| 出願番号 |
特願2021-118915 |
| 出願日 |
2021/7/19 |
| 出願人 |
静岡県 |
| 公開番号 |
特開2023-014766 |
| 公開日 |
2023/1/31 |
| 発明の名称 |
体重推定装置、体向き判定装置、体部位画像生成装置、機械学習装置、推論装置、体重推定方法、及び、体重推定プログラム |
| 技術分野 |
情報・通信 |
| 機能 |
その他 |
| 適用製品 |
本発明は３Ｄカメラ等によって取得した、牛の深度情報から牛の向きを判定し、特定の向きの深度情報から牛のみを抽出して、体重を推定する装置に関するものである。 |
| 目的 |
牛の体重は健康を管理する上で重要な要素であり、周産期疾病の発症率にも関係することがわかっている。しかし、多くの酪農家には牛衡機（牛の体重計）がないため、牛と接触事故を起こす危険があり、手間のかかる体重推定尺を用いた計測やBCS（Body Condition Score）といった牛の太り・痩せ具合をあらわす指標を用いて体重の管理を行っているのが現状である。本発明は３D等の画像を用い、簡単・安全に牛の体重を推定する装置及びシステムを提供する。 |
| 効果 |
本発明はデュアルカメラを搭載したスマートフォンでの運用を前提として開発をしている。そのため、本品を搭載した体重推定システムでは、ハードウェアの開発、製造が不要であることから、コストを大幅に削減することができる。また、作業はスマートフォンを用い、牛から離れた場所で画像撮影を行うので、労力についても大幅に削減でき、計測者の安全性も確保した状態での体重測定が可能となる。本発明により体重を用いた飼養管理技術（飼料設計、健康管理、疾病予測等）が可能となり、酪農家の生産性向上に寄与することができる。 |
技術概要
|
体重推定には学習データとして、約100,000枚の牛の画像を用い、「深層学習」により人工知能（AI）を作成した。本人工知能は、AI[１]牛の向きの判定、AI[２]深度情報からの牛の深度情報抽出、AI[３]抽出された牛の深度情報からの体重推定、で構成される。それぞれは独立した人工知能であり、AI[１]はMobileNetV2（モバイルデバイス等で動作可能な軽量ニューラルネットワーク）を基に学習させるネットワークを構築し、AI[２]は畳み込みオートエンコーダ（画像から別の画像を構築する）、AI[３]は３層の畳み込みニューラルネットワーク（画像の分類、回帰等に用いられる）を用いてネットワークを構築した。テスト用の深度情報約20,000枚から体重を推定し、推定値と体重実測値を比較したところ、誤差25kg範囲内に73％、50kg範囲内に89％の推定値が該当した。これは熟練した技術者による目視推定と同程度の精度であり、推定値と実測値は高い相関が認められている。スマートフォンに内蔵されているデュアルカメラの使用を前提としているため、撮影にあたっては、牛の誘導やカメラを固定する必要がないことが特徴である。 |
| 実施実績 |
【無】 |
| 許諾実績 |
【無】 |
| 特許権譲渡 |
【否】
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| 特許権実施許諾 |
【可】
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