Development of a Disease Detection System for Calves in a Herd Using Deep Learning-based Image Analysis

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K05866
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
• Research Institution: Industrial Research Institute of Shizuoka Prefecture
• Principal Investigator: Ide Tatsuki 静岡県工業技術研究所, 富士工業技術支援センター機械電子科, 主任研究員 (70788801)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 閏間 英之 静岡県畜産技術研究所, 酪農科, 上席研究員 (00812025) ; 荒川 俊也 日本工業大学, 先進工学部, 教授 (50631248) ; 小熊 亜津子 静岡県畜産技術研究所, 酪農科, 上席研究員 (00897465)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 機械学習 / 乳牛 / 疾病検知 / オプティカルフロー / 隠れマルコフモデル

Outline of Final Research Achievements

In this study, we examined a method for detecting diseases of dairy calves using image processing. We focused on the decrease in activity levels in calves with digestive diseases compared to their healthy state and considered that extracting this decrease in activity from video data could enable digestive diseases detection. We calculated activity levels of calves using Optical Flow, a technique for analyzing the movement of objects in image data. By creating time-series dataset of calculated activity levels, and analyzing changes in these levels using a Hidden Markov Model, we were able to estimate diarrhea, the main symptom of digestive diseases, with an accuracy over 80%.

Free Research Field

情報工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

乳牛の消化器疾患は生乳の生産性を減少させる主な要因である。乳牛の健康を維持し、安定した生産性を確保するために、疾患の早期発見および処置が重要である。本研究で開発した手法は、画像解析により消化器疾患の症状である下痢を検出するため、ウェアラブルセンサーと比較して、乳牛に与えるストレスが少なく、酪農現場への導入コストも低い。また、隠れマルコフモデルの精度を向上させることで、症状が悪化する前に不調を検知し、早期に対処できる可能性もある。