映像からのウシ個体連続追跡と異常検知を実現する移動軌跡予測技術の開発
Project/Area Number |
22K05921
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
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Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
Principal Investigator |
多田 慎吾 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 北海道農業研究センター, 主任研究員 (40815445)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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Keywords | ウシ / 行動 / 移動軌跡 / 機械学習 / 映像解析 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、近年ヒトの群集内移動の解析や自動車の自動運転の分野で活用される移動予測モデルを乳牛に応用し、牛舎内のウシの移動軌跡を予測可能なモデルを作成する。さらに、これを申請者が開発している牛舎内映像モニタリングシステムと組み合わせ、高精度な連続個体追跡の実現および異常検知への活用が可能か検証する。
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Outline of Annual Research Achievements |
畜産経営の大規模化が進む中、家畜の精密な個体管理を可能とするには、低コストかつ省力的な行動把握システムの開発が望まれる。本研究ではこれに資する技術として、近年ヒトの群集内移動解析や自動車の自動運転の分野で活用される移動予測モデルを乳牛に応用し、牛舎内のウシの移動軌跡を予測可能なモデルを作成する。そしてこれを監視カメラ映像による乳牛モニタリングシステムと組み合わせ、高精度な連続個体追跡の実現および異常検知への活用が可能か検証する。 2022年度は、所属機関および3戸の酪農家の放し飼い方式の搾乳牛牛舎にて、ネットワークカメラもしくはデジタルカメラを用いて牛舎内を連続撮影し、映像データを取得した。同データに映像解析によるウシ個体識別・行動追跡プログラム (多田, 2020, 2021 [特許出願]) を適用し、これにより自動生成される各個体の位置座標データと映像の目視確認とを合わせて、のべ164頭分の約1,500分に相当する乳牛個体の移動軌跡データセットを作成した。ヒトや自動車の移動予測に用いられる他者との相互作用を考慮した移動予測深層学習モデルをベースとして、これを本研究にて適用できるようプログラムコードを調整した。併せて、本研究の移動軌跡データを同予測モデルの学習に供与可能なデータ形式に変換するコードを作成した。これらを用いてモデルを乳牛個体の移動軌跡データセットについて学習させ、牛舎内の乳牛の移動軌跡予測に利用可能なモデルのプロトタイプを作成した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究計画の通りに所属研究機関および現地酪農家にて映像データを収集するとともに、これを元に移動軌跡データセットを作成し、移動軌跡予測モデルの学習に供して、牛舎内乳牛移動軌跡予測モデルのプロトタイプを作成することができた。研究初年度内にこのようにデータ取得からモデル作成までの体制を構築できたため、次年度以降、継続して更なるデータセットの拡充およびモデルの精度向上を進められると見込める。
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Strategy for Future Research Activity |
研究計画の通り、引き続き映像データの蓄積、移動軌跡データセットの拡充および移動軌跡予測モデルの精度向上に取り組む。加えて、得られた移動軌跡予測モデルを映像によるウシ個体識別・行動追跡プログラムに組み合わせ、個体追跡精度の向上効果を検証する。更には、実際の移動軌跡と予測移動軌跡とを対照することで個体の異常検知を行う機構の開発に取り組む。
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Report
(1 results)
Research Products
(6 results)