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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-05-30 10:50 動画像から得られる牛の身体情報に基づく分娩予兆検知システム ○兵頭亮介・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）・小林哲則・小川哲司（早大）  PRMU2019-1 |
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| 抄録 | （和） | 動画像から得られる牛の状態と動作の情報を用いた分娩予兆検知システムを提案し，動作情報の有無による検知性能を調査する．これまで提案してきた牛の状態に基づく分娩予兆検知システムは，分娩の兆候に関連する動作を捉えることができていなかった．そこで，分娩の兆候に関連する牛の状態と動作の情報をマルチタスクの畳み込みニューラルネットワークにより画像から抽出し，それら分娩予兆特徴を入力とする双方向型LSTMにより分娩の予兆か否かを判定するシステムを構築する．このとき，学習データを得るために牛特有の動きの情報をアノテーションする必要が生じるが，特に畜産の専門家でない人にとっては容易な作業ではない．そこで，牛の首と尾の根本の位置の情報から間接的に動作情報を抽出することを試みる．これらの属性はクラウドソーシングによるアノテーションが容易であり，システムを再学習するためのデータの拡張が可能となる．実際の牛の監視映像を用いた評価実験の結果，提案システムは0.83の適合率，0.78の再現率で分娩予兆検知が可能であることがわかった．また，静的な状態情報だけでは誤検知が生じる場面において，動作情報の利用が有効であることも実証された． |
| （英） | A calving sign detection system using cows' state-based and motion-based features is successfully designed. The developed system exploiting only state-based features was shown to be effective in calving sign detection, but it can not capture a characteristic of movements related to calving signs (e.g., rotate, turn). This study presents a two-stage calving sign detection system, in which calving-relevant state and motion information obtained by multitask CNN-based feature extractor is taken as inputs to another LSTM-based calving sign detector. Experimental comparisons demonstrated that the developed system achieved a calving precision ratio of 83% and a calving recall ratio of 78% and the use of motion-based features helped to improve the accuracy. | |
| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / 分娩予兆検知 / 精密畜産業 / / / / / |
| （英） | Neural network / Calving sign detection / Precision livestock farming / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 64, PRMU2019-1, pp. 1-6, 2019年5月. | |
| 資料番号 | PRMU2019-1 | |
| 発行日 | 2019-05-23 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2019-1 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2019-05-30 - 2019-05-31 |
| 開催地（和） | オリンピック記念青少年センタ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 第一次産業 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2019-05-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 動画像から得られる牛の身体情報に基づく分娩予兆検知システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Calving sign detection system with cattle physical feature extraction from video frames |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 分娩予兆検知 / Calving sign detection |
| キーワード(3)（和/英） | 精密畜産業 / Precision livestock farming |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 兵頭 亮介 / Ryosuke Hyodo / ヒョウドウ リョウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅原 一真 / Kazuma Sugawara / スガワラ カズマ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中野 鐵兵 / Teppei Nakano / ナカノ テッペイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学/知能フレームワーク研究所 (略称： 早大/知能フレームワーク研) Waseda University/inteligent framework, inc. (略称： Waseda Univ./iflab, inc.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 赤羽 誠 / Makoto Akabane / アカバネ マコト |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学/知能フレームワーク研究所 (略称： 早大/知能フレームワーク研) Waseda University/inteligent framework, inc. (略称： Waseda Univ./iflab, inc.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 哲則 / Tetsunori Kobayashi / コバヤシ テツノリ |
| 第5著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 哲司 / Tetsuji Ogawa / オガワ テツジ |
| 第6著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-05-30 10:50:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2019-1 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.64 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-05-23 (PRMU) |
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