Developing algorithm for estrus detection based on social relationships between cows

2020 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 18H03294
• Research Institution: Tokyo University of Science
• Principal Investigator: 大和田 勇人 東京理科大学, 理工学部経営工学科, 教授 (30203954)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 堂腰 顕 地方独立行政法人北海道立総合研究機構, 農業研究本部 酪農試験場, 研究主幹 (40506606) ; 窪 友瑛 地方独立行政法人北海道立総合研究機構, 農業研究本部 酪農試験場, 研究職員 (50825338) ; 大島 一郎 鹿児島大学, 農水産獣医学域農学系, 准教授 (60465466) ; 鍋西 久 北里大学, 獣医学部, 准教授 (90575151)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 機械学習 / 帰納学習 / 乳牛 / 繁殖 / 視覚化

Outline of Annual Research Achievements

今年度は、実証牧場にて行われた社会的順位に関する実験から得られた順位と監視カメラ映像にて推定された社会的順位の比較を行った。まず、実証牧場にて設置した監視カメラ映像から機械学習の一般的な物体検出モデルであるyolov5による個体識別をおこなった。その結果、8頭の個体識別精度は91.5％となった。これにより映像内にいる個体の位置を時系列的に取得することで、各個体の活動を自動で同時に捉えることが可能となった。そこから、採食時の個体間の給餌場での場所取りに関する闘争に注目し、個体間距離の変化と各個体の移動から勝ち・負け・分けを判定し、その勝率で順位づけをおこなった。調査期間中の飼槽優先法による社会的順位と比較したところ８頭の供試牛に対し、７頭分の順位関係が一致していた。順位が一致しなかった１頭に関しても、期間中の闘争行動が得られなかったことが原因であった。
また、映像から得られた個体の位置から活動に関する特徴量（飲水時間、給餌機滞在時間、歩行時間、休息時間）を算出した。算出された特徴量の一つである給餌機械滞在時間に関しては、自動給餌機から得られた採食時間と比較したところ、1日分の測定で30分以内の誤差であった。飲水・採食・歩行・休息の時間の比率も一般的な乳牛の行動比率と同様の結果となった。また、映像から各個体の活動分布を調査したところ、特定の牛床や給餌位置を選ぶ傾向が見られた。
映像から個体間距離の平均を算出し比較してみたところ、距離が短い5組のペアの内4組が、順位が隣接しており、順位の隣接する個体間では平均距離が短くなっていた。発情時の不安定状態ではこの個体間距離が大きく変化すると考えられ、発情発見の規則として利用可能であると示唆された。

Research Progress Status

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。