JP7001145B2 - 情報処理装置、物体計測システム、物体計測方法およびコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、計測対象の物体を撮影した撮影画像から物体の長さなどを計測する技術に関する。

魚の養殖技術の向上のために、養殖している魚の成長を観測することが行われている。特許文献１には、魚の観測に関わる技術が開示されている。この特許文献１における技術では、水槽の上方側（あるいは底側）と横側から撮影された魚の背側（あるいは腹側）の撮影画像と、頭側の正面の撮影画像とに基づいて、魚の頭、胴体、尾ひれ等の部位の形状や大きさが部位毎に推定される。その魚の部位毎の形状や大きさの推定は、各部位毎に与えられている複数のテンプレート画像を利用して行われる。すなわち、各部位毎の撮影画像がそれぞれ各部位毎のテンプレート画像に照合され、撮影画像に合うテンプレート画像中の魚の部位における大きさ等の既知の情報に基づいて、魚の各部位毎の大きさ等が推定される。

特許文献２には、水中の魚を動画カメラと静止画カメラによって撮影し、撮影された動画および静止画に基づいて、魚影を検知する技術が開示されている。また、特許文献２には、画像サイズ（画素数）によって、魚のサイズを推定する構成が示されている。

特開２００３－２５０３８２号公報 特開２０１３－２０１７１４号公報

特許文献１に記載されている技術では、テンプレート画像中の魚の部位における既知の大きさの情報に基づいて魚の部位の大きさが推定されている。つまり、特許文献１における技術では、テンプレート画像中の魚の部位の大きさが計測対象の魚の部位の大きさとして検知されているにすぎず、計測対象の魚の部位の大きさを計測していないので、大きさの検知精度を高めにくいという問題が生じる。

特許文献２には、魚影サイズとして画像サイズ（画素数）を検知する構成は示されているものの、魚の実際の大きさを検知する構成は開示されていない。

本発明は上記課題を解決するために考え出された。すなわち、本発明の主な目的は、撮影画像に基づいて計測対象の物体の長さなどを計測した計測値の確からしさを高めることができる技術を提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明に係る一実施形態としての情報処理装置は、
計測対象の物体が撮影されている撮影画像中における前記物体の画像である物体画像に設定された基準線で前記物体画像を区分した場合に前記物体画像における前記基準線の両側の区分領域のそれぞれにおいて、前記物体の予め定められた長さ計測に利用する部分を計測利用点として検知する検知部と、
前記区分領域のそれぞれにおいて、前記計測利用点を通り、かつ、前記基準線に垂直な垂線と前記基準線との交点と、前記計測利用点との間の線分の長さを算出し、前記区分領域のそれぞれにおいて算出した前記線分の長さを加算することにより前記物体における計測対象の長さを算出する算出部と
を備える。

また、本発明に係る一実施形態としての物体計測システムは、
計測対象の物体を撮影する撮影装置と、
前記撮影装置により撮影された撮影画像を利用して、前記計測対象の物体における計測対象の長さを算出する情報処理装置と
を備え、
前記情報処理装置は、
計測対象の物体が撮影されている撮影画像中における前記物体の画像である物体画像に設定された基準線で前記物体画像を区分した場合に前記物体画像における前記基準線の両側の区分領域のそれぞれにおいて、前記物体の予め定められた長さ計測に利用する部分を計測利用点として検知する検知部と、
前記区分領域のそれぞれにおいて、前記計測利用点を通り、かつ、前記基準線に垂直な垂線と前記基準線との交点と、前記計測利用点との間の線分の長さを算出し、前記区分領域のそれぞれにおいて算出した前記線分の長さを加算することにより前記物体における計測対象の長さを算出する算出部と
を備える。

さらに、本発明に係る一実施形態としての物体計測方法は、
コンピュータによって、
計測対象の物体が撮影されている撮影画像中における前記物体の画像である物体画像に設定された基準線で前記物体画像を区分した場合に前記物体画像における前記基準線の両側の区分領域のそれぞれにおいて、前記物体の予め定められた長さ計測に利用する部分を計測利用点として検知し、
前記区分領域のそれぞれにおいて、前記計測利用点を通り、かつ、前記基準線に垂直な垂線と前記基準線との交点と、前記計測利用点との間の線分の長さを算出し、
前記区分領域のそれぞれにおいて算出した前記線分の長さを加算することにより前記物体における計測対象の長さを算出する。

さらに、本発明に係る一実施形態としてのプログラム記憶媒体は、
計測対象の物体が撮影されている撮影画像中における前記物体の画像である物体画像に設定された基準線で前記物体画像を区分した場合に前記物体画像における前記基準線の両側の区分領域のそれぞれにおいて、前記物体の予め定められた長さ計測に利用する部分を計測利用点として検知する処理と、
前記区分領域のそれぞれにおいて、前記計測利用点を通り、かつ、前記基準線に垂直な垂線と前記基準線との交点と、前記計測利用点との間の線分の長さを算出する処理と、
前記区分領域のそれぞれにおいて算出した前記線分の長さを加算することにより前記物体における計測対象の長さを算出する処理と
をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを記憶する。

本発明によれば、撮影画像に基づいて計測対象の物体の長さなどを計測した計測値の確からしさを高めることができる。

本発明に係る第１実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して表すブロック図である。 第１実施形態の情報処理装置に撮影画像を提供する撮影装置の構成を説明する図である。 第１実施形態の情報処理装置に撮影画像を提供する撮影装置を表す斜視図である。 第１実施形態において、撮影装置が計測対象の物体である魚を撮影する態様を説明する図である。 計測対象の物体である魚を撮影した撮影画像を表示装置に表示する形態の一例を説明する図である。 表示装置に表示されている撮影画像において計測対象の物体として検知された物体の一例を説明する図である。 計測対象の物体である魚体を機械学習により学習する際に利用する教師データの例を表す図である。 計測対象の魚体を機械学習する際の教師データとして採用されない魚体の例を表す図である。 第１実施形態において、計測利用点として検知する魚体の位置を説明する図である。 魚体における計測利用点を機械学習により学習する際に利用する教師データの例を表す図である。 機械学習を利用して生成される計測利用点を検知するための参考データの一例を表す図である。 第１実施形態において算出される魚体の尾叉長を説明する図である。 第１実施形態において魚体の体高を算出する手法を説明する図である。 第１実施形態における情報処理装置が魚体の計測に関する動作の一例を説明するフローチャートである。 本発明に係る第２実施形態の情報処理装置において特徴的な構成部分を抜き出して表すブロック図である。 第２実施形態の情報処理装置が備える補正部の機能を説明する図である。 本発明に係る第３実施形態の情報処理装置において特徴的な構成部分を抜き出して表すブロック図である。 本発明に係るその他の実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して表すブロック図である。 本発明に係るその他の実施形態の物体計測システムの構成を簡略化して表すブロック図である。

以下に、本発明に係る実施形態を図面を参照しながら説明する。

＜第１実施形態＞
図１は、本発明に係る第１実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して表すブロック図である。第１実施形態の情報処理装置１０は、図２Ａに表されるような複数（２台）のカメラ４０Ａ，４０Ｂによって撮影された計測対象の物体である魚の撮影画像から、魚の長さ（尾叉長と体高）を算出し、さらに、体重を推定する機能を備えている。この情報処理装置１０は、カメラ４０Ａ，４０Ｂと共に、物体計測システムである魚計測システムを構成する。

第１実施形態では、カメラ４０Ａ，４０Ｂは、動画を撮影する機能を備えている撮影装置であるが、動画撮影機能を持たずに例えば静止画を設定の時間間隔毎に断続的に撮影する撮影装置をカメラ４０Ａ，４０Ｂとして採用してもよい。

ここでは、カメラ４０Ａ，４０Ｂは、図２Ａに表されるような支持部材４２に支持固定されることにより、図２Ｂに表されるように間隔を介して並設されている状態で、魚を撮影する。支持部材４２は、伸縮棒４３と、取り付け棒４４と、取り付け具４５Ａ，４５Ｂとを有して構成されている。この例では、伸縮棒４３は、伸縮自在な棒部材であり、さらに、伸縮可能な長さ範囲内における使用に適切な長さで長さを固定できる構成を備えている。取り付け棒４４は、例えばアルミニウム等の金属材料により構成されており、伸縮棒４３に直交するように接合されている。取り付け棒４４には、伸縮棒４３との接合部分を中心にして対称となる部位にそれぞれ取り付け具４５Ａ，４５Ｂが固定されている。取り付け具４５Ａ，４５Ｂは、カメラ４０Ａ，４０Ｂを搭載する搭載面４６Ａ，４６Ｂを備え、当該搭載面４６Ａ，４６Ｂに搭載されたカメラ４０Ａ，４０Ｂを例えば螺子等により搭載面４６Ａ，４６Ｂにがたつきなく固定する構成が設けられている。

カメラ４０Ａ，４０Ｂは、上述したような構成を持つ支持部材４２に固定されることにより、予め設定された間隔を介して並設されている状態を維持することができる。また、第１実施形態では、カメラ４０Ａ，４０Ｂに設けられているレンズが同じ方向を向き、かつ、レンズの光軸が平行となるように、カメラ４０Ａ，４０Ｂは支持部材４２に固定される。なお、カメラ４０Ａ，４０Ｂを支持固定する支持部材は、図２Ａ等に表される支持部材４２に限定されない。例えば、カメラ４０Ａ，４０Ｂを支持固定する支持部材は、支持部材４２における伸縮棒４３に代えて、１本あるいは複数本のロープを利用し、当該ロープによって取り付け棒４４や取り付け具４５Ａ，４５Ｂを吊下げる構成であってもよい。

カメラ４０Ａ，４０Ｂは、支持部材４２に固定されている状態で、例えば図３に表されるように魚が養殖されている生簀４８に進入し、魚の観測（換言すれば、計測対象の物体である魚の撮影）に適切と判断された水深およびレンズの向きで配設される。なお、生簀４８に進入させた支持部材４２（カメラ４０Ａ，４０Ｂ）を適宜な水深およびレンズの向きで配設固定する手法には様々な手法が考えられ、ここでは、何れの手法を採用してもよく、その説明は省略する。また、カメラ４０Ａ，４０Ｂのキャリブレーションは、生簀４８の環境や計測対象の魚の種類等を考慮した適宜なキャリブレーション手法によって行われる。ここでは、そのキャリブレーション手法の説明は省略する。

さらに、カメラ４０Ａ，４０Ｂによる撮影を開始する手法および撮影を停止する手法は、カメラ４０Ａ，４０Ｂの性能や生簀４８の環境などを考慮した適宜な手法が採用される。例えば、魚の観測者（計測者）が、カメラ４０Ａ，４０Ｂを生簀４８に進入させる前に手動により撮影を開始させ、また、カメラ４０Ａ，４０Ｂを生簀４８から退出させた後に手動により撮影を停止させる。また、カメラ４０Ａ，４０Ｂが無線通信あるいは有線通信の機能を備えている場合には、撮影開始と撮影停止を制御する情報を送信できる操作装置と、カメラ４０Ａ，４０Ｂとが接続される。そして、計測者による操作装置の操作により、水中のカメラ４０Ａ，４０Ｂの撮影開始と撮影停止が制御されてもよい。

また、カメラ４０Ａとカメラ４０Ｂの一方または両方の撮影中の画像をカメラ４０Ａ，４０Ｂから有線通信あるいは無線通信により受信可能なモニタ装置が用いられてもよい。この場合には、計測者は、モニタ装置により撮影中の画像を見ることが可能となる。これにより、例えば、計測者は、撮影中の画像を見ながら、カメラ４０Ａ，４０Ｂの撮影方向や水深を変更することが可能となる。なお、モニタ機能を備えた携帯端末がモニタ装置として用いられてもよい。

ところで、情報処理装置１０は、魚の長さ（ここでは、尾叉長と体高）を算出する処理において、同時間に撮影されたカメラ４０Ａの撮影画像とカメラ４０Ｂの撮影画像とを用いる。このことを考慮し、同時間に撮影されたカメラ４０Ａによる撮影画像とカメラ４０Ｂによる撮影画像とを得やすくするために、時間合わせに用いる目印となる変化をも撮影中にカメラ４０Ａ，４０Ｂに撮影させることが好ましい。例えば、時間合わせに用いる目印として、自動制御あるいは計測者の手動によって短時間発光する光を利用することとし、カメラ４０Ａ，４０Ｂがその光を撮影するようにしてもよい。これにより、カメラ４０Ａ，４０Ｂによる撮影画像に撮影されたその光に基づき、カメラ４０Ａによる撮影画像と、カメラ４０Ｂによる撮影画像との時間合わせ（同期）を行うことが容易となる。

上述したようなカメラ４０Ａ，４０Ｂにより撮影された撮影画像は、有線通信あるいは無線通信によって情報処理装置１０に取り込まれてもよいし、可搬型記憶媒体（例えば、ＳＤ（Secure Digital）カード）に格納された後に当該可搬型記憶媒体から情報処理装置１０に取り込まれてもよい。

情報処理装置１０は、図１に表されるように、概略すると、制御装置２２と、記憶装置２３とを備えている。また、情報処理装置１０は、例えば計測者の操作により情報を情報処理装置１０に入力する入力装置（例えば、キーボードやマウス）２５と、情報を表示する表示装置２６に接続されている。さらに、情報処理装置１０は、当該情報処理装置１０とは別体の外付けの記憶装置２４に接続されていてもよい。

記憶装置２３は、各種データやコンピュータプログラム（以下、プログラムとも記す）を記憶する機能を有し、例えば、ハードディスク装置や半導体メモリ等の記憶媒体により実現される。情報処理装置１０に備えられる記憶装置は一つに限定されず、複数種の記憶装置が情報処理装置１０に備えられていてもよく、この場合には、複数の記憶装置を総称して記憶装置２３と記す。また、記憶装置２４も、記憶装置２３と同様に、各種データやコンピュータプログラムを記憶する機能を有し、例えば、ハードディスク装置や半導体メモリ等の記憶媒体により実現される。なお、情報処理装置１０が記憶装置２４に接続されている場合には、記憶装置２４には適宜な情報が格納される。また、この場合には、情報処理装置１０は、適宜、記憶装置２４に情報を書き込む処理および読み出す処理を実行するが、以下の説明では、記憶装置２４に関する説明を省略する。

第１実施形態では、記憶装置２３には、カメラ４０Ａ，４０Ｂによる撮影画像が、撮影したカメラを識別する識別情報や、撮影時間の情報などの撮影状況に関わる情報と関連付けられた状態で格納される。

制御装置２２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのプロセッサにより構成される。制御装置２２は、例えばＣＰＵが記憶装置２３に格納されているコンピュータプログラムを実行することにより、次のような機能を有することができる。すなわち、制御装置２２は、機能部として、検知部３０と、特定部３１と、算出部３２と、分析部３３と、表示制御部３４とを備えている。

表示制御部３４は、表示装置２６の表示動作を制御する機能を備えている。例えば、表示制御部３４は、入力装置２５から、カメラ４０Ａ，４０Ｂの撮影画像を再生する要求を受け取った場合に、記憶装置２３から要求に応じたカメラ４０Ａ，４０Ｂの撮影画像を読み出し当該撮影画像を表示装置２６に表示する。図４は、表示装置２６におけるカメラ４０Ａ，４０Ｂの撮影画像の表示例を表す図である。図４の例では、二画面表示により、カメラ４０Ａによる撮影画像４１Ａとカメラ４０Ｂによる撮影画像４１Ｂが並んで表示される。

なお、表示制御部３４は、表示装置２６に同時に表示される撮影画像４１Ａ，４１Ｂの撮影時刻が同じとなるように、撮影画像４１Ａ，４１Ｂの同期が可能な機能を備える。例えば、表示制御部３４は、カメラ４０Ａ，４０Ｂに同時撮影された前述したような時間合わせの目印を利用して、計測者が撮影画像４１Ａ，４１Ｂの再生コマをそれぞれ調整可能な機能を備える。

検知部３０は、表示装置２６に表示（再生）されている撮影画像４１Ａ，４１Ｂにおいて、計測対象の魚を検知する機能と、検知した計測対象の魚における計測ポイントを検知する機能とを備えている。

すなわち、検知部３０は、次のようにして計測対象の魚を検知する。例えば、検知部３０は、表示装置２６に表示（再生）されている撮影画像４１Ａ，４１Ｂにおける計測者が指定したフレームにおいて、あるいは、設定のフレーム数毎に、記憶装置２３に格納されている魚体検知用の参考データを利用して計測対象の魚体を検知する。魚体検知用の参考データは、例えば機械学習により生成される。その機械学習では、計測対象の種類の魚における図６に表されるような魚体の多数の画像を教師データとして計測対象の種類の魚体が学習される。ここでは、例えば、図７に表されるような大きくくねっている魚の画像や、傾きが大きい魚の画像や、体の一部が写っていない魚の画像は、検知対象外とし、計測対象の魚体としては学習されない。このような魚体として機械学習されなかった魚体の画像は魚体検知用の参考データには反映されないので、検知部３０は、図７に表されるような魚体を計測対象の魚としては検知しない。なお、機械学習には様々な手法があり、ここでは、適宜な機械学習の手法が採用される。

あるいは、検知部３０は、上述したような機械学習を利用する手法ではなく、計測者による入力情報に基づいて計測対象の魚を検知する機能を備えていてもよい。この場合には、例えば、検知部３０は、表示制御部３４を利用して、図４のように撮影画像４１Ａ，４１Ｂが表示されている表示装置２６に、「計測対象の魚を指定（選択）して下さい」旨のメッセージを表示させる。そして、例えば、計測者が入力装置２５を操作することにより、撮影画像４１Ａ，４１Ｂにおいて計測対象の魚を図５に表されるような枠５０，５１によって囲むことにより、計測対象の魚が指定された状態となる。検知部３０は、枠５０，５１の表示位置情報により計測対象の魚を検知する。なお、枠５０，５１は、例えば長方形状（正方形を含む）と成し、その大きさおよび縦横比が計測者により可変可能となっている。また、計測者が枠５０，５１によって計測対象の魚を指定する作業を実行している場合には、撮影画像４１Ａ，４１Ｂは一時停止状態で静止している状態となっている。

さらにまた、検知部３０は、次のようにして計測対象の魚を検知してもよい。この場合には、撮影画像４１Ａ，４１Ｂのうちの一方側を表示する画面領域（例えば図４、図５における左側の画面領域）が操作画面として設定され、他方側を表示する画面領域（例えば図４、図５における右側の画面領域）が参照画面として設定されている。検知部３０は、計測者に、操作画面において計測対象の魚を枠５０により指定することをメッセージ表示などによって促し、これを受けた計測者の操作による枠５０の表示位置の情報を取得する。また、検知部３０は、カメラ４０Ａ，４０Ｂ間の間隔を表す間隔情報に基づき、撮影画像４１Ｂにおいて枠５０により指定されている領域と同じ領域を表す参照画面の撮影画像４１Ａでの枠５１の表示位置を算出する。このようにして取得された枠５０，５１の表示位置の情報に基づいて、検知部３０は、計測対象の魚を検知する。

なお、検知部３０は、撮影画像４１Ｂにおいて枠５０の位置や大きさが計測者により調整されている最中に、その位置や大きさに追従して撮影画像４１Ａにおける枠５１の位置や大きさを可変する機能を備える。あるいは、検知部３０は、撮影画像４１Ｂにおいて枠５０の位置および大きさが確定した後に、枠５１を撮影画像４１Ａに表示させる機能を備えていてもよい。さらにまた、検知部３０は、枠５０の位置や大きさの調整に追従して枠５１の位置や大きさを可変する機能と、枠５０の位置および大きさが確定した後に枠５１を表示させる機能とを共に備え、例えば計測者により択一的に選択された側の機能を実行してもよい。

検知部３０は、さらに、撮影画像４１Ａ，４１Ｂにおいて計測対象として検知した魚における予め定められた特徴を持つ計測利用点を検知する機能を備えている。ここでは、魚の尾叉長の計測に利用する図８に表されるような魚の尾の二叉する部分Ｐｔと口先Ｐｍが計測利用点として検知される。さらに、魚の体高の計測に利用する図８に表されるような背側の頂部Ｐｂと、腹側の最も膨らんでいる部分として腹びれの付け根部分Ｐｓとも計測利用点として検知される。これら計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓの検知手法には様々な手法があり、ここでは、検知部３０は、計測者のニーズや、制御装置の性能などを考慮して選択された適宜な手法により計測利用点を検知するが、その一例を次に挙げる。

例えば、検知部３０は、計測者に、計測対象の魚の画像において、入力装置２５を利用して計測利用点を指定（点打ち）することをメッセージ表示などによって促し、それを受けた計測者の操作に基づいて計測対象の魚の画像における計測利用点を検知する。なお、計測者により指定された計測利用点は表示制御部３４により表示装置２６に明示され、これにより、計測者が指定した計測利用点の位置を確認することができる構成が情報処理装置１０に備えられる。また、計測者が計測利用点を指定した後に計測利用点の指定のやり直しを受け付ける構成をも情報処理装置１０は備える。

計測利用点の検知手法の別の例として、例えば、検知部３０は、機械学習により生成された計測利用点検知用の参考データに基づいて、計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓを検知してもよい。計測利用点検知用の参考データは、図９に表されるような計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓが付された魚体全体の画像データを教師データとした機械学習により生成され、記憶装置２３に格納される。

なお、同じ魚でも、満腹状態（例えば給餌直後）と、空腹状態（例えば給餌前）と、基準状態（例えば、設定されている給餌タイミングの時間間隔の中間時点）とでは腹の膨らみが異なる。このような腹の膨らみ具合や泳いでいる際の腹びれや背びれの使い方などによって、撮影画像における魚の腹びれの写り方が異なる。このため、そのような様々な状態を考慮して選定された教師データを利用した機械学習により計測利用点検知用の参考データが生成される。

また、検知部３０が利用する計測利用点検知用の参考データは、魚体全体ではなく、図１０に表されるような魚体パーツ毎の参考データであってもよい。魚体パーツ毎の参考データは、計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓがそれぞれ付された魚体パーツ毎の画像データを教師データとした機械学習により生成される。ここでは、魚体パーツの画像データの中心が計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓとなるように抽出された画像が教師データとして利用される。このような教師データを利用した機械学習による魚体パーツ毎の計測利用点検知用の参考データは、その中心位置が計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓを表すという意味を持つ。

検知部３０は、さらに、表示制御部３４を利用して、検知した計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓの位置を表示装置２６に例えばマークや点などを利用して明示させる機能を備えている。なお、計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓは、表示装置２６における撮影画像４１Ａ，４１Ｂの両方において明示されてもよいし、撮影画像４１Ａ，４１Ｂのうちの一方（例えば、操作画面である撮影画像４１Ｂ）において明示されてもよい。

特定部３１は、検知部３０により検知された計測対象の魚における計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓの座標空間における位置を表す座標を特定する機能を備えている。例えば、特定部３１は、検知部３０により検知された計測対象の魚における計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓが撮影画像４１Ａ，４１Ｂにおいて表示されている表示位置を表す表示位置情報を検知部３０から受け取る。また、特定部３１は、記憶装置２３から、カメラ４０Ａ，４０Ｂ（つまり、撮影位置）間の間隔を表す間隔情報を読み出す。そして、特定部３１は、それら情報を利用して、三角測量法によって計測対象の魚における計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓの座標空間における座標を特定（算出）する。

算出部３２は、特定部３１により特定された計測対象の魚における口先と尾の計測利用点Ｐｍ，Ｐｔの空間座標を利用して、計測利用点Ｐｍ，Ｐｔ間の図１１に表されるような間隔Ｌを計測対象の魚の尾叉長（計測対象の長さ）として算出する機能を備えている。

また、算出部３２は計測対象の魚の体高（計測対象の長さ）を次のように算出する機能を備えている。すなわち、算出部３２は、口先と尾の計測利用点Ｐｍ，Ｐｔ間を結ぶ図１２に表されるような直線Ｓを基準線として設定する。そして、算出部３２は、基準線Ｓに垂直であり、かつ、計測利用点Ｐｓを通る垂線Ｉ１において、基準線Ｓとの交点Ｐｓｓと計測利用点Ｐｓとの間の線分ＰｓＰｓｓの長さｈ１を算出する。さらに、算出部３２は、基準線Ｓに垂直であり、かつ、計測利用点Ｐｂを通る垂線Ｉ２において、基準線Ｓとの交点Ｐｂｓと計測利用点Ｐｂとの間の線分ＰｂＰｂｓの長さｈ２を算出する。さらにまた、算出部３２は、算出した線分の長さｈ１，ｈ２を加算し当該加算値Ｈ（Ｈ＝ｈ１＋ｈ２）を計測対象の魚の体高として算出する。つまり、算出部３２は、基準線Ｓに直交する方向の計測対象の長さである魚の体高を算出する。また、上述したように、算出部３２は、基準線Ｓの両端部間の長さをも計測対象の長さである尾叉長として算出する。

上述したように算出部３２により算出された計測対象の魚の尾叉長Ｌと体高Ｈは、例えば観測日時等の予め定められた情報に関連付けられた状態で記憶装置２３に格納される。

分析部３３は、記憶装置２３に格納されている複数の魚の尾叉長Ｌと体高Ｈと当該情報に関連付けられている情報を利用して、予め定められた分析を実行する機能を備えている。例えば、分析部３３は、観測日における生簀４８内の複数の魚の尾叉長Ｌの平均値を算出する。あるいは、分析部３３は、分析対象とした特定の魚の尾叉長Ｌの平均値を算出する。この場合には、例えば、１秒間というような短時間に撮影された動画の複数フレームにおける分析対象の魚の画像により算出された分析対象の魚の複数の尾叉長Ｌの平均値が算出される。

なお、生簀４８内の複数の魚の尾叉長Ｌの平均値を算出する場合であって魚の個体識別をしていない場合には、平均値の算出に利用する魚の尾叉長Ｌの値として同じ魚の値が重複利用されることが懸念される。ただ、多数の魚の尾叉長Ｌの平均値を算出する場合には、値を重複利用することに因る平均値の算出精度への悪影響は小さくなる。

また、分析部３３は、生簀４８内における魚の尾叉長Ｌとその魚の数との関係 (魚の尾叉長Ｌにおける魚体数分布)を算出してもよい。さらに、分析部３３は、魚の成長を表す魚の尾叉長Ｌの時間的な推移を算出してもよい。

さらに、分析部３３は、予め記憶装置２３に格納されている体重算出用データと、算出された尾叉長Ｌおよび体高Ｈとを利用して、計測対象の魚の体重を算出する機能をも備える。体重算出用のデータは、尾叉長Ｌと体高Ｈに基づいて魚の体重を算出するデータであり、例えば、数式の態様で与えられる。この体重算出用のデータは、実測された魚の尾叉長と体高と体重に基づいて、尾叉長および体高と、体重との関係が取得され、この関係に基づいて生成されるデータである。尾叉長および体高と、体重との関係が魚の月齢や年齢により異なる場合には、体重算出用のデータは魚の月齢あるいは年齢毎に生成されて記憶装置２３に格納される。この場合には、分析部３３は、計測対象の魚の月齢あるいは年齢に応じた体重算出用データと、その計測対象の魚の算出された尾叉長Ｌおよび体高Ｈとに基づいて計測対象の魚の体重を算出する。

分析部３３により算出された計測対象の魚の体重と、算出部３２により算出された計測対象の魚の尾叉長Ｌおよび体高Ｈとは、互いに関連付けられ、さらに、予め定められた情報（例えば、撮影日時）をも関連付けられた状態で記憶装置２３に格納される。表示制御部３４は、例えば、入力装置２５を利用して計測者がそれら算出値を表示装置２６に表示させる指示を入力した場合に、その指示を受けて、記憶装置２３から表示対象の情報を読み出し表示装置２６に表示する機能を備えていてもよい。

以下に、情報処理装置１０が撮影画像４１Ａ，４１Ｂにおける魚の尾叉長Ｌと体高Ｈと体重を算出（計測）する動作の一例を図１３を参照しつつ説明する。なお、図１３は、情報処理装置１０が実行する魚の尾叉長Ｌと体高Ｈと体重の算出（計測）に係る処理手順を表すフローチャートである。

例えば、計測を開始する旨の指示を受け付けると、情報処理装置１０の検知部３０は、撮影画像４１Ａ，４１Ｂにおいて、計測対象の魚を検知する（ステップＳ１０１）。この計測対象の魚の検知動作は、機械学習による魚体検知用の参考データに基づいた検知動作である。あるいは、計測対象の魚の検知動作は、計測者による入力装置２５を利用した入力情報に基づいた検知動作である。さらに、検知部３０は、機械学習による魚体検知用の参考データに基づいた検知動作と、計測者の手入力情報に基づいた検知動作とのうち、入力装置２５によって計測者により入力された選択情報に基づいた一方の検知動作によって計測対象の魚を検知してもよい。

計測対象の魚を検知した後に、検知部３０は、計測対象の魚において、計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓを検知する（ステップＳ１０２）。この計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓの検知動作は、機械学習による計測利用点検知用の参考データに基づいた検知動作である。あるいは、計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓの検知動作は、計測者の手入力情報に基づいた検知動作である。あるいは、検知部３０は、機械学習による計測利用点検知用の参考データに基づいた検知動作と、計測者の手入力情報に基づいた検知動作とのうち、入力装置２５によって計測者により入力された選択情報に基づいた一方の検知動作によって計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓを検知してもよい。

その後、特定部３１が、検知された計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓについて、例えば、カメラ４０Ａ，４０Ｂ（撮影位置）間の間隔情報等を利用し、三角測量法によって座標空間における座標を特定する（ステップＳ１０３）。

そして、算出部３２が、特定された座標に基づき、計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ（口先と尾）間の間隔Ｌを計測対象の魚の尾叉長として算出する。また、算出部３２は、計測利用点Ｐｔ，Ｐｍを結ぶ直線Ｓを基準線とし、当該基準線Ｓに垂直な線分ＰｓＰｓｓの長さｈ１と、基準線Ｓに垂直な線分ＰｂＰｂｓの長さｈ２とを算出する。さらに、算出部３２は、算出した長さｈ１，ｈ２の加算値を計測対象の魚の体高Ｈとして算出する（ステップＳ１０４）。

その後、分析部３３が、算出された計測対象の魚の尾叉長Ｌと体高Ｈと、記憶装置２３に格納されている体重算出用データとを利用して、計測対象の魚の体重を算出する（ステップＳ１０５）。

上述したように算出された計測対象の魚の尾叉長Ｌと体高Ｈと体重の計測値は、関連付けられ、さらに、予め定められた情報（例えば、撮影日時）をも関連付けられた状態で記憶装置２３に格納される。

その後、情報処理装置１０の制御装置２２は、例えば計測者による入力装置２５の操作により魚の計測動作を終了する旨の指示が入力されたか否かを判断する（ステップＳ１０６）。そして、制御装置２２は、終了の指示が入力されていない場合には、ステップＳ１０１以降の動作を繰り返す。また、制御装置２２は、終了の指示が入力された場合には、魚の計測動作を終了する。

第１実施形態の情報処理装置１０は、検知部３０によって、カメラ４０Ａ，４０Ｂの撮影画像４１Ａ，４１Ｂにおいて、計測対象の魚における計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓを検知する機能を備えている。また、情報処理装置１０は、特定部３１によって、検知された計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓの位置を表す座標空間における座標を特定する機能を備えている。さらに、情報処理装置１０は、算出部３２によって、計測利用点Ｐｔ，Ｐｍを利用して計測対象の魚の尾叉長Ｌを算出する機能を備えている。さらに、情報処理装置１０は、分析部３３によって、計測利用点Ｐｔ，Ｐｍに基づいた基準線Ｓと、計測利用点Ｐｂ，Ｐｓとに基づき体高Ｈを算出する機能を備えている。第１実施形態では、計測対象の魚の体高Ｈは、基準線Ｓに垂直な線分ＰｓＰｓｓの長さｈ１と、基準線Ｓに垂直な線分ＰｂＰｂｓの長さｈ２とが加算されることにより算出される。このように、体高Ｈを算出することにより、情報処理装置１０は、算出する体高Ｈの確からしさを高めることができる。つまり、計測対象の魚の形状は、計測利用点Ｐｔ，Ｐｍに基づいた基準線Ｓに対し線対称な形状ではない。このため、基準線Ｓよりも背側において最も膨らんでいる部分（計測利用点Ｐｂ）と、基準線Ｓよりも腹側において最も膨らんでいる部分（計測利用点Ｐｓの近傍領域）とが、基準線Ｓに垂直な同じ垂線上に配置されているとは限らない。これにより、計測利用点Ｐｂ，Ｐｓ間を単に結んだ線分の長さを体高として算出してしまうと、魚の実際の体高から大きくずれた値を体高として算出する虞がある。これに対し、第１実施形態では、分析部３３は、上述したように、計測利用点Ｐｓと基準線Ｓとの間の長さｈ１と、計測利用点Ｐｂと基準線Ｓとの間の長さｈ２とを別々に算出し、算出した長さｈ１，ｈ２の加算値を体高Ｈとしている。これにより、分析部３３による体高の算出値は確からしさを高めることができる。

このように確からしさが高められる体高Ｈおよび尾叉長Ｌを利用して、分析部３３は、計測対象の魚の体重を算出するので、体重の算出値の確からしさも高めることができる。

したがって、第１実施形態の情報処理装置１０は、計測対象の魚の体高Ｈや体重の算出値に対する信頼性を高めることができる。

また、第１実施形態の情報処理装置１０は、機械学習による魚体検知用の参考データや計測利用点の参考データに基づいて検知部３０が計測対象の魚体や計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓを検知する構成を備える場合がある。この場合には、計測者が、計測対象の魚を指定するという作業や、計測利用点Ｐｔ，Ｐｍ，Ｐｂ，Ｐｓを指定するという作業を行わなくて済むので、情報処理装置１０は、計測者の手間を軽減することができる。また、情報処理装置１０は、魚の尾叉長Ｌや体重などを計測する処理の高速化を図ることができる。

＜第２実施形態＞
以下に、本発明に係る第２実施形態を説明する。なお、第２実施形態の説明において、第１実施形態の情報処理装置および物体計測システム（魚計測システム）を構成する構成部分と同一名称部分には同一符号を付し、その共通部分の重複説明は省略する。

第２実施形態の情報処理装置１０および魚計測システムは、第１実施形態の構成に加えて、図１４に表される補正部５５を備えている。なお、第２実施形態の情報処理装置１０は、第１実施形態と同様に、特定部３１と算出部３２と分析部３３と表示制御部３４を備えているが、図１４では、それらの図示が省略されている。また、図１４では、記憶装置２４と入力装置２５と表示装置２６の図示も省略されている。

ところで、前述した第１実施形態では、魚の腹側の最も膨らんでいる部分として腹びれの付け根部分を計測利用点として検知している。しかしながら、図１５に表されるように、魚の腹の膨らみは、基準状態（実線Ａ参照）と満腹状態（点線Ｂ参照）と空腹状態（点線Ｃ参照）とで異なり、満腹状態では、魚の腹側の最も膨らんでいる部分は、腹びれの付け根部分ではなく、点Ｐs3に表される部分である。このため、検知部３０が満腹状態の魚における腹びれの付け根部分を計測利用点Ｐｓとして検知し、当該計測利用点Ｐｓを利用して算出部３２が体高Ｈを算出すると、算出された体高Ｈは、実際の満腹状態の魚の体高からずれた値となってしまう。また、分析部３３により算出される体重は、検知された魚体が満腹状態である場合には、実際の体重よりも軽い値となることが懸念される。

また、基準状態と空腹状態では、魚の腹側の最も膨らんでいる部分は腹びれの付け根部分と言えるが、空腹状態では基準状態よりも腹が凹み、また、体重は軽くなっている。腹びれの付け根部分が計測利用点Ｐｓとして検知され、当該計測利用点Ｐｓを利用して魚体の体高Ｈおよび体重が算出されると、空腹状態における体重は基準状態よりも軽いのにも拘わらず、基準状態と同様な値が算出されることになる。なお、図１５において、基準状態における腹びれの付け根部分は点Ｐs2に表される部分であり、空腹状態における腹びれの付け根部分は点Ｐs1に表される部分である。

第２実施形態の情報処理装置１０は、上述したような事態を考慮した構成を備えている。つまり、補正部５５は、計測対象の魚の腹の形状（膨らみ）が基準状態から外れている場合には、検知部３０により検出された腹側の計測利用点Ｐｓを次のように補正する機能を備えている。すなわち、機械学習により生成された魚体の基準状態の参考データが記憶装置２３に記憶されている。補正部５５は、その魚体の基準状態の参考データを参照することによって、計測対象の魚体の腹の形状（膨らみ）が基準状態から許容範囲を超えて外れている状態であると判断した場合には、計測利用点Ｐｓを補正する必要があると判断する。

そして、補正部５５は、腹側の計測利用点Ｐｓを予め与えられた補正用データに従って補正する。補正用データは、計測対象の魚体の腹の形状（膨らみ）に応じて計測利用点Ｐｓを補正するために利用するデータである。具体例を挙げると、補正用データは次のようなデータを含む。補正用データに含まれるデータの一つは、腹の形状が基準状態よりも膨らんでいる状態（満腹状態）の場合に、計測利用点Ｐｓを腹の最も膨らんでいる部分に補正するデータである。補正用データに含まれる別のデータの一つは、腹の形状が基準状態よりも凹んでいる状態（空腹状態）の場合に、計測利用点Ｐｓを腹の最も凹んでいる部分に補正するデータである。このような補正用データは、例えば機械学習により生成される。

このような補正用データを利用する場合には、補正部５５は、検知された魚体が満腹状態である場合には計測利用点Ｐｓを腹の最も膨らんでいる部分に補正し、検知された魚体が空腹状態である場合には計測利用点Ｐｓを腹の最も凹んでいる部分に補正する。

別の補正用データの例を挙げると、例えば、補正用データは次のようなデータを含む。補正用データに含まれるデータの一つは、腹の形状が基準状態よりも膨らんでいる状態（満腹状態）の場合に、腹びれの付け根部分と腹の最も膨らんでいる部分との間の適宜に設定された位置（例えば中間部分）に計測利用点Ｐｓを補正するデータである。補正用データに含まれる別のデータの一つは、腹の形状が基準状態よりも凹んでいる状態（空腹状態）の場合に、腹びれの付け根部分と腹の最も凹んでいる部分との間の適宜に設定された位置（例えば中間部分）に計測利用点Ｐｓを補正するデータである。このような補正用データは、例えば機械学習により生成される。

このような補正用データを利用する場合には、補正部５５は、検知された魚体が満腹状態である場合には、腹びれの付け根部分と腹の最も膨らんでいる部分との間の適宜に設定された位置（例えば中間部分）に計測利用点Ｐｓを補正する。また、補正部５５は、検知された魚体が空腹状態である場合には、腹びれの付け根部分と腹の最も凹んでいる部分との間の適宜に設定された位置（例えば中間部分）に計測利用点Ｐｓを補正する。

算出部３２は、補正後の計測利用点Ｐｓに基づいた基準線Ｓに垂直な線分ＰｓＰｓｓの長さｈ１と、計測利用点Ｐｂに基づいた基準線Ｓに垂直な線分ＰｂＰｂｓの長さｈ２とを加算し、加算値を体高Ｈとして算出する。

第２実施形態の情報処理装置１０における上記以外の構成は、第１実施形態と同様である。

第２実施形態の情報処理装置１０は、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、情報処理装置１０は、魚の腹の形状に応じて計測利用点Ｐｓを補正する構成を備えている。これにより、情報処理装置１０は、魚の実態に合った体高Ｈや体重を算出できる。

＜第３実施形態＞
以下に、本発明に係る第３実施形態を説明する。なお、第３実施形態の説明において、第１実施形態の情報処理装置および物体計測システム（魚計測システム）を構成する構成部分と同一名称部分には同一符号を付し、その共通部分の重複説明は省略する。

第３実施形態の情報処理装置１０および魚計測システムは、第１または第２の実施形態の構成に加えて、図１６に表される推定部５６を備えている。なお、第３実施形態の情報処理装置１０は、第１または第２の実施形態と同様に、特定部３１と算出部３２と分析部３３と表示制御部３４などを備えているが、図１６では、それらの図示が省略されている。また、図１６では、記憶装置２４と入力装置２５と表示装置２６の図示も省略されている。

ところで、魚は、動く速度が速い場合などにおいて、腹びれを体に付けて（閉じて）いる場合があり、腹びれの付け根部分である計測利用点Ｐｓを検知しにくい場合がある。第３実施形態の情報処理装置１０は、そのように計測利用点Ｐｓを検知しにくい事態を考慮した構成を備えている。つまり、検知部３０は、計測対象の魚の腹びれが不明瞭であるために計測利用点Ｐｓを検知できないと判断する場合がある。この場合に、推定部５６は、予め定められたルールに従って腹びれの付け根部分の位置を推定することにより、計測利用点Ｐｓを検知する機能を備えている。例えば、計測対象の魚の種類によって、腹びれの付け根部分の位置と胸びれの位置とに一定の関係がある場合には、その関係を利用して、胸びれの位置から腹びれの付け根部分の位置を推定するルールが求められ例えば記憶装置２３に格納される。推定部５６は、そのようなルールと、胸びれの位置とを利用して、計測利用点Ｐｓを推定する。

推定部５６が計測利用点Ｐｓを推定した場合には、算出部３２は、その推定された計測利用点Ｐｓを利用して、基準線Ｓに垂直な線分ＰｓＰｓｓの長さｈ１を算出し、当該長さｈ１を利用して、計測対象の魚の体高Ｈを算出する。

第３実施形態の情報処理装置１０は、第１または第２の実施形態と同様の構成を備えることにより、第１または第２の実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、第３実施形態の情報処理装置１０は、推定部５６を備えることにより、計測利用点Ｐｓが検知できないために計測対象の魚の体高Ｈを算出できず、さらに、体重も算出できないという事態を削減できるので、計測数の増加を図ることが容易となる。

さらに、そのように計測数が増加することにより、分析部３３が分析に用いるサンプル数が増加することから、分析部３３が統計処理により算出する算出値の信頼性を高めることができる。

なお、計測利用点Ｐｓを推定する際に利用するルールは、前述したような胸びれと腹びれの位置関係に基づいたルールに限定されず、例えば、口先の位置と腹びれの付け根部分の位置とに一定の関係がある場合には、その関係を利用したルールであってもよい。そのように胸びれの位置を利用する場合には、胸びれの位置の情報は、計測者が手入力により情報処理装置１０に与えられてもよいし、例えば機械学習による参考データを用いて検知部３０が検知してもよい。

＜その他の実施形態＞
なお、本発明は第１～第３の実施形態に限定されることなく、様々な実施の形態を採り得る。例えば、第１～第３の実施形態では、情報処理装置１０に分析部３３が備えられているが、算出部３２が算出した尾叉長Ｌと体高Ｈの情報の分析は、情報処理装置１０とは別の情報処理装置により実行されてもよく、この場合には、分析部３３は省略されてもよい。

また、第１～第３の実施形態では、基準線Ｓは、口先と尾の計測利用点Ｐｍ，Ｐｔ間の直線であるが、基準線Ｓは、例えば、計測利用点Ｐｍ，Ｐｔ間を魚体の膨らみを考慮して結んだ曲線であってもよい。

さらに、第１～第３の実施形態において、情報処理装置１０が、検知部３０による検知処理の開始前などの適宜なタイミングで、撮影画像における水の濁りを軽減する画像処理や、水の揺らぎに因る魚体の歪みを補正する画像処理を行ってもよい。また、情報処理装置１０は、魚の水深や明るさ等の撮影条件を考慮して撮影画像を補正する画像処理を行ってもよい。このように、情報処理装置１０が、撮影環境を考慮して撮影画像を画像処理（画像補正）することにより、検知部３０による検知処理の信頼性を高めることができる。

さらに、第１～第３の実施形態では、計測対象の物体として魚を例にして説明しているが、第１～第３の実施形態で説明した構成を持つ情報処理装置１０は、他の物体の計測にも適用可能である。特に、第１～第３の実施形態で説明した構成を持つ情報処理装置１０は、計測対象の物体が当該物体に設定された基準線に対して線対称な形状を持たない場合において、基準線に直交する方向の物体の計測対象の長さを適切に算出することができる。

さらに、図１７には、本発明に係るその他の実施形態の情報処理装置の構成が簡略化して表されている。図１７における情報処理装置６０は、機能部として、検知部６１と算出部６２を備える。検知部６１は、計測対象の物体が撮影されている撮影画像中における物体画像に設定された基準線で物体画像を区分した場合に物体画像における基準線の両側の区分領域のそれぞれにおいて、物体の予め定められた長さ計測に利用する部分を計測利用点として検知する。

算出部６２は、区分領域のそれぞれにおいて、計測利用点を通り、かつ、基準線に垂直な垂線と基準線との交点と、計測利用点との間の線分の長さを算出する。さらに、算出部６２は、計測対象の物体の区分領域のそれぞれにおいて算出した線分の長さを加算することにより、物体における計測対象の長さを算出する。

情報処理装置６０は、上記のような構成を備えることにより、撮影画像に基づいて計測対象の物体の長さなどを計測した計測値の確からしさを高めることができる。このような情報処理装置６０は、図１８に表されるように、計測対象の物体を撮影する撮影装置７１と共に、物体計測システム７０を構成する。

以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。

この出願は、２０１８年３月９日に出願された日本出願特願２０１８－０４３２３６を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１０，６０ 情報処理装置
３０，６１ 検知部
３２，６２ 算出部
３３ 分析部
５５ 補正部
５６ 推定部

Claims (10)

1. 計測対象の物体を互いに異なる位置から同時に撮影した複数の撮影画像のそれぞれにおいて前記物体の画像である物体画像に設定された基準線で前記物体画像を区分した場合に前記物体画像における前記基準線の両側の区分領域のそれぞれにおいて、前記物体の予め定められた長さ計測に利用する部分を計測利用点として検知する検知手段と、
   前記複数の撮影画像を用いて、予め定められた座標空間における前記計測利用点の座標を算出する特定手段と、
   算出された前記計測利用点の座標と、前記座標空間における前記基準線とに基づいて、前記区分領域のそれぞれにおいて、前記計測利用点を通り、かつ、前記基準線に垂直な垂線と前記基準線との交点と、前記計測利用点との間の線分の長さを算出し、前記区分領域のそれぞれにおいて算出した前記線分の長さを加算することにより前記物体における計測対象の長さを算出する算出手段と
   を備える情報処理装置。
2. 前記検知手段が検知する前記計測利用点は、前記物体画像における前記区分領域のそれぞれにおいて、前記基準線に直交する方向に張り出している部分である請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記検知手段は、前記基準線に沿う方向における前記物体画像の端部を、機械学習による参考データを利用し検知し、検知した端部間を結ぶ線を前記基準線として設定する機能をさらに備えている請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記算出手段は、前記検知手段により設定された前記基準線の両端部間の長さをも前記物体における計測対象の長さとして算出する機能をさらに備えている請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記算出手段により算出された前記計測対象の長さと、当該長さにより前記物体の重さを算出する重さ算出用データとを利用して、前記物体の重さを算出する分析手段をさらに備える請求項１乃至請求項４の何れか一つに記載の情報処理装置。
6. 前記物体が設定の基準状態とは異なる状態である場合に、前記検知手段により検知された前記計測利用点を予め与えられている補正用データを利用して補正する補正手段をさらに備える請求項１乃至請求項５の何れか一つに記載の情報処理装置。
7. 前記検知手段が前記計測利用点を検知できない場合に、前記計測利用点を予め与えられたルールに従って推定する推定手段をさらに備える請求項１乃至請求項６の何れか一つに記載の情報処理装置。
8. 計測対象の物体を撮影する撮影装置と、
   請求項１乃至請求項７の何れか一つに記載の情報処理装置と
   を備える物体計測システム。
9. コンピュータによって、
   計測対象の物体を互いに異なる位置から同時に撮影した複数の撮影画像のそれぞれにおいて前記物体の画像である物体画像に設定された基準線で前記物体画像を区分した場合に前記物体画像における前記基準線の両側の区分領域のそれぞれにおいて、前記物体の予め定められた長さ計測に利用する部分を計測利用点として検知し、
   前記複数の撮影画像を用いて、予め定められた座標空間における前記計測利用点の座標を算出し、
   算出された前記計測利用点の座標と、前記座標空間における前記基準線とに基づいて、前記区分領域のそれぞれにおいて、前記計測利用点を通り、かつ、前記基準線に垂直な垂線と前記基準線との交点と、前記計測利用点との間の線分の長さを算出し、
   前記区分領域のそれぞれにおいて算出した前記線分の長さを加算することにより前記物体における計測対象の長さを算出する
   物体計測方法。
10. 計測対象の物体を互いに異なる位置から同時に撮影した複数の撮影画像のそれぞれにおいて前記物体の画像である物体画像に設定された基準線で前記物体画像を区分した場合に前記物体画像における前記基準線の両側の区分領域のそれぞれにおいて、前記物体の予め定められた長さ計測に利用する部分を計測利用点として検知する処理と、
    前記複数の撮影画像を用いて、予め定められた座標空間における前記計測利用点の座標を算出する処理と、
    算出された前記計測利用点の座標と、前記座標空間における前記基準線とに基づいて、前記区分領域のそれぞれにおいて、前記計測利用点を通り、かつ、前記基準線に垂直な垂線と前記基準線との交点と、前記計測利用点との間の線分の長さを算出する処理と、
    前記区分領域のそれぞれにおいて算出した前記線分の長さを加算することにより前記物体における計測対象の長さを算出する処理と
    をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

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