2017 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis of community based on information about interactions between cows
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15K12099
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
大川 剛直 神戸大学, システム情報学研究科, 教授 (30223738)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大山 憲二 神戸大学, 農学研究科, 教授 (70322203)
太田 能 神戸大学, 科学技術イノベーション研究科, 教授 (10272254)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | インタラクション情報 / 測位 / 放牧牛 / 時系列データ / 俯瞰画像 / ネットワーク分析 / コミュニティ抽出 / スマート農業 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、放牧牛に装着した電子タグから得られる牛の位置情報や加速度データ、ならびにサイロ上に設置した定点カメラ画像をもとにして、牛の行動を分析することで、牛間のインタラクション情報を抽出するとともに、抽出されたインタラクション情報をコミュニティ分析や発情検知などに利用する枠組みについて検討している。平成29年度の主要な研究成果は以下の通りである。
1. 牛間インタラクション情報取得のための測位手法の開発：低消費電力なデバイスであるアクティブBLE (Bluetooth Low Energy)タグを牛に装着し、放牧場に配置した受信機により取得される電波強度をもとに、牛の位置を推定する手法を開発した。特に放牧場が広大であることを考慮して、電波伝播特性等をモデル化した仮想空間を構築し、仮想空間上でのFingerprint法を新規に提案することにより、測位精度の向上を図った。
2. インタラクション情報からのコミュニティ抽出および状態検知手法の開発：牛に装着したBLEタグから得られる加速度データや気圧データをもとに、牛の行動を分類する手法を提案した。また、複数の牛における行動系列の類似度や牛相互の接近行動・近接関係から、牛間のインタラクションを検出し、これをもとに抽出されるコミュニティやインタラクションそのものの時間変化に基づいて、牛の発情状態などを検知する手法を提案した。提案手法により、対象としている牛個体の活動量に顕著な変化が見られない状況においても、正確に発情を検知することができ、インタラクション情報利用の有効性を確認した。
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