JP2526238B2

JP2526238B2 - 一定飼育空間で飼育する水棲動物の画像認識装置

Info

Publication number: JP2526238B2
Application number: JP62045301A
Authority: JP
Inventors: 研二馬場; 捷夫矢萩; 昭二渡辺; 直樹原; 幹雄依田
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1987-03-02
Filing date: 1987-03-02
Publication date: 1996-08-21
Anticipated expiration: 2011-08-21
Also published as: JPS63213081A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は被検水として、浄水場や下水処理場の流入水
及び処理水、並びに河川水などを用いて飼育している水
棲動物を画像認識し、被検水中の毒物の有無を検出する
装置に関し、被検水の濁りにかかわらず水棲動物を画像
監視できる装置に関する。また、本発明は一般的に生物
の行動を画像認識して研究するための装置にも適用でき
る。

〔従来の技術〕

浄水場などでは原水中に毒物が混入したか否かを判定
するために、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。しかし、
目視であるので、人が監視していない時には検出出来な
い欠点があった。

そこで、水質異常時に水面上に浮上した魚体を反射光
を用いて画像処理により検出する方法（西岡憲太郎ほ
か、原水毒物検知システム、第36回全国水道研究発表
会、p464〜466）も知られている。この方法ではアナロ
グ固定２値化法が採用されている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

本発明らは、画像により魚類等の水棲動物の行動を監
視する方法を実用化するための研究を重ねて、その水棲
動物の体を効果的に画像監視する装置を発明するに至っ
た。

従来技術の問題点を、魚類の場合を例にとって以下に
説明する。まず、反射光で魚体の位置を正確に検出する
には魚体を認識しなければならないが、ウロコが反射し
て魚体の明るさが変化したり、また季節や水質によって
腹部の色が変化するために、固定２値化法では認識が困
難であることを見出した。さらに、浄水場や下水処理場
では降雨などのために水が濁る場合がある。予め濁りを
除去する場合もあるが、その場合でも濁りを完全にとる
ことはできない。いずれにせよ、魚体を画像認識するた
めには濁った水中で遊泳する魚体を画像認識する必要が
ある。しかし、濁りによって画像自体及び魚体の明るさ
が変化するので、固定２値化法では魚体を画像認識でき
ないことを見出した。このように、従来法では、魚体を
安定して画像認識できないので、魚体の行動パターンを
把握できなかった。すなわち、毒物の流入を高精度に検
知できない問題点があった。

本発明の目的は、水棲動物の体、例えば魚体、の明る
さや被検水の濁りに影響されずに前記水棲動物の体を画
像監視できる装置を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明は、水棲動物を飼育する水槽等の一定飼育空間
の後方に配置された背景部材から所要の明るさの光を散
乱させて、背景の輝度を水棲動物の体よりも常に一様に
明るくしておくことにより、前記体を相対的に暗い物体
にした上で、画像の輝度頻度分布に基づいて２値化の閾
値を決定するようにして、被検水の濁りの程度にかかわ
らず水棲動物の体を常に認識できるようにしたものであ
る。

即ち、本発明の水層で飼育する水棲動物の画像監視装
置は、水槽で飼育する水棲動物の画像情報を電気信号に
変換する前記水槽の側面に配置される撮像装置と、前記
撮像装置が設置される前記水槽の側面と対抗する側の側
面に配置される所要の明るさの光を散乱させる半透明の
背景部材と、該背景部材の裏面に配置される照明装置
と、前記撮像装置で撮像した多値画像から輝度頻度分布
を計算する輝度頻度分布計算手段と、前記輝度頻度分布
に基づいて閥値を決定する前記閥値決定手段と、前記閥
値に基づいて前記多値画像から前記水棲動物を２値画像
として抽出する水棲動物２値化手段と、前記２値画像に
基づいて前記水棲動物の位置座標を計算する位置座標計
算手段とを備えると共に、前記位置座標の水深方向の位
置分布を計算して加算する位置分布計算手段と、前記加
算された位置分布と正常時の位置分布とを比較する位置
分布比較手段とを有する第一の画像監視手段と、撮像時
間の異なる２つの前記位置座標に基づいて水棲動物の速
度を計算する速度計算手段と、該速度の分布を計算して
加算する速度分布計算手段と、前記加算された速度分布
と正常時の速度分布とを比較する速度分布比較手段とを
有する第二の画像監視手段との内、少なくとも一つの画
像監視手段を備え、前記第一の画像監視手段と前記第二
の画像監視手段の一方、もしくは、両方に基づいて水棲
動物の行動を判定することを特徴とする。

〔作用〕

本発明では、飼育空間内の魚等の水棲動物の背部に所
要の明るさの光を散乱させる背景部材を配置して魚体等
の水棲動物の体が背景と比較して相対的に常に暗い物体
となるようにして、この暗い部分のみを水棲動物の体の
画像として認識すれば、足るようにしたので、水棲動物
の体を常に認識することができる。

〔実施例〕

以下に図面を用いて、前記水棲動物として魚を使用し
た場合の本発明の実施例を説明する。

第１図を用いて実施例の構成と動作を簡単に説明す
る。環境調節槽１へは、配水管2Aとポンプ2Bによって被
検水を供給する。余分な水は排水管2Cによって排水す
る。撹拌機３は被検水を撹拌翼3Aで撹拌する。サーミス
タなどの温度計４は被検水の温度を検出する。検出した
温度は、温度調節装置５に入力されヒータ出力装置６を
調節し加熱器6Aからの加熱量を制御することによって温
度を一定に制御する。温度調節方法は、オン／オフ調節
法やPID調節法など公知の技術が容易に利用できる。調
節する温度の目標値は、水槽10で飼育する魚14が活動す
るのに適した一定の温度に設定する。エアーポンプ７は
散気装置7Aから空気泡を供給して溶存酸素濃度を調整す
る。エアーポンプ７は空気を供給するので。もし、被検
水の溶存酸素が過飽和である場合には、溶存酸素濃度を
低下させる。

温度及び溶存酸素濃度が魚類の飼育に適切になった被
検水は給水管11と給水ポンプ12によって水槽10に供給さ
れる。水槽10内に導かれた水は排水管13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1
8Bによって仕切られた飼育空間19がありここで魚14を飼
育する。照明装置15A,15B,15Cは水槽10内の魚14を照ら
す。（以下、照明装置15A,15B,15Cは総称して15で表わ
す。）照明装置15と水槽10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全体から発する光は水槽
10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は照明装置15から発して半透明板
16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。

撮像装置20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。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ｈ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ｈ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、予め設定した計測
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14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は画像監視装置30の信号を受けて、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。キーボード70は、画像監視装置30の監視条件やCR
T80の表示を制御する情報を入力する。

次に、画像監視装置30の構成を詳細に説明する。タイ
マ31SはA/D変換器32が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、多値画像の各種（輝度）の頻
度を表わす。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、多値画像を２値化して２値メモリ35Mに記憶す
る。２値化回路35では魚14の画像を抽出する。２値メモ
リ35Mに記憶された魚14の２値画像は画像モニター60に
表示される。位置座標計算回路36は２値メモリ35Mの信
号を受けて魚14の重心座標を計算する。位置座標記憶回
路36Mは位置座標計算回路36の計算した重心座標を記憶
する。

タイマ31Sの指令に基づいてこれまでの一連の処理を
一定の時間間隔で繰り返し、重心座標の時系列を位置座
標記憶回路36Mに順次記憶していく。この処理がタイマ3
1Sで設定された時間だけ繰り返されたら、位置分布計算
回路37は位置座標記憶回路36Mの位置座標を受けて位置
分布を計算するとともに、同時に位置座標記憶回路36M
のメモリをクリアする。位置分布の計算結果は位置分布
比較回路38に入力される。位置分布比較回路38には正常
分布設定回路38Sから正常時の位置分布が入力され、こ
の正常分布と、位置分布計算回路37から入力された位置
分布とが比較される。異常と判断されたら警報信号を警
報装置38Aに入力する。

速度計算回路40は、位置座標記憶回路36Mに記憶され
た、異なる時間における２つの位置座標を受けて魚の速
度Ｖ（ｔ）を計算して速度メモリ40Mに記憶する。速度
分布計算回路41は、速度メモリ40Mの速度を受けて速度
分布を計算し、同時に速度メモリ40Mのメモリを毎回ク
リアする。速度分布の計算結果を速度分布比較回路42に
入力する。速度分布比較回路42は正常分布設定回路42S
から正常時の速度分布が入力され、この正常分布と、速
度分布計算回路41から入力された速度分布とが比較され
る。速度が異常と判定されたら警報信号を警報装置42A
に入力する。

論理積計回路43では警報装置38Aと42Aとにおける信号
がON（異常と判定）であれば、さらに警報装置43Aに警
報信号を出力する。なおキーボード70からは、タイマ31
S、魚体面積設定回路34S、正常分布設定回路38S及び正
常分布設定回路42Sに設定値を入力する。

次に、画像監視装置30の動作を詳細に説明する。タイ
マ30Sはキーボード70によって入力されて初期設定され
た時間間隔ｈ毎に、A/D変換器31にA/D変換のトリガ信号
を出力する。このｈは0.1秒ないし２秒程度であり、こ
の時間間隔で以下の画像処理を実行する。また、タイマ
31Sでは１回の画像処理時間ｈとこの画像処理の繰り返
し回数ｎを設定して、計測時間Ｔ（１回の画像処理時間
がｈであるからｎ回の画像処理を繰り返すとＴ＝nhとな
る）を設定して、この間の魚の統計的なパターンを計算
できるようにする。計測時間Ｔは10秒ないし１時間程度
である。A/D変換器32はタイマ30S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
場所に対応する画素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（ｉ＝１〜256,j＝１〜25
6）目の信号（輝度）をＧ（i,j）と表わすものとする。
A/D変換器32がアナログ値を７ビッ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31Mに格納された多値画像の例を
図２に示す。図２は多値の輝度をもつ画像を表わす。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。図２の輝度頻度分布を第３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Ｉの設定法について説明する。

第３図においてピークPfは魚体を、ピークPbは背景
を、Peで表わす部分は魚のえらと輪郭を表わすことを見
出した。なお、輪郭とは背景と魚体との間にあるような
部分を指す。魚体のみを抽出するにはPfとPeとの境界に
閾値を設定する。PfとPeとの境界は頻度の最小値に近い
ので、閾値決定回路34はこの時の輝度I₁を閾値とする。
この方式は水に濁りがあっても前述したように簡単なア
ルゴリズムで魚のみを抽出することができる。

また別の方法では次のようにして閾値を決定する。す
なわち、水がさらに濁った時のヒストグラムは図４のよ
うにPfとPeとの境界がはっきりしなくなるので、この時
には魚14の面積を参考にして閾値を決定する。すなわ
ち、本発明の照明法では魚14は必ず暗い物体として撮像
できるので、図４に示すように輝度が低いところから魚
14の面積（この面積をfcとする）だけいったところに閾
値I₂を設定する。ただし、魚14の面積は図５（ａ），
（ｂ），（ｃ）に示すように様々である。ここで、面積
fa,fbはfcより大きい。少なくとも魚のみを表わす部分
の大きさとして、魚の最小面積fcを魚体面積設定回路34
Sの信号Sfで入力する。そして、図４に示すようにして
閾値I₂を設定する。最小面積fcを使う理由は、図５
（ｃ）の画像の時にfcより大きい面積としてfaやfbを入
力すると、魚以外の部分を魚として認識してしまうから
である。魚14の面積を参考にするこの方式では水がかな
り濁っても魚14を認識できる効果がある。

I₁とI₂とを共に考慮して閾値を決定することもでき
る。すなわち、図６に示すように、あらかじめ閾値を少
なくとも輝度I₂より大きくとっておき、さらにPfとPeと
の境界（最小値）があればこの輝度にI₁を選ぶ。図４に
示すように、PfとPeとの境界が不明瞭であれば、輝度I₂
を閾値とする。この方式では水の濁りが広範囲に変化し
ても安定して魚14を２値化するための閾値を設定できる
効果がある。

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Ｉ（I₁またはI₂）を受け、多値画像
を２値化して２値メモリ35Mに記憶する。すなわち、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
閾値よりも明るい画素を全て“1"レベルとして、この信
号を２値化メモリ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２値化の計算は次式で表さ
れる。

Ｇ（i,j）≧Ｉならば、Ｂ（i,j）＝０（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“0"レベル、魚14を“1"レベルとするこ
とができる。第２図を２値化した結果を第７図に示す。
第７図の画像が２値メモリ35Mに格納される。

位置座標計算回路36は２値メモリ35Mの信号を受けて
魚14の位置座標を計算する。２値メモリ35Mにおいて
“1"レベルの画素の個数をＮ、各々の座標Ｂ（Xi,Yj）
とすると、魚14の重心座標（Xg,Yg）を次式で計算す
る。

計算された重心座標（Xg,Yg）は魚の位置を代表する
座標として位置座標記憶回路36Mに送信される。

位置座標記憶回路36Mは位置座標計算回路36の計算し
た位置座標（Xg（ｔ）,Yg（ｔ））を時間間隔ｈ毎（t,t
＋h,t＋2h,t＋3h,…,t＋nh）に次々に記憶していく。す
なわち、位置座標記憶回路36Mに記憶される位置座標は
（Xg（ｔ）,Yg（ｔ）），（Xg（ｔ＋ｈ）,Yg（ｔ＋
ｈ）），（Xg（ｔ＋2h）,Yg（ｔ＋2h）），…，（Xg
（ｔ＋nh）,Yg（ｔ＋nh））である。タイマ31Sの指令に
基づいてこれまでの一連の処理を時間間隔ｈでｎ回繰り
返した後、次の処理を実行する。

位置分布計算回路37はこれらの位置座標の時系列を受
けて魚14の水深方向の位置分布を計算するとともに、位
置座標記憶回路36Mのメモリをクリアーする。つまり、
時刻ｔからｔ＝nhまでが一回の計測時間Ｔであり、この
時間Ｔ毎に同じ計算を繰り返す。ここで、水深方向の位
置座標分布とは図８に示すように、横軸が水深で縦軸が
相対頻度を表わす。位置分布計算回路37で計算された位
置分布は位置分布比較回路38に入力される。位置分布比
較回路38には正常分布設定回路38Sから正常時の位置分
布が入力され、この正常分布と、位置分布計算回路37か
ら入力された位置分布とが比較される。比較の方法につ
いて説明する。水面近くに魚がいる頻度を評価するため
に、図８のおいて、分布の全面積Ltに対する水面近くの
面積Lsの比Ls/Ltを計算する。位置分布比較回路38では
比Ls/Ltが所定値より大きくなったら、魚14が水面近く
に鼻上げ行動をとっていることを表わすので、行動異常
と判定する。すなわち、水質が異常であると判定する。
例えば、Ls/Ltが0.2以上になれば異常と見なす。異常と
判定されたら信号を警報素38Aに入力する。

速度計算回路40は、位置座標記憶回路36Mの位置座標
を受けて魚の速度Ｖ（ｔ）を次式で計算して、結果を速
度メモリ40Mに記憶する。

同様にして、時間ｈ毎に速度Ｖ（ｔ）,V（ｔ＋ｈ）,V
（ｔ＋2h），……,V（ｔ＋nh）が速度メモリ40Mに記憶
される。速度分布計算回路41は、速度メモリ40Mの速度
を受けて速度分布を計算するとともに、速度メモリ40M
のメモリをクリアーする。ここで、速度分布とはある速
度で泳いだ頻度がどれくらいあったかを表わすもので、
第９図に示すように横軸速度Ｖ、縦軸が相対頻度を表わ
す。速度分布の計算結果を速度分布比較回路42に入力す
る。速度分布比較回路42には正常分布設定回路42Sから
正常時の速度分布が入力され、この正常分布と、速度分
布計算回路41から入力れた速度分布とが比較される。

比較の方法について説明する。魚の速度を評価するた
めに、図９において、分布の前面積Qtに対する水面近く
の面積Qsの比Qs/Qtを計算する。速度分布比較回路42で
は比Qs/Qtが所定値より大きくなったら、魚14が速い速
度で泳ぐ狂奔行動をとっていることを表わすので、行動
異常と判定する。すなわち、水質が異常であると判定す
る。例えば、Qs/Qtが0.1以上になれば異常と見なす。異
常と判定されたら信号を警報装置42Aに入力する。な
お、Ls/Ltの値とQs/Qtの値の魚の種類によってことな
る。

論理積計算回路43では警報装置38Aと警報装置42Aとの
信号を受けて、これらの計算がON（異常）である場合に
は魚の行動が異常であると判定して信号を警報装置43A
に入力する。このように、位置分布と速度分布とが同時
に異常になる場合は水質異常の程度が大きいことを表わ
す。警報装置38A、警報装置42Aまたは警報装置43Aが異
常と判定した時には、CRT80上に警報を知らせたり、音
声メッセージを出力する。キーボード70からの指令に基
づいて、画像モニター60は２値メモリ35Mの画像を時間
ｈ毎に表示したり、第８図に示す位置分布や第９図の速
度分布などを時間Ｔ毎に表示する。

以上、第１図の実施例を詳細に説明したが、この実施
例では背景の輝度を一定の明るさにした上で、画像の輝
度頻度分布に着目して、２値化の閾値を決定している。
このため、濁った水に対しても魚を安定に２値化するこ
とができる。したがって、魚の行動を連続的に画像監視
できるので、毒物が被検水に流入した時の魚の異常行動
を精度良く検知して警報を出すことができる。

第10図は、水棲生物としてザリガニを飼育する実施例
を表わす。水槽10にはザリガニ14Zが飼育される。撮像
装置20は水槽10を上部から撮像してザリガニ14Zの画像
を得る。水槽10の下部に半透明板16と照明装置15を設置
して、第１図の実施例と同様に照明する。撮像装置20で
得られた画像の監視方法は第１図の実施例と同様であ
る。本実施例はザリガニの行動を監視するので、得られ
た位置分布と速度分布のパターンは魚類の場合と異な
る。正常時の行動パターンをあらかじめ調べておき、異
常時の行動が表われたら水質が異常と見なして警報を発
する。

〔発明の効果〕

本発明によれば、被検水の濁りにかかわらず、魚等の
水棲動物を画像確認できるので、毒物流入に起因する魚
等の行動パターンの異常を的確かつ高精度に画像監視す
ることができる。このように、毒物流入を精度良く検知
できるので、警報をだしたり異常時に取水停止するなど
緊急装置を速やかにとることが可能で、水質安全性を高
度に確保できる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例を説明する図、第２図は魚を撮
像した図、第３図と第４図は輝度頻度分布を表わす図、
第５図は２値画像の図、第６図は輝度頻度分布を表わす
図、第７図は２値画像の図、第８図と第９図は輝度頻度
分布を表わす図、第10図は水棲生物としてヤドカリを飼
育する実施例の一部を表わす図である。１……環境調節槽、10……水槽、14……魚、20……撮像
装置、30……画像監視装置、32……A/D変換器、35……
２値化回路、37……位置分布計算回路、38……位置分布
比較回路、40……速度計算回路、42……速度分布比較回
路、38A,42A,43A……警報装置、50……モニターテレ
ビ、60……画像モニター、70……キーボード、80……CR
T。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者原直樹日立市大みか町５丁目２番１号株式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者依田幹雄日立市大みか町５丁目２番１号株式会社日立製作所大みか工場内 (56)参考文献特開昭62−80557（ＪＰ，Ａ) 実開昭61−19765（ＪＰ，Ｕ) 第38回水道研究発表会（昭和62−５) Ｐ．485−487

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】水槽で飼育する水棲動物の画像情報を電気
信号に変換する前記水槽の側面に設置される撮像装置
と、前記撮像装置が設置される前記水槽の側面と対抗す
る側の側面に配置される所要の明るさの光を散乱させる
半透明の背景部材と、該背景部材の裏面に配置される照
明装置と、前記撮像装置で撮像した多値画像から輝度頻
度分布を計算する輝度頻度分布計算手段と、前記輝度頻
度分布に基づいて閾値を決定する前記閾値決定手段と、
前記閾値に基づいて前記多値画像から前記水棲動物を２
値画像として抽出する水棲動物２値化手段と、前記２値
画像に基づいて前記水棲動物の位置座標を計算する位置
座標計算手段とを備えると共に、前記位置座標の水深方向の位置分布を計算して加算する
位置分布計算手段と、前記加算された位置分布と正常時
の位置分布とを比較する位置分布比較手段とを有する第
一の画像監視手段と、撮像時間の異なる２つの前記位置座標に基づいて水棲動
物の速度を計算する速度計算手段と、該速度の分布を計
算して加算する速度分布計算手段と、前記加算された速
度分布と正常時の速度分布とを比較する速度分布比較手
段とを有する第二の画像監視手段との内、少なくとも一
つの画像監視手段を備え、前記第一の画像監視手段と前記第二の画像監視手段の一
方、もしくは、両方に基づいて水棲動物の行動を判定す
ることを特徴とする水棲動物の画像監視装置。
【請求項２】前記位置分布比較手段は、前記位置分布の
全面積に対する特定の水面近くの面積の比で比較するこ
とを特徴とする請求項１記載の水棲動物の画像監視装
置。
【請求項３】前記速度分布比較手段は、前記速度分布の
全面積に対する高速の速度の面積の比で比較することを
特徴とする請求項１記載の水棲動物の画像監視装置。