JP2021191297A - Behavior specification device, behavior specification method, and program - Google Patents

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Abstract

To provide a device capable of specifying the behavior of livestock.SOLUTION: A behavior specification device includes: a storage unit for storing acceleration data measured by an acceleration sensor mounted on livestock, and a radio wave intensity data measured by a radio wave sensor; a first specification unit for specifying which state the behavior of the livestock is out of standing that indicates a standing state, lying that indicates a lying state, ruminating that indicates a state of returning the swallowed food to the mouth and chewing the cud, and an activity that indicates any of feeding, walking, and drinking water on the basis of one or more pieces of acceleration data stored in the storage unit; a second specification unit for specifying which state the behavior of the livestock is out of feeding, walking, and drinking water on the basis of one or more pieces of radio wave intensity data stored in the storage unit when the behavior of the livestock is specified as the activity; and an output unit for outputting, to another device connected to the behavior specification device, which of standing, lying, ruminating, and an activity the behavior of the livestock is, and furthermore, which of feeding, walking, and drinking water the behavior of the livestock is when the behavior of the livestock is an activity.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、行動特定装置、行動特定方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to a behavior identification device, a behavior identification method, and a program.

乳用牛の搾乳期間は、乳用牛を交配(人工授精)させて子牛を生ませた後(分娩後)であり、この期間は泌乳期と呼ばれている。泌乳期は約305日程度であることが知られている。また、次の出産に備えて、次回の分娩予定日の約60日前で搾乳を止めるのが一般的である。この60日の期間は乾乳期と呼ばれている。乳用牛は、分娩、泌乳期、乾乳期を毎年繰り返している。 The milking period of dairy cows is after mating (artificial insemination) of dairy cows to give birth to calves (postpartum), and this period is called the lactation period. It is known that the lactation period is about 305 days. In addition, it is common to stop milking about 60 days before the next scheduled delivery date in preparation for the next delivery. This 60-day period is called the dry milk period. Dairy cows repeat calving, lactation, and dryness every year.

乳用牛を飼育する酪農家等は、乳用牛から継続的に搾乳するため、毎年乾乳期に乳用牛を交配(人工授精)させる必要がある。乳用牛の交配(人工授精)にあたっては、乳用牛の発情を発見する必要がある。乳用牛の発情を発見するには、乳用牛の外部的兆候を確認したり、発情時に多く見られる行動を確認したりすることが行われている。また、台帳を用いた繁殖記録による発情時期の管理等も行われている。 Dairy farmers who raise dairy cows need to mate (artificial insemination) dairy cows every year during the dry season because they continuously milk from dairy cows. When mating dairy cows (artificial insemination), it is necessary to discover the estrus of dairy cows. To detect the estrus of a dairy cow, it is necessary to check the external signs of the dairy cow and to confirm the behavior that is often seen during estrus. In addition, the breeding record using a ledger is used to manage the estrus period.

阿部 亮著、「農学基礎セミナー 家畜飼育の基礎 」、新版、社団法人 農産漁村文化協会、2008 年 4 月, p.109, p.122-124.Abe Ryo, "Agricultural Science Basic Seminar, Basics of Livestock Breeding", New Edition, Agricultural Fisheries Village Cultural Association, April 2008, p.109, p.122-124.

ここで、例えば、飼養頭数が数千頭以上にも及ぶ大規模な酪農場では、1頭1頭の乳用牛の外部的兆候や行動を確認することは酪農家の大きな負担となっていた。これに対して、例えば、飼養している乳用牛の行動を特定することで、発情時に多く見られる行動の確認を容易することができれば、酪農家の負担を軽減することができる。 Here, for example, in a large-scale dairy farm where the number of cows raised is several thousand or more, it is a heavy burden on the dairy farmer to confirm the external signs and behavior of each cow. .. On the other hand, for example, if it is possible to easily confirm the behavior that is often seen during estrus by identifying the behavior of the dairy cow that is being raised, the burden on the dairy farmer can be reduced.

また、乳用牛の行動を特定することで、発情の発見のみならず、病気やケガ等による異常行動の発見にも繋がり、乳用牛の健康管理にも資することができる。 In addition, identifying the behavior of dairy cows leads not only to the discovery of estrus but also to the detection of abnormal behavior due to illness, injury, etc., and can contribute to the health management of dairy cows.

本発明の一実施形態は、上記の点に鑑みてなされたもので、家畜の行動を特定することを目的とする。 One embodiment of the present invention has been made in view of the above points, and an object thereof is to specify the behavior of livestock.

上記課題を解決するため、一実施形態に係る行動特定装置は、家畜の行動を特定する行動特定装置であって、前記家畜に装着された加速度センサが測定した加速度データと、前記家畜に装着された電波センサが測定した電波強度データとを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されている1以上の加速度データに基づいて、前記家畜の行動が、前記家畜が立っている状態を表す起立と、前記家畜が横たわっている状態を表す横臥と、前記家畜が一度飲み込んだ食物を口に戻して咀嚼し直す動作を行っている状態を表す反芻と、前記家畜が採食、歩行又は飲水のいずれかを行っている状態を表す活動とのいずれであるかを特定する第1の特定部と、前記家畜の行動が活動であると特定された場合、前記記憶部に記憶されている1以上の電波強度データに基づいて、前記家畜が採食、歩行又は飲水のいずれを行っているかを特定する第2の特定部と、前記家畜の行動が起立、横臥、反芻又は活動のいずれであるか、前記家畜の行動が活動である場合は更に採食、歩行又は飲水のいずれであるかを、前記行動特定装置に接続される他の装置に出力する出力部と、を有する。 In order to solve the above problem, the behavior specifying device according to one embodiment is a behavior specifying device for specifying the behavior of livestock, and the acceleration data measured by the acceleration sensor attached to the livestock and the behavior specifying device attached to the livestock. Based on the storage unit that stores the radio field intensity data measured by the radio wave sensor and one or more acceleration data stored in the storage unit, the behavior of the livestock represents the standing state of the livestock. And, the lying down showing the livestock lying down, the rebellion showing the state in which the livestock is returning the food once swallowed to the mouth and chewing again, and the livestock eating, walking or drinking water. A first specific part that specifies which of the activities represents the state of performing any of them, and one or more stored in the storage part when the behavior of the livestock is specified as an activity. A second specific part that identifies whether the livestock is eating, walking, or drinking water based on the radio field intensity data of the livestock, and whether the livestock's behavior is standing, lying down, lying down, or an activity. It also has an output unit that outputs whether the livestock's behavior is activity, foraging, walking, or drinking water to another device connected to the behavior specifying device.

家畜の行動を特定することができる。 The behavior of livestock can be identified.

第一の実施形態に係る行動特定システムの全体構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the whole structure of the behavior specifying system which concerns on 1st Embodiment. 牛の行動特定の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of the behavior identification of a cow. 第一の実施形態に係る測定データ記憶部に記憶されている測定データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the measurement data stored in the measurement data storage part which concerns on 1st Embodiment. 行動特定モデルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a behavior specific model. 第一の実施形態に係る行動特定処理部の機能構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the functional structure of the action specifying processing unit which concerns on 1st Embodiment. 第一の実施形態に係る行動特定処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the action specifying process which concerns on 1st Embodiment. 第二の実施形態に係る行動特定システムの全体構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the whole structure of the behavior specifying system which concerns on the 2nd Embodiment. 気圧分析により起立又は横臥を特定する場合の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the case of specifying standing or lying down by barometric pressure analysis. 第二の実施形態に係る測定データ記憶部に記憶されている測定データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the measurement data stored in the measurement data storage part which concerns on the 2nd Embodiment. 第二の実施形態に係る行動特定処理部の機能構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the functional structure of the action specific processing part which concerns on 2nd Embodiment. 第二の実施形態に係る行動(起立又は横臥)特定処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the behavior (standing or lying down) specific processing which concerns on the 2nd Embodiment. 第三の実施形態に係る測定データ及び基準気圧データの取得範囲の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of the acquisition range of the measurement data and the reference atmospheric pressure data which concerns on 3rd Embodiment.

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。以降では、家畜の一例として牛の行動を特定する場合について説明する。ただし、家畜は、牛に限られない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following, a case where the behavior of a cattle is specified as an example of livestock will be described. However, livestock are not limited to cattle.

[第一の実施形態]
<全体構成>
まず、本実施形態に係る行動特定システム1の全体構成について、図1を参照しながら説明する。図1は、第一の実施形態に係る行動特定システム1の全体構成の一例を示す図である。
[First Embodiment]
<Overall configuration>
First, the overall configuration of the behavior specifying system 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of the behavior specifying system 1 according to the first embodiment.

図1に示すように、本実施形態に係る行動特定システム1は、牛の行動を特定する行動特定装置10と、牛に装着された1以上のタグ20と、所定の電波を周囲に発信する1以上の漏洩同軸アンテナ30とが含まれる。なお、タグ20は、牛の首部分に固定して装着されることが好ましい。 As shown in FIG. 1, the behavior identification system 1 according to the present embodiment transmits a behavior identification device 10 for identifying a cow's behavior, one or more tags 20 attached to the cow, and a predetermined radio wave to the surroundings. One or more leaky coaxial antennas 30 are included. It is preferable that the tag 20 is fixedly attached to the neck portion of the cow.

タグ20は、牛に装着される機器である。1頭の牛に対して1つのタグ20が装着されている。タグ20には、当該タグ20を装着した牛の加速度(X軸、Y軸、及びZ軸の3軸の加速度)を測定する加速度センサと、漏洩同軸アンテナ30から受信する電波の受信強度(RSSI:Received Signal Strength Indicator)を測定する電波センサとが含まれる。 The tag 20 is a device attached to a cow. One tag 20 is attached to one cow. The tag 20 includes an acceleration sensor that measures the acceleration of the cow wearing the tag 20 (acceleration of the three axes of X-axis, Y-axis, and Z-axis), and the reception intensity (RSSI) of the radio wave received from the leaky coaxial antenna 30. : Received Signal Strength Indicator) is included with a radio wave sensor to measure.

タグ20は、所定の時間毎(例えば2秒毎)に、加速度センサにより測定した加速度センサ値と、電波センサにより測定したRSSI値とを含む測定データを行動特定装置10に送信する。行動特定装置10に送信された測定データは、後述する測定データ記憶部200に蓄積(記憶)される。 The tag 20 transmits measurement data including an acceleration sensor value measured by an acceleration sensor and an RSSI value measured by a radio wave sensor to the action specifying device 10 at predetermined time intervals (for example, every 2 seconds). The measurement data transmitted to the action specifying device 10 is stored (stored) in the measurement data storage unit 200 described later.

漏洩同軸アンテナ30は、牛舎内の餌場や水場等の所定の場所に設置されるアンテナである。漏洩同軸アンテナ30は、漏洩同軸ケーブルにより周囲に所定の電波を発信する。なお、以降では、餌場に設置されている漏洩同軸アンテナ30と、水場に設置されている漏洩同軸アンテナ30とを区別する場合には、それぞれ「漏洩同軸アンテナ30」と「漏洩同軸アンテナ30」と表す。 The leaky coaxial antenna 30 is an antenna installed at a predetermined place such as a feeding place or a water place in the barn. The leaky coaxial antenna 30 transmits a predetermined radio wave to the surroundings by the leaky coaxial cable. In the following, when distinguishing between the leaky coaxial antenna 30 installed in the feeding area and the leaky coaxial antenna 30 installed in the water area, the “leakage coaxial antenna 30 1 ” and the “leakage coaxial antenna 30” are used, respectively. representing a 30 2 ".

行動特定装置10は、牛の行動を特定する1以上のコンピュータである。行動特定装置10は、行動特定処理部100と、測定データ記憶部200と、行動特定モデル300とを有する。 The behavior identification device 10 is one or more computers that identify the behavior of a cow. The behavior specifying device 10 has a behavior specifying processing unit 100, a measurement data storage unit 200, and a behavior specifying model 300.

行動特定処理部100は、測定データ記憶部200に記憶されている測定データと、行動特定モデル300とに基づいて、牛の行動を特定する。行動特定処理部100は、行動特定装置10にインストールされた1以上のプログラムが、CPU(Central Processing Unit)等に実行させる処理により実現される。 The behavior specifying processing unit 100 identifies the behavior of the cow based on the measurement data stored in the measurement data storage unit 200 and the behavior specifying model 300. The action specifying processing unit 100 is realized by a process of causing a CPU (Central Processing Unit) or the like to execute one or more programs installed in the action specifying device 10.

測定データ記憶部200は、タグ20から受信した測定データを記憶する。測定データ記憶部200は、例えばHDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の補助記憶装置等を用いて実現可能である。 The measurement data storage unit 200 stores the measurement data received from the tag 20. The measurement data storage unit 200 can be realized by using, for example, an auxiliary storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive).

行動特定モデル300は、測定データに含まれる加速度センサ値から行動を特定するためのモデルである。行動特定モデル300は、例えば、家畜の種類や特定したい行動の種類に応じて、SVM(Support Vector Machine)等の機械学習の手法により予め作成される。行動特定モデル300は、例えばHDDやSSD等の補助記憶装置等に記憶されている。 The behavior identification model 300 is a model for identifying behavior from the acceleration sensor values included in the measurement data. The behavior specifying model 300 is created in advance by a machine learning method such as SVM (Support Vector Machine) according to, for example, the type of livestock and the type of behavior to be specified. The behavior specific model 300 is stored in, for example, an auxiliary storage device such as an HDD or SSD.

なお、図1に示す行動特定システム1の構成は一例であって、他の構成であっても良い。例えば、行動特定装置10は、複数台のコンピュータで構成されていても良い。また、例えば、行動特定処理部100が有する機能の一部を、行動特定装置10とネットワークを介して接続される装置(クラウドサーバ等)が有していても良い。更に、例えば、牛には、タグ20の代わりに、加速度センサと、電波センサとがそれぞれ装着されていても良い。 The configuration of the behavior specifying system 1 shown in FIG. 1 is an example, and may be another configuration. For example, the action specifying device 10 may be composed of a plurality of computers. Further, for example, a device (cloud server or the like) connected to the behavior specifying device 10 via a network may have a part of the functions of the behavior specifying processing unit 100. Further, for example, the cow may be equipped with an acceleration sensor and a radio wave sensor, respectively, instead of the tag 20.

<牛の行動の特定>
ここで、本実施形態に係る行動特定システム1により特定される牛の行動と、特定方法の概要とについて、図2を参照しながら説明する。図2は、牛の行動特定の一例を説明する図である。
<Identification of cow behavior>
Here, the behavior of the cow specified by the behavior specifying system 1 according to the present embodiment and the outline of the specifying method will be described with reference to FIG. 2. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of specifying the behavior of a cow.

まず、本実施形態に係る行動特定システム1が特定する牛の行動には、動作が小さい順に、「起立」、「横臥」、「反芻」、及び「活動」の4つがあるものとする。また、このうち「活動」は、更に、「採食」、「歩行」、及び「飲水」の3つに詳細化されるものとする。したがって、本実施形態では、「起立」、「横臥」、「反芻」、「採食」、「歩行」、及び「飲水」の6つの行動のうち、いずれの行動を牛が行っているかを特定するものとする。 First, it is assumed that there are four behaviors of a cow specified by the behavior specifying system 1 according to the present embodiment, in ascending order of movement, "standing", "lying", "ruminant", and "activity". Of these, "activity" shall be further refined into three categories: "feeding", "walking", and "drinking water". Therefore, in the present embodiment, it is specified which of the six behaviors of "standing", "lying", "ruminant", "feeding", "walking", and "drinking water" is performed by the cow. It shall be.

「起立」とは、牛が立っている状態のことである。「横臥」とは、牛が横たわっている状態のことである。「反芻」とは、牛が反芻(一度飲み込んだ食物を口に戻して咀嚼し直す動作)を行っている状態のことである。「活動」とは、「採食」、「歩行」、又は「飲水」のいずれかを牛が行っている状態のことである。「採食」とは、牛が食物を食べている状態のことである。「歩行」とは、牛が歩いている状態のことである。「飲水」とは、牛が水を飲んでいる状態のことである。 "Standing" is the state in which the cow is standing. "Lying" is the state in which the cow is lying down. "Ruminant" is a state in which a cow is ruminating (the action of returning food once swallowed to the mouth and chewing it again). "Activity" is a state in which a cow is engaged in either "feeding", "walking", or "drinking water". "Foraging" is the state in which a cow is eating food. "Walking" is the state in which a cow is walking. "Drinking water" is a state in which a cow is drinking water.

「起立」、「横臥」、「反芻」、及び「活動」のいずれの行動を牛が行っているかは、動作強度分析により特定される。動作強度分析では、測定データに含まれる加速度センサ値と、行動特定モデル300とに基づいて、牛の行動が、「起立」、「横臥」、「反芻」、及び「活動」のいずれであるかを特定する。より具体的には、動作強度分析では、所定の時間(例えば10分)の間における加速度センサ値から所定の指標値(所定の時間の間における加速度センサ値のL2ノルムの振れ幅の最大値及び加速度センサ値のL2ノルムの標準偏差)を算出する。なお、L2ノルムの振れ幅の最大値とは、所定の時間の間における加速度センサ値のL2ノルムの平均値と、当該所定の時間の間における各速度センサ値のL2ノルムの値との差の絶対値が最大となる値である。 Which of the behaviors of "standing", "lying", "ruminant", and "activity" is performed by the cow is specified by the motion intensity analysis. In the motion intensity analysis, whether the behavior of the cow is "standing", "lying", "lying", or "activity" based on the acceleration sensor value included in the measurement data and the behavior identification model 300. To identify. More specifically, in the motion intensity analysis, the maximum value of the fluctuation width of the L2 norm of the accelerometer value during the predetermined time (for example, 10 minutes) to the predetermined index value (accelerometer value during the predetermined time) and The standard deviation of the L2 norm of the accelerometer value) is calculated. The maximum value of the fluctuation width of the L2 norm is the difference between the average value of the L2 norm of the acceleration sensor value during the predetermined time and the value of the L2 norm of each speed sensor value during the predetermined time. This is the value that maximizes the absolute value.

そして、「起立」、「横臥」、「反芻」、及び「活動」の4つの領域に分類される行動特定モデル300において、算出した指標値を示す点がこれら4つの領域のいずれに含まれるかにより行動を特定する。 Then, in the behavior specific model 300 classified into the four areas of "standing", "lying", "ruminant", and "activity", which of these four areas includes the point indicating the calculated index value? Identify the behavior by.

また、動作強度分析により「活動」と特定された場合に、「採食」、「歩行」、及び「飲水」のいずれの行動を牛が行っているかは、位置分析により特定される。位置分析では、測定データに含まれるRSSI値と、所定の閾値とに基づいて、牛の行動が、「採食」、「歩行」、及び「飲水」のいずれの行動であるかを特定する。より具体的には、位置分析では、餌場に設置された漏洩同軸アンテナ30から受信した電波のRSSI値が、所定の閾値を超えている場合(すなわち、牛が餌場にいる場合)、「採食」と特定する。同様に、水場に設置された漏洩同軸アンテナ30から受信した電波のRSSI値が、所定の閾値を超えている場合(すなわち、牛が水場にいる場合)、「飲水」と特定する。一方で、これらのいずれでも無い場合(すなわち、餌場にも水場にもいない場合)、「歩行」と特定する。 In addition, when the behavior is identified as "activity" by the motion intensity analysis, which of the behaviors of "feeding", "walking", and "drinking water" is performed by the cow is specified by the position analysis. In the position analysis, based on the RSSI value included in the measurement data and a predetermined threshold value, it is specified whether the behavior of the cow is "feeding", "walking", or "drinking water". More specifically, the position analysis, if the RSSI value of the radio wave received from the leaky coaxial antenna 30 1 which is disposed to feed field, has exceeded a predetermined threshold value (i.e., if the cow is in the feeding area) Identify as "foraging". Similarly, RSSI value of the radio wave received from the installed leaky coaxial antenna 30 2 water field, if it exceeds a predetermined threshold value (i.e., if the cow is in the water field) identifies the "drinking". On the other hand, if none of these are present (ie, neither in the feeding area nor in the water area), it is specified as "walking".

なお、例えば、GPS(Global Positioning System)受信機等がタグ20に含まれている場合は、位置分析は、GPS受信機から取得した位置情報を用いて行われても良い。この場合、タグ20から取得される位置情報から、牛が餌場にいるのか、水場にいるのか、又は餌場にも水場にもいないのかを特定すれば良い。 For example, when a GPS (Global Positioning System) receiver or the like is included in the tag 20, the position analysis may be performed using the position information acquired from the GPS receiver. In this case, it is sufficient to specify whether the cow is in the feeding area, the water area, or neither the feeding area nor the water area from the position information acquired from the tag 20.

以上のように、本実施形態に係る行動特定システム1は、牛に装着されたタグ20から受信した加速度センサ値から、「起立」、「横臥」、「反芻」、及び「活動」の4つの行動を特定する。また、本実施形態に係る行動特定システム1は、牛の行動が「活動」であると特定された場合に、牛に装着されたタグ20から受信したRSSI値から、更に、「採食」、「歩行」、及び「飲水」の3つの行動に詳細化する。これにより、牛の行動が、「起立」、「横臥」、「反芻」、「採食」、「歩行」、及び「飲水」のいずれであるかを特定することができる。 As described above, the behavior identification system 1 according to the present embodiment has four types of "standing", "lying", "ruminant", and "activity" from the acceleration sensor values received from the tag 20 attached to the cow. Identify the behavior. Further, in the behavior specifying system 1 according to the present embodiment, when the behavior of the cow is specified as "activity", the RSSI value received from the tag 20 attached to the cow further "forage", It will be detailed into three actions, "walking" and "drinking water". This makes it possible to identify whether the behavior of the cow is "standing", "lying", "ruminant", "feeding", "walking", or "drinking water".

したがって、これら特定した牛の行動を、例えば、行動特定装置10の表示装置(ディスプレイ等)に表示することで、発情時に多く見られる行動の確認を容易に行うことができるようになる。また、病気やケガ等による異常行動の早期発見にも繋がり、牛の健康管理も容易に行うことができるようになる。 Therefore, by displaying the behavior of these identified cows on, for example, a display device (display or the like) of the behavior identification device 10, it becomes possible to easily confirm the behavior that is often seen during estrus. In addition, it will lead to early detection of abnormal behavior due to illness or injury, and it will be possible to easily manage the health of cattle.

<測定データ記憶部200に記憶されている測定データ>
ここで、本実施形態に係る測定データ記憶部200に記憶されている測定データについて、図3を参照しながら説明する。図3は、第一の実施形態に係る測定データ記憶部200に記憶されている測定データの一例を示す図である。なお、行動特定装置10は、タグ20から測定データを受信した場合、行動特定処理部100により、受信した測定データを測定データ記憶部200に記憶(蓄積)させれば良い。
<Measurement data stored in the measurement data storage unit 200>
Here, the measurement data stored in the measurement data storage unit 200 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram showing an example of measurement data stored in the measurement data storage unit 200 according to the first embodiment. When the action specifying device 10 receives the measurement data from the tag 20, the action specifying processing unit 100 may store (store) the received measurement data in the measurement data storage unit 200.

図3に示すように、測定データ記憶部200には、タグを識別するタグID毎に、1以上の測定データが記憶されている。なお、1頭の牛に対して1つのタグ20が装着されていることから、タグIDは、牛を識別する情報(牛の個体識別情報)であっても良い。 As shown in FIG. 3, the measurement data storage unit 200 stores one or more measurement data for each tag ID that identifies the tag. Since one tag 20 is attached to one cow, the tag ID may be information for identifying the cow (individual identification information for the cow).

測定データには、日時と、加速度センサ値と、RSSI値とが含まれる。日時は、例えば、タグ20が測定データを送信した日時である。なお、日時は、行動特定装置10が測定データを受信した日時であっても良い。 The measurement data includes the date and time, the accelerometer value, and the RSSI value. The date and time is, for example, the date and time when the tag 20 transmits the measurement data. The date and time may be the date and time when the action specifying device 10 receives the measurement data.

加速度センサ値は、タグ20に含まれる加速度センサにより測定された加速度の値である。加速度センサ値には、X軸方向の加速度成分を示すX成分と、Y軸方向の加速度成分を示すY成分と、Z軸方向の加速度成分を示すZ成分とが含まれる。例えば、日時「t1」の測定データには、加速度センサ値のX成分「X1」と、Y成分「Y1」と、Z成分「Z1」とが含まれる。 The acceleration sensor value is a value of acceleration measured by the acceleration sensor included in the tag 20. The acceleration sensor value includes an X component indicating an acceleration component in the X-axis direction, a Y component indicating an acceleration component in the Y-axis direction, and a Z component indicating an acceleration component in the Z-axis direction. For example, the measurement data of the date and time "t1" includes an X component "X1", a Y component "Y1", and a Z component "Z1" of the acceleration sensor value.

RSSI値は、タグ20に含まれる電波センサにより測定されたRSSIの値である。RSSI値には、例えば、餌場に設置されている漏洩同軸アンテナ30から受信した電波のRSSI値と、水場に設置されている漏洩同軸アンテナ30から受信した電波のRSSI値とが含まれる。例えば、日時「t1」の測定データには、餌場に設置されている漏洩同軸アンテナ30から受信したRSSI値「r11」と、水場に設置されている漏洩同軸アンテナ30から受信したRSSI値「r12」とが含まれる。 The RSSI value is the value of RSSI measured by the radio wave sensor included in the tag 20. The RSSI value includes, for example, the RSSI value of the radio wave received from the leaky coaxial antenna 30 1 installed in the feeding ground and the RSSI value of the radio wave received from the leaky coaxial antenna 30 2 installed in the water field. Is done. For example, the measurement data of the date and time "t1" includes the RSSI value "r11" received from the leaky coaxial antenna 30 1 installed in the feeding area and the RSSI received from the leaky coaxial antenna 30 2 installed in the water place. The value "r12" is included.

このように、本実施形態に係る測定データ記憶部200に記憶されている測定データには、タグID毎に、日時と、加速度センサ値と、RSSI値とが含まれる測定データが蓄積(記憶)されている。 As described above, the measurement data stored in the measurement data storage unit 200 according to the present embodiment stores (stores) measurement data including the date and time, the acceleration sensor value, and the RSSI value for each tag ID. Has been done.

<行動特定モデル300>
ここで、測定データに含まれる加速度センサ値から行動を特定するための行動特定モデル300について、図4を参照しながら説明する。図4は、行動特定モデル300の一例を示す図である。
<Behavior specific model 300>
Here, the behavior identification model 300 for identifying the behavior from the acceleration sensor values included in the measurement data will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram showing an example of the behavior specific model 300.

図4に示すように、行動特定モデル300は、所定の時間(例えば10分)の間における加速度センサ値のL2ノルムの振れ幅の最大値を横軸、当該L2ノルムの標準偏差を縦軸とした場合に、これら振れ幅の最大値及び標準偏差の値と、行動との関係を示す関係グラフとして表される。 As shown in FIG. 4, in the behavior specific model 300, the maximum value of the fluctuation width of the L2 norm of the acceleration sensor value during a predetermined time (for example, 10 minutes) is the horizontal axis, and the standard deviation of the L2 norm is the vertical axis. When this is done, it is represented as a relationship graph showing the relationship between the maximum value and the standard deviation value of these fluctuation widths and the behavior.

例えば、ある10分間における加速度センサ値のL2ノルムの振れ幅の最大値と標準偏差とが領域D1に含まれる場合、当該10分間における牛の行動は「起立」と特定される。また、例えば、ある10分間における加速度センサ値のL2ノルムの振れ幅の最大値と標準偏差とが領域D2に含まれる場合、当該10分間における牛の行動は「横臥」と特定される。 For example, when the maximum value and standard deviation of the swing width of the L2 norm of the acceleration sensor value in a certain 10 minutes are included in the region D1, the behavior of the cow in the 10 minutes is specified as "standing up". Further, for example, when the maximum value and the standard deviation of the swing width of the L2 norm of the acceleration sensor value in a certain 10 minutes are included in the region D2, the behavior of the cow in the 10 minutes is specified as “lying”.

同様に、例えば、ある10分間における加速度センサ値のL2ノルムの振れ幅の最大値と標準偏差とが領域D3に含まれる場合、当該10分間における牛の行動は「反芻」と特定される。なお、「反芻」と特定される領域D3は、更に、起立した状態で反芻を行う「反芻(起立)」と、横臥した状態で反芻を行う「反芻(横臥)」とに分けられても良い。 Similarly, for example, if the maximum value and standard deviation of the swing width of the L2 norm of the accelerometer value in a certain 10 minutes are included in the region D3, the behavior of the cow in the 10 minutes is specified as "ruminant". The region D3 specified as "ruminant" may be further divided into "ruminant (standing)" in which rumination is performed in an upright position and "ruminant (lying)" in which rumination is performed in a lying state. ..

また、同様に、例えば、ある10分間における加速度センサ値のL2ノルムの振れ幅の最大値と標準偏差とが領域D4に含まれる場合、当該10分間における牛の行動は「活動」と特定される。 Similarly, for example, when the maximum value and the standard deviation of the swing width of the L2 norm of the acceleration sensor value in a certain 10 minutes are included in the region D4, the behavior of the cow in the 10 minutes is specified as "activity". ..

なお、図4に示す例では、行動特定モデル300の各領域D1〜D4が互いに重なっていない場合を示しているが、各領域D1〜D4のうちの2以上の領域が互いに重なっている部分が存在しても良い。 In the example shown in FIG. 4, the cases where the regions D1 to D4 of the behavior specific model 300 do not overlap each other are shown, but the portion where two or more regions of the regions D1 to D4 overlap each other is shown. May exist.

このように、行動特定モデル300は、所定の時間(例えば10分)の間における加速度センサ値のL2ノルムの最大値及び標準偏差と、牛の行動との関係を表す領域が定義されたモデルである。このような行動特定モデル300は、SVM等の機械学習の手法により予め作成される。なお、SVMは一例であって、例えば、ニューラルネットワーク等の種々の機械学習の手法により作成されても良い。また、例えば、牛が同一の動作を行った場合であっても、加速度センサの種類等によって、具体的な加速度センサ値は異なる。ただし、各行動をそれぞれ示す領域D1〜D4の位置関係は、略一定に定まっている。 In this way, the behavior specific model 300 is a model in which a region representing the relationship between the maximum value and standard deviation of the L2 norm of the acceleration sensor value during a predetermined time (for example, 10 minutes) and the behavior of the cow is defined. be. Such a behavior specific model 300 is created in advance by a machine learning method such as SVM. The SVM is an example, and may be created by various machine learning methods such as a neural network. Further, for example, even when the cow performs the same operation, the specific acceleration sensor value differs depending on the type of the acceleration sensor and the like. However, the positional relationship between the regions D1 to D4 indicating each action is substantially constant.

なお、以降では、L2ノルムの振れ幅の最大値を、単に、「L2ノルムの最大値」又は「最大値」とも表す。 In the following, the maximum value of the swing width of the L2 norm is also simply referred to as “the maximum value of the L2 norm” or “the maximum value”.

<行動特定処理部100の機能構成>
次に、本実施形態に係る行動特定処理部100の機能構成について、図5を参照しながら説明する。図5は、第一の実施形態に係る行動特定処理部100の機能構成の一例を示す図である。
<Functional configuration of behavior identification processing unit 100>
Next, the functional configuration of the behavior specifying processing unit 100 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a diagram showing an example of the functional configuration of the behavior specifying processing unit 100 according to the first embodiment.

図5に示すように、行動特定処理部100は、取得部101と、前処理部102と、指標値算出部103と、行動特定部104とを有する。 As shown in FIG. 5, the action specifying processing unit 100 includes an acquisition unit 101, a preprocessing unit 102, an index value calculation unit 103, and an action specifying unit 104.

取得部101は、測定データ記憶部200から測定データを取得する。このとき、取得部101は、例えば、タグID毎に、所定の時間(例えば10分)の間の測定データを測定データ記憶部200から取得する。 The acquisition unit 101 acquires measurement data from the measurement data storage unit 200. At this time, the acquisition unit 101 acquires measurement data for a predetermined time (for example, 10 minutes) from the measurement data storage unit 200 for each tag ID, for example.

前処理部102は、取得部101により取得された測定データに対して前処理を行う。前処理とは、例えば、測定データの欠損補完(リサンプリング)処理やノイズ除去処理等である。前処理部102は、欠損補完後の測定データに含まれる加速度センサ値のL2ノルムを算出して、算出したL2ノルムを用いてノイズ除去処理を行う。 The pre-processing unit 102 performs pre-processing on the measurement data acquired by the acquisition unit 101. The preprocessing is, for example, a defect complement (resampling) process of measurement data, a noise removal process, or the like. The preprocessing unit 102 calculates the L2 norm of the acceleration sensor value included in the measurement data after defect complementation, and performs noise removal processing using the calculated L2 norm.

指標値算出部103は、前処理部102による前処理後のL2ノルムから指標値を算出する。例えば、指標値算出部103は、指標値として、前処理後のL2ノルムから最大値及び標準偏差を算出する。 The index value calculation unit 103 calculates the index value from the L2 norm after the preprocessing by the preprocessing unit 102. For example, the index value calculation unit 103 calculates the maximum value and the standard deviation from the L2 norm after the preprocessing as the index value.

行動特定部104は、指標値算出部103により算出された最大値及び標準偏差と、行動特定モデル300とから4つの行動(「起立」、「横臥」、「反芻」、及び「活動」)を特定する。また、行動特定部104は、更に、上記で「活動」が特定された場合に、測定データに含まれるRSSI値から詳細な行動(「採食」、「歩行」、又は「飲水」)を特定する。なお、行動特定部104は、当該最大値及び標準偏差と、行動特定モデル300と同等のデータを生成するプログラム等の処理結果とから上記4つの行動を特定しても良い。 The behavior identification unit 104 performs four actions (“standing”, “lying”, “ruminant”, and “activity”) from the maximum value and standard deviation calculated by the index value calculation unit 103 and the behavior identification model 300. Identify. Further, when the "activity" is specified above, the behavior specifying unit 104 further specifies a detailed behavior ("feeding", "walking", or "drinking water") from the RSSI value included in the measurement data. do. The action specifying unit 104 may specify the above four actions from the maximum value and the standard deviation and the processing result of a program or the like that generates data equivalent to the action specifying model 300.

なお、行動特定部104により特定された行動を示す情報は、例えば、HDDやSSD等の補助記憶装置等で実現されるDB(データベース)やファイル等に格納されても良いし、ディスプレイ等の表示装置に表示されても良い。また、行動特定装置10に接続される他の装置(例えば、PCやスマートフォン、タブレット端末等)に出力されても良い。 The information indicating the action specified by the action specifying unit 104 may be stored in a DB (database), a file, or the like realized by an auxiliary storage device such as an HDD or SSD, or may be displayed on a display or the like. It may be displayed on the device. Further, it may be output to another device (for example, a PC, a smartphone, a tablet terminal, etc.) connected to the action specifying device 10.

<行動特定処理>
次に、本実施形態に係る行動特定処理について、図6を参照しながら説明する。図6は、第一の実施形態に係る行動特定処理の一例を示すフローチャートである。なお、図6に示す行動特定処理は、例えば、予め設定された日時に実行されても良いし、所定の時間(例えば24時間)毎に繰り返し実行されても良い。
<Behavior identification process>
Next, the behavior specifying process according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing an example of the action specifying process according to the first embodiment. The action specifying process shown in FIG. 6 may be executed, for example, at a preset date and time, or may be repeatedly executed at predetermined time intervals (for example, 24 hours).

まず、取得部101は、タグID毎に、所定の時間(例えば10分)の間の測定データを測定データ記憶部200から取得する(ステップS11)。このように、取得部101は、牛(タグID)毎に、所定の時間単位(例えば10分単位)の測定データを測定データ記憶部200から取得する。なお、このような所定の時間は、10分に限られず、例えば行動特定装置10のユーザが任意の時間に設定することができる。 First, the acquisition unit 101 acquires measurement data for a predetermined time (for example, 10 minutes) from the measurement data storage unit 200 for each tag ID (step S11). In this way, the acquisition unit 101 acquires measurement data in a predetermined time unit (for example, in units of 10 minutes) from the measurement data storage unit 200 for each cow (tag ID). It should be noted that such a predetermined time is not limited to 10 minutes, and can be set to any time by, for example, the user of the action specifying device 10.

以降では、タグID「Tag1」の10分間の測定データ1,測定データ2,・・・,測定データNが取得部101により取得された場合について説明を続ける。 In the following, measurement data 1 for 10 minutes of the tag ID "Tag1", measured data 2, ..., when the measured data N 1 is obtained by the obtaining unit 101 continues the description.

次に、前処理部102は、取得部101により取得された測定データに対して前処理を行う(ステップS12)。すなわち、前処理部102は、測定データの欠損補完(リサンプリング)処理やノイズ除去処理等を行う。なお、欠損補完処理は、収集データの精度を上げるため、データが取得できなかった場合の欠損を補完する処理である。また、ノイズ除去処理は、牛の瞬間的な動作(例えば、瞬間的に身体を震わせる動作や瞬間的に大きく身体をびくつかせる動作等)を示すデータを除去する処理である。 Next, the preprocessing unit 102 performs preprocessing on the measurement data acquired by the acquisition unit 101 (step S12). That is, the preprocessing unit 102 performs defect complementation (resampling) processing, noise removal processing, and the like for measurement data. The defect completion process is a process for complementing a defect when the data cannot be acquired in order to improve the accuracy of the collected data. Further, the noise removal process is a process of removing data indicating a momentary motion of a cow (for example, a motion of momentarily shaking the body, a motion of momentarily causing the body to be greatly shaken, etc.).

次に、指標値算出部103は、前処理部102による前処理後のL2ノルムから指標値(L2ノルムの最大値及び標準偏差)を算出する(ステップS13)。すなわち、前処理後のL2ノルムa1,a2,・・・aNの標準偏差σ及び最大値mを算出する。なお、最大値mは、L2ノルムa1,a2,・・・aNの平均値と、各L2ノルムai(i=1,・・・,N)との差の最大値である。 Next, the index value calculation unit 103 calculates an index value (maximum value and standard deviation of the L2 norm) from the L2 norm after the preprocessing by the preprocessing unit 102 (step S13). That is, to calculate the pretreated L2 norm a1, a2, a standard deviation σ and the maximum value m of · · · aN 3. The maximum value m is the maximum value of the difference between the average value of the L2 norms a1, a2, ... aN 3 and each L2 norm ai (i = 1, ..., N 3).

次に、行動特定部104は、指標値算出部103により算出された標準偏差σ及び最大値mと、行動特定モデル300とから4つの行動(「起立」、「横臥」、「反芻」、及び「活動」)を特定する(ステップS14)。すなわち、行動特定部104は、指標値算出部103により算出された標準偏差σ及び最大値mが、行動特定モデル300上の領域D1〜D4のいずれの領域に含まれるかを特定することで、行動を特定する。 Next, the action specifying unit 104 has four actions (“standing”, “lying”, “ruminant”, and the behavior specifying model 300 from the standard deviation σ and the maximum value m calculated by the index value calculating unit 103, and the behavior specifying model 300. “Activity”) is specified (step S14). That is, the behavior specifying unit 104 identifies in which region D1 to D4 of the regions D1 to D4 on the behavior specifying model 300 the standard deviation σ and the maximum value m calculated by the index value calculation unit 103 are included. Identify the behavior.

次に、行動特定部104は、上記のステップS14で特定した行動が「活動」であるか否かを判定する(ステップS15)。 Next, the action specifying unit 104 determines whether or not the action specified in step S14 is an "activity" (step S15).

ステップS15において、特定した行動が「活動」でないと判定された場合(すなわち、特定した行動が「起立」、「横臥」、又は「反芻」である場合)、行動特定処理部100は、処理を終了させる。 When it is determined in step S15 that the specified action is not "activity" (that is, when the specified action is "standing", "lying", or "ruminant"), the action specifying processing unit 100 performs processing. To finish.

一方、ステップS15において、特定した行動が「活動」であると判定された場合、行動特定部104は、上記のステップS12の欠損補完後の測定データ1,測定データ2,・・・,測定データNに含まれるRSSI値から詳細な行動(「採食」、「歩行」、又は「飲水」)を特定する(ステップS16)。 On the other hand, when it is determined in step S15 that the specified action is an "activity", the action specifying unit 104 determines the measurement data 1, the measurement data 2, ..., The measurement data after the defect complementation in the above step S12. Detailed behavior (“foraging”, “walking”, or “drinking water”) is specified from the RSSI value included in N 2 (step S16).

すなわち、例えば、測定データ1,測定データ2,・・・,測定データNにそれぞれ含まれるRSSI値のうち、漏洩同軸アンテナ30や漏洩同軸アンテナ30から受信した電波のRSSI値が所定の閾値を超えている場合、行動特定部104は、詳細な行動を「採食」や「飲水」と特定する。一方で、漏洩同軸アンテナ30から受信した電波のRSSI値と、漏洩同軸アンテナ30から受信した電波のRSSI値とがいずれも所定の閾値を超えていない場合、行動特定部104は、詳細な行動を「歩行」と特定する。 That is, for example, among the RSSI values included in the measurement data 1, the measurement data 2, ..., And the measurement data N 2 , the RSSI value of the radio wave received from the leaky coaxial antenna 30 1 and the leaky coaxial antenna 30 2 is predetermined. When the threshold value is exceeded, the behavior specifying unit 104 identifies the detailed behavior as "foraging" or "drinking water". On the other hand, when neither the RSSI value of the radio wave received from the leaky coaxial antenna 30 1 nor the RSSI value of the radio wave received from the leaky coaxial antenna 30 2 exceeds a predetermined threshold value, the action specifying unit 104 is detailed. Identify the behavior as "walking".

以上により、本実施形態に係る行動特定システム1は、牛が装着するタグ20から受信した測定データから当該牛の行動を特定することができる。このとき、本実施形態に係る行動特定システム1では、測定データに含まれる加速度センサ値から算出された指標値と、機械学習の手法により予め作成された行動特定モデル300とを用いることで、牛の行動を特定する。特に、指標値として、L2ノルムの標準偏差と最大値とを用いることで、牛に特有の行動である「反芻」を高い精度で特定することができる。言い換えれば、牛に特有の行動である「反芻」を、「起立」や「横臥」等の行動と高い精度で区別することができるようになる。 As described above, the behavior specifying system 1 according to the present embodiment can specify the behavior of the cow from the measurement data received from the tag 20 worn by the cow. At this time, in the behavior identification system 1 according to the present embodiment, by using the index value calculated from the acceleration sensor value included in the measurement data and the behavior identification model 300 created in advance by the machine learning method, the cow Identify the behavior of. In particular, by using the standard deviation and the maximum value of the L2 norm as index values, it is possible to identify "rumination", which is a behavior peculiar to cattle, with high accuracy. In other words, it becomes possible to distinguish "rumination", which is a behavior peculiar to cows, from behaviors such as "standing" and "lying" with high accuracy.

このように特定された牛の行動を、例えば行動特定装置10の表示装置(ディスプレイ等)に表示して、酪農家等に提供することで、牛の発情時に多く見られる行動の確認を容易に行うことができるようになる。また、病気やケガ等による異常行動の早期発見にも繋がり、牛の健康管理も容易に行うことができるようになる。 By displaying the behavior of the cow identified in this way on, for example, a display device (display or the like) of the behavior identification device 10 and providing it to a dairy farmer or the like, it is easy to confirm the behavior often seen during estrus of the cow. You will be able to do it. In addition, it will lead to early detection of abnormal behavior due to illness or injury, and it will be possible to easily manage the health of cattle.

[第二の実施形態]
次に、第二の実施形態について説明する。第一の実施形態では、加速度センサ値を用いて牛の4つの行動(「起立」、「横臥」、「反芻」、及び「活動」)を特定したが、これらのうち「起立」と「横臥」とは区別が難しい場合がある。すなわち、例えば、牛が「起立」している場合でも小刻みに身体を動かしている場合がある一方で、牛が「横臥」している場合でも大きく身体を動かしている場合がある。このような場合には、上記の動作強度分析では、「起立」と「横臥」との区別が難しい場合がある(言い換えれば、「起立と「横臥」とが誤って特定される場合がある。)。
[Second embodiment]
Next, the second embodiment will be described. In the first embodiment, the accelerometer values were used to identify four behaviors of the cow (“standing”, “lying”, “ruminant”, and “activity”), of which “standing” and “lying”. It may be difficult to distinguish from. That is, for example, the cow may be moving in small steps even when it is "standing", while the cow may be moving significantly even when it is "lying". In such a case, it may be difficult to distinguish between "standing" and "lying" in the above-mentioned motion intensity analysis (in other words, "standing" and "lying" may be erroneously specified. ).

同様に、例えば、牛が「反芻」している場合でも、起立した状態で反芻を行っている場合もあれば、横臥した状態で反芻を行っている場合もある。このような場合に、上記の動作強度分析では、同様に、「起立」と「横臥」との区別が難しい場合もある。 Similarly, for example, even if a cow is "ruminant", it may be ruminating while standing up or lying down. In such a case, it may be difficult to distinguish between "standing" and "lying" in the above-mentioned motion intensity analysis.

そこで、第二の実施形態では、気圧センサを用いることで、「起立」と「横臥」とをより高い精度で特定する場合について説明する。 Therefore, in the second embodiment, a case where "standing" and "lying" are specified with higher accuracy by using a barometric pressure sensor will be described.

なお、第二の実施形態では、主に、第一の実施形態との相違点について説明し、第一の実施形態と同様の機能を有する箇所や同様の処理を行う箇所については、適宜、その説明を省略するものとする。 In the second embodiment, the differences from the first embodiment will be mainly described, and the parts having the same functions as the first embodiment and the parts performing the same processing will be appropriately described. The explanation shall be omitted.

<全体構成>
まず、本実施形態に係る行動特定システム1の全体構成について、図7を参照しながら説明する。図7は、第二の実施形態に係る行動特定システム1の全体構成の一例を示す図である。
<Overall configuration>
First, the overall configuration of the behavior specifying system 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. 7. FIG. 7 is a diagram showing an example of the overall configuration of the behavior specifying system 1 according to the second embodiment.

図7に示すように、本実施形態に係る行動特定システム1は、基準となる気圧を測定する基準気圧センサ40が含まれる。 As shown in FIG. 7, the behavior specifying system 1 according to the present embodiment includes a reference atmospheric pressure sensor 40 for measuring a reference atmospheric pressure.

基準気圧センサ40は、牛舎内の所定の位置(例えば、牛舎内の地面上)に設置され、基準となる気圧を測定する。基準気圧センサ40は、所定の時間毎(例えば2秒毎)に、測定した気圧を示す基準気圧センサ値を含む基準気圧データを行動特定装置10に送信する。行動特定装置10に送信された基準気圧データは、後述する基準気圧データ記憶部400に蓄積(記憶)される。 The reference atmospheric pressure sensor 40 is installed at a predetermined position in the barn (for example, on the ground in the barn) and measures the reference atmospheric pressure. The reference atmospheric pressure sensor 40 transmits reference atmospheric pressure data including a reference atmospheric pressure sensor value indicating the measured atmospheric pressure to the action specifying device 10 at predetermined time intervals (for example, every 2 seconds). The reference atmospheric pressure data transmitted to the action specifying device 10 is stored (stored) in the reference atmospheric pressure data storage unit 400, which will be described later.

また、本実施形態に係るタグ20には、更に、気圧を測定する気圧センサが含まれる。タグ20は、所定の時間毎(例えば2秒毎)に、更に、気圧センサ値を含む測定データを行動特定装置10に送信する。なお、タグ20には気圧センサが必ずしも含まれている必要はなく、例えば、気圧センサがタグ20とは別体で牛に装着されていても良い。 Further, the tag 20 according to the present embodiment further includes a barometric pressure sensor for measuring barometric pressure. The tag 20 further transmits measurement data including a barometric pressure sensor value to the behavior identification device 10 at predetermined time intervals (for example, every 2 seconds). The tag 20 does not necessarily include the barometric pressure sensor, and for example, the barometric pressure sensor may be attached to the cow separately from the tag 20.

更に、本実施形態に係る行動特定装置10は、基準気圧データ記憶部400を有する。基準気圧データ記憶部400は、基準気圧センサ40から受信した基準気圧データを記憶する。基準気圧データ記憶部400は、例えばHDDやSSD等の補助記憶装置等を用いて実現可能である。 Further, the behavior specifying device 10 according to the present embodiment has a reference atmospheric pressure data storage unit 400. The reference pressure data storage unit 400 stores the reference pressure data received from the reference pressure sensor 40. The reference atmospheric pressure data storage unit 400 can be realized by using, for example, an auxiliary storage device such as an HDD or SSD.

本実施形態に係る行動特定処理部100は、更に、測定データ記憶部200に記憶されている測定データに含まれる気圧センサ値と、基準気圧データ記憶部400に記憶されている基準気圧データに含まれる基準気圧センサ値とに基づいて、牛の行動(「起立」及び「横臥」)を特定する。 The behavior specifying processing unit 100 according to the present embodiment is further included in the barometric pressure sensor value included in the measurement data stored in the measurement data storage unit 200 and the reference barometric pressure data stored in the reference barometric pressure data storage unit 400. The behavior of the cow (“standing” and “lying down”) is identified based on the reference barometric pressure sensor value.

<気圧センサによる「起立」及び「横臥」の特定>
ここで、本実施形態に係る行動特定システムにより特定される牛の行動のうち、気圧センサによる「起立」及び「横臥」の特定方法の概要について、図8を参照しながら説明する。図8は、気圧分析により起立又は横臥を特定する場合の一例を示す図である。
<Identification of "standing" and "lying" by barometric pressure sensor>
Here, among the behaviors of cattle specified by the behavior identification system according to the present embodiment, the outline of the method of specifying "standing" and "lying" by the barometric pressure sensor will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a diagram showing an example of a case where standing or lying down is specified by barometric pressure analysis.

「起立」及び「横臥」のいずれの行動を牛が行っているかは、第一の実施形態で説明した動作強度分析に加えて、気圧分析でも特定される。気圧分析では、測定データに含まれる気圧センサ値と、基準気圧データに含まれる基準気圧センサ値とに基づいて、牛の行動が、「起立」又は「横臥」のいずれであるかを特定する。より具体的には、気圧分析では、所定の時間(例えば24時間)の間における各気圧センサ値と各基準センサ値との差分を算出する。そして、算出した差分(この差分を「差分気圧センサ値」と表す。)が、所定の閾値を超えている場合、「横臥」と特定する。一方で、差分気圧センサ値が、所定の閾値を超えていない場合、「起立」と特定する。基準気圧センサ40により測定された差分気圧センサ値を用いることで、例えば、天候(低気圧の接近等)に依らずに、牛に装着されたタグ20に含まれる気圧センサの測定値が相対的に上がったのか又は下がったのかを判定することができるようになる。 Which of the "standing" and "lying" behaviors the cow is performing is specified by barometric pressure analysis in addition to the motion intensity analysis described in the first embodiment. In barometric pressure analysis, it is specified whether the behavior of the cow is "standing" or "lying" based on the barometric pressure sensor value included in the measurement data and the reference barometric pressure sensor value included in the reference barometric pressure data. More specifically, in the barometric pressure analysis, the difference between each barometric pressure sensor value and each reference sensor value during a predetermined time (for example, 24 hours) is calculated. Then, when the calculated difference (this difference is referred to as a "difference barometric pressure sensor value") exceeds a predetermined threshold value, it is specified as "lying". On the other hand, when the differential barometric pressure sensor value does not exceed a predetermined threshold value, it is specified as "standing". By using the differential barometric pressure sensor value measured by the reference barometric pressure sensor 40, for example, the measured value of the barometric pressure sensor included in the tag 20 attached to the cow is relative regardless of the weather (approaching low pressure, etc.). It becomes possible to determine whether the pressure has risen or dropped.

このように気圧センサにより測定された気圧センサ値を用いて、差分気圧センサ値が閾値を超えた場合に「横臥」、閾値を超えていない場合に「起立」と特定することで、牛の行動のうち、「起立」と「横臥」とを高い精度で特定することができる。 Using the barometric pressure sensor value measured by the barometric pressure sensor in this way, the behavior of the cow is specified by specifying "lying" when the differential barometric pressure sensor value exceeds the threshold value and "standing" when the differential barometric pressure sensor value does not exceed the threshold value. Of these, "standing" and "lying" can be identified with high accuracy.

<測定データ記憶部200に記憶されている測定データ>
ここで、本実施形態に係る測定データ記憶部200に記憶されている測定データについて、図9を参照しながら説明する。図9は、第二の実施形態に係る測定データ記憶部200に記憶されている測定データの一例を示す図である。なお、行動特定装置10は、タグ20から測定データを受信した場合、行動特定処理部100により、受信した測定データを測定データ記憶部200に記憶(蓄積)させれば良い。
<Measurement data stored in the measurement data storage unit 200>
Here, the measurement data stored in the measurement data storage unit 200 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. 9. FIG. 9 is a diagram showing an example of measurement data stored in the measurement data storage unit 200 according to the second embodiment. When the action specifying device 10 receives the measurement data from the tag 20, the action specifying processing unit 100 may store (store) the received measurement data in the measurement data storage unit 200.

図9に示すように、測定データ記憶部200には、タグを識別するタグID毎に、1以上の測定データが記憶されている。本実施形態に係る測定データには、更に、気圧センサ値が含まれる。気圧センサ値は、タグ20に含まれる気圧センサにより測定された気圧の値である。 As shown in FIG. 9, the measurement data storage unit 200 stores one or more measurement data for each tag ID that identifies the tag. The measurement data according to the present embodiment further includes a barometric pressure sensor value. The barometric pressure sensor value is a barometric pressure value measured by the barometric pressure sensor included in the tag 20.

このように、本実施形態に係る測定データ記憶部200に記憶されている測定データには、タグID毎に、日時と、加速度センサ値と、RSSI値と、気圧センサ値とが含まれる測定データが蓄積(記憶)されている。 As described above, the measurement data stored in the measurement data storage unit 200 according to the present embodiment includes the date and time, the acceleration sensor value, the RSSI value, and the pressure sensor value for each tag ID. Is accumulated (remembered).

<行動特定処理部100の機能構成>
次に、本実施形態に係る行動特定処理部100の機能構成について、図10を参照しながら説明する。図10は、第二の実施形態に係る行動特定処理部100の機能構成の一例を示す図である。
<Functional configuration of behavior identification processing unit 100>
Next, the functional configuration of the behavior specifying processing unit 100 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a diagram showing an example of the functional configuration of the behavior specifying processing unit 100 according to the second embodiment.

図10に示すように、本実施形態に係る行動特定処理部100は、更に、差分値算出部105を有する。また、本実施形態に係る取得部101及び行動特定部104は、第一の実施形態と機能が異なる。 As shown in FIG. 10, the behavior specifying processing unit 100 according to the present embodiment further has a difference value calculation unit 105. Further, the acquisition unit 101 and the action identification unit 104 according to the present embodiment have different functions from those of the first embodiment.

本実施形態に係る取得部101は、位置分析による行動特定が行われる場合、タグID毎に、所定の時間(例えば24時間)の間の測定データを測定データ記憶部200から取得すると共に、所定の時間の間の基準気圧データを基準気圧データ記憶部400から取得する。 When the action is specified by the position analysis, the acquisition unit 101 according to the present embodiment acquires the measurement data for a predetermined time (for example, 24 hours) from the measurement data storage unit 200 for each tag ID, and also determines the measurement data. The reference pressure data during the time of is acquired from the reference pressure data storage unit 400.

差分値算出部105は、取得部101により取得された測定データに含まれる気圧センサ値と、基準気圧データに含まれる基準気圧センサ値との差分を示す差分気圧センサ値を算出する。 The difference value calculation unit 105 calculates the difference pressure sensor value indicating the difference between the barometric pressure sensor value included in the measurement data acquired by the acquisition unit 101 and the reference barometric pressure sensor value included in the reference barometric pressure data.

なお、前処理部102は、取得部101により取得された測定データに対して前処理を行っても良い。この場合、前処理部102は、測定データの欠損補完処理やノイズ除去処理(すなわち、気圧センサ値のノイズ除去)等を行えば良い。そして、この場合、差分値算出部105は、前処理部102による前処理後の測定データに含まれる気圧センサ値と、基準気圧データに含まれる基準気圧センサ値とから差分気圧センサ値を算出すれば良い。 The preprocessing unit 102 may perform preprocessing on the measurement data acquired by the acquisition unit 101. In this case, the preprocessing unit 102 may perform a defect complement processing for measurement data, a noise removal process (that is, noise removal for the barometric pressure sensor value), and the like. Then, in this case, the difference value calculation unit 105 calculates the difference pressure sensor value from the barometric pressure sensor value included in the measurement data after the pretreatment by the pretreatment unit 102 and the reference barometric pressure sensor value included in the reference barometric pressure data. It's fine.

行動特定部104は、差分値算出部105により算出された差分気圧センサ値が所定の閾値を超えているか否かを判定することで、牛の行動が「起立」又は「横臥」のいずれであるかを特定する。なお、所定の閾値としては、例えば、取得部101により取得された測定データに含まれる気圧センサ値から算出される差分気圧センサ値の最大値と最小値との中間値とすれば良い。これは、例えば、24時間の間に、牛は、少なくとも1度は「起立」と「横臥」とを行うと考えられるためである。 The behavior specifying unit 104 determines whether or not the differential barometric pressure sensor value calculated by the difference value calculation unit 105 exceeds a predetermined threshold value, so that the behavior of the cow is either "standing" or "lying". To identify. The predetermined threshold value may be, for example, an intermediate value between the maximum value and the minimum value of the differential atmospheric pressure sensor value calculated from the atmospheric pressure sensor value included in the measurement data acquired by the acquisition unit 101. This is because, for example, during 24 hours, the cow is considered to "stand up" and "lying" at least once.

なお、例えば、タグ20が牛の首輪等に装着されている場合、牛の「採食」行動や「飲水」行動により気圧センサ値が上がることがある。これは、牛が起立した状態から首を下げて採食や飲水を行うためである。牛の首輪等にタグ20が装着されている場合、「採食」又は「飲水」行動を行った場合におけるタグ20の地面からの高さは、牛が「横臥」した場合におけるタグ20の地面からとほぼ同じである場合が多い。したがって、取得部101は、動作強度分析及び位置分析により「採食」又は「飲水」行動が特定された前後の時間帯を含む測定データを取得して、取得した測定データに含まれる気圧センサ値から算出される差分気圧センサ値の最大値と最小値との中間値を閾値とすることもできる。 For example, when the tag 20 is attached to a cow's collar or the like, the barometric pressure sensor value may increase due to the cow's "feeding" behavior or "drinking" behavior. This is because the cows hang their heads from the standing position to eat and drink water. When the tag 20 is attached to a cow's collar or the like, the height of the tag 20 from the ground when the "feeding" or "drinking" action is performed is the ground of the tag 20 when the cow is "lying". In many cases, it is almost the same as from. Therefore, the acquisition unit 101 acquires the measurement data including the time zone before and after the "foraging" or "drinking" behavior is specified by the motion intensity analysis and the position analysis, and the barometric pressure sensor value included in the acquired measurement data. It is also possible to set the intermediate value between the maximum value and the minimum value of the differential barometric pressure sensor value calculated from the above as the threshold value.

<行動(起立又は横臥)特定処理>
次に、本実施形態に係る行動特定処理について、図11を参照しながら説明する。図11は、第二の実施形態に係る行動(起立又は横臥)特定処理の一例を示すフローチャートである。なお、図11に示す行動特定処理は、例えば、予め設定された日時に実行されても良いし、所定の時間(例えば24時間)毎に繰り返し実行されても良い。
<Behavior (standing or lying down) specific processing>
Next, the behavior specifying process according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a flowchart showing an example of an action (standing or lying down) specifying process according to the second embodiment. The action specifying process shown in FIG. 11 may be executed, for example, at a preset date and time, or may be repeatedly executed at predetermined time intervals (for example, 24 hours).

まず、取得部101は、タグID毎に、所定の時間(例えば24時間)の間の測定データを測定データ記憶部200から取得すると共に、所定の時間の間の基準気圧データを基準気圧データ記憶部400から取得する(ステップS21)。 First, the acquisition unit 101 acquires measurement data for a predetermined time (for example, 24 hours) from the measurement data storage unit 200 for each tag ID, and stores reference pressure data for a predetermined time as reference pressure data. Obtained from unit 400 (step S21).

以降では、タグID「Tag1」の24時間の間の測定データ1,測定データ2,・・・,測定データNと、24時間の間の基準気圧データ1,基準気圧データ2,・・・,基準気圧データNが取得部101により取得された場合について説明を続ける。なお、簡単のため、測定データi及び基準気圧データi(i=1,2,・・・,N)は、同一日時におけるデータであるものとして説明する。 In the following, measurement data 1 of a 24 hour period of the tag ID "Tag1", measured data 2, ..., and the measured data N 4, reference atmospheric pressure data 1 for 24 hours, the reference atmospheric pressure data 2, ... , The case where the reference pressure data N 4 is acquired by the acquisition unit 101 will be continued. For simplicity, the measurement data i and the reference pressure data i (i = 1,2, ···, N 4) will be described as a data in the same time.

次に、差分値算出部105は、取得部101により取得された測定データに含まれる気圧センサ値と、基準気圧データに含まれる基準気圧センサ値との差分を示す差分気圧センサ値を算出する(ステップS22)。 Next, the difference value calculation unit 105 calculates the difference pressure sensor value indicating the difference between the pressure sensor value included in the measurement data acquired by the acquisition unit 101 and the reference pressure sensor value included in the reference pressure data (the difference pressure sensor value). Step S22).

すなわち、差分値算出部105は、測定データ1に含まれる気圧センサ値と、基準気圧データ1に含まれる基準気圧センサ値との差分気圧センサ値1を算出する。また、差分値算出部105は、測定データ2に含まれる気圧センサ値と、基準気圧データ2に含まれる基準気圧センサ値との差分気圧センサ値2を算出する。以降も同様に、差分値算出部105は、測定データNに含まれる気圧センサ値と、基準気圧データNに含まれる基準気圧センサ値との差分気圧センサ値Nを算出する。 That is, the difference value calculation unit 105 calculates the difference pressure sensor value 1 between the pressure sensor value included in the measurement data 1 and the reference pressure sensor value included in the reference pressure data 1. Further, the difference value calculation unit 105 calculates the difference pressure sensor value 2 between the pressure sensor value included in the measurement data 2 and the reference pressure sensor value included in the reference pressure data 2. Similarly, thereafter, the difference value calculation unit 105 calculates the difference pressure sensor value N 4 between the pressure sensor value included in the measurement data N 4 and the reference pressure sensor value included in the reference pressure data N 4 .

次に、行動特定部104は、差分値算出部105により算出された差分気圧センサ値が所定の閾値を超えているか否かを判定することで、牛の行動が「起立」又は「横臥」のいずれであるかを特定する(ステップS23)。すなわち、行動特定部104は、差分気圧センサ値1,差分気圧センサ値2,・・・,差分気圧センサ値Nが所定の閾値を超えているか否かを判定することで、牛の行動が「起立」又は「横臥」のいずれであるかを特定する。 Next, the behavior specifying unit 104 determines whether or not the differential barometric pressure sensor value calculated by the difference value calculation unit 105 exceeds a predetermined threshold value, so that the behavior of the cow is "standing" or "lying". Which is specified (step S23). That is, the behavior specifying unit 104 determines whether or not the differential pressure sensor value 1, the differential pressure sensor value 2, ..., The differential pressure sensor value N 4 exceeds a predetermined threshold value, so that the behavior of the cow is changed. Identify whether it is "standing" or "lying".

例えば、ある差分気圧センサ値が所定の閾値を超えている場合、行動特定部104は、当該差分気圧センサ値が算出された日時における牛の行動を「横臥」と特定する。一方で、ある差分気圧センサ値が所定の閾値を超えていない場合、行動特定部104は、当該差分気圧センサ値が算出された日時おける牛の行動を「起立」と特定する。 For example, when a certain differential barometric pressure sensor value exceeds a predetermined threshold value, the behavior specifying unit 104 identifies the behavior of the cow as "lying" at the date and time when the differential barometric pressure sensor value is calculated. On the other hand, when a certain differential barometric pressure sensor value does not exceed a predetermined threshold value, the behavior specifying unit 104 specifies the behavior of the cow at the date and time when the differential barometric pressure sensor value is calculated as "standing".

行動特定部104は、動作強度分析の結果を考慮して、牛の行動が「起立」又は「横臥」のいずれであるかを考慮しても良い。より具体的には、動作強度分析により「反芻」又は「活動」と行動が特定された日時においては、気圧分析は行わないようにしても良い。一方で、動作強度分析により「起立」又は「横臥」と行動が特定された場合、当該特定された日時を含む所定の範囲の測定データ及び基準気圧データを取得して、気圧分析を行うようにすれば良い。 The behavior specifying unit 104 may consider whether the behavior of the cow is "standing" or "lying" in consideration of the result of the motion intensity analysis. More specifically, the barometric pressure analysis may not be performed at the date and time when the behavior is specified as "ruminant" or "activity" by the motion intensity analysis. On the other hand, when the behavior is specified as "standing" or "lying" by the motion intensity analysis, the measurement data and the reference barometric pressure data in a predetermined range including the specified date and time are acquired and the barometric pressure analysis is performed. Just do it.

すなわち、動作強度分析により「反芻」又は「活動」が特定された場合には、気圧分析を行わない一方で、動作強度分析により「起立」又は「横臥」が特定された場合には、気圧分析を行うようにしても良い。これにより、動作強度分析により「起立」又は「横臥」が特定された場合に、より高い精度で「起立」又は「横臥」を特定するための気圧分析が行われる。このように、気圧分析は、動作強度分析の結果に応じて行われるようにしても良い。 That is, when "ruminant" or "activity" is specified by the motion intensity analysis, the barometric pressure analysis is not performed, while when "standing" or "lying" is identified by the motion intensity analysis, the barometric pressure analysis is performed. You may try to do. As a result, when "standing" or "lying" is specified by the motion intensity analysis, barometric pressure analysis for specifying "standing" or "lying" is performed with higher accuracy. In this way, the barometric pressure analysis may be performed according to the result of the operating intensity analysis.

以上により、本実施形態に係る行動特定システム1は、気圧センサを用いた気圧分析により、牛の「起立」及び「横臥」行動を特定することができる。しかも、本実施形態に係る行動特定システム1は、気圧分析単独で、又は動作強度分析と併用することで、動作強度分析単独による場合と比較して、高い精度で「起立」及び「横臥」行動を特定することができる。 As described above, the behavior specifying system 1 according to the present embodiment can identify the "standing" and "lying" behaviors of the cow by the barometric pressure analysis using the barometric pressure sensor. Moreover, the behavior specifying system 1 according to the present embodiment can perform "standing" and "lying" behaviors with higher accuracy than the case of using the barometric pressure analysis alone or in combination with the motion strength analysis. Can be identified.

[第三の実施形態]
次に、第三の実施形態について説明する。第三の実施形態では、牛舎がフリーバーン式である場合について説明する。
[Third embodiment]
Next, the third embodiment will be described. In the third embodiment, a case where the barn is a free-burn type will be described.

牛舎には、一般に、フリーストール式牛舎と、フリーバーン式牛舎とが知られている。フリーバーン式牛舎では、フリーストール式牛舎と異なり、牛舎内に丘が存在する場合が多い。このため、フリーバーン式牛舎では、気圧分析による行動特定が誤る場合がある。 The barn is generally known as a free stall barn and a freeburn barn. Unlike the free stall type barn, the freeburn type barn often has a hill inside the barn. For this reason, in the free-burn type barn, behavior identification by barometric pressure analysis may be incorrect.

例えば、牛が丘の下の平面上で「起立」している場合における気圧センサ値と、丘の上で「横臥」している場合における気圧センサ値とが同程度であったとする。この場合、丘の上での「横臥」が、「起立」と誤って特定される場合がある。 For example, suppose that the barometric pressure sensor value when the cow is "standing" on the plane below the hill and the barometric pressure sensor value when "lying" on the hill are about the same. In this case, "lying" on the hill may be mistakenly identified as "standing".

そこで、第三の実施形態では、測定データ及び基準気圧データの取得範囲を工夫することで、「起立」と「横臥」とをフリーバーン式牛舎においても高い精度で特定する場合について説明する。 Therefore, in the third embodiment, a case where "standing" and "lying" are specified with high accuracy even in the free-burn type barn will be described by devising the acquisition range of the measurement data and the reference atmospheric pressure data.

なお、第三の実施形態では、主に、第二の実施形態との相違点について説明し、第二の実施形態と同様の機能を有する箇所や同様の処理を行う箇所については、適宜、その説明を省略するものとする。 In the third embodiment, the differences from the second embodiment will be mainly described, and the parts having the same functions as the second embodiment and the parts performing the same processing will be appropriately described. The explanation shall be omitted.

<フリーバーン牛舎における測定データの取得>
牛舎がフリーバーン式である場合には、図11のステップS21で、取得部101により取得される測定データと基準気圧データとの範囲を工夫する。これについて、図12を参照しながら説明する。図12は、フリーバーン式牛舎における測定データ及び基準気圧データの取得範囲の一例を説明する図である。
<Acquisition of measurement data in Freeburn barn>
When the barn is a free-burn type, the range between the measurement data acquired by the acquisition unit 101 and the reference atmospheric pressure data is devised in step S21 of FIG. This will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of an acquisition range of measurement data and reference pressure data in a free-burn type barn.

図12に示すように、時間T1〜T2の間は牛が平面(丘の下)上におり、時間T2〜T3の間に丘を登って、時間T3〜T4の間は牛が丘上にいるものとする。この場合、平面上における牛の行動特定には、牛が平面上にいる時間T1〜T2の間の測定データ及び基準気圧データを用いて、気圧分析を行う。一方で、丘上にいる牛の行動特定には、牛が丘上にいる時間T3〜T4の間の測定データ及び基準気圧データを用いて、気圧分析を行う。 As shown in FIG. 12, the cow is on a flat surface (under the hill) during the time T1 to T2, climbs the hill during the time T2 to T3, and the cow is on the hill during the time T3 to T4. It is assumed that there is. In this case, in order to specify the behavior of the cow on the plane, the barometric pressure analysis is performed using the measurement data and the reference pressure data during the time T1 to T2 when the cow is on the plane. On the other hand, in order to identify the behavior of the cow on the hill, the barometric pressure analysis is performed using the measurement data and the reference barometric pressure data during the time T3 to T4 when the cattle are on the hill.

平面上にいるか、丘を登っている最中か、又は丘上にいるかは、加速度センサ値と気圧センサ値とを用いて特定することができる。すなわち、例えば、ある時間の間、気圧センサ値が殆ど変化しない一方で、加速度センサ値が変化する場合、牛は、平面上にいると特定することができる。また、例えば、ある時間の間、気圧センサ値と加速度センサ値とが共に変化する場合、牛は、丘を登っている最中と特定することができる。更に、例えば、牛が丘を登っている最中であると特定された後、牛が平面上にいると特定された場合、牛は、丘上にいると特定することができる。なお、丘を下っている最中については、丘を登っている最中と同様に特定することができる。 Whether it is on a plane, climbing a hill, or on a hill can be specified by using an acceleration sensor value and a barometric pressure sensor value. That is, for example, if the barometric pressure sensor value hardly changes for a certain period of time, but the accelerometer value changes, the cow can be identified as being on a plane. Also, for example, if the barometric pressure sensor value and the acceleration sensor value change together for a certain period of time, the cow can be identified as being climbing a hill. Further, for example, if a cow is identified as being on a flat surface after being identified as being climbing a hill, the cow can be identified as being on a hill. It should be noted that while descending a hill, it can be specified in the same way as when climbing a hill.

なお、牛が丘を登っている最中(又は丘を下っている最中)に「横臥」する場合も有り得る。また、牛が丘を登っている最中(又は丘を下っている最中)に「横臥」した後、その後、「起立」する場合も有り得る。この場合、例えば、丘を登っている最中(又は丘を下っている最中)における加速度センサ値の変化パターン又は気圧センサ値の変化パターンから特定すれば良い。 It is possible that the cow may "lie down" while climbing the hill (or descending the hill). It is also possible that a cow "lyts" while climbing a hill (or descending a hill) and then "stands up". In this case, for example, it may be specified from the change pattern of the acceleration sensor value or the change pattern of the barometric pressure sensor value while climbing the hill (or descending the hill).

以上により、本実施形態に係る行動特定システム1は、フリーバーン式牛舎においても気圧センサを用いた気圧分析により、牛の「起立」及び「横臥」行動を特定することができる。 As described above, the behavior specifying system 1 according to the present embodiment can identify the "standing" and "lying" behaviors of the cow by the barometric pressure analysis using the barometric pressure sensor even in the free-burn type barn.

本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiment disclosed specifically, and various modifications and modifications can be made without departing from the scope of claims.

1 行動特定システム
10 行動特定装置
20 タグ
30 漏洩同軸アンテナ
100 行動特定処理部
101 取得部
102 前処理部
103 指標値算出部
104 行動特定部
200 測定データ記憶部
300 行動特定モデル
1 Behavior identification system 10 Behavior identification device 20 Tags 30 Leakage coaxial antenna 100 Behavior identification processing unit 101 Acquisition unit 102 Preprocessing unit 103 Index value calculation unit 104 Behavior identification unit 200 Measurement data storage unit 300 Behavior identification model

Claims (6)

家畜の行動を特定する行動特定装置であって、
前記家畜に装着された加速度センサが測定した加速度データと、前記家畜に装着された電波センサが測定した電波強度データとを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されている1以上の加速度データに基づいて、前記家畜の行動が、前記家畜が立っている状態を表す起立と、前記家畜が横たわっている状態を表す横臥と、前記家畜が一度飲み込んだ食物を口に戻して咀嚼し直す動作を行っている状態を表す反芻と、前記家畜が採食、歩行又は飲水のいずれかを行っている状態を表す活動とのいずれであるかを特定する第1の特定部と、
前記家畜の行動が活動であると特定された場合、前記記憶部に記憶されている1以上の電波強度データに基づいて、前記家畜が採食、歩行又は飲水のいずれを行っているかを特定する第2の特定部と、
前記家畜の行動が起立、横臥、反芻又は活動のいずれであるか、前記家畜の行動が活動である場合は更に採食、歩行又は飲水のいずれであるかを、前記行動特定装置に接続される他の装置に出力する出力部と、
を有する行動特定装置。
It is a behavior identification device that identifies the behavior of livestock.
A storage unit that stores acceleration data measured by the acceleration sensor mounted on the livestock and radio wave intensity data measured by the radio wave sensor mounted on the livestock.
Based on one or more acceleration data stored in the storage unit, the behavior of the livestock is that the livestock stands up, the livestock is lying down, and the livestock is lying down. Whether it is a rumination that indicates the state in which the food once swallowed is returned to the mouth and chewed again, or an activity that indicates the state in which the livestock is eating, walking, or drinking water. The first specific part to specify and
When the behavior of the livestock is identified as an activity, it is specified whether the livestock is eating, walking or drinking water based on one or more radio field intensity data stored in the storage unit. The second specific part and
Whether the behavior of the livestock is standing, lying down, ruminant or activity, and if the behavior of the livestock is activity, whether it is foraging, walking or drinking water is connected to the behavior identification device. An output unit that outputs to other devices,
Behavior identification device with.
前記記憶部は、
更に、前記家畜に装着された気圧センサが測定した気圧データを記憶し、
前記第1の特定部は、
前記1以上の加速度データに基づいて、前記家畜の行動が、前記起立又は前記横臥であると特定された場合、更に、前記記憶部に記憶されている1以上の気圧データに基づいて、前記家畜の行動が、前記起立又は前記横臥のいずれであるかを特定する、請求項1に記載の行動特定装置。
The storage unit is
Further, the barometric pressure data measured by the barometric pressure sensor attached to the livestock is stored, and the barometric pressure data is stored.
The first specific part is
When the behavior of the livestock is identified as standing or lying down based on the acceleration data of one or more, the livestock is further based on the pressure data of one or more stored in the storage unit. The behavior specifying device according to claim 1, which identifies whether the behavior of the person is standing or lying down.
前記第1の特定部は、
前記1以上の加速度データの変化パターンに基づいて、前記家畜の行動が、前記起立又は前記横臥であることを特定し、
前記1以上の気圧データの変化パターンに基づいて、前記家畜の行動が、前記起立又は前記横臥のいずれであるかを特定する、請求項2に記載の行動特定装置。
The first specific part is
Based on the change pattern of the acceleration data of one or more, it is specified that the behavior of the livestock is the standing or the lying down.
The behavior specifying device according to claim 2, wherein the behavior of the livestock is specified as either standing or lying down based on the change pattern of the one or more barometric pressure data.
前記家畜は、牛である、請求項1乃至3の何れか一項に記載の行動特定装置。 The behavior specifying device according to any one of claims 1 to 3, wherein the livestock is a cow. 家畜の行動を特定する行動特定装置が、
前記家畜に装着された加速度センサが測定した加速度データと、前記家畜に装着された電波センサが測定した電波強度データとを記憶部に記憶する記憶手順と、
前記記憶部に記憶されている1以上の加速度データに基づいて、前記家畜の行動が、前記家畜が立っている状態を表す起立と、前記家畜が横たわっている状態を表す横臥と、前記家畜が一度飲み込んだ食物を口に戻して咀嚼し直す動作を行っている状態を表す反芻と、前記家畜が採食、歩行又は飲水のいずれかを行っている状態を表す活動とのいずれであるかを特定する第1の特定手順と、
前記家畜の行動が活動であると特定された場合、前記記憶部に記憶されている1以上の電波強度データに基づいて、前記家畜が採食、歩行又は飲水のいずれを行っているかを特定する第2の特定手順と、
前記家畜の行動が起立、横臥、反芻又は活動のいずれであるか、前記家畜の行動が活動である場合は更に採食、歩行又は飲水のいずれであるかを、前記行動特定装置に接続される他の装置に出力する出力手順と、
を実行する行動特定方法。
A behavioral identification device that identifies the behavior of livestock,
A storage procedure for storing the acceleration data measured by the acceleration sensor mounted on the livestock and the radio wave intensity data measured by the radio wave sensor mounted on the livestock in the storage unit.
Based on one or more acceleration data stored in the storage unit, the behavior of the livestock is that the livestock stands up, the livestock is lying down, and the livestock is lying down. Whether it is a rumination that indicates the state in which the food once swallowed is returned to the mouth and chewed again, or an activity that indicates the state in which the livestock is eating, walking, or drinking water. The first specific procedure to identify and
When the behavior of the livestock is identified as an activity, it is specified whether the livestock is eating, walking or drinking water based on one or more radio field intensity data stored in the storage unit. The second specific procedure and
Whether the behavior of the livestock is standing, lying down, ruminant or activity, and if the behavior of the livestock is activity, whether it is foraging, walking or drinking water is connected to the behavior identification device. Output procedure to output to other devices and
How to identify the behavior to perform.
コンピュータを、請求項1乃至4の何れか一項に記載の行動特定装置として機能させるためのプログラム。 A program for causing a computer to function as the behavior specifying device according to any one of claims 1 to 4.
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