講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-07-13 14:30
ニューラルネットワークを用いた行動量による牛の発情検知 ○河上亮祐・渡部 徹(松江高専)・土肥 誠(島根大)・中島 基(イノビット) NLP2009-21 NC2009-14 |
抄録 |
(和) |
和牛繁殖農家では母牛の発情の見逃しによる子牛の生産性の低下が問題となっている.この問題によって経済的な損失が発生し,和牛繁殖農家の経営に大きな影響を与えている.牛は発情期に行動量の増加,乗駕の許容,粘液の増加,体温の上昇などの特徴が見られる.そこで近年,多くの企業で牛の行動量や体温を測定することにより牛の発情を発見するシステムが研究・開発されている.本研究では発情兆候の1つである「行動量の増加」という特徴を生かして行動量データを分析することにより発情の検知を行う方法を提案した.まず行動量データより行動量の増加を表す特徴量を抽出した.そして特徴量ごとに階層型ニューラルネットワークによって学習を行い,それぞれの特徴量の出力結果について比較,評価を行った.その結果,発情の検知にニューラルネットワークを用いる有効性を示すことができた.また,特徴量によって対象とする最適な期間に違いがあることが確認できた. |
(英) |
Cattle breeders in Japan are facing problem of declining productivity by missing estrous sign of maternal cows with resulting economical losses damaging the management of them. As the estrous sign includes increasing activities, allowing mounting, mucus discharge and elevated body temperature, there are many enterprises recently working on to research and develop a system that detect estrous cows with monitoring activities and body temperature of those cows. The Researchers in this study proposed a method to detect estrous cows by analyzing activity data exploiting the typical expression of increasing activity as one of the estrous sign. First, indicators representing increase of each activity are extracted from the activity data. Then, each indicator was learned in a multi-layer neural network and the outputs were compared and evaluated by each indicator to show validity of utilizing multi-layer neural network in detecting estrus. It was also identified that each indicator has its best targeting period. |
キーワード |
(和) |
牛 / 発情検知 / 行動量 / 階層型ニューラルネットワーク / / / / |
(英) |
Cattle / Estrus detection / activity / Multi-layer neural network / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 125, NC2009-14, pp. 37-42, 2009年7月. |
資料番号 |
NC2009-14 |
発行日 |
2009-07-06 (NLP, NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2009-21 NC2009-14 |