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画像情報による
??和?種の状態識別に基づいた
分娩予兆検知システム
○兵頭亮介 1,安?早希 1,斎藤奨 1,2,菅原?真 1,
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
“映像から”の分娩予兆検知システムの构筑
分娩アラートだけ通知するシステム
なぜ分娩アラートが鳴ったのか?
分娩の兆候
分娩アラート+判断根拠 を通知するシステム
19:03~19:10頃,尾の挙上回数が
多く観測されたため判断しました.
尾の挙上
納得感があり,意思決定のサポートに
分娩の兆候
提案する分娩予兆検知システムの構成
尾の挙上 臥床
分娩予兆に関連する?の状態
分娩予兆特徴抽出器 分娩予兆検知器
分娩の兆候
予測結果の根拠が提?できる仕組み
尾の挙上 臥床
分娩予兆に関連する?の状態
分娩予兆特徴抽出器 分娩予兆検知器
分娩の兆候
予測結果の根拠が説明可能
提案システム
分娩予兆特徴抽出器
Accuracy: 69.6%
起?して,
尾が挙がっている
起?して,
尾が下がっている
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分娩予兆特徴抽出器 分娩予兆検知器
?
中間層出?
256
特徴抽出器
N分間の
画像列
提案システムの流れ
分娩予兆特徴抽出器 分娩予兆検知器
t=0
t=1
t=n
?
中間層出?
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分娩予兆特徴抽出器 分娩予兆検知器
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Max-
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pooling
256
予兆検知器
ニューラルネットワーク
分娩予兆特徴抽出器 分娩予兆検知器
t=0
t=1
t=n
実験データの収集環境
? ?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
収録画像例
実験データの前処理
??画像
分娩した?
? 物体検出アルゴリズムYOLO v3[1]により?を?動検出
? IoU(フレーム間の領域の重なり)で分娩した?を?動ト
ラッキング後,?作業で確認
No 平常時 分娩時 時間帯
1 2017 05/27 22:00 ~ 05/28 00:59 2017 05/28 23:00 ~ 05/29 00:59 夜
2 2017 06/02 06:00 ? 08:59 2017 06/03 06:00 ? 08:59 朝
3 2017 06/25 02:00 ? 04:59 2017 06/26 02:00 ? 04:59 夜
4 2017 07/12 23:00 ? 07/13 01:59 2017 07/13 23:00 ? 07/14 01:59 夜
5 2017 11/07 11:00 ? 13:59 2017 11/08 11:00 ? 13:59 昼
実験データセット
No 平常時 分娩時 時間帯
1 2017 06/14 05:30 ~ 08:29 2017 06/15 05:30 ~ 08:29 朝
2 2017 08/30 12:00 ? 14:59 2017 08/31 12:00 ? 14:59 昼
3 2017 09/29 21:00 ? 23:59 2017 09/30 21:00 ? 23:59 夜
4 2017 10/23 02:00 ? 04:59 2017 10/24 02:00 ? 04:59 夜
5 2017 11/23 07:00 ? 09:59 2017 11/24 07:00 ? 09:59 朝
訓練
データ
評価
データ
-3h-24h-27h
分娩前平常時
出産
10分ごとに分娩前かどうか評価
-3h-24h-27h
分娩前平常時
出産
…
1枚 / 1s
N=10分
5分
シフト
提案システム
…
真の状態
分娩前 平常時 適合率
システム
の出?
分娩前 149 34 0.81
平常時 15 130
再現率 0.91
評価結果
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分娩房の奥 暗い場所にいる場合に誤通報
27h 24h前
画像情報以外の情報(動作 等)を扱うことで改善が期待
評価
データ
1
2
3
4
5
平常時
判断根拠が説明可能
[%]
畜産学の知? ”分娩前の尾の挙上状態の増加 [1]” に合う
農家へ?の状態に基づいた予測根拠の説明が可能
$SSOLHG $QLP DO%HKDYLRXU6FLHQFH
分娩予兆特徴抽出器 分娩予兆検知器
予測が正しいときの,分娩前と平常時の?の状態確率平均の差
まとめ
?的
結果
今後
予測の根拠が説明可能なカメラによる??の分娩予
兆検知システムの構築と性能調査
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分娩予兆特徴抽出器 分娩予兆検知器

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