JP2020156393A - Behavior detection program, behavior detection method and behavior detection system - Google Patents
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Abstract
【課題】牝牛が乗駕行動をとったことを精度よく出力する。【解決手段】距離画像取得部が、牝牛が存在する領域を上方から撮影した距離画像を所定時間間隔で取得し、乗駕行動判定部が、距離画像に基づいて、牝牛の位置(矩形枠)のうち高さが閾値以上となっている牝牛(矩形枠)を特定する。また、乗駕行動判定部は、その後に取得される複数の距離画像に基づいて、特定した矩形枠(牝牛)の高さが閾値以上を示す時間が所定時間以上であった場合に、特定した矩形枠内の牝牛が乗駕行動をとったと判定する。そして、通知部は、乗駕行動判定部の判定結果を端末に出力する。【選択図】図8PROBLEM TO BE SOLVED: To accurately output that a cow has taken a riding action. SOLUTION: A distance image acquisition unit acquires a distance image of a region where a cow exists from above at predetermined time intervals, and a riding behavior determination unit obtains a position (rectangle) of the cow based on the distance image. Among the frames), the cows (rectangular frame) whose height is equal to or higher than the threshold value are specified. In addition, the riding behavior determination unit specifies when the time indicating that the height of the specified rectangular frame (cow) is equal to or greater than the threshold value is longer than a predetermined time based on a plurality of distance images acquired thereafter. It is determined that the cow in the rectangular frame has taken the riding action. Then, the notification unit outputs the determination result of the riding behavior determination unit to the terminal. [Selection diagram] FIG. 8
Description
本発明は、行動検出プログラム、行動検出方法及び行動検出システムに関する。 The present invention relates to a behavior detection program, a behavior detection method and a behavior detection system.
牛繁殖農家にとって、牝牛の発情期の検知は、タイミングよく人工授精させ、効率的な家畜生産につなげるために重要である。従来は、牝牛の発情期を検知するために、24時間体制で監視していたため、農家の負担となっていた。これに対し、牝牛にセンサを装着して牝牛の発情期を検知する方法が知られている(例えば、特許文献1、2等参照)。また、所定高さの探知波を観測空間内に発射しつつスキャンすることで、牝牛同士の乗駕行動や牡子牛による牝牛への乗駕行動を検知し、発情期を判断する装置が知られている(例えば、特許文献3等参照)。 For cattle breeders, detection of the estrus period of cows is important for timely artificial insemination and efficient livestock production. In the past, it was a burden on farmers because it was monitored 24 hours a day to detect the estrus period of cows. On the other hand, a method of attaching a sensor to a cow to detect the estrus period of the cow is known (see, for example, Patent Documents 1 and 2). In addition, a device that detects the riding behavior of cows and the riding behavior of a bull on a cow by scanning while emitting a detection wave of a predetermined height into the observation space, and determines the estrus period. Is known (see, for example, Patent Document 3 and the like).
しかしながら、牝牛にセンサを装着する方法では、牝牛にストレスを与えるおそれがある。また、所定高さの探知波を観測空間内に発射しつつスキャンする方法では、他の牛が邪魔になり、乗駕行動をとっている牛に探知波が当たらない場合があり、検知精度が低くなるおそれがある。 However, the method of attaching the sensor to the cow may cause stress on the cow. In addition, in the method of scanning while emitting a detection wave of a predetermined height in the observation space, other cows may get in the way and the detection wave may not hit the cow that is taking the riding action, and the detection accuracy is high. It may be low.
1つの側面では、本発明は、動物が乗駕行動をとったことを精度よく出力することが可能な行動検出プログラム、行動検出方法及び行動検出システムを提供することを目的とする。 In one aspect, it is an object of the present invention to provide a behavior detection program, a behavior detection method, and a behavior detection system capable of accurately outputting the fact that an animal has taken a riding behavior.
一つの態様では、行動検出プログラムは、発情期に乗駕行動をとる動物が存在する領域を上方から撮影した距離画像を所定時間間隔で取得し、取得した第1の距離画像に基づいて、高さが基準値以上となっている前記動物を撮影した範囲を特定し、前記第1の距離画像の後に取得される複数の距離画像に基づいて、特定した前記範囲の高さが前記基準値以上を示す時間が所定時間以上かを判断し、前記所定時間以上であった場合に、特定した前記範囲において撮影された動物が乗駕行動をとったことを出力する、処理をコンピュータに実行させるための行動検出プログラムである。 In one embodiment, the behavior detection program acquires a distance image taken from above at a predetermined time interval of a region where an animal performing a riding behavior during the estrus period exists, and is high based on the acquired first distance image. The range in which the animal is photographed whose value is equal to or greater than the reference value is specified, and the height of the specified range is equal to or greater than the reference value based on a plurality of distance images acquired after the first distance image. To determine whether the time indicating the above time is equal to or longer than the predetermined time, and output that the animal photographed in the specified range has taken a riding action when the time is longer than the predetermined time. Behavior detection program.
動物が乗駕行動をとったことを精度よく出力することができる。 It is possible to accurately output that the animal has taken a multiplication action.
以下、行動検出システムの一実施形態について、図1〜図12に基づいて詳細に説明する。図1には、一実施形態に係る行動検出システム100の構成が概略的に示されている。本実施形態の行動検出システム100は、酪農家が飼育する発情期に乗駕行動をとる動物(本実施形態では牝牛)の行動を監視し、乗駕行動が行われたことや乗駕許容行動をとった牝牛(発情している牝牛)の情報を酪農家に通知するシステムである。ここで、乗駕行動とは、牝牛の背後から他の牛が乗りかかる行動である。また、乗駕許容行動とは、他の牛が背後から乗りかかっても牝牛が許容して動かない行動であり、この乗駕許容行動をとる牝牛は発情していることを意味する。
Hereinafter, one embodiment of the behavior detection system will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 12. FIG. 1 schematically shows the configuration of the
図1に示すように、行動検出システム100は、複数の撮影装置50と、端末70と、サーバ10と、を備える。これら各装置は、インターネットなどのネットワーク80に接続されている。
As shown in FIG. 1, the
本実施形態において、撮影装置50は、図2において模式的に示すように、牝牛を飼育する建屋110の天井に設けられている。撮影装置50は、距離画像を撮影可能な距離画像カメラと、二次元画像(例えばRGB画像)を撮影可能な二次元画像カメラと、を有している。本実施形態では、建屋110内に4つの撮影装置50が設けられており、各撮影装置50が有する距離画像カメラと二次元画像カメラの撮影範囲は、建屋110内を4分割した領域A〜Dとなっている。すなわち、4つの撮影装置50により、建屋110内の全ての牝牛を撮影し続けることができるようになっている。
In the present embodiment, the photographing
距離画像カメラは、各領域内の高さ分布を取得可能な距離画像を撮影する。ここで、距離画像は、通常の二次元画像における色や濃淡の値の代わりに、撮影装置50から対象物までの距離の値を持った画像のことをいう。
The distance image camera captures a distance image capable of acquiring the height distribution in each area. Here, the distance image refers to an image having a value of the distance from the photographing
二次元画像カメラは、各領域内に存在する牝牛を上方から撮影し、二次元画像(RGB画像)を得る。 The two-dimensional image camera captures a cow existing in each region from above and obtains a two-dimensional image (RGB image).
端末70は、酪農家が利用するPC(Personal Computer)やスマートフォン、タブレット型の端末などである。端末70は、図3(a)に示すようなハードウェア構成を有する。すなわち、端末70は、CPU(Central Processing Unit)190、ROM(Read Only Memory)192、RAM(Random Access Memory)194、記憶部(ここではHDD(Hard Disk Drive))196、ネットワークインタフェース197、表示部193、入力部195、及び可搬型記憶媒体191に記憶されているデータやプログラムを読取可能な可搬型記憶媒体用ドライブ199等を備えている。これら端末70の構成各部は、バス198に接続されている。端末70は、サーバ10から提供される情報を受信して、表示部193上に表示する機能を有している。
The
図1に戻り、サーバ10は、撮影装置50から距離画像や二次元画像を取得し、距離画像に基づいて、牝牛の乗駕行動を検出するとともに、乗駕許容行動をとった牝牛(発情している牝牛)を特定する。また、サーバ10は、乗駕行動が行われたことや乗駕許容行動をとった牝牛の情報を端末70に通知する。
Returning to FIG. 1, the
図3(b)には、サーバ10のハードウェア構成が概略的に示されている。図3(b)に示すように、サーバ10は、CPU90、ROM92、RAM94、記憶部(ここでは、HDD)96、ネットワークインタフェース97、及び可搬型記憶媒体用ドライブ99等を備えている。これらサーバ10の構成各部は、バス98に接続されている。サーバ10では、ROM92あるいはHDD96に格納されているプログラム(行動検出プログラムを含む)、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ99が可搬型記憶媒体91から読み取ったプログラム(行動検出プログラムを含む)をCPU90が実行することにより、図4に示す、各部の機能が実現される。なお、図4の各部の機能は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現されてもよい。
FIG. 3B schematically shows the hardware configuration of the
図4には、サーバ10の機能ブロック図が示されている。サーバ10では、CPU90がプログラムを実行することにより、取得部としての距離画像取得部20、二次元画像取得部22、距離画像解析部24、乗駕行動判定部26、推定部としての発情牛推定部28、出力部としての通知部30、としての機能が実現されている。
FIG. 4 shows a functional block diagram of the
距離画像取得部20は、各撮影装置50の距離画像カメラにおいて所定時間間隔(例えば5秒間隔)で撮影される距離画像を取得する。距離画像取得部20は、取得した距離画像を距離画像解析部24に送信する。また、距離画像取得部20は、発情牛推定部28からの求めに応じて、発情牛推定部28に対して距離画像を送信する。
The distance
二次元画像取得部22は、通知部30からの求めに応じて、各撮影装置50の二次元画像カメラが撮影した二次元画像を取得する。二次元画像取得部22は、取得した二次元画像を通知部30に送信する。
The two-dimensional
距離画像解析部24は、距離画像に基づいて、建屋110内の各領域A〜Dに存在する牝牛の位置と牝牛の高さを特定する。
The distance
乗駕行動判定部26は、各牝牛の位置や高さに基づいて、乗駕行動の有無を判定する。乗駕行動判定部26は、乗駕行動の有無を判定する際に、行動量テーブル40を利用する。図5には、行動量テーブル40のデータ構造が示されている。なお、行動量テーブル40の詳細については、後述する。
The riding
発情牛推定部28は、乗駕行動判定部26が乗駕行動があったと判定した場合に、距離画像に基づいて、発情している牝牛(乗駕許容行動をとった牝牛)を推定する。発情牛推定部28は、推定結果を通知部30に送信する。
The estrus
通知部30は、乗駕行動判定部26が乗駕行動有りと判定したこと、及び発情牛推定部28が推定した発情している牝牛を示す画像を端末70に対して送信する。ここで、通知部30は、発情牛推定部28が推定した発情している牝牛の情報を取得すると、二次元画像取得部22に二次元画像の送信を要求し、二次元画像取得部22から二次元画像を受信する。そして、通知部30は、受信した二次元画像に発情している牝牛を特定するマーク等を付した通知画像を作成し、通知画像を含む通知画面(図13参照)を端末70に送信する。
The
(サーバ10の処理について)
次に、サーバ10の処理について、図6のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ詳細に説明する。なお、以下においては、説明の便宜上、領域Aを撮影する撮影装置50を用いた処理について説明するが、領域B〜Dを撮影する撮影装置50を用いた処理についても同様である。
(About the processing of server 10)
Next, the processing of the
図6の処理では、まず、ステップS10において、距離画像取得部20が、距離画像カメラにおいて撮影された対象領域(ここでは領域A)の距離画像を取得する。なお、距離画像取得部20は、取得した距離画像を距離画像解析部24に送信する。本実施形態においては、撮影装置50が例えば5秒間隔で距離画像を撮影するのであれば、ステップS10は5秒間隔で実行される。
In the process of FIG. 6, first, in step S10, the distance
次いで、ステップS12では、距離画像解析部24が、距離画像から対象領域内の各位置(各画素)の高さ情報を算出する。次いで、ステップS14では、距離画像解析部24が、高さ情報から、牝牛の位置と高さを判定する。ここで、距離画像解析部24は、地面から所定以上の高さ(例えば地面から数cm以上の高さ)を示す画素範囲を牝牛の位置と判定する。例えば、図7(a)に示すように領域A内に牝牛が分布しているとする。この場合、距離画像解析部24は、図7(b)において破線枠で示すように、距離画像において、地面から所定以上の高さの画素範囲(牝牛の位置)を内包する最小の矩形枠を特定する。そして、距離画像解析部24は、特定した矩形枠の4つの頂点の位置を位置a,b,c,dとする。また、距離画像解析部24は、牝牛の高さとして、矩形枠内のうちで最も高い点の高さを特定する。
Next, in step S12, the distance
次いで、ステップS16では、乗駕行動判定部26が、高さが閾値以上となっている牝牛が存在するか否かを判断する。ここで、閾値としては、例えば、建屋110内で飼育されている牝牛の種類に基づいて、当該種類の牝牛の平均的な体高に所定数(例えば、1.3など)を掛けた値を用いることができる。また、閾値としては、ステップS12を実行するたびに得られる牝牛の高さの平均値や、この平均値に所定数を掛けた値などを用いることができる。例えば、牝牛の平均体高に所定数(例えば1.3)を掛けた値を閾値とすると、図8(a)に示すように、乗駕行動をとっている牝牛の高さは、閾値以上となる。ステップS16の判断が肯定された場合には、ステップS18に移行するが、ステップS16の判断が否定された場合には、ステップS30に移行する。なお、ステップS30以降の処理については後述する。
Next, in step S16, the multiplication
ステップS16の判断が肯定されて、ステップS18に移行すると、乗駕行動判定部26が、高さが閾値以上の牝牛を対象牛とする。なお、対象牛となる場合とは、図8(b)において一点鎖線枠で示すように、牝牛が別の牝牛の背中に乗り上げ、乗駕行動をとっている場合である。なお、この場合には、牝牛2頭を含む矩形枠が牛位置として特定されているため、牝牛2頭が1頭分の牝牛と見做されるものとする。図7においては、対象牛は1頭となるが、領域A内の複数個所で乗駕行動が行われていた場合には、対象牛は複数となる。
When the determination in step S16 is affirmed and the process proceeds to step S18, the multiplication
次いで、ステップS20では、乗駕行動判定部26が、対象牛を全て選択済みか否かを判断する。このステップS20の判断が否定された場合には、ステップS22に移行する。なお、ステップS20の判断が肯定された場合には、ステップS30に移行するが、ステップS30以降の処理の詳細については後述する。
Next, in step S20, the riding
ステップS22に移行すると、乗駕行動判定部26が、未選択の対象牛を選択する。ここでは、一例として、図8(b)の一点鎖線枠で示す対象牛が選択されたものとする。
When the process proceeds to step S22, the multiplication
次いで、ステップS24では、乗駕行動判定部26が、選択した対象牛の位置に類似する位置が記録されているデータが行動量テーブル40に存在するか否かを判断する。ここで、行動量テーブル40は、高さを閾値以上に維持したままほとんど移動しない牝牛の情報を管理するテーブルであり、図5に示すようなデータ構造を有する。行動量テーブル40には、対象牛の「識別番号」、位置及び高さが特定された「日時」、対象牛を内包する矩形枠の各頂点の「位置a」、「位置b」、「位置c」、「位置d」、対象牛の「高さ」が格納される。「識別番号」は、対象牛に対して後述するステップS26で割り当てられる番号である。また、「位置」は、距離画像に設定されたXY座標系上における矩形枠の各頂点の位置座標である。行動量テーブル40は、ステップS26で割り当てられた識別番号ごとに作成される。すなわち、他の牛に乗り上げている牝牛の数だけ、行動量テーブル40は存在することになる。そして、対象牛が高さを閾値以上に維持しつつほとんど移動しない間は、対応する行動量テーブル40に対して日時、位置及び高さのデータが追加され続けるようになっている。
Next, in step S24, the riding
例えば、ステップS22で選択された対象牛が乗駕行動を開始した直後であれば、選択した対象牛の位置と類似する位置を有するデータは存在していないので、ステップS24の判断は否定され、ステップS26に移行する。ここで、乗駕行動判定部26は、位置が類似するか否かを判定する際に、例えば、選択した対象牛の位置a〜dの重心と、現在存在する1又は複数の行動量テーブル40の最新の位置a〜dの重心とを比較する。そして、最新の位置a〜dの重心の中に、選択した対象牛の位置a〜dの重心に近似するものがあれば、ステップS24の判断が肯定されるものとする。ただし、これに限らず、乗駕行動判定部26は、位置が類似するか否かを判定する際に、選択した対象牛の位置a〜dそれぞれと、各行動量テーブル40の最新の位置a〜dの差の合計が所定値未満か否かを判断することとしてもよい。
For example, if the target cow selected in step S22 has just started the multiplication behavior, the judgment in step S24 is denied because there is no data having a position similar to the position of the selected target cow. The process proceeds to step S26. Here, when the riding
ステップS24の判断が否定され、ステップS26に移行すると、乗駕行動判定部26は、選択している対象牛に識別番号を付与して、位置と時刻と高さを行動量テーブル40に記録する。例えば、乗駕行動判定部26は、現在選択している対象牛に、他の行動量テーブル40において未採番の識別番号(例えば、008)を付与して、図9(a)に示すような識別番号「008」の行動量テーブル40を作成し、対象牛の位置と時刻と高さを記録する。その後は、ステップS20に戻る。
When the determination in step S24 is denied and the process proceeds to step S26, the multiplication
一方、ステップS24の判断が肯定された場合には、ステップS28に移行し、乗駕行動判定部26は、行動量テーブル40の対応するデータに対応付けて、位置と時刻を記録する。
On the other hand, if the determination in step S24 is affirmed, the process proceeds to step S28, and the multiplication
例えば、図9(a)の行動量テーブル40(識別番号008)が作成されており、次(例えば5秒後)に取得された距離画像から選択した対象牛の位置が図9(a)の最新の位置と近似していた場合には、ステップS24の判断が肯定されてステップS28に移行する。この場合、乗駕行動判定部26は、図9(b)に示すように、行動量テーブル40(識別番号008)に新たな位置、時刻、高さの情報を記録する。その後は、ステップS20に戻る。
For example, the activity amount table 40 (identification number 008) of FIG. 9 (a) is created, and the position of the target cow selected from the distance image acquired next (for example, after 5 seconds) is shown in FIG. 9 (a). If it is close to the latest position, the determination in step S24 is affirmed and the process proceeds to step S28. In this case, the multiplication
ステップS20に戻ると、乗駕行動判定部26は、対象牛を全て選択済みか否かを判断する。このステップS20の判断が否定されている間は、ステップS22〜S28の処理・判断を繰り返すが、ステップS20の判断が肯定されると、ステップS30に移行する。
Returning to step S20, the multiplication
ステップS16の判断が否定され、あるいはステップS20の判断が肯定され、ステップS30に移行すると、乗駕行動判定部26は、行動量テーブル40への記録が途絶えた牝牛が存在するか否かを判断する。すなわち、直近のステップS10において取得した距離画像に基づいて、新たな位置や高さのデータが記録されなかった行動量テーブル40があるか否かを判断する。このステップS30の判断が否定された場合には、ステップS10に戻るが、肯定された場合には、ステップS32に移行する。例えば、図9(c)に示すように、2019年3月13日の10時6分5秒までのデータが記録されていた行動量テーブル40(識別番号001)に、2019年3月13日の10時6分10秒の距離画像から得られたデータが入力されなかった場合には、ステップS32に移行する。
When the determination in step S16 is denied or the determination in step S20 is affirmed and the process proceeds to step S30, the multiplication
ステップS32に移行すると、乗駕行動判定部26は、記録が途絶えた行動量テーブル40のうち、記録時間が所定時間以上の行動量テーブル40が存在するか否かを判断する。ここで、記録時間とは、行動量テーブル40に記録された最初の時刻と最後の時刻との間の時間を意味する。例えば、図9(c)の例であれば、記録時間は35秒となる。図9(c)の例において所定時間が40秒に設定されていれば、ステップS32の判断は否定され、乗駕行動判定部26は、ステップS10に戻る。なお、ステップS32の判断が否定された場合には、記録が途絶えた行動量テーブル40を削除した上で、ステップS10に戻るものとする。
When the process proceeds to step S32, the multiplication
一方、ステップS32の判断が肯定された場合には、ステップS34に移行する。ステップS34に移行すると、発情牛推定部28は、乗駕を受けた牝牛を特定する。以下、ステップS34の処理について詳細に説明する。
On the other hand, if the determination in step S32 is affirmed, the process proceeds to step S34. Moving to step S34, the estrus
まず、発情牛推定部28は、記録が途絶えた行動量テーブル40の最新の日時に得られた距離画像(例えば、図8(b)の距離画像)を距離画像取得部20から取得し、取得した距離画像から、対象牛の位置を示す矩形枠内全体の高さ情報を取得する。
First, the estrus
次いで、発情牛推定部28は、矩形枠内の高さ情報に基づいて、矩形の長手方向に沿った高さの分布(長手方向に沿った稜線の形状)を抽出する。ここで、図8(b)の矩形枠内の牛が、図10(a)に示すように乗駕行動を行っていた場合には、高さの分布は、図10(b)において細実線で示すようになる。
Next, the estrus
この場合、発情牛推定部28は、図10(b)の細実線のグラフを、例えば3本の直線(太実線参照)で近似する。そして、発情牛推定部28は、3本の直線のうち、ステップS16で用いた閾値(図10(b)の一点鎖線で示す値)を超えている範囲を特定し、頂点Pを境として、範囲Za,Zbとする。
In this case, the estrus
次いで、発情牛推定部28は、範囲Za,Zbのうち、傾きが急峻な方(すなわち、範囲の幅が狭い方)を特定し、頂点Pから特定した範囲(図10(b)では範囲Za)が延びる方向を特定する。ここでは、図11(a)において矢印rで示す方向が特定されたものとする。
Next, the estrus
次いで、発情牛推定部28は、その後一定期間の間、距離画像取得部20に距離画像を要求する。そして、発情牛推定部28は、取得した距離画像に基づいて、頂点Pを基準として矢印r方向又は矢印r方向に近似する方向に移動する牝牛(図11(b)の矩形枠Sで示す牝牛)を乗駕許容行動をとった牝牛として特定する。乗駕許容行動をとっていた牝牛は、通常、乗駕行動終了後に前方に移動することが多いからである。また、発情牛推定部28は、乗駕許容行動をとった牝牛を特定できた距離画像の撮影日時の情報を距離画像のメタデータ等から取得する。このように乗駕行動をとった牝牛(発情した牝牛)を特定した後、発情牛推定部28は、図11(b)の矩形枠Sの位置情報と、撮影日時の情報を通知部30に受け渡す。
Next, the estrus
次いで、図6のステップS36では、通知部30が端末70に対して通知を行う。この場合、通知部30は、発情牛推定部28から得た距離画像の撮影日時に撮影された二次元画像を二次元画像取得部22に対して要求する。この要求に応じて、二次元画像取得部22から二次元画像(図12(a)参照)が送信されてくると、通知部30は、受信した二次元画像に一点鎖線枠(矩形枠)Sを表示する加工を行って通知画像(図12(b)参照)を作成する。
Next, in step S36 of FIG. 6, the
そして、通知部30は、乗駕行動があったことと、発情している牝牛を示す通知画像とを含む、図13に示すような通知画面を作成し、端末70に送信する。酪農家においては、端末70において表示される通知画面を参照することで、発情している牝牛を確認することができる。この場合、酪農家は、例えば通知画像を拡大するなどして発情している牝牛の耳等に設けられている標識の番号を確認することで、発情している牝牛を正確に特定することができる。このようにすることで、酪農家は、24時間監視等を行わなくても、発情している牛の情報を得ることができる。
Then, the
ステップS36の後は、ステップS10に戻る。なお、ステップS36からステップS10に戻る際には、記録が途絶えた行動量テーブル40を削除するものとする。ステップS10に戻ると、上述したステップS10以降の処理が繰り返し実行されるようになっている。 After step S36, the process returns to step S10. When returning from step S36 to step S10, it is assumed that the action amount table 40 whose recording is interrupted is deleted. When returning to step S10, the processes after step S10 described above are repeatedly executed.
これまでの説明から明らかなように、本実施形態では、距離画像解析部24と乗駕行動判定部26により、取得した距離画像(第1の距離画像)から高さが閾値(基準値)以上となっている牝牛を撮影した範囲を特定する特定部としての機能が実現されている。また、距離画像解析部24と乗駕行動判定部26により、高さが閾値以上となっている牝牛を撮影した範囲を特定したときに用いた画像(第1の距離画像)の後に取得された複数の距離画像に基づいて、高さを閾値以上に維持している時間が所定時間以上かを判断する判断部としての機能が実現されている。
As is clear from the explanation so far, in the present embodiment, the height from the distance image (first distance image) acquired by the distance
以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、距離画像取得部20は、発情期に乗駕行動をとる動物(本実施形態では牝牛)が存在する領域を上方から撮影した距離画像を所定時間間隔で取得する。また、乗駕行動判定部26は、距離画像に基づいて、牝牛の位置(矩形枠)のうち高さが閾値以上となっている牝牛(矩形枠)を特定する。更に、乗駕行動判定部26は、その後に取得される複数の距離画像に基づいて、特定した矩形枠(牝牛)の高さが閾値以上を示す時間が所定時間以上であった場合に、特定した矩形枠内の牝牛が乗駕行動をとったと判定する。そして、通知部30は、乗駕行動判定部26の判定結果を端末70に出力する。これにより、本実施形態では、高さが閾値以上となっている牝牛が所定時間以上その高さを維持してほとんど移動しなかったことを検出した場合に、乗駕行動があったことを出力する。したがって、酪農家は24時間監視等を行わなくても、乗駕行動があったことを知ることができる。この場合、牝牛にセンサ等を取り付けなくてもよいため、牝牛に対してストレスを与えないようにすることができる。また、本実施形態では、牝牛が存在する領域を上方から撮影するため、水平方向から撮影する場合のように、乗駕行動をとっている牝牛が他の牝牛に隠れてしまい、乗駕行動を検出できなくなるという事態の発生を防止することができる。
As described in detail above, according to the present embodiment, the distance
また、本実施形態では、発情牛推定部28は、特定した矩形枠内における高さ分布に基づいて、乗駕許容行動をとった牝牛(発情した牝牛)が移動する可能性の高い方向(矢印r方向)を特定する。そして、発情牛推定部28は、特定した矩形枠近傍から矢印r方向に近似する方向に移動した牝牛を乗駕許容行動をとった牝牛(発情した牝牛)と推定する。これにより、本実施形態では、発情牛推定部28は、発情した牝牛を精度よく推定し、端末70に通知することができる。
Further, in the present embodiment, the estrus
また、本実施形態では、発情牛推定部28が推定した発情した牝牛の情報を端末70に通知する際に、発情した牝牛を特定することができる通知画像を二次元画像を用いて作成する。これにより、発情した牝牛を端末70上にわかりやすく表示することができる。
Further, in the present embodiment, when notifying the
また、本実施形態では、高さの閾値を、牝牛の体高に基づいて決定することとしているので、乗駕行動の有無を精度よく判定することができる。 Further, in the present embodiment, since the height threshold value is determined based on the body height of the cow, it is possible to accurately determine the presence or absence of the riding behavior.
なお、上記実施形態では、図11(a)、図11(b)を用いて説明したように、乗駕許容行動をとった牝牛(発情している牝牛)を推定した上で、発情している牝牛を特定した通知画像(図12(b))を端末70に送信する場合について説明した。しかしながら、これに限らず、通知部30は、乗駕行動をとっているときに得られた二次元画像に図11(a)の一点鎖線枠と同様の枠を表示したものを通知画像として作成し、作成した通知画像を含む通知画面を端末70に送信することとしてもよい。この場合、酪農家は、通知画像を拡大等することにより、一点鎖線枠内において下側に位置している牝牛を発情している牝牛として特定することとしてもよい。
In the above embodiment, as described with reference to FIGS. 11 (a) and 11 (b), a cow (a cow in estrus) that has taken a multiplication-allowed behavior is estimated and then estrus. A case where a notification image (FIG. 12B) identifying the cow is transmitted to the terminal 70 has been described. However, not limited to this, the
なお、上記実施形態では、乗駕行動を監視する対象が、牝牛である場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、牡の子牛や去勢した牡牛も乗駕行動を行うことがあるため、これらの牛を監視対象に含めてもよい。また、乗駕行動の監視対象は、発情期に乗駕行動をとる動物であれば、馬や豚など、牛以外の動物であってもよい。 In the above embodiment, the case where the target for monitoring the multiplication behavior is a cow has been described, but the present invention is not limited to this. For example, male calves and castrated bulls may also perform multiplicative behavior, so these cows may be included in the surveillance. In addition, the monitoring target of the riding behavior may be an animal other than the cow, such as a horse or a pig, as long as it is an animal that performs the riding behavior during the estrus period.
(変形例)
なお、上記実施形態では、サーバ10が乗駕行動が行われたことを端末70に出力する場合について説明したが、これに限らず、サーバ10は、伏臥していたり倒れたりしている牛(牝牛に限らない)を検知し、検知結果を端末70に送るようにしてもよい。
(Modification example)
In the above embodiment, the case where the
以下、本変形例の詳細について、図14のフローチャートに沿って説明する。なお、図14の各ステップのうち、図6のステップと対応するステップには、図6と同一のステップ番号を付して示している。また、本変形例では、上述のように監視対象が牝牛に限らないため、図6において「牝牛」と表記していた箇所を図14では、「牛」と表記している。なお、以下の説明においては、図14の処理をサーバ10が有する機能の1つである処理部が実行するものとする
Hereinafter, the details of this modification will be described with reference to the flowchart of FIG. Of the steps of FIG. 14, the steps corresponding to the steps of FIG. 6 are indicated with the same step numbers as those of FIG. Further, in this modified example, since the monitoring target is not limited to the cow as described above, the portion described as "cow" in FIG. 6 is described as "cow" in FIG. In the following description, it is assumed that the processing unit shown in FIG. 14 is executed by the processing unit, which is one of the functions of the
図14の処理では、処理部が、ステップS10〜S14を図6と同様に実行する。その後、ステップS16’に移行すると、処理部は、高さが閾値未満の牛が存在するか否かを判断する。この場合の閾値は、上記実施形態のステップS16で用いた閾値とは異なる値であり、例えば、牛の平均体高(牛の種類に基づいて得られる平均体高や検出される平均体高)に1よりも小さい所定数(例えば0.5)を掛けた値であるものとする。すなわち、ステップS16’では、伏臥している又は倒れている牛が存在するか否かを判断している。 In the process of FIG. 14, the processing unit executes steps S10 to S14 in the same manner as in FIG. After that, when the process proceeds to step S16', the processing unit determines whether or not there is a cow whose height is less than the threshold value. The threshold value in this case is a value different from the threshold value used in step S16 of the above embodiment, and is, for example, 1 to the average body height of the cow (the average body height obtained based on the type of cow or the detected average body height). Is also a value multiplied by a small predetermined number (for example, 0.5). That is, in step S16', it is determined whether or not there is a cow lying prone or lying down.
このステップS16’の判断が否定された場合には、ステップS10に戻る。一方、ステップS16’の判断が肯定されると、ステップS18を経て、ステップS20に移行する。ステップS20の判断が肯定された場合には、ステップS32に移行するが、否定された場合には、ステップS22に移行する。なお、ステップS22〜S28の処理については、図6のステップS22〜S28と同様である。すなわち、ステップS22〜S28では、処理部は、新たに伏臥した牛又は倒れた牛が存在する場合には、その牛の行動量テーブル40を新たに作成する。一方、処理部は、伏臥し続けている又は倒れ続けている牛が存在する場合には、その牛の行動量テーブル40に新たなデータを記録する(更新する)。 If the determination in step S16'is denied, the process returns to step S10. On the other hand, if the determination in step S16'is affirmed, the process proceeds to step S20 through step S18. If the determination in step S20 is affirmed, the process proceeds to step S32, but if it is denied, the process proceeds to step S22. The processing of steps S22 to S28 is the same as that of steps S22 to S28 of FIG. That is, in steps S22 to S28, if there is a newly prone cow or a fallen cow, the processing unit newly creates an activity amount table 40 for that cow. On the other hand, when there is a cow that keeps lying down or lying down, the processing unit records (updates) new data in the activity amount table 40 of the cow.
一方、ステップS20の判断が肯定されて、ステップS32に移行すると、処理部は、記録時間が所定時間以上の行動量テーブル40が存在するか否かを判断する。すなわち、本ステップS32では、ほぼ同じ位置において伏臥又は倒れ続けている牛が存在するか否かを判断する。このステップS32の判断が否定された場合には、ステップS10に戻るが、肯定された場合には、ステップS34’に移行する。 On the other hand, when the determination in step S20 is affirmed and the process proceeds to step S32, the processing unit determines whether or not there is an action amount table 40 having a recording time of a predetermined time or longer. That is, in this step S32, it is determined whether or not there is a cow lying prone or lying down at substantially the same position. If the determination in step S32 is denied, the process returns to step S10, but if the determination is affirmed, the process proceeds to step S34'.
ステップS34’に移行すると、処理部は、記録時間が所定時間以上の行動量テーブルに対応する牛を伏臥、倒れ候補として決定する。そして、処理部は、伏臥又は倒れ候補の牛の位置を示す2次元画像を上記実施形態と同様に作成して、図15に示すような通知画面を端末70に通知する。 When the process proceeds to step S34', the processing unit determines the cow corresponding to the activity amount table whose recording time is a predetermined time or longer as a prone and fall candidate. Then, the processing unit creates a two-dimensional image showing the position of the prone or fallen candidate cow in the same manner as in the above embodiment, and notifies the terminal 70 of the notification screen as shown in FIG.
以上のように、本変形例によれば、伏臥、倒れ候補の牛を精度よく検知し、その旨を通知することができる。なお、本変形例においては、伏臥、倒れ候補の牛が存在していることを報知するのみでもよい。すなわち、処理部は、図15のような通知画像を含む通知画面を作成せずに、伏臥、倒れ候補の牛が存在しているという警告情報を端末70に対して通知するのみでもよい。
As described above, according to the present modification, it is possible to accurately detect the prone and fallen candidate cows and notify the fact. In this modified example, it is sufficient to notify that there is a prone or fallen candidate cow. That is, the processing unit may only notify the
なお、上記変形例では、伏臥、倒れを監視する対象が、牛である場合について説明したが、これに限られるものではない。すなわち、伏臥や倒れの監視対象は、牛以外の様々な動物とすることができる。 In the above modified example, the case where the target for monitoring prone position and falling down is a cow has been described, but the present invention is not limited to this. That is, the prone and fall monitoring targets can be various animals other than cattle.
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体(ただし、搬送波は除く)に記録しておくことができる。 The above processing function can be realized by a computer. In that case, a program that describes the processing content of the function that the processing device should have is provided. By executing the program on a computer, the above processing function is realized on the computer. The program describing the processing content can be recorded on a computer-readable storage medium (excluding the carrier wave).
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたDVD(Digital Versatile Disc)、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)などの可搬型記憶媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。 When a program is distributed, it is sold in the form of a portable storage medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) on which the program is recorded. It is also possible to store the program in the storage device of the server computer and transfer the program from the server computer to another computer via the network.
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記憶媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記憶媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。 The computer that executes the program stores, for example, the program recorded on the portable storage medium or the program transferred from the server computer in its own storage device. Then, the computer reads the program from its own storage device and executes the processing according to the program. The computer can also read the program directly from the portable storage medium and execute the process according to the program. In addition, the computer can sequentially execute processing according to the received program each time the program is transferred from the server computer.
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。 The above-described embodiment is an example of a preferred embodiment of the present invention. However, the present invention is not limited to this, and various modifications can be made without departing from the gist of the present invention.
なお、以上の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
(付記1) 発情期に乗駕行動をとる動物が存在する領域を上方から撮影した距離画像を所定時間間隔で取得し、
取得した第1の距離画像に基づいて、高さが基準値以上となっている前記動物を撮影した範囲を特定し、
前記第1の距離画像の後に取得される複数の距離画像に基づいて、特定した前記範囲の高さが前記基準値以上を示す時間が所定時間以上かを判断し、前記所定時間以上であった場合に、特定した前記範囲において撮影された前記動物が乗駕行動をとったことを出力する、
処理をコンピュータに実行させるための行動検出プログラム。
(付記2) 前記出力する処理では、特定した前記範囲内における高さ分布に基づいて、乗駕許容行動をとった動物を推定し、推定した前記動物の情報を出力する、ことを特徴とする付記1に記載の行動検出プログラム。
(付記3) 前記出力する処理では、特定した前記範囲から前記高さ分布に基づいて定まる方向に移動した動物を乗駕許容行動をとった動物と推定する、ことを特徴とする付記2に記載の行動検出プログラム。
(付記4) 前記出力する処理では、推定した前記乗駕許容行動をとった動物を特定した二次元画像を出力する、ことを特徴とする付記2又は3に記載の行動検出プログラム。
(付記5) 前記基準値は、前記動物の体高に基づいて定まる値である、ことを特徴とする付記1〜4のいずれかに記載の行動検出プログラム。
(付記6) 動物が存在する領域を上方から撮影した距離画像を所定時間間隔で取得し、
取得した第1の距離画像に基づいて、高さが基準値以下となっている動物を撮影した範囲を特定し、
前記第1の距離画像の後に取得される複数の距離画像に基づいて、特定した前記範囲の高さが前記基準値以下を示す時間が所定時間以上かを判断し、前記所定時間以上であった場合に前記動物の伏臥又は倒れに関する情報を報知する、
処理をコンピュータに実行させるための行動検出プログラム。
(付記7) 発情期に乗駕行動をとる動物が存在する領域を上方から撮影した距離画像を所定時間間隔で取得し、
取得した第1の距離画像に基づいて、高さが基準値以上となっている前記動物を撮影した範囲を特定し、
前記第1の距離画像の後に取得される複数の距離画像に基づいて、特定した前記範囲の高さが前記基準値以上を示す時間が所定時間以上かを判断し、前記所定時間以上であった場合に、特定した前記範囲において撮影された前記動物が乗駕行動をとったことを出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする行動検出方法。
(付記8) 発情期に乗駕行動をとる動物が存在する領域を上方から撮影した距離画像を所定時間間隔で取得する取得部と、
取得した第1の距離画像に基づいて、高さが基準値以上となっている前記動物を撮影した範囲を特定する特定部と、
前記第1の距離画像の後に取得される複数の距離画像に基づいて、特定した前記範囲の高さが前記基準値以上を示す時間が所定時間以上かを判断する判断部と、
前記所定時間以上であった場合に、特定した前記範囲において撮影された前記動物が乗駕行動をとったことを出力する出力部と、
を備える行動検出システム。
(付記9) 前記特定部が特定した前記範囲内における高さ分布に基づいて、乗駕許容行動をとった動物を推定する推定部を備え、
前記出力部は、前記推定部が推定した乗駕許容行動をとった動物の情報を出力する、ことを特徴とする付記8に記載の行動検出システム。
(付記10) 前記推定部は、前記特定部が特定した前記範囲から前記高さ分布に基づいて定まる方向に移動した動物を乗駕許容行動をとった動物と推定する、ことを特徴とする付記9に記載の行動検出システム。
(付記11) 前記出力部は、前記推定部が推定した前記乗駕許容行動をとった動物を特定した二次元画像を出力する、ことを特徴とする付記9又は10に記載の行動検出システム。
(付記12) 前記基準値は、前記動物の体高に基づいて定まる値である、ことを特徴とする付記8〜11のいずれかに記載の行動検出システム。
Regarding the description of the above embodiments, the following additional notes will be further disclosed.
(Appendix 1) Distance images taken from above of the area where animals that take multiplication behavior during the estrus period exist are acquired at predetermined time intervals.
Based on the acquired first distance image, the range in which the animal whose height is equal to or higher than the reference value is photographed is specified.
Based on a plurality of distance images acquired after the first distance image, it is determined whether or not the time at which the height of the specified range indicates the reference value or more is the predetermined time or more, and it is the predetermined time or more. In the case, it is output that the animal photographed in the specified range has taken a riding action.
An action detection program that causes a computer to perform processing.
(Appendix 2) The output process is characterized in that an animal that has taken a multiplication-allowed behavior is estimated based on the height distribution within the specified range, and the estimated information on the animal is output. The behavior detection program described in Appendix 1.
(Appendix 3) The output process is described in Appendix 2, characterized in that an animal that has moved from the specified range in a direction determined based on the height distribution is estimated to be an animal that has taken a multiplication-allowed behavior. Behavior detection program.
(Appendix 4) The behavior detection program according to Appendix 2 or 3, wherein in the output process, a two-dimensional image specifying an animal that has taken the estimated multiplication-allowed behavior is output.
(Supplementary Note 5) The behavior detection program according to any one of Supplementary notes 1 to 4, wherein the reference value is a value determined based on the body height of the animal.
(Appendix 6) Distance images taken from above of the area where the animal exists are acquired at predetermined time intervals.
Based on the acquired first distance image, the range in which the animal whose height is below the reference value was photographed was specified.
Based on a plurality of distance images acquired after the first distance image, it is determined whether or not the time at which the height of the specified range indicates the reference value or less is the predetermined time or more, and it is the predetermined time or more. In some cases, inform information about the prone or fall of the animal,
An action detection program that causes a computer to perform processing.
(Appendix 7) Distance images taken from above of the area where animals that take multiplication behavior during the estrus period exist are acquired at predetermined time intervals.
Based on the acquired first distance image, the range in which the animal whose height is equal to or higher than the reference value is photographed is specified.
Based on a plurality of distance images acquired after the first distance image, it is determined whether or not the time at which the height of the specified range indicates the reference value or more is the predetermined time or more, and it is the predetermined time or more. In the case, it is output that the animal photographed in the specified range has taken a riding action.
A behavior detection method characterized in that a computer executes processing.
(Appendix 8) An acquisition unit that acquires distance images taken from above at predetermined time intervals of the area where animals that take multiplication behavior during the estrus period exist.
Based on the acquired first distance image, a specific part that specifies the range in which the animal whose height is equal to or higher than the reference value is photographed, and
Based on a plurality of distance images acquired after the first distance image, a determination unit for determining whether the time at which the height of the specified range indicates the reference value or more is equal to or longer than a predetermined time.
An output unit that outputs that the animal, which was photographed in the specified range, took a multiplication action when the time was longer than the predetermined time.
Behavior detection system with.
(Appendix 9) An estimation unit for estimating an animal that has taken a multiplicative behavior based on the height distribution within the range specified by the specific unit is provided.
The behavior detection system according to Appendix 8, wherein the output unit outputs information on an animal that has taken a multiplication-allowed behavior estimated by the estimation unit.
(Supplementary Note 10) The estimation unit is characterized in that an animal that has moved from the range specified by the specific unit in a direction determined based on the height distribution is estimated to be an animal that has taken a multiplication-allowed behavior. The behavior detection system according to 9.
(Supplementary Note 11) The behavior detection system according to
(Supplementary note 12) The behavior detection system according to any one of Supplementary note 8 to 11, wherein the reference value is a value determined based on the body height of the animal.
20 距離画像取得部(取得部)
24 距離画像解析部(特定部の一部、判断部の一部)
26 乗駕行動判定部(特定部の一部、判断部の一部)
28 発情牛推定部(推定部)
30 通知部(出力部)
100 行動検出システム
20 Distance image acquisition unit (acquisition unit)
24 Distance image analysis unit (part of specific unit, part of judgment unit)
26 Multiplication Behavior Judgment Department (part of specific part, part of judgment part)
28 Estrus cattle estimation department (estimation department)
30 Notification unit (output unit)
100 behavior detection system
Claims (7)
取得した第1の距離画像に基づいて、高さが基準値以上となっている前記動物を撮影した範囲を特定し、
前記第1の距離画像の後に取得される複数の距離画像に基づいて、特定した前記範囲の高さが前記基準値以上を示す時間が所定時間以上かを判断し、前記所定時間以上であった場合に、特定した前記範囲において撮影された前記動物が乗駕行動をとったことを出力する、
処理をコンピュータに実行させるための行動検出プログラム。 Distance images taken from above of the area where animals that take multiplication behavior during the estrus period exist are acquired at predetermined time intervals.
Based on the acquired first distance image, the range in which the animal whose height is equal to or higher than the reference value is photographed is specified.
Based on a plurality of distance images acquired after the first distance image, it is determined whether or not the time at which the height of the specified range indicates the reference value or more is the predetermined time or more, and it is the predetermined time or more. In the case, it is output that the animal photographed in the specified range has taken a riding action.
An action detection program that causes a computer to perform processing.
取得した第1の距離画像に基づいて、高さが基準値以上となっている前記動物を撮影した範囲を特定し、
前記第1の距離画像の後に取得される複数の距離画像に基づいて、特定した前記範囲の高さが前記基準値以上を示す時間が所定時間以上かを判断し、前記所定時間以上であった場合に、特定した前記範囲において撮影された動物が乗駕行動をとったことを出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする行動検出方法。 Distance images taken from above of the area where animals that take multiplication behavior during the estrus period exist are acquired at predetermined time intervals.
Based on the acquired first distance image, the range in which the animal whose height is equal to or higher than the reference value is photographed is specified.
Based on a plurality of distance images acquired after the first distance image, it is determined whether or not the time at which the height of the specified range indicates the reference value or more is the predetermined time or more, and it is the predetermined time or more. In the case, it is output that the animal photographed in the specified range has taken a riding action.
A behavior detection method characterized in that a computer executes processing.
取得した第1の距離画像に基づいて、高さが基準値以上となっている前記動物を撮影した範囲を特定する特定部と、
前記第1の距離画像の後に取得される複数の距離画像に基づいて、特定した前記範囲の高さが前記基準値以上を示す時間が所定時間以上かを判断し、前記所定時間以上であった場合に、特定した前記範囲において撮影された動物が乗駕行動をとったことを出力する出力部と、
を備える行動検出システム。 An acquisition unit that acquires distance images taken from above at predetermined time intervals of the area where animals that take multiplication behavior during the estrus period exist.
Based on the acquired first distance image, a specific part that specifies the range in which the animal whose height is equal to or higher than the reference value is photographed, and
Based on a plurality of distance images acquired after the first distance image, it is determined whether or not the time at which the height of the specified range indicates the reference value or more is the predetermined time or more, and it is the predetermined time or more. In the case, an output unit that outputs that the animal photographed in the specified range has taken a multiplication action, and
Behavior detection system with.
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Country Status (1)
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---|---|
JP (1) | JP2020156393A (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022073462A (en) * | 2020-11-02 | 2022-05-17 | 国立大学法人北海道国立大学機構 | Abnormal behavior detection device, abnormal behavior detection program, and abnormal behavior detection method |
AT524715A1 (en) * | 2021-02-12 | 2022-08-15 | Mechatronik Zehentner Eu | Method and device for tracking animals |
WO2022190923A1 (en) * | 2021-03-11 | 2022-09-15 | 日本ハム株式会社 | Swine rearing assistance apparatus, swine rearing assistance method, and swine rearing assistance program |
JP7527646B2 (en) | 2021-02-17 | 2024-08-05 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | Estrus detection device, estrus detection method, estrus detection program, and recording medium |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6339999B1 (en) * | 1997-08-27 | 2002-01-22 | Robert James Newell | Detection of on-heat cows |
KR20100012614A (en) * | 2008-07-29 | 2010-02-08 | 안병진 | System for detecting estrus using image recognition |
JP2016043121A (en) * | 2014-08-25 | 2016-04-04 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | Animal's behavior determination device, behavior determination method, and program |
JP2017192375A (en) * | 2016-04-22 | 2017-10-26 | ティ ズイン ティ | Oestrus detection device, method and program |
JP2018033365A (en) * | 2016-08-31 | 2018-03-08 | キヤノンマーケティングジャパン株式会社 | Information processing device, information processing method, and program |
JP2019024482A (en) * | 2017-07-31 | 2019-02-21 | 株式会社コンピューター総合研究所 | Information processing system, information processing apparatus, and program |
-
2019
- 2019-03-26 JP JP2019059038A patent/JP2020156393A/en active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6339999B1 (en) * | 1997-08-27 | 2002-01-22 | Robert James Newell | Detection of on-heat cows |
KR20100012614A (en) * | 2008-07-29 | 2010-02-08 | 안병진 | System for detecting estrus using image recognition |
JP2016043121A (en) * | 2014-08-25 | 2016-04-04 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | Animal's behavior determination device, behavior determination method, and program |
JP2017192375A (en) * | 2016-04-22 | 2017-10-26 | ティ ズイン ティ | Oestrus detection device, method and program |
JP2018033365A (en) * | 2016-08-31 | 2018-03-08 | キヤノンマーケティングジャパン株式会社 | Information processing device, information processing method, and program |
JP2019024482A (en) * | 2017-07-31 | 2019-02-21 | 株式会社コンピューター総合研究所 | Information processing system, information processing apparatus, and program |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
TSAI, D.-M. ET AL.: "A motion and image analysis method for automatic detection of estrus and mating behavior in cattle", COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, vol. 104, JPN6022036333, 2014, pages 25 - 31, XP055448272, ISSN: 0004861540, DOI: 10.1016/j.compag.2014.03.003 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022073462A (en) * | 2020-11-02 | 2022-05-17 | 国立大学法人北海道国立大学機構 | Abnormal behavior detection device, abnormal behavior detection program, and abnormal behavior detection method |
JP7211595B2 (en) | 2020-11-02 | 2023-01-24 | 国立大学法人北海道国立大学機構 | Abnormal behavior detection device, abnormal behavior detection program, and abnormal behavior detection method |
AT524715A1 (en) * | 2021-02-12 | 2022-08-15 | Mechatronik Zehentner Eu | Method and device for tracking animals |
AT524715B1 (en) * | 2021-02-12 | 2024-11-15 | Markus Zehentner | Method and device for tracking animals |
JP7527646B2 (en) | 2021-02-17 | 2024-08-05 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | Estrus detection device, estrus detection method, estrus detection program, and recording medium |
WO2022190923A1 (en) * | 2021-03-11 | 2022-09-15 | 日本ハム株式会社 | Swine rearing assistance apparatus, swine rearing assistance method, and swine rearing assistance program |
JP7604618B2 (en) | 2021-03-11 | 2024-12-23 | 日本ハム株式会社 | Pig breeding support device, pig breeding support method, and pig breeding support program |
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