2016 Fiscal Year Annual Research Report
Development of an automatic detection system of estrus period for cows by complementary use of distance image and video image on plane
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15K14844
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| Research Institution | University of Miyazaki |
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Principal Investigator |
ThiThi Zin 宮崎大学, 工学部, 教授 (30536959)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
Pyke Tin 宮崎大学, 国際連携センター, 客員教授 (70536961)
小林 郁雄 宮崎大学, 農学部, 准教授 (20576293)
椎屋 和久 宮崎大学, 工学部, 助教 (00347048)
濱 裕光 大阪市立大学, 大学院工学研究科, 名誉教授 (20047377)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 発情期自動検知 / 繁殖 / 距離画像 / 牛の行動パターン / スタンディング / マウンティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、牛の発情行動の自動検知と、どの牛が発情行動を行っているかを把握するために、牛の個体識別を行い、追跡するアルゴリズムの開発を行った。牛の発情行動の検知は、スタンディング及びマウンティングの検知に基づく。まず、測域センサを用いた提案手法の有効性を示すために実験を行った。実験に用いた例では、スタンティングの検知率91.6%、及びマウンティングの検知率100%を実現することができた。測域センサは、真夜中でも土埃や小雨の中でも安定的に動作可能である。
一方、ビデオカメラを用いてブロックごとの分散を求め、特定の点数を超えたら発情があったと判断する手法により、検知率76.7%を得たが、距離によってブロックサイズをアダプティブに調整することで、さらなる改善が可能であると考える。これまでは領域抽出に背景差分を用いてきたが、平成28年度は、フレーム間差分を用いることで、動きの少ない牛の領域抽出に関して大きく改善できた。一般的には、牛の発情時期に運動量が上がる、という行動特性がある。これらは重要な情報として画像上で捉えることができる。このように複数特徴を利用した精度向上は今後の課題であるが、もし、ビデオカメラを用いた実用的なシステムが実現できれば、簡便・安価さから広く普及するものと思われる。
また、ビデオカメラの動画から牛を識別、追跡する新しいアルゴリズムを提案し、従来手法よりも精度の高い識別システムの構築に成功した。牛のID番号に関しては、ビデオカメラを用いて、90～96%の精度を達成した。前年度まではマーカーを用いて黒毛和牛の個体識別を中心に扱ってきたが、平成28年度はマーカーなしでホルスタイン牛の白黒模様から形状特徴を使用した個体識別が可能となった。
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