肥育される豚の疾病管理及び健康トレーサビリティ技術開発

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暗視カメラから取得された画像から夜間の豚のトラッキング技術の開発を行い精度検証した。これまで養豚における健康管理自動化に向けてマイクロフォン、カメラ、サーモグラフィを用いる豚の健康管理モニタリングシステムを提案しており、以下の内容について実施することが出来た。これまで明るい室内での動画像を用いる豚のトラッキング技術の開発を行い、開発したトラッキングに加えて豚の行動判別に重要な指標である豚の頭部位置推定技術開発及び精度検証を行なった。具体的には、健康管理に重要な指標である食餌行動、飲水行動を検出するために、豚の頭部及びトラッキングを行っており、感染実験の動画を基に豚の頭部、豚の体について教師データを作成し、Faster R-CNNを用いて転移学習を行うことで分類器を作成した。作成した分類器の精度は90%と高精度に行うことが出来た。また、暗視カメラから取得された画像から夜間の豚のトラッキング技術の開発を行い精度検証をした。特にシステムにおいて、これまで可視光カメラを用いていたため暗所での動画撮影が行えず、豚の動画収録が困難であった。そこで、可視光及び赤外線カメラを新たに導入することによって暗所下での撮影を可能にした。これに伴いシステムのプログラム及び収録システムの改良を行った。また、豚インフルエンザ感染実験を2021年11月に実施し、改良システムを用いて収録を行った。また、豚の音声データ解析を行い、これまでくしゃみで用いていた音響特徴量を用いることで、くしゃみに加えて豚の声の検出を行った。くしゃみ、豚の声、ノイズの多値分類となったが、平均適合率93%と高精度の検出が行えた。この研究成果を2021年農業施設学会で発表した。