精密畜産業

カメラから得られる映像情報を用いて牛の状態を監視する技術（分娩検知・発情検知）について研究を行っています．近年，接触型センサから得られる情報により高精度な状態監視が可能となっていますが，カメラ映像のみによる分娩予兆や発情状態の検知ができれば，牛・畜産農家双方にとってセンサ設置の負荷が軽減されます．本研究では，牛の分娩予兆検知や発情検知技術の研究・開発を通じて，クラウドソーシングを用いて状態監視システムを早期運用しながら持続的に改善可能にするためのシステムの構築・運用方法について検討を行っています．

意思決定支援システムの構築・運用法

繁殖牛の映像監視，特に分娩予兆検知システムの構築を題材として，人の意思決定を支援するための監視システムを持続的に運用可能にする方法論について検討を行っています．

  • 小川哲司，``映像監視に基づく繁殖牛の分娩予兆検知～ユーザが納得して意思決定できるような映像監視システムをどう構築し運用するか？ ，'' 計測と制御・特集「農・林・畜・水産業に挑む画像センシング技術」，vol.61，no.10，pp.746-749，Oct. 2022．[DOI]

  • Ryosuke Hyodo, Teppei Nakano, Tetsuji Ogawa, ``Feature Representation Learning for Calving Detection of Cows Using Video Frames,'' Proc. 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2020), pp.4131-4136, Jan. 2021. [DOI] [Scopus]

  • 兵頭亮介，中野鐵兵，小川哲司，``ユーザの意思決定過程に関するドメイン知識を組み込んだ解釈可能な映像監視モデリング，'' 第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020)，Nov. 2020. [優秀発表賞ファイナリスト]

  • Ryosuke Hyodo, Saki Yasuda, Yusuke Okimoto, Susumu Saito, Teppei Nakano, Makoto Akanabe, Tetsunori Kobayashi, Tetsuji Ogawa, ``Two-stage calving prediction system: Exploiting state-based information relevant to calving signs in Japanese black beef cows,'' Proc. ECPLF2019, pp.670-676, Aug. 2019. [Scopus]

  • Kazuma Sugawara, Susumu Saito, Teppei Nakano, Makoto Akanabe, Tetsunori Kobayashi, Tetsuji Ogawa, ``Calving prediction from video: Exploiting behavioural information relevant to calving signs in Japanese black beef cows,'' Proc. ECPLF2019, pp.663-669, Aug. 2019. [Scopus]

  • 兵頭亮介，斎藤奨，中野鐵兵，赤羽誠，小林哲則，小川哲司，``画像から得られる牛の身体情報に基づく分娩予兆検知，'' 2019年度人工知能学会全国大会，4H3-J-13-02，June 2019. [DOI] [CiNii] [学生奨励賞]

環境変動に頑健な映像監視モデリング

繁殖牛の分娩検知システムの構築・運用を題材にして，映像監視システムを早期運用するための技術，映像監視モデルを適応的に成長させるための技術について検討を行っています．

  • Yusuke Okimoto, Soshi Kawata, Susumu Saito, Nakano Teppei, Tetsuji Ogawa, ``Crowdsourced verification for operating calving surveillance systems at an early stage,'' Proc. 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2020), pp.4356-4362, Jan. 2021. [DOI] [Scopus]

  • Soshi Kawata, Teppei Nakano, Tetsuji Ogawa, ``Attention network learning for robust detection of allantochorion and fetal membrane of Japanese black beef cattle,'' The 2nd Asian Conference on Presision Livestock Farming (ACPLF2020), pp.333-340, Oct. 2020.

時系列パターンの効率的なアノテーション

繁殖牛の発情検知システムの構築・運用を題材にして，監視対象の検出および追跡モデルを効率的に構築するための技術，時系列データを効率的にアノテーションする技術について検討を行っています．

  • Yuriko Kawano, Susumu Saito, Teppei Nakano, Ikumi Kondo, Ryota Yamazaki, Hiromi Kusaka, Minoru Sakaguchi, Tetsuji Ogawa, ``Toward building a data-driven system for detecting mounting actions of black beef cattle,'' Proc. 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2020), pp.4458-4464, Jan. 2021. [DOI] [Scopus]

  • Yuriko Kawano, Susumu Saito, Teppei Nakano, Ikumi Kondo, Ryota Yamazaki, Hitomi Kusaka, Minoru Sakaguchi, Tetsuji Ogawa, ``Crowd-sourced development of image dataset for detecting mounting actions of black beef cattle,'' The 2nd Asian Conference on Presision Livestock Farming (ACPLF2020), pp.341-351, Oct. 2020.