて不鮮明な場合などには、第2判断部7の判断の内容に基づいて、撮影制御部9が撮影部1の撮影条件を変更する。これによって、撮影部1は、第2判断部7が判断可能な静止画を再度撮影する。これにより、実施の形態2によれば、実施の形態1に比べ、第2判断部7の判断精度を向上させることができる。それに伴い、推定部8による病気推定の精度も向上させることができる。

0102

(実施の形態3)
本実施の形態では、上記実施の形態1に係るペット健康診断装置100の変形例について説明する。

0103

図7は、本実施の形態3に係るペット健康診断装置300の構成を示すブロック図である。

0104

実施の形態3のペット健康診断装置300は、実施の形態1のペット健康診断装置100と、ほぼ同様の構成である。実施の形態3のペット健康診断装置300は、実施の形態1のペット健康診断装置100に対して、さらに収音部10、第3記憶部11及び第3データベース53を備えることのみが異なる。このため、実施の形態3のペット健康診断装置300では、実施の形態1のペット健康診断装置100と共通する構成については実施の形態1と同様の符号を付している。

0105

以下には、実施の形態1と異なる構成を中心に説明して、実施の形態1と共通する構成については詳細な説明を省略する。

0106

収音部10は、例えばマイクロフォンであり、ペットから発生した音を録音する。なお、ペットから発生した音は、ペットの鳴き声だけではなく、ペットの動作に伴って発生した音、例えば、くしゃみの音または身体を掻く音等も含むものとする。

0107

収音部10は、撮影部1と同様に、ペットが普段生活しているケージ、部屋及び庭等の任意の場所に固定して設置される。但し、ペットは動きまわるので、ペットから発生した音を確実に録音するためには、複数の収音部10を配置するほうが望ましい。

0108

第3記憶部11は、収音部10が録音したペットから発生した音を記憶する。病気データベース5は、ペットの種別(犬や猫等)及びペットの病気(鼻炎、皮膚炎等)毎に、ペットの症状が記述されているものである。実施の形態3の病気データベース5は、実施の形態1と同様の第1データベース51及び第2データベース52に加えて、第3データベース53を備える。

0109

図8は、第3データベース53に記憶されている情報の一例を示す図である。図8に示すように、第3データベース53は、ペットの種別毎に、かつペットの病気別に、ペットが病気に罹ったときにペットが頻繁に行う特定動作に伴って発生する音が記憶されている。例えば、ペットの種別が犬で、病気が鼻炎の場合には、「くしゃみをする」という特定動作に伴って発生する音が第3データベース53に記憶されている。また、ペットの種別が犬で、病気が皮膚炎の場合には、「皮膚を掻きむしる」という特定動作に伴って発生する音が第3データベース53に記憶されている。また、ペットの種別が猫で、病気が鼻炎の場合には、「くしゃみをする」という特定動作に伴って発生する音が第3データベース53に記憶されている。

0110

なお、第3データベース53には、具体的には、病気時にペットが特定動作(例えば、犬が「くしゃみをする」、「皮膚を掻きむしる」等)を行っている音付き動画から、その動作に伴って発生する動作音を切り出して、その動作音を認識するために抽出された動作音パターン(以下、「動作音特徴パターン」と称される)の代表値Tiが記憶されている。なお、各特定動作に対して、少なくとも一つ以上の動作音特徴パターン(動作音情報の一例)の代表値が第3データベース53に記憶されている。

0111

この動作音特徴パターンの代表値Tiを、
Ti=(ti1,ti2,・・・,tir) i=1,2,・・・,K (9)
とする。式(9)において、rは動作音特徴パターンを構成する動作音特徴量の数を示し、Kは第3データベース53に記憶されている動作音特徴パターンの代表値の数を示す。

0112

更に、第3データベース53には、各病気に対して複数の特定動作に伴って発生する動作音が記憶されていてもよい。例えば、第3データベース53には、図8に示されるように、犬の鼻炎に対し、「くしゃみをする」という特定動作に伴って発生する動作音以外に、「せきをする」という特定動作に伴って発生する動作音が記憶されていてもよい。

0113

第1判断部6は、第1記憶部2に記憶されている、予め定められた時間(例えば、10秒)のペットの動画と、第3記憶部11に記憶されている、予め定められた時間(例えば、1分)のペットから発生した動作音とを用いて、ペットが第1データベース51に記憶されている病気時の特定動作を行っているか否かを判断する。なお、上記予め定められた時間は、上記判断を行うことができる時間に定めておけばよい。

0114

図9A,9Bは、本実施の形態3におけるペット健康診断装置300の処理の流れを示すフローチャートである。

0115

本実施の形態において、以上のように構成されたペット健康診断装置300について、以下、図9A,9Bを用いてその動作を説明する。なお、以下では、実施の形態1との相違点を主に説明し、重複する説明は省略する。具体的には、図9A,9Bにおいて、S37からS41までの処理は、実施の形態1のフローチャート(図4)におけるS5からS9までの処理と同一の処理である。そこで、上記処理については、ここでは説明を省略し、新たに付け加えられたS33,S34,S36の処理を中心に、S31からS36までの処理を詳しく説明する。

0116

実施の形態1と同様に、まず、撮影部1が、ペットの様子を動画撮影する(S31)。そして、撮影部1は、撮影した動画を第1記憶部2に記憶する(S2)。

0117

また、撮影部1とほぼ同時に、収音部10が、ペットから発生した音を録音する(S33)。そして、収音部10は、録音した音を第3記憶部11に記憶する(S34)。なお、収音部10による録音は、撮影部1が動画撮影する前に、開始されていてもよい。

0118

次に、抽出部3は、実施の形態1と同様に、第1記憶部2に保存されたペットの動画からペットの静止画を抽出し、第2記憶部4に記憶する(S35)。

0119

続いて、第1判断部6は、第1記憶部2に記憶されているペットの動画及び、第3記憶部11に記憶されているペットから発生した動作音を用いて、第1データベース51に記憶されている病気時のペットの特定動作をペットが行っているか否かを判断する(S36)。

0120

具体的には、第1判断部6は、第1記憶部2に記憶されているペットの動画から、ペットの動作を認識するための動作特徴パターンを抽出する。次に、第1判断部6は、抽出された動作特徴パターンと第1データベース51に記憶されているペットの動作特徴パターンの全ての代表値とを比較し、各代表値に対して類似度を求める。類似度が予め定められた閾値より大きければ、第1判断部6は、ペットが、その代表値が示す特定動作を行っていると判定する。この場合、第1判断部6は、その特定動作に対応する病気を、ペットの病気の第1の候補群とする。なお、具体的な上記類似度の求め方については、実施の形態1で記述した方法に基づくものとする。

0121

また、第1判断部6は、第3記憶部11に記憶されているペットから発生した動作音から、ペットの動作音を認識するための動作音特徴パターンを抽出する。次に、第1判断部6は、抽出された動作音特徴パターンと第3データベース53に記憶されているペットの動作音特徴パターンの全ての代表値とを比較し、各代表値に対して類似度を求める。類似度が予め定められた閾値より大きければ、第1判断部6は、ペットが、その代表値が示す特定動作を行っていると判定する。この場合、第1判断部6は、その特定動作に対応する病気を、ペットの病気の第2の候補群とする。

0122

以下、ペットから発生した動作音から、ペットの病気候補を求める処理について具体的に説明する。

0123

例えば、録音したペットから発生した動作音特徴パターンZを
Z=(z1,z2,・・・,zr) (10)
とする。第3データベース53に記憶されている病気別の動作音特徴パターンの全ての代表値の数をKとする。第1判断部6は、動作音特徴パターンZとK個の病気別の動作音特徴パターンの代表値Ti(i=1〜K)とをそれぞれ比較し、各代表値に対して類似度を求める。なお、類似度は、公知の時系列パターン認識技術、例えば、DPマッチングまたは隠れマルコフモデル(HMM)などを用いて求めればよい。

0124

もし、ここで、動作音特徴パターンZに対する代表値Tiの類似度が、予め定められた閾値より大きければ、第1判断部6は、ペットが「くしゃみをする」という特定動作を行っていると判定する。第1判断部6は、その動作の原因である病気「鼻炎」を、ペットの病気の第2の候補群とする。

0125

なお、第1判断部6は、第2判断部7に出力するペットの病気の第1及び第2の候補群として、各特徴パターンに対する最大類似度に対応する病気だけを出力してもよい。代替的に、第1判断部6は、類似度が大きいものから順に、予め定められた数の類似度に対応する複数の病気を第2判断部7に出力してもよい。さらに代替的に、第1判断部6は、所定の閾値以上の類似度に対応する複数の病気を第2判断部7に出力してもよい。実施の形態1と同様に、このようにして求めたペットの病気の候補の類似度を、各病気候補に対する信頼度DR3(i)(i=1、2、・・・、L、Lは病気候補数)とする。

0126

最後に、第1判断部6は、ペットの動画から求めたペットの病気の第1の候補群と、ペットから発生した動作音から求めたペットの病気の第2の候補群とを合わせたものをペットの病気候補として、算出した信頼度とともに第2判断部7及び推定部8に出力する。

0127

このように、ペットがペットの病気時の特定動作を行っていると第1判断部6が判断した場合には(S36でYes)、第2判断部7は、続くS37〜S41の処理を行う。

0128

一方、第1及び第2のペットの病気候補がない場合、即ち、各特徴パターンに対する全ての類似度が、予め定められた閾値より小さければ、第1判断部6は、撮影したペットの動画及び、動作音からは、ペットが病気であると判定できないと判断し(S36でNo)、再度、ペットの動画を撮影する処理S31に戻る。

0129

以上説明したように、実施の形態3に係るペット健康診断装置300では、第1判断部6は、撮影部1がペットを撮影した動画に加えて、収音部10が録音したペットから発生した動作音を用いて、ペットの病気に関連する特定動作をペットが行っているか否かを判断する。撮影部1を用いる場合、照明条件が悪いために、撮影した動画が不鮮明な場合、または、ペットが撮影視野から外れたために、撮影した動画にペットの身体の一部しか映っていない場合があり得る。このような場合でも、実施の形態3によれば、ペットの病気に関連する特定動作をペットが行っていると判断することが可能である。従って、実施の形態3によれば、実施の形態1に比べ、第1判断部6の判断精度を向上させることができる。また、それに伴い、推定部8における病気推定の精度も向上させることができる。

0130

なお、本実施の形態3では、実施の形態1の構成に、収音部10、第3記憶部11及び、第3データベース53を加えた構成で説明を行った。代替的に、実施の形態3は、実施の形態2の構成に、収音部10、第3記憶部11及び、第3データベース53を加えた構成でもよい。

0131

(実施の形態4)
本実施の形態では、上記実施の形態1に係るペット健康診断装置100の変形例について説明する。

0132

図10は、本実施の形態4に係るペット健康診断装置400の構成を示すブロック図である。

0133

実施の形態4のペット健康診断装置400は、実施の形態1のペット健康診断装置100と、ほぼ同様の構成である。実施の形態4のペット健康診断装置400は、実施の形態1のペット健康診断装置100に対して、さらに入力部12を備えることのみが異なる。このため、実施の形態4のペット健康診断装置400では、実施の形態1のペット健康診断装置100と共通する構成については実施の形態1と同様の符号を付している。以下では、実施の形態1と異なる構成を中心に説明して、実施の形態1と共通する構成については詳細な説明を省略する。

0134

入力部12は、ユーザがペットの種別を入力するためのものである。入力部12は、例えば、いわゆるスマートフォンまたはタブレットなどのタッチパネルを備えた携帯端末であってもよい。入力部12は、例えば、パーソナルコンピュータキーボードであってもよい。

0135

第1判断部6は、入力部12により入力されたペットの種別に対応するデータを第1データベース51から読み出して、上記判断を行う。第2判断部7は、入力部12により入力されたペットの種別に対応するデータを第2データベース52から読み出して、上記判断を行う。

0136

以上説明したように、実施の形態4に係るペット健康診断装置400では、第1判断部6及び第2判断部7は、ユーザにより入力部12に入力されたペットの種別に対応するデータを、第1データベース51及び第2データベース52から、それぞれ読み出す。したがって、実施の形態4によれば、ペットに対応するデータを、より精度良く読み出すことができる。その結果、第1判断部6及び第2判断部7は、より正確に判断を行うことができる。それに伴って、推定部8における病気推定の精度も向上させることができる。

0137

なお、上記実施の形態4では、実施の形態1の構成に、入力部12を加えた構成で説明を行った。代替的に、実施の形態4は、実施の形態2または3の構成に、入力部12を加えた構成でもよい。

0138

(実施の形態5)
本実施の形態では、上記実施の形態1に係るペット健康診断装置100の変形例について説明する。

0139

図11は、本実施の形態5に係るペット健康診断装置500の構成を示すブロック図である。

0140

実施の形態5のペット健康診断装置500は、実施の形態1のペット健康診断装置100と、ほぼ同様の構成である。実施の形態5のペット健康診断装置500は、実施の形態1のペット健康診断装置100に対して、さらに表示部13を備えることのみが異なる。このため、実施の形態5のペット健康診断装置500では、実施の形態1のペット健康診断装置100と共通する構成については実施の形態1と同様の符号を付している。以下では、実施の形態1と異なる構成を中心に説明して、実施の形態1と共通する構成については詳細な説明を省略する。

0141

表示部13は、ペットの飼い主に推定部8の推定結果を報知するためのものである。表示部13は、例えば、いわゆるスマートフォンまたはタブレットなどの表示パネルを備えた携帯端末であってもよい。表示部13は、例えば、パーソナルコンピュータの表示装置であってもよい。表示部13は、例えば、テレビ受像機であってもよい。

0142

推定部8は、ペットの病気の推定結果を表示部13に表示する。推定部8は、ペットが病気であると判定されたときのみ(図4のS9でYes)、ペットの病気の種別を表示部13に表示してもよい。推定部8は、さらに、ペットが病気であると判定されなかったときは(図4のS9でNo)、ペットが病気でない旨を表示部13に表示してもよい。

0143

推定部8は、ペットの病気の推定結果に加えて、病気と推定した根拠となるペットの画像(動画または静止画)を表示部13に表示してもよい。推定部8は、病気と推定した根拠となるペットの画像を表示部13に表示する際に、画像の撮影時刻を表示してもよい。推定部8は、ペットの病気の推定結果として、複数の病気候補を表示部13に表示してもよい。

0144

図12は、表示部13の表示例を概略的に示す図である。図12では、表示部13は、ペットの飼い主14が保有する携帯端末である。表示部13には、「ペットが鼻炎です」という文章で、ペットの病気の推定結果21が表示されている。また、表示部13には、病気と推定した根拠となる画像22として、鼻から鼻水が流れている静止画が表示されている。また、表示部13には、画像22が撮影された撮影時刻23が表示されている。

0145

以上説明したように、実施の形態5に係るペット健康診断装置500では、推定部8は、ペットの病気の推定結果を表示部13に表示している。したがって、実施の形態5によれば、ペットの飼い主は、ペットの病気を迅速に知ることができる。その結果、ペットを動物病院連れて行くなどの対処を直ぐに行うことができる。

0146

なお、上記実施の形態5では、実施の形態1の構成に、表示部13を加えた構成で説明を行った。代替的に、実施の形態5は、実施の形態2または3または4の構成に、表示部13を加えた構成でもよい。

0147

上記実施の形態5が、実施の形態3の構成に、表示部13を加えた構成の場合には、推定部8は、ペットの病気の推定結果に加えて、病気と推定した根拠となる音付きの動画を表示部13に表示してもよい。

0148

(システム構成例)
ここでは、上記実施の形態1〜5に係るペット健康診断装置100〜500のシステム構成例について説明する。

0149

図13は、上記実施の形態5に係るペット健康診断装置500のシステム構成例を概略的に示す図である。

0150

図13に示されるシステムは、宅内に設けられたクライアント31と宅外に設けられたサーバ32とを備える。クライアント31は通信装置33を備える。サーバ32は通信装置34を備える。クライアント31とサーバ32とは、通信装置33,34によって、ネットワーク35を介して通信可能に構成されている。

0151

上記実施の形態5に係るペット健康診断装置500の表示部13は、図12と同様に、ネットワーク35を介して通信可能な携帯端末である。クライアント31は、上記実施の形態5に係るペット健康診断装置500の撮影部1を含む。サーバ32は、上記実施の形態5に係るペット健康診断装置500の第1記憶部2、抽出部3、第2記憶部4、病気データベース5、第1判断部6、第2判断部7、及び推定部8を含む。

0152

撮影部1は、撮影した動画を、通信装置33、ネットワーク35、通信装置34を介して、第1記憶部2に保存する。推定部8は、ペットの病気の推定結果を、通信装置34、ネットワーク35を介して表示部13に表示する。なお、図13において、第1記憶部2は、サーバ32でなくてクライアント31に配置されてもよい。また、表示部13がテレビ受像機の場合には、クライアント31に配置すればよい。

0153

上記実施の形態1に係るペット健康診断装置100も、図13と同様のシステム構成であってもよい。すなわち、撮影部1はクライアント31に配置する必要があるが、他の構成要素は全てサーバ32に配置してもよい。代替的に、クライアント31に撮影部1及び第1記憶部2を配置してもよい。さらに代替的に、クライアント31に撮影部1、第1記憶部2、抽出部3及び第2記憶部4を配置してもよい。

0154

上記実施の形態2に係るペット健康診断装置200も、図13と同様のシステム構成であってもよい。すなわち、撮影部1はクライアント31に配置する必要があるが、他の構成要素は全てサーバ32に配置してもよい。代替的に、クライアント31に撮影部1及び第1記憶部2を配置してもよい。さらに代替的に、クライアント31に撮影部1、第1記憶部2及び撮影制御部9を配置してもよい。また、代替的に、クライアント31に撮影部1及び撮影制御部9を配置してもよい。上記の代替的な実施の形態において、それぞれ、抽出部3及び第2記憶部4を、さらにクライアント31に配置してもよい。

0155

上記実施の形態3に係るペット健康診断装置300も、図13と同様のシステム構成であってもよい。すなわち、撮影部1及び収音部10はクライアント31に配置する必要があるが、他の構成要素は全てサーバ32に配置してもよい。代替的に、第1記憶部2をクライアント31に配置してもよい。さらに代替的に、第3記憶部11をクライアント31に配置してもよい。

0156

上記実施の形態4に係るペット健康診断装置400も、図13と同様のシステム構成であってもよい。すなわち、撮影部1はクライアント31に配置する必要がある。また、入力部12が携帯端末である場合には、図13に示される表示部13と兼用すればよい。さらに、入力部12がパーソナルコンピュータのキーボードである場合には、クライアント31に配置すればよい。上述のように、第1記憶部2は、クライアント31に配置してもサーバ32に配置してもよい。

0157

(その他)
上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されることによって実現されてもよい。各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、CPUまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

0158

さらに、上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、1個のシステムLSI(Large Scale Integration)から構成されているとしてもよい。システムLSIは、複数の構成部を1個のチップ上に集積して製造された超多機能LSIであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ROM、及びRAMなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ROMまたはRAMには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムLSIは、その機能を達成する。

0159

さらにまた、上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、各装置に脱着可能なICカード又は単体モジュールから構成されているとしてもよい。ICカード又はモジュールは、マイクロプロセッサ、ROM、及びRAMなどから構成されるコンピュータシステムである。ICカード又はモジュールは、上記の超多機能LSIを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ICカード又はモジュールは、その機能を達成する。このICカード又はこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。

0160

また、本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、上記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。

0161

さらに、本発明は、上記コンピュータプログラム又は上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、CD−ROM、MO、DVD、DVD−ROM、DVD−RAM、BD(Blu−ray(登録商標)Disc)、USBメモリSDカードなどのメモリカード、又は半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、本発明は、これらの記録媒体に記録されている上記デジタル信号であるとしてもよい。

0162

また、本発明は、上記コンピュータプログラム又は上記デジタル信号を、電気通信回線無線或いは有線通信回線インターネットを代表とするネットワーク、又はデータ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。

0163

また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリとを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムに従って動作するとしてもよい。

0164

また、上記プログラム或いは上記デジタル信号を上記記録媒体に記録して移送することにより、又は、上記プログラム或いは上記デジタル信号を、上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより上記装置を実施するとしてもよい。

0165

また、上記で用いた数字は、全て本発明を具体的に説明するために例示するものであり、本発明は例示された数字に制限されない。

0166

また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例である。例えば、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェア並列又は時分割に処理してもよい。

0167

また、上記ペット健康診断方法に含まれる複数のステップが実行される順序は、本発明を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時(並列)に実行されてもよい。

0168

以上、一つまたは複数の態様に係るペット健康診断装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

0169

本開示の一態様は、ペットにストレスを与えることなく、精度良く、ペットの病気を推定することが可能なペットの健康診断装置として有用である。

0170

1撮影部
2 第1記憶部
3 抽出部
4 第2記憶部
5病気データベース
51 第1データベース
52 第2データベース
53 第3データベース
6 第1判断部
7 第2判断部
8推定部
9撮影制御部
10収音部
11 第3記憶部
100,200,300,400,500ペット健康診断装置

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