赤外線サーモグラフィーと深層学習を用いたウシ分娩予知技術の開発

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K14949
• Research Institution: National Agriculture and Food Research Organization
• Principal Investigator: 三輪 雅史 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 畜産研究部門, 研究員 (70806538)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 牛 / 分娩予知 / 赤外線サーモグラフィー / 深層学習 / コンピュタータビジョン

Outline of Annual Research Achievements

本研究は、省力的かつ非侵襲的なウシ分娩監視技術の開発を目的とし、赤外線サーモグラフィーと深層学習を組み合わせることで画像からウシの体温と行動を同時抽出し、これらの情報をもとに分娩予知を行う技術の検討を行う。具体的な課題として、①赤外線サーモグラフィー画像からのウシ個体および身体部位検出技術の確立、②①に基づく分娩予知技術の確立を段階的に取り組む。
初年度である当該年度は、①赤外線サーモグラフィー画像からのウシ個体および身体部位検出技術の確立に取り組んだ。可視光線画像（RGB画像）によって物体検出モデル（YOLOX）と骨格検出モデル（AnimalPose）を学習させ、赤外線サーモグラフィー画像への推論を行った。その結果、モデルの学習に赤外線サーモグラフィー画像を用いていないにも関わらず、赤外線サーモグラフィー画像からウシとその身体部位を検出できることが明らかとなった。とくに、深部体温を反映すると考えられている眼部の検出が可能となったことから、体温測定による分娩予知への応用が期待できる。また、赤外線サーモグラフィー画像の前処理方法（疑似カラー/グレースケール）が前述のモデルの推論性能に影響を及ぼすことを示した。
今年度は赤外線サーモグラフィー画像として学術論文等で公開されているデータセットを利用したが、今後は生産現場を模した環境で実際にデータ収集を開始し、それらのデータを用いてモデルの学習や解析に取り組む。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

初年度は牛舎に赤外線サーモグラフィーカメラを設置して牛の可視光線画像および赤外線サーモグラフィー画像（熱画像）を収集し、適切な撮影条件および解析手法を検討する計画であった。しかし、新型コロナウイルス感染拡大にともない体温測定機器の需要が高騰し、赤外線サーモグラフィーカメラの調達が大幅に遅れたことで、年度内にカメラの調達はできたものの設置やデータ収集を行うことはできなかった。
一方で、学術論文等で公開されているウシの赤外線サーモグラフィー画像のデータセットを代わりに用いることで、解析手法の検討は進めることができた。次年度に速やかにカメラの設置とデータの収集を開始することで計画の遅れを取り戻せる状態にあると考えられる。

Strategy for Future Research Activity

次年度以降は、初年度に実施できなかった牛舎への赤外線カメラの設置とデータ収集を速やかに開始し、データ蓄積をしつつ適切な撮影条件の検討を行う。また、初年度に検討を行った解析手法を実際に収集したデータに対して適用し、分娩予知への応用を見据えた解析手法の確立を目指す。

Causes of Carryover

【理由】調達予定であった赤外線サーモグラフィーカメラの機種変更にともない調達価格が下がったこと、同製品の調達が大幅に遅延したことで当該年度の試験が中止となり関連する実験消耗品の購入を行わなかったことで残額が生じた。また、参加予定だった国内学会が新型コロナウイルス感染拡大を理由にオンライン開催に変更となったことにより、旅費が残額として生じた。
【使用計画】初年度に中止した試験を次年度に実施するため、次年度分と合わせて試験実施に必要な実験消耗品や関連機材の購入に充てる。学会参加にともなう旅費についても同様。