映像情报による肉牛の分娩検知システムにおけるクラウドソーシングを用いた误検出抑制
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沖本祐典，斎藤奨，中野鐵兵，赤羽誠，小林哲則，小川哲司，``映像情报による肉牛の分娩検知システムにおけるクラウドソーシングを用いた误検出抑制，'' 日本畜産学会 第125回大会，March 2019.
![分娩開始検知器の構成
6
input?image
cow?detection state?detector
CNN
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Yes:?0.82
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?領域の抽出器
YOLOv3
[Redmon, 2017]
?膜?尿膜の検出器
畳み込みネットワーク(50層)
＋全結合層(1層)
[He, 2016]](https://image.slidesharecdn.com/jsas2019-xiii29-09-190518110449/85/-6-320.jpg)
映像情报による肉牛の分娩検知システムにおけるクラウドソーシングを用いた误検出抑制
- 1. 1 映像情報による 肉牛の分娩検知システムにおける クラウドソーシングを用いた 誤検出抑制 沖本 祐典 1 斎藤 奨 1,2 中野 鐵兵 1,2 ?? 誠 1,2 ?林 哲則 1 ?川 哲司 1 1 早稲??学 2 知能フレームワーク研究所
- 2. 羊膜?尿膜を手掛かりに分娩の開始を通報 2 -0.5h 時刻-4.5h ? -1h-10.5h ? -4h 分娩第1破?陣痛開始 第2 破? 尿膜の露出 ?膜の露出
- 3. 分娩開始検知システムの早期運用 予測結果の信頼性は低いので誤通報が?量に届く！ 3 センサ デバイス パターン認識器 （低品質） システム利用者 ／管理者 パターン識別結果 (間違い多め) → ? → × → × → × (知覚)センサデータ … ?声 画像
- 5. クラウドソーシングによる早期運用 予測結果をクラウドソーシングにより検証可能 5 センサ デバイス パターン認識器 （低品質でも可） クラウドソーシング システム利用者 ／管理者 パターン識別結果 (間違い多め) → ? → × → × → × ワーカー検証済み結果 (間違い少なめ) → ? → ? → × → ? (知覚)センサデータ … ?声 画像
- 6. 分娩開始検知器の構成 6 input?image cow?detection state?detector CNN cow?image result state Yes:?0.82 No:??0.28 ?領域の抽出器 YOLOv3 [Redmon, 2017] ?膜?尿膜の検出器 畳み込みネットワーク(50層) ＋全結合層(1層) [He, 2016]
- 7. クラウドワーカによる検証タスク画面 7 ? 複数提?された画像から尿膜??膜が露出している画像を選択する． ? 画像あたり3?のワーカの投票の多数決を検証結果とする． ? 正解が既知の画像も含めることで，ワーカーの信頼性を确认する．
- 8. 牛映像データベース ? ?児島県の??の繁殖農家 ? 24時間撮影 (夜間は照明点灯) ? 2頭の?が映る 8 収録画像例
- 9. 実験条件： 牛映像データ 分娩検知器の訓練データ ? 分娩5時間前から分娩時までの画像（1枚/6秒） ? 2017年3?8?に収録した画像 ? データ量：正例(?膜?尿膜あり)3,806枚，負例(?膜?尿膜なし)3,806枚 システム検証?データ ? 分娩６時間前から分娩時までのすべての画像 ? 2017年9??12?から２回の分娩シーン ? データ量 9 正例 （?膜?尿膜あり） 負例 （?膜?尿膜なし） 分娩1 126 16,829 分娩2 1069 26,446
- 10. 実験条件： 羊膜?尿膜検出の通知 通知条件 ? 通知頻度：1回／5分 ? 通知条件：少なくとも1回検出／5分間（最?300フレーム） ? 通知回数：通知のタイミングは6時間で合計73回 検出条件 ? ?膜?尿膜検出確率に対する閾値の変化：0.5, 0.9, 0.9999 ? クラウドソーシングの利?：閾値0.5, 0.9の結果に対して 10 正例 （?膜?尿膜あり） 負例 （?膜?尿膜なし） 分娩1 8 65 分娩2 7 66
- 11. 実験結果： 誤通知の抑制が可能 11 条件 閾値 0.5 0.9 0.9999 0.5 0.9 クラウド ? ? ? ○ ○ 分娩1 正通知 8 8 5 8 8 ?逃し 0 0 3 0 0 誤通知 64 63 19 9 9 分娩2 正通知 7 7 6 7 7 ?逃し 0 0 1 0 0 誤通知 65 63 29 26 26 パターン認識＋ クラウドソーシング による検証 パターン認識のみ