JP2021101668A - Estrus diagnosis system, estrus diagnosis method, program and individual identification system - Google Patents
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Abstract
【課題】非侵襲的かつ容易に発情状態を検出する発情診断システム、発情診断方法、及びプログラム、並びに個体識別システムの提供。【解決手段】発情診断システム100は、カメラ20を用いて撮像した画像を取得する取得部11、動物の画像を抽出する抽出部12、個体を識別する識別部13、所定の日常行動とは異なる非日常行動を検出する検出部14、及び動物の発情可能性を判定する判定部15を備えている。【選択図】図1PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an estrus diagnosis system, an estrus diagnosis method, and a program for detecting an estrus state easily and non-invasively, and an individual identification system. An estrus diagnosis system 100 is different from an acquisition unit 11 that acquires an image captured by a camera 20, an extraction unit 12 that extracts an image of an animal, an identification unit 13 that identifies an individual, and predetermined daily activities. It includes a detection unit 14 for detecting extraordinary behavior and a determination unit 15 for determining the possibility of estrus of an animal. [Selection diagram] Fig. 1
Description
本発明は、発情診断システム、発情診断方法、及びプログラム、並びに個体識別システムに関する。 The present invention relates to an estrus diagnosis system, an estrus diagnosis method, and a program, and an individual identification system.
家畜の発情状態を管理することは、畜産経営を良好に行なう上で非常に重要である。放し飼いの家畜の場合には、スタンディングやマウンティングのような発情行動を観察することで発情状態を検出することができる。つなぎ飼いの家畜の場合には、家畜の陰部の状態(膨張、色等)や粘液の状態の変化を観察することで発情状態を検出することができる。このような観察は一般に目視により行われている。目視による観察に基づく発情状態の検知率は約70%であり、精度が高い。 Managing the estrus state of livestock is very important for good livestock management. In the case of free-range livestock, the estrus state can be detected by observing estrus behavior such as standing and mounting. In the case of tethered livestock, the estrus state can be detected by observing changes in the state of the pubic area (swelling, color, etc.) of the livestock and the state of mucus. Such observations are generally made visually. The detection rate of the estrus state based on visual observation is about 70%, which is highly accurate.
しかしながら、このような方法では労力や時間がかかり、特に大規模農家で適切に行うことは難しい。そこで、近年は、ウシに装着した加速度センサ、温度センサ、歩数計等により測定したデータに基づいて、ウシの発情状態を検出する技術が開発され、実用化されてきている(特許文献1及び2)。
However, such a method is laborious and time-consuming, and it is difficult to carry out properly especially in a large-scale farm. Therefore, in recent years, a technique for detecting the estrus state of a cow based on data measured by an accelerometer, a temperature sensor, a pedometer, etc. attached to the cow has been developed and put into practical use (
上述した従来の発情状態を検出する技術においては、特に膣の温度を測定する温度センサを用いた場合に高い精度で発情状態を検出できる。しかしながら、センサの装着は家畜の体に侵襲的であるため、家畜の生理状態に影響しやすく、粘液が白濁してしまうというような悪影響を及ぼし得る。また、体表温を測定する温度センサ、加速度センサ、歩数計については、実用化が進んでいるものの、誤検知や未検知が生じやすく、信頼性に劣る。そのため、家畜の体に非侵襲的であり、目視による観察に基づく検知率を達成可能な発情状態の検出技術の開発が求められている。 In the above-mentioned conventional technique for detecting an estrus state, the estrus state can be detected with high accuracy, particularly when a temperature sensor for measuring the temperature of the vagina is used. However, since the attachment of the sensor is invasive to the body of the livestock, it easily affects the physiological state of the livestock and may have an adverse effect such as mucus becoming cloudy. Further, although the temperature sensor, the acceleration sensor, and the pedometer for measuring the body surface temperature are being put into practical use, erroneous detection and non-detection are likely to occur, and the reliability is inferior. Therefore, there is a need to develop a technique for detecting an estrus state that is non-invasive to the body of livestock and can achieve a detection rate based on visual observation.
本発明の一態様は、非侵襲的かつ容易に発情状態を検出する技術を実現することを目的とする。 One aspect of the present invention is to realize a technique for detecting an estrus state non-invasively and easily.
上記の課題を解決するために、本発明は、以下の態様を含む。
1) カメラを用いて撮像した可視光画像及び赤外線画像の少なくとも一方を取得する取得部と、前記取得部が取得した画像から動物の画像を抽出する抽出部と、前記抽出部が抽出した動物の画像において、個体を識別する識別部と、前記識別部が識別した個体の画像において、所定の日常行動とは異なる非日常行動を検出する検出部と、前記検出部が検出した非日常行動に基づき、前記動物の発情可能性を判定する判定部とを備えた、発情診断システム。
2) 前記識別部は、前記抽出部が抽出した動物の画像から当該動物の骨格情報をさらに抽出し、当該骨格情報に基づき動物の個体を識別する、1)に記載の発情診断システム。
3) 前記取得部は、複数のカメラを用いて撮像した画像を取得する、1)又は2)に記載の発情診断システム。
4) 前記識別部が識別した動物の個体について、複数の画像間においてその行動を追跡した追跡画像から抽出した日常行動を記憶する記憶部をさらに備え、前記検出部は、前記識別部が識別した動物の個体の画像から、前記記憶部に記憶された日常行動とは異なる行動を非日常行動として検出する、1)から39のいずれかに記載の発情診断システム。
5) 前記検出部は、前記識別部が識別した動物の個体の画像から、前記記憶部に記憶された日常行動とその頻度又は持続時間の異なる行動を非日常行動として検出する、4)に記載の発情診断システム。
6) 前記検出部は、前記識別部が識別した動物の個体の画像から、前記記憶部に記憶された単位時間あたりに行う日常行動の行動パターンとは異なる行動パターンを非日常行動として検出する、4)に記載の発情診断システム。
7) 前記記憶部は、前記非日常行動と発情可能性とを関連付けて記憶する、4)から6)のいずれかに記載の発情診断システム。
8) 前記動物は家畜である、1)から7)のいずれかに記載の発情診断システム。
9) カメラを用いて撮像した画像を取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得した画像から動物の画像を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにおいて抽出した動物の画像において、個体を識別する識別ステップと、前記識別ステップにおいて識別した個体の画像において、所定の日常行動とは異なる非日常行動を検出する検出ステップと、前記検出ステップにおいて検出した非日常行動基づき、前記動物の発情可能性を判定する判定ステップとを備えた、発情診断方法。
10) 1)から8)のいずれかに記載の発情診断システムとしてコンピュータを機能させるための発情診断プログラムであって、前記取得部、前記抽出部、前記識別部、前記検出部、及び前記判定部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
11) カメラを用いて撮像した画像を取得する取得部と、前記取得部が取得した画像から動物の画像を抽出する抽出部と、前記抽出部が抽出した動物の画像から当該動物の骨格情報をさらに抽出し、当該骨格情報に基づき動物の個体を識別する識別部とを備えた、個体識別システム。
In order to solve the above problems, the present invention includes the following aspects.
1) An acquisition unit that acquires at least one of a visible light image and an infrared image captured by a camera, an extraction unit that extracts an animal image from the image acquired by the acquisition unit, and an animal extracted by the extraction unit. Based on an identification unit that identifies an individual in an image, a detection unit that detects an extraordinary behavior different from a predetermined daily behavior in the image of the individual identified by the identification unit, and an extraordinary behavior detected by the detection unit. , An estrus diagnosis system including a determination unit for determining the estrus possibility of the animal.
2) The estrus diagnosis system according to 1), wherein the identification unit further extracts skeleton information of the animal from the image of the animal extracted by the extraction unit, and identifies an individual animal based on the skeleton information.
3) The estrus diagnosis system according to 1) or 2), wherein the acquisition unit acquires images captured by using a plurality of cameras.
4) The individual animal identified by the identification unit is further provided with a storage unit that stores daily activities extracted from the tracking images that track the behavior between a plurality of images, and the detection unit is identified by the identification unit. The estrus diagnosis system according to any one of 1) to 39, wherein a behavior different from the daily behavior stored in the storage unit is detected as an extraordinary behavior from an image of an individual animal.
5) The detection unit detects daily behaviors stored in the storage unit and behaviors having different frequencies or durations as extraordinary behaviors from images of individual animals identified by the identification unit as described in 4). Estrus diagnosis system.
6) The detection unit detects as an extraordinary behavior a behavior pattern different from the behavior pattern of daily behavior performed per unit time stored in the storage unit from an image of an individual animal identified by the identification unit. The estrus diagnosis system described in 4).
7) The estrus diagnosis system according to any one of 4) to 6), wherein the storage unit stores the extraordinary behavior in association with the possibility of estrus.
8) The estrus diagnosis system according to any one of 1) to 7), wherein the animal is a domestic animal.
9) Identification that identifies an individual in an acquisition step of acquiring an image captured by a camera, an extraction step of extracting an animal image from the image acquired in the acquisition step, and an animal image extracted in the extraction step. In the image of the individual identified in the step and the identification step, the possibility of estrus of the animal is determined based on the detection step of detecting the extraordinary behavior different from the predetermined daily behavior and the extraordinary behavior detected in the detection step. An estrus diagnosis method including a judgment step to be performed.
10) An estrus diagnosis program for operating a computer as the estrus diagnosis system according to any one of 1) to 8), wherein the acquisition unit, the extraction unit, the identification unit, the detection unit, and the determination unit. A program to make your computer work as.
11) An acquisition unit that acquires an image captured by a camera, an extraction unit that extracts an animal image from the image acquired by the acquisition unit, and an animal skeleton information from the animal image extracted by the extraction unit. An individual identification system including an identification unit that further extracts and identifies an individual animal based on the skeletal information.
本発明の各態様に係る発情診断システムは、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記発情診断システムが備える各部(ソフトウェア要素)として動作させることにより前記発情診断システムをコンピュータにて実現させる発情診断システムの発情診断制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。 The estrus diagnosis system according to each aspect of the present invention may be realized by a computer. In this case, the estrus diagnosis system is made into a computer by operating the computer as each part (software element) included in the estrus diagnosis system. The estrus diagnosis control program of the estrus diagnosis system to be realized and the computer-readable recording medium on which the estrus diagnosis control program is recorded also fall within the scope of the present invention.
本発明の一態様によれば、非侵襲的かつ容易に発情状態を検出することができる。 According to one aspect of the present invention, the estrus state can be detected non-invasively and easily.
〔発情診断システム〕
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。本発明の一実施形態に係る発情診断システムは、画像から個体を識別し、個体毎に発情状態を診断するシステムである。ここで発情とは、動物が生殖活動に伴う興奮状態にあることを意味しており、人工授精が成功する可能性の高い状態であり得る。
[Estrus diagnosis system]
Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described in detail. The estrus diagnosis system according to an embodiment of the present invention is a system that identifies an individual from an image and diagnoses the estrus state for each individual. Here, estrus means that the animal is in a state of excitement associated with reproductive activity, and can be a state in which artificial insemination is likely to succeed.
図1を参照して本発明の一実施形態に係る発情診断システムについて説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る発情診断システムの要部構成を示すブロック図である。図1に示すように、発情診断システム100は、取得部11、抽出部12、識別部13、検出部14、及び判定部15を備えている。取得部11、抽出部12、識別部13、検出部14及び判定部15は、記憶部16と共に、発情診断装置10を構成している。また、発情診断システム100は、カメラ20を備えている。
An estrus diagnosis system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing a main configuration of an estrus diagnosis system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the
(診断対象)
発情診断システム100による診断の対象となる動物は家畜である。家畜から乳製品、皮、肉等を得る畜産において、家畜の繁殖を制御することは極めて重要である。家畜の人工授精時期を推定し、繁殖を制御するために、家畜の発情状態を個体毎に正確に管理することが望ましい。発情診断システム100は、家畜の個体を識別し、個体毎の発情状態を診断することができる。発情診断システムによる診断の対象となる家畜の例として、ウシ、ブタ、ヒツジ、ヤギ、ウマ等が挙げられ、特にウシである。
(Diagnosis target)
The animal to be diagnosed by the
図2及び図3を参照して、発情診断システム100による診断の対象となる家畜の飼育形態について説明する。図2は、本発明の一実施形態に係る発情診断システムによる発情診断の対象となる家畜の飼育形態の例を説明する図であり、図3は、本発明の一実施形態に係る発情診断システムによる発情診断の対象となる家畜の飼育形態の他の例を説明する図である。
With reference to FIGS. 2 and 3, a breeding mode of livestock to be diagnosed by the
発情診断システム100は、図2に示すような、複数の家畜が管理区域300内に放し飼いにされている放し飼いの家畜200を診断することができる。また、発情診断システム100は、図3に示すような、屋内の区切られた領域400内に鎖等でつながれた状態で飼育されているつなぎ飼いの家畜200を診断することもできる。発情診断システム100は、画像から個体を識別して個体毎に発情状態を診断するので、放し飼い及びつなぎ飼いのいずれの家畜であっても、個体毎の発情状態を診断することができる。
The
(カメラ)
発情診断システム100が備えるカメラ20は、診断の対象となる動物を撮像する。カメラ20が撮像した画像は、取得部11に送られる。カメラ20は、所定期間継続して撮像するように制御されてもよいし、ユーザからの入力に基づき撮像するように制御されてもよい。カメラ20において、撮像、及び、レンズの向き、画角、ピントやズームの調整等の制御は、発情診断装置10の制御部(図示せず)により制御される。
(camera)
The
発情診断システム100は、複数のカメラ20を備えていることが好ましい。これにより、様々な方向から撮像した複数の画像が得られるので、これらの画像に基づき、個体の識別及び発情の診断をより精度よく行うことができる。カメラ20の数は特に限定されない。カメラ20の設置位置は特に限定されないが、動物の行動を妨げない位置であって、撮像可能範囲が広くなるような位置に設置することが好ましい。
The
図2に示す放し飼いの家畜を撮像する場合、例えば、管理区域300の外側において、家畜を斜め上方から撮像可能な位置にカメラ20を設置する。また、図3に示すつなぎ飼いの家畜を撮像する場合、例えば、領域400毎に、斜め上方から撮像可能な位置にカメラ20を設置する。つなぎ飼いの家畜を撮像する場合、家畜の前方及び後方のいずれかにカメラ20を設置すればよいが、両方にカメラ20を設置することが好ましい。
When imaging the free-range livestock shown in FIG. 2, for example, the
カメラ20は、可視光カメラ及び赤外線カメラの少なくとも一方である。カメラ20は、少なくとも1台の可視光カメラと、少なくとも1台の赤外線カメラとを含むことが好ましい。これにより、例えば、昼間は可視光カメラにより撮像し、夜間は赤外線カメラにより撮像することで、昼夜問わず動物の撮像が可能である。
The
可視光カメラは、レンズ等の光学系や光検出素子等を含み、被写体から光を検出して可視光画像データを生成する。赤外線カメラは、レンズ等の光学系や赤外線検出素子等を含み、被写体から発せられる赤外線を感知して赤外線画像データを生成する。赤外線画像とは、被写体の部位毎に温度を色によって表したものである。 The visible light camera includes an optical system such as a lens, a light detection element, and the like, detects light from a subject, and generates visible light image data. An infrared camera includes an optical system such as a lens, an infrared detection element, and the like, and detects infrared rays emitted from a subject to generate infrared image data. The infrared image is a color representation of the temperature of each part of the subject.
(取得部)
取得部11は、カメラ20を用いて撮像した可視光画像及び赤外線画像の少なくとも一方を取得する。取得部11は、動画像として、可視光画像及び赤外線画像の少なくとも一方を取得する。取得部11は、複数のカメラ20を用いて撮像した複数の画像を取得する。取得部11は、無線又は有線による通信インタフェースとして実装されている。取得部11は、取得した画像データを抽出部12に送る。また、取得部11は、取得した画像データを記憶部16に送ってもよい。
(Acquisition department)
The acquisition unit 11 acquires at least one of a visible light image and an infrared image captured by the
(抽出部)
抽出部12は、取得部11が取得した画像から動物の画像を抽出する。抽出部12は、取得部11が取得した複数の画像のそれぞれから、動物の画像を抽出する。抽出部12は、例えば、記憶部16に予め記憶された動物の画像における特徴点の情報を取得し、カメラ20の撮像した画像において当該特徴点を検出することにより行う。動物の画像における特徴点の情報には、例えば、動物の目、鼻、口、耳、角、尾、蹄等の位置又は形状が含まれる。抽出部12において動物の画像を抽出する処理は、従来公知の画像解析技術を用いて実行し得る。なお、抽出部12は、取得部11が取得した画像の種類(可視光画像、赤外線画像等)に応じた抽出処理を行ってもよい。
(Extractor)
The
(識別部)
識別部13は、抽出部12が抽出した動物の画像において、個体を識別する。識別部13は、動物の複数の画像間において、個体を識別する。識別部13による個体の識別処理は、動物の画像中において、一の動物と他の動物とを区別する処理である。識別部13は、識別結果を検出部14に送る。
(Identification section)
The
識別部13は、動物の画像から、これらの画像に写っている動物の特徴を表す特徴情報を取得し、当該特徴情報に基づいて動物の個体を識別する。動物の特徴を表す特徴情報は、動物の骨格情報、体型、毛の模様、部位の形状、姿勢、行動、歩様、動線、滞在場所等を含む。なお、識別部13は、取得部11が取得した画像の種類(可視光画像、赤外線画像等)に応じた識別処理を行ってもよい。
The
また、識別部13は、例えば動物の耳等に取り付けられたタグに記載された識別番号や体に付されたマーキングを画像から読み取ることにより、個体を識別してもよい。さらに、識別部13は、動物に付されたICタグ、無線標識、加速度センサから送信される固有の信号を識別する技術を組み合わせて、個体を識別してもよい。また、つなぎ飼いの家畜において、個体毎にカメラ20を設けている場合には、カメラ20の識別番号と個体とを関連付けることで個体を識別してもよい。
In addition, the
<骨格検知>
識別部13は、抽出部12が抽出した動物の画像から当該動物の骨格情報をさらに抽出し、当該骨格情報に基づき動物の個体を識別してもよい。識別部13は、動物の複数の画像から骨格情報を抽出し、複数の画像間において動物の個体を識別する。
<Skeletal detection>
The
動物の骨格情報は、例えば、OpenPose、DeepPose、DeepLabCut等の公知のシステムを使用して抽出することができる。画像においてウシの骨格情報を取得する技術は、以下の参考文献1に記載されている:
参考文献1:Xiangyuan Li et al., Computers and Electronics in Agriculture 164 (2019) 104885.
ここで、参考文献1の全体を、参照として本明細書に組み込む。
Animal skeletal information can be extracted using, for example, known systems such as OpenPose, DeepPose, DeepLabCut and the like. Techniques for obtaining bovine skeleton information in images are described in
Reference 1: Xiangyuan Li et al., Computers and Electronics in Agriculture 164 (2019) 104885.
Here,
動物の骨格情報は、動物を示す情報でもあるし、動物の部位を示す情報でもある。動物の骨格情報は、例えば、動物の関節の位置、動物の部位の先端の位置、隣接する関節間の距離等を含み得る。 The skeleton information of an animal is both information indicating an animal and information indicating an animal part. Animal skeletal information may include, for example, the position of the animal's joints, the position of the tip of the animal's part, the distance between adjacent joints, and the like.
識別部13は、例えば、動物の画像において、動物の骨格を形成する関節の位置や部位の先端等を表すマーカーの座標から得られる骨格パターンを、動物の骨格情報として抽出する。骨格パターンに含まれるマーカーは、特に限定されないが、例えば、図4に示すウシ模型において数値を付与した部位であり得る。図4は、本発明の一実施形態に係る発情診断システムにおいて利用する骨格情報を説明する図であり、ウシ模型の側面図及び上面図である。
For example, in an animal image, the
図4に示すように、骨格パターンは、例えば、ウシにおける、1:鼻先、2:左耳先、3:左耳付け根、4:頭頂、5:右耳付け根、6:右耳先、7:左肘関節、8:き甲、9:右肘関節、10:背湾、11:左腰角(腸骨・寛骨)、12:十字部、13:右腰角(腸骨・寛骨)、14:左坐骨、15:尾椎、16:右坐骨、17:左手根関節、18:左蹄(前)、19:右手根関節、20:右蹄(前)、21:左膝関節、22:左足根関節、23:左蹄(後)、24:右膝関節、25:右足根関節、26:右蹄(後)、及び、27:尾の先から選択されるマーカーを含む。なお、図4においては、骨格パターンが、27個のマーカーを含む場合を示したが、マーカーの位置や数はこれに限定されない。 As shown in FIG. 4, the skeletal pattern is, for example, in bovine, 1: nose tip, 2: left ear tip, 3: left ear base, 4: crown, 5: right ear base, 6: right ear tip, 7: Left elbow joint, 8: instep, 9: right elbow joint, 10: dorsal bay, 11: left lumbar angle (iliac / iliac), 12: cross, 13: right lumbar angle (ilium / iliac) , 14: Left ilium, 15: Caudal vertebra, 16: Right ilium, 17: Left carpal joint, 18: Left hoof (anterior), 19: Right carpal joint, 20: Right hoof (anterior), 21: Left knee joint, 22: Left ankle joint, 23: Left hoof (posterior), 24: Right knee joint, 25: Right ankle joint, 26: Right hoof (posterior), and 27: Includes markers selected from the tip of the tail. Although FIG. 4 shows a case where the skeleton pattern includes 27 markers, the position and number of markers are not limited to this.
骨格パターンは、動物の個体毎に固有の情報である。識別部13は、例えば、図5及び図6に示すように、動物の画像から動物の個体毎の骨格パターンを得る。図5及び図6は、本発明の一実施形態に係る発情診断システムにおいて利用する骨格情報を説明する図であり、図5は放し飼いのウシの可視光画像であり、図6はつなぎ飼いのウシの可視光画像である。なお、図5及び図6においては、説明の便宜上一部のマーカーについてのみ番号を付して表示している。
The skeletal pattern is information unique to each individual animal. The
図5に示すように、ウシ201におけるM1、M2、及びM3に示すマーカーと、ウシ202におけるM1’、M2’、及びM3’に示すマーカーとは、同じ部位に付されている。ウシ201において、M1及びM2間を繋ぐB1に示す直線と、M2及びM3間を繋ぐB2に示す直線とを含む骨格パターンは、ウシ202における、M1’及びM2’間を繋ぐB1’に示す直線と、M2’及びM3’間を繋ぐB2’に示す直線とを含む骨格パターンとは異なっている。
As shown in FIG. 5, the markers M1, M2, and M3 in the
図6に示すように、ウシ203におけるM4、M5、及びM6に示すマーカーと、ウシ204におけるM4’、M5’、及びM6’に示すマーカーとは、同じ部位に付されている。ウシ203において、M4及びM5間を繋ぐB3に示す直線と、M5及びM6間を繋ぐB4に示す直線とを含む骨格パターンは、ウシ204における、M4’及びM5’間を繋ぐB3’に示す直線と、M5’及びM6’間を繋ぐB4’に示す直線とを含む骨格パターンとは異なっている。 As shown in FIG. 6, the markers M4, M5, and M6 in bovine 203 and the markers M4', M5', and M6'in bovine 204 are attached to the same site. In bovine 203, the skeletal pattern including the straight line shown by B3 connecting M4 and M5 and the straight line shown by B4 connecting M5 and M6 is the straight line shown by B3'connecting M4'and M5'in bovine 204. And the skeletal pattern including the straight line shown in B4'connecting between M5'and M6'.
したがって、識別部13は、記憶部16に予め記憶された、動物の個体毎の骨格パターンと、抽出部12が抽出した動物の画像における骨格パターンとを比較し、その類似度を判定することで、動物の個体を識別することができる。動物の個体毎の骨格パターンは、例えば、動物の画像から抽出した骨格パターンを複数蓄積して分類することで得てもよい。
Therefore, the
(検出部)
検出部14は、識別部13が識別した個体の画像において、所定の日常行動とは異なる非日常行動を検出する。検出部14は、予め記憶部16に記憶された所定の日常行動を取得し、識別部13が識別した個体が写された画像における行動と比較する。そして、検出部14は、画像における個体の行動が日常行動と異なる場合に、個体の行動を非日常行動として検出する。検出部14は、検出結果を判定部15に送る。
(Detection unit)
The
日常行動は、複数の画像間において動物の行動を追跡した追跡画像から抽出した行動である。また、日常行動は、複数の画像間において動物の非発情期の行動を個体毎に追跡した追跡画像から抽出した行動であり得る。動物は、発情期と非発情期とで異なる行動をとることが知られている。したがって、日常行動とは異なる非日常行動は、発情期の行動であると仮定することができる。日常行動は予め抽出され、記憶部16に記憶されている。
A daily behavior is a behavior extracted from a tracking image that tracks the behavior of an animal among a plurality of images. In addition, the daily behavior may be a behavior extracted from a tracking image in which the behavior of the animal in the non-estrus period is tracked for each individual among a plurality of images. Animals are known to behave differently during estrus and non-estrus. Therefore, it can be assumed that the extraordinary behavior different from the daily behavior is the behavior during the estrus period. Daily activities are extracted in advance and stored in the
検出部14が検出処理において利用する所定の日常行動は、診断の対象となる動物に共通であってもよいが、個体毎に異なっていることが好ましい。動物の日常的な行動パターンは個体毎に異なるものであり得る。したがって、所定の日常行動が個体毎に異なるものであることにより、より正確に非日常行動を検出し得る。日常行動が個体毎に異なるものである場合、検出部14は、識別部13が識別した個体の所定の日常行動を記憶部16から取得し、画像における当該個体の行動と比較する。
The predetermined daily behavior used by the
検出部14は、識別部13が識別した動物の個体の画像から、記憶部16に記憶された日常行動とその頻度又は持続時間の異なる行動を非日常行動として検出する。非日常行動は、日常行動とその頻度が異なっていたり、その持続時間が異なっていたりする。例えば、ウシの咆哮行動が、日常行動では所定時間内に5回未満である場合に、画像中のウシの所定時間内の咆哮行動が5回以上であれば、当該行動を非日常行動として検出する。また、例えば、ウシの立位時間が、日常行動では所定時間内に30分未満である場合に、画像中のウシの所定時間内の立位時間が30分以上であれば、検出部14は、当該行動を非日常行動として検出する。
The
検出部14は、識別部13が識別した動物の個体の画像から、記憶部16に記憶された単位時間あたりに行う日常行動の行動パターンとは異なる行動パターンを非日常行動として検出する。非日常行動の行動パターンは、日常行動の行動パターンとは異なり得る。例えば、ウシが他のウシの乗駕を許容するスタンディングは、ウシの発情期にのみ行われ、発情期以外に日常的には行われない。したがって、画像中のウシがスタンディングを行っていれば、検出部14は、当該行動を非日常行動として検出する。
The
検出部14の検出対象となる動物の行動の例として、スタンディング、マウンティング、他の動物への後追い行動又は外陰部の匂い嗅ぎ行動、挙尾行動、尾振り行動、咆哮行動、立位状態、座位状態、歩行、走行等が挙げられる。
Examples of behaviors of animals to be detected by the
(判定部)
判定部15は、検出部14が検出した非日常行動に基づき、動物の発情可能性を判定する。発情期の動物の行動として、一般に、スタンディング、マウンティング、他の動物への後追い行動又は外陰部の匂い嗅ぎ行動の増加、挙尾回数及び時間の増加、尾振り回数及び時間の増加、咆哮回数及び時間の増加、立位時間の増加、歩行量又は走行量(活動量)の増加等が知られている。判定部15は、検出部14が検出した非日常行動が発情期の動物の行動であるか否かを判断し、動物の発情可能性を判定する。
(Judgment unit)
The
判定部15は、検出部14が検出した非日常行動のパターン、回数、持続時間等が、所定の閾値以上である場合に、発情期の動物の行動であると判定する。閾値は、行動毎に定めてもよいし、複数の行動を組み合わせた行動パターン毎に定めてもよい。
When the pattern, number of times, duration, etc. of the extraordinary behavior detected by the
判定部15は、複数の非日常行動を複合的に判断して、発情可能性を判定してもよい。例えば、判定部15は、立位時間のみが増加した場合には動物が発情期にあるとは判定せず、立位時間と活動量とが共に増加した場合に、動物が発情期にあると判定する。
The
判定部15は、発情可能性の比率を判定してもよい。例えば、判定部15は、非日常行動がスタンディングである場合には、発情可能性を100%と判定し、非日常行動がマウンティングである場合には、発情可能性を50%と判定する。
The
判定部15は、発情周期を考慮して、発情可能性を判定してもよい。動物は、発情期ではなくても、他の要因による興奮状態にある場合等にも日常行動とは異なる行動を取る場合がある。判定部15が発情周期を考慮して判定することにより、発情期の行動と他の非日常行動とを区別することができる。例えば、ウシの発情周期は約21日であるため、判定部15は、前回の発情期から21日前後の期間における非日常行動を発情期の行動と判断し、他の期間の非日常行動は発情期の行動と判断しない。
The
判定部15は、予め記憶部16に記憶された、非日常行動と発情可能性とを関連付けた情報を取得し、検出部14が検出した非日常行動の発情可能性を判定してもよい。
The
(記憶部)
記憶部16は、発情診断装置10の機能を実現するためのプログラムを記憶する。また、記憶部16は、識別部13が識別した動物の個体について、複数の画像間においてその行動を追跡した追跡画像から抽出した日常行動を記憶する。また、記憶部16は、取得部11が取得した画像データ、抽出部12が利用する動物の画像における特徴点を表す情報、個体毎の骨格パターンを表す情報、非日常行動と発情可能性とを関連付けた情報等を記憶する。
(Memory)
The
記憶部16は、複数のテーブルが格納されたデータベースを記憶する。データベースには、例えば、動物の個体毎に非日常行動と発情可能性とを関連付けたテーブル、及び、個体に関係なく汎用の非日常行動と発情可能性とを関連付けたテーブルが格納されている。また、データベースには、動物の個体を識別するデータと日常行動とを関連付けたテーブル、及び、動物の個体を識別するデータと骨格パターンとを関連付けたテーブルが格納されている。
The
記憶部16に記憶されたデータベースにおいて、非日常行動と発情可能性とを関連付けたテーブルや、個体毎の日常行動が格納されたテーブルは、必要に応じて更新してもよい。
In the database stored in the
(発情診断処理)
発情診断システム100を用いた発情診断処理について、図7を参照して説明する。図7は、本発明の一実施形態に係る発情診断システムによる発情診断処理を示すフローチャートである。以下の発情診断処理は、発情診断装置10の制御部(図示せず)が制御する処理である。
(Estrus diagnosis processing)
The estrus diagnosis process using the
図7に示すように、まず、カメラ20を用いて撮像した画像を取得する(ステップS1)。ステップS1においては、取得部11が、カメラ20から画像を取得する。取得部11は、取得した画像を抽出部12に送る。次に、ステップS1において取得した画像から動物の画像を抽出する(ステップS2)。ステップS2においては、抽出部12が、画像から動物の画像を抽出する。抽出部12は、抽出した動物の画像を識別部13に送る。
As shown in FIG. 7, first, an image captured by the
そして、ステップS2において抽出した動物の画像において、個体を識別する(ステップS3)。ステップS3においては、識別部13が、動物の画像において個体を識別する。識別部13は、個体の識別結果を検出部14に送る。次に、ステップS3において識別した個体の画像において、所定の日常行動とは異なる非日常行動を検出する(ステップS4)。ステップS4においては、検出部14が、識別した個体の画像において、所定の日常行動とは異なる非日常行動を検出する。検出部14は、非日常行動の検出結果を判定部15に送る。
Then, the individual is identified in the image of the animal extracted in step S2 (step S3). In step S3, the
そして、ステップS4において検出した非日常行動に基づき、動物の発情可能性を判定する(ステップS5)。ステップS5においては、判定部15が、動物の発情可能性を判定する。判定部15は、発情可能性の判定結果を、図示しない表示装置に表示する等して、ユーザに通知する。また、判定部15は、発情可能性の判定結果を記憶部16に記憶してもよい。
Then, based on the extraordinary behavior detected in step S4, the possibility of estrus of the animal is determined (step S5). In step S5, the
発情診断システム100においては、カメラ20により昼夜問わず常時動物を撮影しているので、ステップS1〜ステップS5までの一連の処理を、画像を取得する度に行うことによって、動物の発情診断を常時行うことができる。
In the
また、以上の方法によれば、カメラ20を用いて撮像した画像を取得する取得ステップ(ステップS1)と、取得ステップにおいて取得した画像から動物の画像を抽出する抽出ステップ(ステップS2)と、抽出ステップにおいて抽出した動物の画像において、個体を識別する識別ステップ(ステップS3)と、識別ステップにおいて識別した個体の画像において、所定の日常行動とは異なる非日常行動を検出する検出ステップ(ステップS4)と、検出ステップにおいて検出した非日常行動基づき、動物の発情可能性を判定する判定ステップ(ステップS5)と、を含む発情診断方法が実現される。
Further, according to the above method, an acquisition step (step S1) of acquiring an image captured by the
発情診断システムは、動物を撮影した画像に基づき動物の発情可能性を判定するので、動物の行動を常時目視で確認したり、動物から体液を採取したりすることなく、容易に発情診断することができる。また、発情診断システムは、動物にセンサを装着する必要がないため、非侵襲的であり、動物への負担が少ない。また、発情診断システムは、予め設定された基準に基づいて発情を診断するので、診断にバラつきがなく、診断の信頼性が高い。 Since the estrus diagnosis system determines the estrus possibility of an animal based on the image of the animal, it is possible to easily diagnose the estrus without constantly visually checking the behavior of the animal or collecting body fluid from the animal. Can be done. In addition, the estrus diagnosis system is non-invasive because it is not necessary to attach a sensor to the animal, and the burden on the animal is small. Further, since the estrus diagnosis system diagnoses estrus based on a preset standard, there is no variation in the diagnosis and the diagnosis is highly reliable.
〔個体識別システム〕
本発明の一実施形態に係る個体識別システムは、カメラを用いて撮像した画像を取得する取得部と、取得部が取得した画像から動物の画像を抽出する抽出部と、抽出部が抽出した動物の画像から当該動物の骨格情報をさらに抽出し、当該骨格情報に基づき動物の個体を識別する識別部とを備えている。
[Individual identification system]
The individual identification system according to the embodiment of the present invention includes an acquisition unit that acquires an image captured by a camera, an extraction unit that extracts an animal image from the image acquired by the acquisition unit, and an animal extracted by the extraction unit. It is provided with an identification unit that further extracts the skeleton information of the animal from the image of the above and identifies an individual animal based on the skeleton information.
個体識別システムは、画像から抽出した骨格情報に基づき、動物の個体を識別するシステムである。個体識別システムは、上述した発情診断システム100の取得部11、抽出部12、及び識別部13を備えた個体識別装置と、カメラ20とを備えている。個体識別装置は、記憶部16をさらに備えていてもよい。
The individual identification system is a system for identifying an individual animal based on skeletal information extracted from an image. The individual identification system includes an individual identification device including an acquisition unit 11, an
個体識別システムは、画像から抽出した骨格情報に基づき、動物の個体を識別するので、動物の個体にICタグや無線標識を装着したり、信号を受信する受信機を設けたりする必要がない。個体識別システムは、動物の画像を取得するのみで、動物の個体を識別することができるので、動物の個体管理が容易である。 Since the individual identification system identifies an individual animal based on the skeleton information extracted from the image, it is not necessary to attach an IC tag or a radio beacon to the individual animal or to provide a receiver for receiving a signal. Since the individual identification system can identify an individual animal only by acquiring an image of the animal, individual management of the animal is easy.
〔ソフトウェアによる実現例〕
発情診断システム100が備える発情診断装置10の制御ブロック(取得部11、抽出部12、識別部13、検出部14、及び判定部15)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
[Example of realization by software]
The control block (acquisition unit 11,
後者の場合、発情診断装置10は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば1つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばCPU(Central Processing Unit)を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ROM(Read Only Memory)等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するRAM(Random Access Memory)などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
In the latter case, the estrus
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made within the scope of the claims, and the embodiments obtained by appropriately combining the technical means disclosed in the different embodiments. Is also included in the technical scope of the present invention.
本発明は、畜産分野に利用することができる。 The present invention can be used in the livestock field.
10 発情診断装置
11 取得部
12 抽出部
13 識別部
14 検出部
15 判定部
16 記憶部
20 カメラ
100 発情診断システム
10 Estrus diagnosis device 11
Claims (11)
前記取得部が取得した画像から動物の画像を抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出した動物の画像において、個体を識別する識別部と、
前記識別部が識別した個体の画像において、所定の日常行動とは異なる非日常行動を検出する検出部と、
前記検出部が検出した非日常行動に基づき、前記動物の発情可能性を判定する判定部と
を備えた、発情診断システム。 An acquisition unit that acquires at least one of a visible light image and an infrared image captured by a camera, and
An extraction unit that extracts an animal image from the image acquired by the acquisition unit, and an extraction unit.
In the image of the animal extracted by the extraction unit, the identification unit that identifies the individual and the identification unit
In the image of the individual identified by the identification unit, a detection unit that detects an extraordinary behavior different from a predetermined daily behavior, and a detection unit.
An estrus diagnosis system including a determination unit for determining the estrus possibility of the animal based on the extraordinary behavior detected by the detection unit.
前記検出部は、前記識別部が識別した動物の個体の画像から、前記記憶部に記憶された日常行動とは異なる行動を非日常行動として検出する、請求項1から3のいずれか1項に記載の発情診断システム。 An individual animal identified by the identification unit is further provided with a storage unit that stores daily activities extracted from tracking images that track the behavior between a plurality of images.
The detection unit detects any behavior different from the daily behavior stored in the storage unit as an extraordinary behavior from an image of an individual animal identified by the identification unit, according to any one of claims 1 to 3. Described estrus diagnostic system.
前記取得ステップにおいて取得した画像から動物の画像を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにおいて抽出した動物の画像において、個体を識別する識別ステップと、
前記識別ステップにおいて識別した個体の画像において、所定の日常行動とは異なる非日常行動を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにおいて検出した非日常行動基づき、前記動物の発情可能性を判定する判定ステップと
を含む、発情診断方法。 The acquisition step of acquiring the image captured by the camera, and
An extraction step of extracting an animal image from the image acquired in the acquisition step,
In the animal image extracted in the extraction step, an identification step for identifying an individual and an identification step
In the image of the individual identified in the identification step, a detection step for detecting an extraordinary behavior different from a predetermined daily behavior, and a detection step.
An estrus diagnosis method including a determination step of determining the estrus possibility of the animal based on the extraordinary behavior detected in the detection step.
前記取得部が取得した画像から動物の画像を抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出した動物の画像から当該動物の骨格情報をさらに抽出し、当該骨格情報に基づき動物の個体を識別する識別部と
を備えた、個体識別システム。 An acquisition unit that acquires images captured using a camera,
An extraction unit that extracts an animal image from the image acquired by the acquisition unit, and an extraction unit.
An individual identification system including an identification unit that further extracts skeleton information of the animal from the image of the animal extracted by the extraction unit and identifies an individual animal based on the skeleton information.
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