| 研究課題/領域番号 |
21K05866
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 静岡県工業技術研究所 |
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研究代表者 |
井出 達樹 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)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 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 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、画像解析を用いて乳牛の子牛を対象に疾病を検知する手法について検討を行った。消化器疾患に罹患した子牛は健康な個体と比べて行動量が低下することに着目し、行動量の低下を動画から抽出することで消化器疾患の検知が可能になると考えた。 画像中の物体の動きを解析する手法であるオプティカルフローを使用して子牛の行動量を算出した。 算出した行動量の時系列データセットを作成し、確率モデルである隠れマルコフモデルにより行動量の変化を解析することで、8割以上の精度で消化器疾患の主な症状である下痢を推定することが可能になった。
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| 自由記述の分野 |
情報工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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