家蓄音声および画像解析による飼養管理作業の自動化に関する基礎的研究

利用家庭录音和图像分析实现养殖管理工作自动化的基础研究

• 批准号: 03F00058
• 负责人: 池田 善郎
• 金额: $ 0.7万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-03F00058/
• 关键词: 個体識別; 状態識別; 画像処理; 音響処理; 農業の自動化; Neural Network; 信号処理; 家畜管理

畜産現場の労働力問題を解決するために家畜の音声と画像の解析を用いた飼養管理自動化の基礎的な研究を行った。家畜の生産現場での自動化のために必要なことは家畜個体の生理状態を判断することである。そのため本研究では音声と画像を利用する管理技術の基礎的研究を目的とする。本研究では黒毛和牛を対象とした。牛の個体識別は畜産の自動化のために不可避の課題であり、画像を用いた方法は識別および状態を判断する時一番現実的な方法である。最近畜産現場で飼育管理の自動化のためにバーコードやRFID (Radio Frequency Identification)などを用いた色々な個体識別装置が開発されてきた。しかし、家畜の精密飼育環境調節と動物福祉の観点から個体識別だけではなく状態識別も重要であり、これらの問題を同時処理する手段として画像処理技術の応用を着想した。本年度は黒毛和牛の顔画像を用いた個体識別を行った。今までの実験から見れば、画像に与える変数が歪み度、雑音重畳の時は全体的にグレースケール画像より、CMYKカラーモデル画像の方が良い結果を示した。この原因として考えられるのは、実験に用いた牛の色が黒色であり、CMYKカラーモデルは色を表現する際、黒を配合しているためである。また、首ふり角度を変化した時の結果では牛の顔画像以外の背景による影響が大きく、背景が変わると認識率が低下した。そして変数を明るさ、歪み度、雑音とした実験の場合、画像の背景が変わらないため、多少の外部影響を受けようと、ある程度識別可能であることがわかった。しかし、変数を首ふり角度とした場合は他の変数の変化が同時に加わると識別は困難になった。顔以外の背景による影響は額周辺に存在する渦巻きを利用することによりある程度その影響を除去することができ、この方法は有効である。一方、光の影響による対応策はよりロバスト性の高いシステムの開発が必要である。そして、本研究では家畜の音声を解析することがもう一つの目的である。さらに家畜音声による飼養管理の実現を目指して,音声による個体認識と状態識別に関する基礎的な研究を行っている.本年度は,韓国において,民間及び公的研究機関の畜舎にて,牛の鳴き声の録音を行った.自己回帰モデルから求めた対数スペクトルの傾きを利用することで数頭の牛の個体識別の可能性を見出した.またICA(独立成分分析)による複数音声の分離に関する検討を行い,複数の鳴き声をミキシングした音源から,それぞれの牛の鳴き声の分離可能であることが明らかとなった.

Livestock production site の 労 働 force problem を す る た め に livestock の sounds と portrait の parsing を with い た breeding management automation line based な research を の っ た. The <s:1> automation <e:1> of the livestock <s:1> production site ために is necessary for な な と と と を judgment of the individual <s:1> physiological state を of livestock する する とである とである. Youdaoplaceholder0 ため ため this study で と audio と portrait を utilizes する management technology <e:1> as the foundation of the research を objective とする. In this study, で を black-haired wagyu を versus と た. Cattle の individuals identify は herds の automation の た め に shall not issue の で あ り, portrait を い た は recognition methods お よ び state を judgment す る when a presently be な method で あ る. Recently livestock production and breeding management の automation field で の た め に バ ー コ ー ド や RFID (Radio Frequency Identification) な ど を with い た color 々 な individual Identification equipment が open 発 さ れ て き た. し か し の precision, livestock rearing environment regulating と animal welfare の 観 point か ら individuals identify だ け で は な も く state recognition important で あ り, こ れ ら の を and 処 Richard す る means と し て portrait 処 manage technology の 応 think with を し た. This year 's <s:1> black-haired wagyu gu face portrait を individual identification を rows った using を た. See this ま で の be 験 か ら れ ば, portrait に and え る - several が slanting み degrees, 雑 heavy 畳 の は when all に グ レ ー ス ケ ー ル portrait よ り, CMYK カ ラ ー モ デ ル portrait の party を い が good results in し た. こ の reason と し て exam え ら れ る の は, be 験 に with い た cattle の が black color color で あ り, CMYK カ ラ ー モ デ ル は color を performance す る interstate, black を cooperate し て い る た め で あ る. を ま た, first ふ り Angle variations change し た の results で は cattle posters の yan の background に よ る が affected き く, background が - わ る と know rate low が し た. そ し て - several を Ming る さ, crooked み degrees and sound 雑 と し た be 験 の occasions, portrait の background が - わ ら な い た め, how many の external influence を け よ う と, あ る degree recognition may で あ る こ と が わ か っ た. <s:1>, variable を first ふ Angle と た situation <e:1> he <s:1> variable が change が simultaneously に and わると difficult to identify になった になった. Yan outside の background に よ る influence は frontal weeks 辺 に exist す る vortex 巻 き を using す る こ と に よ り あ る degree そ の influence を remove す る こ と が で き, こ の way は have sharper で あ る. One party, the <s:1> influence of light による on the 応 policy <e:1> よ <s:1> ロバスト ロバスト high <s:1> <s:1> システム <s:1> development が necessary である. Youdaoplaceholder0 て て, this study で を the sound of domestic animals <e:1> を analysis する とが とが う う う objective である. さ ら に animal sounds に よ る の breeding management be presently を refers し て, sounds に よ る individual cognition と state recognition に masato す る based な を line っ て い る. This year, にお in South Korea, にお にお て, private and び public research institutions are involved in <s:1> livestock 舎にて, <s:1> audio recording of cattle った, を った. Himself back 帰 モ デ ル か ら o め た number of seaborne ス ペ ク ト ル の pour き を using す る こ と で number の cow の out individual recognition possibility の を し た. ま た ICA (independent component analysis) に よ る plural sounds の separation に masato す る 検 for line を い, plural の singing sound き を ミ キ シ ン グ し た audio か ら, そ れ ぞ れ の cattle の singing sound き の separation may で あ る こ Youdaoplaceholder0 Ming ら となった.

项目成果

H.Kim, Y.Ikeda, T.Nishizu: "The Identification of Japanese block cattle by the faces"Korean Journal of Bio systems Engineering. (2004)

H.Kim、Y.Ikeda、T.Nishizu：“通过面部识别日本块牛”韩国生物系统工程学杂志。

Yoshio Ikeda, Gerhard Jahns, Takahisa Nishizu, Kunio Sato, Yoshinari Morio: "Individual identification of dairy cows by their voice"Precision Livestock Farming. Vol.1. 81-86 (2003)

Yoshio Ikeda、Gerhard Jahns、Takahisa Nishizu、Kunio Sato、Yoshinari Morio：“通过声音对奶牛进行个体识别”精准畜牧业。

川田正造, 池田善郎, 金鉉台, 西津貴久: "顔画像を用いた黒毛和牛の個体識別"農業機械学会関西支部第111回例会. (2004)

川田翔三、池田吉雄、金穗台、西津隆久：“利用面部图像对日本黑牛进行个体识别”日本农业机械学会关西分会第 111 次例会（2004 年）。

H.Kim, Y.Ikeda, T.Nishizu: "Identification of Japanese Black Cattle by the Faces and Possibility of Animal Bio Informatics"1st Animal Bio Informatics International Joint Seminar for Precision Livestock Farming. Vol.1. 46-56 (2003)

H.Kim、Y.Ikeda、T.Nishizu：“通过面部识别日本黑牛及动物生物信息学的可能性”第一届精准畜牧业动物生物信息学国际联合研讨会。