スマートセンシングと機械学習による豚全頭個別モニタリングシステム構築に関する研究

本研究では，複数センサを併用するスマートセンシングにより豚多頭飼養環境における全頭個別トラッキング法を確立するとともに，トラッキング結果より得られた豚の行動情報から豚の肥育状態・健康状態モニタリングシステムを構築することを目的とする．2022年度は，これまで農場で計測してきたマルチモーダル動画像データを対象に，機械学習手法であるCNNを用いて昼夜を問わない全頭個別トラッキング手法を開発した．またトラッキング結果から豚の行動様態を定量的に明らかにする方法を検討した．今後は多量の動画像データをもって豚の行動様態を分析し，豚行動データベースとして整備する方針である．加えて健康状態モニタリングに必要な，呼吸器感染症に罹患した豚の行動データを得るため，呼吸器感染症の一例としてブタインフルエンザ感染実験をBSL-3対応の実験室において実施した．実験に際しては農場で実際にモニタリングシステムを長期運用することを念頭に置いた．豚舎という電子機器にとって過酷な環境においても，2週間～1か月程度の長期間連続稼働させても問題なくデータ収録を実施でき，かつ膨大なデータを遅滞なく記録できる収録系を構築し，その有用性を確認した．今後はさらなる長期収録を試験するとともに，これまでの感染実験で使用していなかったブタインフルエンザ株や異なるウイルス性感染症に罹患した場合のデータを収録し，ウイルス株や感染症による症状の差異について検討する．

本研究では，複数センサを併用するスマートセンシングにより豚多頭飼養環境における全頭個別トラッキング法を確立するとともに，トラッキング結果より得られた豚の行動情報から豚の肥育状態・健康状態モニタリングシステムを構築することを目的とする．2022年度は，これまで農場で計測してきたマルチモーダル動画像データを対象に，機械学習手法であるCNNを用いて昼夜を問わない全頭個別トラッキング手法を開発した．またトラッキング結果から豚の行動様態を定量的に明らかにする方法を検討した．今後は多量の動画像データをもって豚の行動様態を分析し，豚行動データベースとして整備する方針である．加えて健康状態モニタリングに必要な，呼吸器感染症に罹患した豚の行動データを得るため，呼吸器感染症の一例としてブタインフルエンザ感染実験をBSL-3対応の実験室において実施した．実験に際しては農場で実際にモニタリングシステムを長期運用することを念頭に置いた．豚舎という電子機器にとって過酷な環境においても，2週間～1か月程度の長期間連続稼働させても問題なくデータ収録を実施でき，かつ膨大なデータを遅滞なく記録できる収録系を構築し，その有用性を確認した．今後はさらなる長期収録を試験するとともに，これまでの感染実験で使用していなかったブタインフルエンザ株や異なるウイルス性感染症に罹患した場合のデータを収録し，ウイルス株や感染症による症状の差異について検討する．