Automating pig farming with AI and IoT under horde management

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ロードセルによる体重測定と同時にカメラで撮影するシステムを製作した。30kg程度の豚は動きが早く、かつ通路に対して体が小さいので、２頭同時に装置を通過する場合があるが、AIを利用してカメラによる測定で一頭ずつ区別することが実現できた。AIにはYOLOと呼ばれるアルゴリズムとGrabCutの手法を組み合わせ、背景や豚が他の豚に接触している状態でも一頭一頭を切り出すことが実現できた。取得したデータはクラウド上に保存され遠隔で確認できる仕様にした。さらに、朝から夕方までの時間ごとの通過頭数と当日の体重分布を取得するプログラムを製作した。朝と13時頃に豚が活発に活動している状態がデータからも確認できた。また、日ごとの平均体重の増加状態をグラフで示すプログラムを製作した。カメラの傾きセンサを利用して、カメラを傾けて設置した場合も取得したデータを回転させ、鉛直方向に豚の形状データを揃えるようにした。入口扉を豚が自分で開けることによる機械的な不具合が生じる問題があったが、上方向に扉の動きのあそびを設定し、また、下方向は自重で降りる機構にすることで、機械的なトラブルを解消できた。入口扉は上下するとともに豚の体にそってスダレのように動く仕様としている。この機構については特許を出願している。カメラによる体重推定精度を向上するために、複数の養豚場にてデータを取得した。体重推定に用いる豚の特徴量としては、体高、体長、体積など9個の特徴量をもちいている。特に体積は体重を推定するための重要な値であることが確認できた。豚の撮影位置によって取得されるデータにばらつきが出ないように体重推定前に豚の体を正規化するプログラムを製作した。装置の設置状態を考慮し、特に豚の頭部方向からの撮影した場合と尾部方向から撮影した場合との結果に違いが生じないようにした。