講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-12-14 10:45
[ショートペーパー]映像から得られる行動情報を用いた牛の分娩予兆検知 ○菅原一真(早大)・中野鐵兵・赤羽 誠(早大/知能フレームワーク研)・小林晢則・小川哲司(早大) PRMU2018-85 |
抄録 |
(和) |
牛の分娩の兆候として知られる歩行動作やその変化に着目した分娩予兆検知方式について検討を行う.
分娩時の子牛の死亡事故を防ぐため,畜産農家は分娩の介助を行うのが一般的である.
そのために,分娩の兆候を自動で検知して通知する枠組みを,牛と農家双方にとって負担の少ない非接触型センサであるカメラから得た映像情報のみを用いて実現することが望まれている.
そこで本研究では,映像から観測可能な典型的な牛の動作を検知するニューラルネットワークを用いて動作要素の頻度情報や動作変化の頻度情報を特徴量として抽出し,
サポートベクタマシンにより分娩の兆候か平常状態かを識別することを試みる.
独自収集した牛の監視映像データを用いて分娩・平常の識別実験を行ったところ,
分娩時に活動的になる個体に対して,提案システムにより精度97%,再現率82%の分娩検知性能を達成した. |
(英) |
This study presents calving prediction methods focusing on cows' pre-calving behaviors and their changes.
Livestock farmers usually assist calving to prevent fatal accidents.
Camera-based, non-contact calving prediction systems therefore are needed from the viewpoints of animal welfare, economic load, and safety for livestock farmers.
The present study attempts to extract information on frequencies of pre-calving behaviors
as well as those of changes in such behaviors using a neural network that captures some of the typical pre-calving actions such as rotations, turns, and step-backs, and exploit such information to detect calving signs using support vector machines.
Experimental comparisons conducted using videos of ten Japanese black beef cows demonstrated that the developed system achieved a precision of 97% and a recall of 82%
for a cow active before calving. |
キーワード |
(和) |
ニューラルネットワーク / 動作認識 / 分娩予兆検知 / 映像認識 / 精密畜産業 / / / |
(英) |
neural network / action recognition / calving prediction / image recognition / precision livestock farming / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 362, PRMU2018-85, pp. 57-60, 2018年12月. |
資料番号 |
PRMU2018-85 |
発行日 |
2018-12-06 (PRMU) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PRMU2018-85 |