| 研究課題/領域番号 |
22KJ0417
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| 補助金の研究課題番号 |
22J13991 (2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2022) |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分41040:農業環境工学および農業情報工学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
霜田 晃希 筑波大学, 理工情報生命学術院, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2023年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2022年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | 農業工学 / スマート農業 / スマートセンシング / 機械学習 / 農業情報工学 / 呼吸器感染症 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
高品質な豚肉を安定供給するためには肥育状態・健康状態の全頭個別管理が必要である．しかし養豚農家1戸あたりの飼養頭数は直近15年で倍増しており，少数の農作業者による全頭個別の状態確認は極めて困難な状況にある．加えて，豚は生産効率向上のため高密度飼養される家畜であり，生産阻害要因である感染症の集団感染のリスクが高い．少数作業者でも多頭管理を可能にするためには，全頭個別の肥育状態・健康状態モニタリングの自動化が必要である．
本研究は，スマートセンシングによる豚多頭飼養環境における全頭個別追跡法を確立し，豚の肥育状態・健康状態モニタリングシステムを構築することを目的とする．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，複数センサを併用するスマートセンシングにより豚多頭飼養環境における全頭個別トラッキング法を確立するとともに，トラッキング結果より得られた豚の行動情報から豚の肥育状態・健康状態モニタリングシステムを構築することを目的とする．
2022年度は，これまで農場で計測してきたマルチモーダル動画像データを対象に，機械学習手法であるCNNを用いて昼夜を問わない全頭個別トラッキング手法を開発した．またトラッキング結果から豚の行動様態を定量的に明らかにする方法を検討した．加えて健康状態モニタリングに必要な，呼吸器感染症に罹患した豚の行動データを得るため，呼吸器感染症の一例としてブタインフルエンザ感染実験をBSL-3対応の実験室において実施した．
2023年度は，前年度構築したCNNに基づく昼夜を問わない全頭個別トラッキング手法を，豚舎で計測した多量の動画像データに適用し，その汎化性能，有用性について検討した．加えて，豚の肥育状態・健康状態の推定に有効な生体情報，環境情報の種類と取得方法についても調査した．深度センサやサーモカメラ，マイク，温湿度センサ，CO2センサなど，これまでの豚舎実験において取得してきた光学領域・赤外領域の動画像データと組み合わせることが可能と考えられる新しいセンサを導入し，電子機器にとって過酷な豚舎という環境においても長期間問題なく運用できる収録系と，収録データの効果的な処理方法について検討した．
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