2020 Fiscal Year Annual Research Report
Development of estrus detection and calving monitoring system for cattle using image processing technology and noncontact sensor
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17K08066
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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) |
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)
Pyke Tin 宮崎大学, 国際連携センター, 客員教授 (70536961)
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) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 農学 / 動物生産科学 / 情報通信技術 / 画像処理 / 牛の発情検知 / 繁殖 / 牛のモニタリングシステム / 牛の分娩監視システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究開発では、牛のモニタリングシステムの構築に不可欠な非接触・非侵襲での個体識別・追跡、発情検知、分娩開始時刻予測技術の開発を行った。
個体識別に関しては、次の２つの手法を試みた。ホルスタイン種に対しては体表面の白黒の模様が利用できるので、ディープラーニングを用いる手法、黒毛和種に対しては体表面のペイントマーカーを用いる手法、を試み、実際に牧場で行った実験を通してその有効性を確認した。追跡に関しては、マーカーの形が変形していても、マーカーが写っていないフレーム内の牛でも、また、複数の牛でも追跡によって正確に識別することを可能にした。
次に、牛の分娩監視システムにおいて、分娩開始時刻の予測は重要なものであり、「尻尾が上がっているかどうか」、「落ち着きがなくなり移動量が増加するかどうか」、「起居頻度」、等の分娩前に特徴的な行動に焦点を当てて、特徴抽出を行った。また、分娩開始時刻の予測について確率モデルを提案し、99％以上の確率で「分娩開始前６時間以内」の予測を可能とした。以上のような予測モデルの構築を成功させたことは、分娩時の重大事故の未然防止や軽減などに繋がるものである。
さらに、発情検知に関しては、従来は乗駕行動に注目したものが多かったが、ここでは複数の発情前兆行動を検知し、総合的・相補的に利用することで精度及び信頼性を高める手法の開発を目指した。特に、重要なポイントとなったのは、新しい概念「仮想接地点」の導入と２次元画像上の座標から牧場の地面を想定した３次元平面への変換であり、このことで問題が単純化され、多くの情報を読み取れることが判明した。一方、測域センサを用いてマウンティングとスタンディングを、87%の精度で検知・識別できた。夜間１件の検知を含み、未検知数は０件であった。また、乗駕行動を含まないシーンからの発情検知も可能になった。
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