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家畜生産者は、病気や怪我の兆候がないか動物の行動を監視するという絶え間ない課題に直面しています。
この問題を解決するために、ネブラスカ大学の学際的なチームは、製造業者が絶えず動物を監視し、そのデータを使用して品質を向上させるのに役立つ精密技術を開発しました。このグループには、ネブラスカの電気技術者とコンピューター科学者、および豚のビデオ録画を使用して技術システムを開発した動物学者が含まれます。
このシステムは、畜産農場から受け取ったビデオ素材を24時間処理し、統計的アルゴリズムを使用してコンピューターシステムを明示的なプログラミングなしで改善できるようにする「機械学習」データ分析方法を使用します。個々の豚を識別し、食べ物、飲み物、動きなどの日々の活動に関するデータを提供します。![](http://img.tomahnousfarm.org/img/ferm-2020/16019/image_mtzwVeg5SycKiw14B406Z.jpg)
これらのデータに基づいて、システムは各豚の体重と成長速度を推定することもできます。 「私たちのシステムは、典型的な動作のモデルを提供します」と、電気およびコンピュータ工学の准教授、教授であるエリック・プソタは述べています。 「動物がこのパターンから逸脱する場合、何かがおかしいという兆候かもしれません。これにより、問題が大きくなりすぎて修正できなくなる前に、問題を簡単に検出できます。」
チームはディープラーニングネットワークを使用してそのシステムを作成しました。すべての面で豚を識別するために、ネットワークは大小の画像を処理し、それらを回転させ、その他の方法でそれらを変換します。![](http://img.tomahnousfarm.org/img/ferm-2020/16019/image_TZhF7tolcl.jpg)
チームは耳のタグを使用して識別を支援しますが、耳の形などの固有の物理的特性に依存する一方で、生産者に追加のラベル付け作業を維持します。このシステムは豚を識別するように設計されていますが、そのアルゴリズムは、牛、馬、山羊、羊などの他の種類の家畜にも使用できます。
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