JP2023524243A - スマート家畜管理システム及びその方法 - Google Patents

スマート家畜管理システム及びその方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2023524243A
JP2023524243A JP2022566127A JP2022566127A JP2023524243A JP 2023524243 A JP2023524243 A JP 2023524243A JP 2022566127 A JP2022566127 A JP 2022566127A JP 2022566127 A JP2022566127 A JP 2022566127A JP 2023524243 A JP2023524243 A JP 2023524243A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
livestock
information
barn
management server
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2022566127A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7460798B2 (ja
Inventor
ロ キム，ドン
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
It Tech Co Ltd
Original Assignee
It Tech Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by It Tech Co Ltd filed Critical It Tech Co Ltd
Publication of JP2023524243A publication Critical patent/JP2023524243A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7460798B2 publication Critical patent/JP7460798B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
    • A01K29/005—Monitoring or measuring activity, e.g. detecting heat or mating
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K1/00—Housing animals; Equipment therefor
    • A01K1/0047—Air-conditioning, e.g. ventilation, of animal housings
    • A01K1/0076—Arrangement of heaters or heat exchangers
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G06N20/10—Machine learning using kernel methods, e.g. support vector machines [SVM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/80—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics, e.g. flu
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10048—Infrared image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
    • Y02A40/70—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in livestock or poultry

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)

Abstract

【要約】スマート家畜管理システム及びその方法が提供される。前記方法は、家畜管理サーバが畜舎に位置する家畜を撮影した家畜画像データを獲得するステップと、前記家畜管理サーバが前記家畜画像データに含まれている前記家畜を個別オブジェクトにそれぞれ分離するステップと、前記家畜管理サーバが前記家畜画像データから前記個別オブジェクトのオブジェクト体温情報及びオブジェクト行動情報が含まれているオブジェクト情報を抽出するステップと、前記家畜管理サーバが標準畜舎管理データに基づいて前記オブジェクト情報を分析して前記家畜の異常兆候の有無を判断した判断結果データを生成するステップと、前記家畜管理サーバが前記判断結果データを管理者端末に伝送するステップと、を含み、前記家畜管理サーバは、前記標準畜舎管理データに基づいてディープラーニング手法を用いて前記家畜の異常兆候の有無を判断し、前記異常兆候の有無を疾病症状、分娩症状及び乗駕症状に区分できる。

Description

本発明は、標準畜舎管理データを学習して牛のような家畜からリアルタイムに獲得した家畜画像データから体温情報及び行動情報を分析して家畜の異常兆候の有無を判断できるスマート家畜管理システム及びその方法に関する。
従来は、人がそれぞれの家畜の状態を把握し、異常兆候が現れる家畜に対して診療を受けさせるか、個別に隔離させていた。但し、家畜頭数が多い場合、全ての家畜を管理するためには、多くの人手が必要であるという問題があった。
また、一部の家畜に伝染病が発生すると、家畜の大部分がへい死する結果がもたらされる可能性があるので、家畜の異常有無を迅速かつ正確に判断できる方策が求められている。
更に、交通機関の発達により、特定地域で発生した疾病は、特定の場所に限らず、全国的に短時間で感染するのが現実で、初期に迅速な疾病の判断が求められている。家畜の疾病判断において発熱による温度測定方式が疾病の有無の判断基準として活用されている。
しかし、多くの家畜に対する一律的な温度測定が行われるため、家畜個体それぞれの状態による疾病の判断が難しい。また、このような温度測定による疾病判断方式は、疾病発生初期のステップで個体を検出するのに困難がある。
更に、狭い飼育場内において集団で飼育される家畜は、伝染性疾病の拡散に非常に脆弱である。これにより、畜産物の消費が増加し、家畜を効率的に管理する方法についての多様な方策が提案されている。
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、スマート家畜管理システム及びその方法を提供することにある。
本発明が解決しようとする課題は、以上で言及した課題に限らず、言及していない更に他の課題は、下記の記載から通常の技術者が明確に理解できるだろう。
上述した課題を解決するための本発明の一実施例に係るスマート家畜管理方法は、家畜管理サーバが畜舎に位置する家畜を撮影した家畜画像データを獲得するステップと、前記畜産管理サーバが前記畜産画像データに含まれている前記家畜を個別オブジェクトにそれぞれ分離するステップと、前記畜産管理サーバが前記畜産画像データから前記個別オブジェクトのオブジェクト体温情報及びオブジェクト行動情報が含まれているオブジェクト情報を抽出するステップと、前記畜産管理サーバが標準畜舎管理データに基づいて前記オブジェクト情報を分析して前記家畜の異常兆候の有無を判断した判断結果データを生成するステップと、前記畜産管理サーバが前記判断結果データを管理者端末に伝送するステップとを含み、前記畜産管理サーバは、前記標準畜舎管理データに基づいてディープラーニング手法を用いて前記家畜の異常兆候の有無を判断し、前記異常兆候の有無を疾病症状、分娩症状及び乗駕症状に区分できる。
本発明の一実施例において、前記判断結果データを生成するステップは、前記オブジェクト体温情報と前記標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報とを比較分析した結果、前記異常兆候の有無が前記疾病症状と判断される場合、前記家畜管理サーバが疾病オブジェクトに関する前記オブジェクト体温情報をモニタリングして疾病の拡散経路を予測するステップを含むことができる。
本発明の一実施例において、前記疾病の拡散経路を予測するステップは、前記家畜管理サーバが前記疾病オブジェクトの体温を測定して第１オブジェクト温度情報を獲得するステップと、前記家畜管理サーバが前記疾病オブジェクトの周辺オブジェクトの体温を測定して第２オブジェクト温度情報を獲得するステップと、前記家畜管理サーバが前記オブジェクト基本温度情報に基づいて前記第１オブジェクト温度情報と第２オブジェクト温度情報の第１温度差を算出して疾病の拡散経路を予測するステップとを含むことができる。
本発明の一実施例において、前記疾病の拡散経路を予測するステップは、前記家畜管理サーバが、前記疾病オブジェクトが位置している疾病畜舎の温度を測定して第１畜舎温度情報を獲得するステップと、前記家畜管理サーバが前記疾病畜舎の周辺畜舎の温度を測定して第２畜舎温度情報を獲得するステップと、前記家畜管理サーバが前記畜舎基本温度情報に基づいて前記第１畜舎温度情報と第２畜舎温度情報の第２温度差を算出して疾病の拡散経路を予測するステップとを含むことができる。
本発明の一実施例において、前記判断結果データを生成するステップは、前記オブジェクト行動情報と前記標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報とを比較分析した結果、前記異常兆候の有無が前記分娩症状と判断される場合、前記家畜管理サーバが分娩オブジェクトに関する前記オブジェクト行動情報をモニタリングして分娩状況情報を予測するステップを含むことができる。
本発明の一実施例において、前記家畜管理サーバが前記分娩オブジェクトの分娩後に、環境情報を考慮して新規オブジェクトに関するオブジェクト体温情報及びオブジェクト行動情報をモニタリングして異常兆候が発生した場合、前記管理者端末に通知メッセージを伝送するステップを含み、前記環境情報には、前記オブジェクト及び前記畜舎周辺の天気情報、季節情報及び時間情報を含むことができる。
本発明の一実施例において、前記判断結果データを生成するステップは、前記オブジェクト行動情報と前記標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報とを比較分析した結果、前記異常兆候の有無が前記乗駕症状と判断される場合、前記家畜管理サーバが乗駕オブジェクトに関する前記オブジェクト行動情報をモニタリングして乗駕状況情報を予測するステップを含むことができる。
本発明の一実施例において、前記標準畜舎管理データは、前記異常兆候の有無が発生していない正常オブジェクトの最高体温及び最低体温を測定して生成されたオブジェクト基本温度情報と、前記正常オブジェクトが位置している正常畜舎の最高温度及び最低温度を測定して生成された畜舎基本温度情報と、前記正常オブジェクトの正常行動を分析して生成されたオブジェクト基本行動情報とを含み、前記標準畜舎管理データは、前記判断結果データに対応してアップデートされることができる。
本発明の一実施例において、前記家畜画像データは、少なくとも１つ以上のカメラを用いて撮影された画像が互いにマッチングされて生成された画像情報が含まれることができる。
また、上述した課題を解決するための本発明の他の実施例に係るスマート家畜管理システムは、畜舎に位置する家畜を撮影して家畜画像データをリアルタイムに獲得する畜舎制御装置と、前記家畜画像データに含まれている前記家畜に関するオブジェクト体温情報及びオブジェクト行動情報を個別に抽出して標準畜舎管理データと比較分析し、前記家畜の異常兆候の有無を判断した判断結果データを生成する家畜管理サーバと、を含み、前記家畜管理サーバは、前記標準畜舎管理データに基づいて前記家畜の異常兆候の有無を疾病症状、分娩症状及び乗駕症状に区分して判断し、前記判断結果データを生成できる。
本発明のその他の具体的な事項は、詳細な説明及び図面に含まれている。
本発明によると、標準畜舎管理データを学習して牛のような家畜からリアルタイムに獲得した家畜画像データから家畜の体温情報及び行動情報を分析し、家畜の異常兆候の有無を判断することによって、家畜の異常兆候の有無を正確に判断できるため、管理者に信頼感を与えることができる。
本発明によると、異常オブジェクトの疾病拡散経路を予測することにより、疾病の拡散を迅速に防止して家畜を容易に管理できる。更に、家畜のオブジェクト情報と周辺環境情報を共に考慮して異常オブジェクトの疾病拡散経路を予測することによって、診断の正確性を更に向上させることができる。
本発明によると、家畜画像データから家畜の体温情報及び行動情報を分析し、家畜の異常兆候の有無を疾病症状、分娩症状及び乗駕症状に区分して迅速に判断することによって、各オブジェクトの進行状況に対して迅速に対処して家畜を更に容易に管理できる。
本発明によると、時間及び場所と関係なく、異常状況の発生時に、管理者が家畜の異常兆候の有無をリアルタイムに確認できることから、信頼性と共に管理者に利便性を提供できる。
本発明の効果は、以上で言及した効果に限らず、言及していない更に他の効果は、下記の記載から通常の技術者が明確に理解できるだろう。
本発明の一実施例に係るスマート家畜管理システムを説明する概念図である。 図１に示したスマート家畜管理システムを説明する詳細ブロック図である。 本発明の一実施例に係るスマート家畜管理方法を説明する図である。 図３に示した家畜画像データを生成する方法を説明する図である。 図３に示した家畜画像データを生成する方法を説明する図である。 図３に示したオブジェクトの分離及びオブジェクト情報を抽出する方法を説明する図である。 図３に示したオブジェクトの分離及びオブジェクト情報を抽出する方法を説明する図である。 図３に示した判断結果データを生成するステップを説明する詳細図である。 図６に示した家畜の異常兆候の有無を疾病症状と判断する実施例を説明する図である。 図６に示した家畜の異常兆候の有無を疾病症状と判断する実施例を説明する図である。 図６に示した疾病の拡散経路を予測するステップを説明する詳細図である。 図６に示した家畜の異常兆候の有無を分娩症状と判断する実施例を説明する図である。 図６に示した家畜の異常兆候の有無を乗駕症状と判断する実施例を説明する図である。 本発明の他の実施例に係るスマート家畜管理方法を説明する図である。 図１１に示した新規オブジェクトが発生した場合を説明する図である。
本発明の利点及び特徴、そしてそれらを達成する方法は、添付の図面と共に詳細に後述されている実施例を参照すれば明確になる。しかし、本発明は、以下で開示される実施例に制限されるものではなく、互いに異なる多様な形態に具現することができる。但し、本実施例は、本発明の開示を完全なものにし、本発明が属する技術分野における通常の技術者に本発明の範疇を完全に理解させるために提供されるものであり、本発明は請求項の範疇により定義されるに過ぎない。
本明細書で用いられる用語は、実施例を説明するためのものであり、本発明を制限しようとするものではない。本明細書において、単数型は特に言及しない限り複数型も含む。明細書で用いられる「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」及び／又は「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、言及された構成要素以外に１つ以上の他の構成要素の存在又は追加を排除しない。明細書全体に亘って同一の図面符号は同一の構成要素を示し、「及び／又は」は言及された構成要素のそれぞれ及び１つ以上の全ての組み合わせを含む。たとえ、「第１」、「第２」などが多様な構成要素を叙述するために用いられていても、これらの構成要素は、これらの用語により制限されないのは当然である。これらの用語は、単に１つの構成要素を他の構成要素と区別するために用いる。従って、以下で言及される第１構成要素は、本発明の技術的思想内で第２構成要素でもあり得るのは言うまでもない。
他の定義がなければ、本明細書で用いられる全ての用語（技術及び科学的用語を含む）は、本発明が属する技術分野における通常の技術者が共通して理解できる意味として用いられる。また、一般に用いられる辞典に定義されている用語は、明白に特に定義されていない限り、理想的に又は過度に解釈されない。
以下、添付の図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施例に係るスマート家畜管理システムを説明する概念図であり、図２は、図１に示したスマート家畜管理システムを説明する詳細ブロック図である。
図１及び図２に示すように、本発明の一実施例であるスマート家畜管理システム１は、畜舎制御装置１０、家畜管理サーバ２０及び管理者端末３０を含むことができる。実施例によって、管理者端末３０は省略できる。
ここで、畜舎制御装置１０及び管理者端末３０は、無線通信網を用いて家畜管理サーバ２０とリアルタイムに同期化されてデータを送受信できる。無線通信網は、多様な遠距離通信方式が支援されることができ、例えば無線ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ：ＷＬＡＮ）、ＤＬＮＡ（登録商標）（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｌｉｖｉｎｇ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｌｌｉａｎｃｅ）、ワイブロ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ：Ｗｉｂｒｏ） 、ワイマックス（登録商標）（Ｗｏｒｌｄ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ：Ｗｉｍａｘ（登録商標））、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＣＤＭＡ（登録商標）（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉ Ａｃｃｅｓｓ）、ＣＤＭＡ２０００（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉ Ａｃｃｅｓｓ２０００）、ＥＶ‐ＤＯ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｖｏｉｃｅ‐Ｄａｔａ Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｏｒ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｖｏｉｃｅ‐Ｄａｔａ Ｏｎｌｙ）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（Ｗｉｄｅｂａｎｄ ＣＤＭＡ）、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、ＨＳＵＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｕｐｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、ＩＥＥＥ８０２.１６、ロングタームエボリューション（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ：ＬＴＥ）、ＬＴＥＡ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ‐Ａｄｖａｎｃｅｄ）、広帯域無線移動通信サービス（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｍｏｂｉｌｅ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ：ＷＭＢＳ）、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）、ジグビー（Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標））、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、ＬｏＲａ（Ｌｏｎｇ Ｒａｎｇｅ）などのような多様な通信方式が適用されることができるが、これに限定されず、周知の多様な無線通信又は移動通信方式が適用されることもできる。
また、畜舎制御装置１０及び管理者端末３０は、本開示でアプリケーションプログラム（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒａｍ）又はアプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）を用いて動作でき、このようなアプリケーションプログラムは、無線通信を介して外部サーバ又は家畜管理サーバ２０からダウンロードできる。
このような畜舎制御装置１０及び管理者端末３０は、家畜管理サーバ２０との通信を支援する各種の携帯可能な電子通信機器を含むことができる。例えば、別途のスマート機器として、スマートフォン（Ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、タブレット（Ｔａｂｌｅｔ）、ウェアラブルデバイス（Ｗｅａｒａｂｌｅ Ｄｅｖｉｃｅ、例えば、腕時計型端末（Ｓｍａｒｔｗａｔｃｈ）、メガネ型端末（Ｓｍａｒｔ Ｇｌａｓｓ）、ＨＭＤ（Ｈｅａｄ Ｍｏｕｎｔｅｄ Ｄｉｓｐｌａｙ）などを含む）及び各種ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）端末のような多様な端末を含むことができるが、これに限定するものではない。
畜舎制御装置１０は、鶏、鴨などの家禽類だけでなく、牛、豚などの家畜１１が飼育される畜舎１２の状況を制御する装置であり得る。ここで、家畜１１及び畜舎１２は、複数で構成できる。このとき、家畜１１は、それぞれの識別タグ１１０を取り付けることができる。これにより、家畜１１は、家畜画像データで識別タグ１１０別に認識して個別オブジェクトとして認識できる。
畜舎制御装置１０は、画像獲得部１００、センサ部１２０及び畜舎制御部１４０を含むことができる。
画像獲得部１００は、畜舎１２の内部及び外部に複数配置されるカメラ１０１を用いて家畜１１及び畜舎１２の周辺環境を撮影し、これから画像情報を獲得できる。ここで、カメラ１０１は、ＤＶＲ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｄｅｏ Ｒｅｃｏｒｄｅｒ）、ＮＶＲ（ＮｅｔｗｏｒｋＶｉｄｅｏ Ｒｅｃｏｒｄｅｒ）、ＮＶＳ（ＮｅｔｗｏｒｋＶｉｄｅｏ Ｓｅｒｖｅｒ）、赤外線カメラ（ＩｎｆｒａｒｅｄＣａｍｅｒａ）、熱画像カメラ（Ｔｈｅｒｍｏ-ｇｒａｐｈｉｃ Ｃａｍｅｒａ）、防水及び防塵に効果的な広角レンズ（Ｗｉｄｅ Ａｎｇｌｅ Ｌｅｎｓ）又は魚眼レンズ（Ｆｉｓｈ Ｅｙｅ Ｌｅｎｓ）が備えられたカメラのような撮影装置を含むことができるが、これに限定するものではない。
本実施例において、画像獲得部１００は、一般のカメラを用いて撮影された一般画像と熱画像カメラを用いて撮影された熱画像映像からなる画像情報を獲得できる。
例えば、画像獲得部１００は、畜舎１２の内部に位置して家畜１１の動きを撮影し、畜舎１２の外部に位置して外部環境、即ち外部からの侵入又は火災の発生などを撮影して画像情報を獲得できる。
特に、画像獲得部１００は、熱画像カメラを用いて畜舎１２の内外部を撮影して画像情報を獲得することによって、家畜１１の病気をより速やかに把握できる。
センサ部１２０は、畜舎１２に位置する家畜１１の異常兆候を認識してセンサ情報を獲得できる。ここで、センサ部１２０は、温度センサ１２２、動きセンサ１２４、音センサ１２６及び匂いセンサ１２８などを含むことができるが、これに限定しない。
例えば、センサ部１２０は、温度センサ１２２を用いて畜舎１２の内外部の温度を感知できる。例えば、畜舎１２の内部に位置する家畜１１の体温、畜舎１２の内部温度及び畜舎１２の外部の温度を感知できる。
また、センサ部１２０は、動きセンサ１２４を用いて畜舎１２の内外部の動きを感知できる。例えば、畜舎１２の内部に位置する家畜１１の動き又は畜舎１２の外部で発生する管理者又は訪問者などの動きを感知できる。
更に、センサ部１２０は、音センサ１２６を用いて畜舎１２の内外部の音を感知できる。例えば、畜舎１２の内部に位置する家畜１１の鳴き声と畜舎１２の内外部の騒音を感知できる。
そして、センサ部１２０は、匂いセンサ１２８を用いて畜舎１２の内外部の匂いを感知できる。例えば、畜舎１２の内部に位置する家畜１１の排泄物の匂いと畜舎１２の火災発生時に発生する匂いなどの畜舎１２の内外部の匂いを感知できる。
これにより、センサ部１２０を介して獲得したセンサ情報を用いてより正確に家畜１１の異常兆候の有無を疾病症状、分娩症状及び乗駕症状と判断できる。
畜舎制御部１４０は、画像獲得部１００から得られた画像情報によって家畜画像データを生成できる。
例えば、畜舎制御部１４０は、画像獲得部１００を介して得られた画像情報をＵＳＢ端子、ＣＶＢＳ（Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ｖｉｄｅｏ ＢａｎｋｉｎｇＳｙｎｃ）端子、コンポーネント端子、Ｓ-ビデオ端子（アナログ）、ＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅe）端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）端子、ＲＧＢ端子、Ｄ-ＳＵＢ端子などを介して入力された画像情報を変換して家畜画像データを生成できる。
例えば、畜舎制御部１４０は、一般のカメラを用いて撮影された一般画像と熱画像カメラを用いて撮影された熱画像映像をマッチングして家畜画像データを生成できる。
実施例によって、畜舎制御部１４０は、画像獲得部１００から得られた画像情報とセンサ部１２０から得られたセンサ情報を変換して家畜画像データを生成できる。
例えば、畜舎制御部１４０は、画像獲得部１００から得られた画像情報とセンサ部１２０から得られたセンサ情報が含まれているビッグデータを送受信が円滑になるよう変換して家畜画像データを生成できる。
実施例によって、畜舎制御部１４０は、家畜１１及び家畜１１が位置する畜舎１２のリアルタイムな天気情報、季節情報及び時間情報などを含む現況情報を考慮して家畜画像データを生成できる。
実施例によって、畜舎制御部１４０は、家畜１１及び家畜１１が位置する畜舎１２のリアルタイムな天気情報、季節情報及び時間情報などを含む現況情報、画像情報及びセンサ情報を考慮して家畜画像データを生成できる。
畜舎制御部１４０は、家畜画像データをリアルタイムに家畜管理サーバ２０及び／又は管理者端末３０に伝送できる。
実施例によって、畜舎制御部１４０は、画像情報を家畜管理サーバ２０及び／又は管理者端末３０に伝送できる。
実施例によって、畜舎制御部１４０は、画像情報及びセンサ情報を家畜管理サーバ２０及び／又は管理者端末３０に伝送できる。
実施例によって、畜舎制御部１４０は、判断結果データに対応して生成されたフィードバック信号を受信してカメラ１０１の撮影方向、警告音の音量又はオン／オフ、照明の照度強度又はオン／オフ、畜舎１２の出入ドアのオン／オフ、火災施設のオン／オフなどのために畜舎制御装置１０をリアルタイムに制御できる。
家畜管理サーバ２０は、データ送受信部２００、データ収集部２１０、データ格納部２２０、データ分析部２３０、モニタリング部２４０及び管理制御部２５０を含むことができる。
データ送受信部２００は、畜舎制御装置１０から家畜画像データを受信し、畜舎制御装置１０にフィードバック信号を伝送できる。
実施例によって、データ送受信部２００は、管理者端末３０に家畜画像データ及び標準畜舎管理データを伝送し、管理者端末３０から判断結果データ及び判断結果データに対応するフィードバック信号を受信できる。
データ収集部２１０は、家畜画像データに含まれているデータを収集できる。
具体的に、データ収集部２１０は、家畜画像データから異常兆候の有無が発生していない正常家畜及び正常家畜の周辺家畜の最高体温情報及び最低体温情報を抽出できる。
また、データ収集部２１０は、家畜画像データから家畜１１に取り付けられている識別タグ１１０を認識して正常オブジェクトが位置している正常畜舎及び正常畜舎の周辺畜舎の最高温度情報及び最低温度情報を抽出できる。
また、データ収集部２１０は、家畜画像データから疾病オブジェクト及び疾病オブジェクトの周辺オブジェクトに関するオブジェクト体温情報とオブジェクト行動情報が含まれているオブジェクト情報を抽出できる。
更に、データ収集部２１０は、家畜画像データから疾病オブジェクトが位置している疾病畜舎及び疾病畜舎の周辺畜舎に関する温度情報が含まれている環境情報を抽出できる。実施例によって、環境情報には、オブジェクト及びオブジェクトが位置する畜舎が位置する天気情報、季節情報及び時間情報を含むことができる。
また、データ収集部２１０は、家畜画像データから分娩オブジェクトに関するオブジェクト体温情報とオブジェクト行動情報が含まれているオブジェクト情報を抽出できる。
更に、データ収集部２１０は、家畜画像データから分娩オブジェクトの分娩後の周辺オブジェクトに関するオブジェクト体温情報とオブジェクト行動情報が含まれているオブジェクト情報を抽出できる。
また、データ収集部２１０は、家畜画像データから分娩オブジェクトの分娩後の周辺畜舎に関する温度情報が含まれている環境情報を抽出できる。
更に、データ収集部２１０は、家畜画像データから乗駕オブジェクト及び乗駕オブジェクトの周辺オブジェクトに関するオブジェクト体温情報とオブジェクト行動情報が含まれているオブジェクト情報を抽出できる。
そして、データ収集部２１０は、家畜画像データから乗駕オブジェクトが位置している乗駕畜舎及び乗駕畜舎の周辺畜舎に関する温度情報が含まれている環境情報を抽出できる。
データ格納部２２０は、畜舎制御装置１０と家畜管理サーバ２０及び家畜管理サーバ２０と管理者端末３０の間で送受信されるデータと家畜管理サーバ２０の多様な機能を支援するデータを格納できる。データ格納部２２０は、家畜管理サーバ２０で駆動される多数のアプリケーションプログラム（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒａｍ又はアプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ））、家畜管理サーバ２０の動作のためのデータ、命令語を格納できる。これらのアプリケーションプログラムのうちの少なくとも一部は、無線通信を介して外部サーバからダウンロードできる。
データ分析部２３０は、家畜画像データに基づいてデータ収集部２１０を介して収集されたデータに含まれている家畜１１をオブジェクトとして個別に分離し、標準畜舎管理データに基づいてオブジェクト情報を分析できる。このとき、データ分析部２３０は、家畜画像データに含まれている複数の家畜１１を識別タグ１１０を用いて個別オブジェクトに分離できるが、これに限定しない。
モニタリング部２４０は、畜舎制御装置１０と家畜管理サーバ２０及び家畜管理サーバ２０と管理者端末３０の間で送受信されるデータを画面を介してモニタリングできる。管理者がリアルタイムに不動産仲介取引を確認することによって、不動産取引においてより合理的かつ信頼性のある取引が可能である。
実施例によって、畜舎制御装置１０及び家畜管理サーバ２０のデータ送受信をリアルタイムにモニタリングすることによって、通信エラー又は畜舎制御装置１０に異常兆候が発生する場合、迅速に対処して管理者端末３０に家畜１１を管理する上でより信頼性を与えることができる。
管理制御部２５０は、データ収集部２１０を介して収集されたデータを反復学習し、標準畜舎管理データを生成できる。ここで、標準畜舎管理データは、判断結果データに対応してリアルタイムにアップデートされることができる。
本実施例において、管理制御部２５０がディープラーニング手法を用いて標準畜舎管理データを生成できるが、これに限定されず、ランダムフォレスト（Ｒａｎｄｏｍ Ｆｏｒｅｓｔ）、サポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）などのマシンラーニング手法を用いることができる。
ここで、標準畜舎管理データには、正常家畜及び正常家畜の周辺家畜の最高体温情報及び最低体温情報を反復学習して生成されたオブジェクト基本温度と、正常畜舎及び正常畜舎の周辺畜舎の最高温度情報及び最低温度情報を反復学習して生成された畜舎基本温度情報を含むことができる。
管理制御部２５０は、標準畜舎管理データに基づいて家畜画像データに対する分析結果を用いて家畜１１の異常兆候の有無を判断して判断結果データを生成できる。即ち、管理制御部２５０は、標準畜舎管理データと家畜画像データをマッチングさせて異常兆候の有無を判断して判断結果が含まれている判断結果データを生成できる。ここで、家畜画像データは、カメラ１０１を介して獲得した画像情報が変換されたデータであり得るが、これに限定しないことができる。
これとは異なり、カメラ１０１を介して獲得した画像情報及びセンサ部１２０から得られたセンサ情報が変換されたデータであり得る。
実施例によって、管理制御部２５０は、家畜１１の異常兆候の有無を判断して疾病症状、分娩症状及び乗駕症状に区分して判断結果データを生成できる。
例えば、管理制御部２５０は、家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト体温情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報とを比較分析した結果、異常兆候の有無が病気症状と判断して判断結果データを生成できる。
これにより、管理制御部２５０は、疾病症状の判断結果データによって、疾病オブジェクトに関するオブジェクト体温情報をモニタリングして疾病の拡散経路を予測できる。
具体的に、管理制御部２５０は、疾病オブジェクトの体温と疾病オブジェクトの周辺オブジェクトの体温を測定した後、疾病オブジェクトと疾病オブジェクトの周辺オブジェクトのオブジェクト温度差を算出して疾病の拡散経路を予測できる。
管理制御部２５０は、疾病オブジェクトが位置する疾病畜舎の温度と疾病オブジェクトが位置する疾病畜舎の周辺畜舎の温度を測定した後、疾病畜舎と疾病畜舎の周辺畜舎の畜舎温度差を算出して疾病の拡散経路を予測できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、算出されたオブジェクト温度差及び畜舎温度差を考慮して疾病の拡散経路を予測できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト体温情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報及び家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト行動情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報を比較分析した結果、異常兆候の有無が病気症状と判断して判断結果データを生成できる。
換言すると、管理制御部２５０は、オブジェクトの体温がオブジェクト基本温度情報よりも高いか、低い場合、又はオブジェクトの行動がオブジェクト基本行動情報と異なって長時間横になっていたり、同じところをぐるぐる回ったり、泣き続けたり、特に動きがない場合、呼吸器、熱病、胃疾患などの疾病症状と判断して判断結果データを生成できる。判断結果データが疾病症状の場合、管理制御部２５０は、疾病オブジェクトを中心に畜舎、疾病オブジェクトの周辺オブジェクトと周辺オブジェクトのオブジェクト情報及び環境情報を用いて疾病の拡散経路を予測できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト行動情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報とを比較分析した結果、異常兆候の有無が疾病症状と判断して判断結果データを生成できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、疾病の拡散経路を管理者端末３０にリアルタイムにアップデートしてリアルタイムに伝送できる。
また、管理制御部２５０は、家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト体温情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報及び家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト行動情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報を比較分析した結果によって、異常兆候の有無を分娩症状と判断して判断結果データを生成できる。
換言すると、管理制御部２５０は、オブジェクトの体温がオブジェクト基本温度情報よりも低いか、オブジェクトの行動パターンが分娩パターンと類似している場合、即ち尻尾を常に上げていたり、後足をますます短い間隔で振ったり、いらいらして座ったり起きたりする行動を繰り返し行う場合、分娩症状と判断して判断結果データを生成できる。判断結果データが分娩症状の場合、管理制御部２５０は分娩予想時間、分娩所要時間、子牛の性別、分娩オブジェクト数などが含まれる分娩状況情報を予測できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、分娩状況情報を管理者端末３０にリアルタイムにアップデートしてリアルタイムに伝送できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報を比較分析した結果によって異常兆候の有無を分娩症状と判断して判断結果データを生成できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト行動情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報とを比較分析した結果によって異常兆候の有無を分娩症状と判断して判断結果データを生成できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、分娩オブジェクトの分娩後の環境情報を考慮して新規オブジェクト（例えば、子牛）に関するオブジェクト情報をモニタリングして異常兆候が発生した場合、管理者端末３０に通知メッセージを伝送できる。
例えば、管理制御部２５０は、分娩オブジェクトが雨の日の晩秋夜に新規オブジェクトを分娩した場合、新規オブジェクトを持続的にモニタリングして低体温が感知されると、迅速に管理者端末３０に通知メッセージを伝送できる。
そして、管理制御部２５０は、家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト体温情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報及び家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト行動情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報を比較分析した結果によって異常兆候の有無を乗駕症状と判断して判断結果データを生成できる。
換言すると、管理制御部２５０は、オブジェクトの体温がオブジェクト基本温度情報よりも高いか、オブジェクトの行動パターンが乗駕パターンと類似している場合、即ち、他のオブジェクトをなめたり、他のオブジェクトの乗駕を許容／乗駕したり、泣き続けたり、他のオブジェクトの尻に頭を当てたり、普段の動きよりも３～４倍多く動く場合、乗駕症状と判断して判断結果データを生成できる。判断結果データが乗駕症状の場合、管理制御部２５０は、発情前のオブジェクト数、発情予想時間、発情予想オブジェクト数、空胎予想期間などが含まれる乗駕状況情報を予測できる。
本実施例において、管理制御部２５０は、標準畜舎管理データに基づいてディープラーニング手法を用いてオブジェクトの行動パターンを比較分析して異常兆候の有無を乗駕症状と判断できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、乗駕状況情報を管理者端末３０にリアルタイムにアップデートしてリアルタイムに伝送できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報を比較分析した結果によって異常兆候の有無を乗駕症状と判断して判断結果データを生成できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト行動情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報とを比較分析した結果によって異常兆候の有無を乗駕症状と判断して判断結果データを生成できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、家畜１１及び家畜１１が位置する畜舎１２のリアルタイム天気情報、季節情報及び時間情報などを含む現況情報を外部機関を通じてリアルタイムに受信し、標準畜舎管理データ及び家畜画像データをマッチングして比較分析して判断結果データを生成できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、判断結果データに対応するフィードバック信号を生成して畜舎制御装置１０に伝送して畜舎制御装置１０を制御できる。
例えば、管理制御部２５０は、判断結果データによって疾病症状の場合、予測された疾病オブジェクトの疾病の拡散経路を用いて疾病オブジェクトと正常オブジェクトとを分離できるフィードバック信号を生成できる。
また、管理制御部２５０は、判断結果データによって分娩症状の場合、予測された分娩状況情報を用いて分娩オブジェクトと新規オブジェクトを別の畜舎１２に移動させて分離できるフィードバック信号を生成できる。
そして、管理制御部２５０は、判断結果データによって乗駕症状の場合、予測された乗駕状況情報を用いて乗駕オブジェクトと乗駕が予想されるオブジェクトが同居するようにできるフィードバック信号を生成できる。
管理制御部２５０は、判断結果データによって分娩オブジェクトの分娩によって新規オブジェクトに異常兆候が発生した場合、環境情報を考慮して新規オブジェクトの安全を補正できるフィードバック信号を生成できる。例えば、畜舎１２内部の気温を上昇させたり、畜舎１２の照明を明るくしたりできる。
これとは異なり、管理制御部２５０は、畜舎１２に外部の人が訪問したり、火災などの家畜１１及び畜舎１２に危険な状況が発生したりした場合、警告メッセージを管理者端末３０に伝送できる。
また、管理制御部２５０は、畜舎１２に外部の人が訪問したり、火災などの家畜１１及び畜舎１２に危険な状況が発生したりした場合、カメラ１０１の撮影方向、警告音の音量又はオン／オフ、照明の照度強度又はオン／オフ、畜舎１２の出入ドアのオン／オフ、火災施設のオン／オフなどのために畜舎制御装置１０を制御できる。
実施例によって、管理制御部２５０は、畜舎制御装置１０から受信した画像情報及び／又はセンサ情報を用いて家畜画像データを生成できる。
管理者端末３０は、アプリケーションプログラム（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｇｒａｍ）又はアプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）を用いてリアルタイムに畜舎制御装置１０の状況を認知し、これに対応して畜舎制御装置１０の動作を制御できる管理者が所持している携帯可能な端末であって、このようなアプリケーションプログラムは、無線通信を介して外部サーバ又は家畜管理サーバ２０からダウンロードできる。ここで、管理者端末３０は単数であるとして開示したが、これに限定されず、複数にて構成できる。
実施例によって、管理者端末３０は、判断結果データを用いて畜舎制御装置１０の状況を認知できる。
実施例によって、管理者端末３０は、畜舎制御装置１０と家畜管理サーバ２０との間に送受信されるデータを画面を介してリアルタイムにモニタリングすることによって、畜舎制御装置１０の状況を速やかに認識して現在の状況に対して迅速に対処できる。
実施例によって、管理者端末３０は、家畜管理サーバ２０から受信した標準畜舎管理データを学習し、家畜画像データを比較分析して判断結果データを生成できる。
実施例によって、管理者端末３０は、家畜管理サーバ２０から生成された判断結果データを受信する場合、判断結果データに対応するフィードバック信号を生成して家畜管理サーバ２０又は畜舎制御装置１０に伝送できる。例えば、管理者端末３０は、家畜の異常兆候の有無を疾病症状、分娩症状及び乗駕症状と判断できる。これにより、管理者端末３０は、各異常兆候に対応するフィードバック信号を生成できる。
実施例によって、管理者端末３０は、家畜管理サーバ２０から判断結果データに対応して生成されたフィードバック信号を受信できる。
実施例によって、管理者端末３０は、畜舎制御装置１０から受信した画像情報及び／又はセンサ情報を用いて家畜画像データを生成できる。
このような構造を有する本発明の一実施例に係るスマート家畜管理システムの動作は、次の通りである。本実施例において、スマート家畜管理方法が家畜管理サーバ２０を中心に実行されるものとして開示したが、これに限定しない。
図３は、本発明の一実施例に係るスマート家畜管理方法を説明する図である。図４ａ及び図４ｂは、図３に示した家畜画像データを生成する方法を説明する図である。図５ａ及び図５ｂは、図３に示したオブジェクトの分離及びオブジェクト情報を抽出する方法を説明する図である。図６は、図３に示した判断結果データを生成するステップを説明する詳細図である。図７ａ及び図７ｂは、図６に示した家畜の異常兆候の有無を疾病症状と判断する実施例を説明する図である。図８は、図６に示した疾病の拡散経路を予測するステップを説明する詳細図である。図９は、図６に示した家畜の異常兆候の有無を分娩症状と判断する実施例を説明する図である。図１０は、図６に示した家畜の異常兆候の有無を乗駕症状と判断する実施例を説明する図である。
まず、図３に示したように、家畜管理サーバ２０は、標準畜舎管理データを生成できる（Ｓ１０）。
具体的に、家畜管理サーバ２０は、家畜画像データから抽出されたオブジェクト情報を反復学習して標準畜舎管理データを生成できる。ここで、標準畜舎管理データは、正常家畜及び正常家畜の周辺家畜の最高体温情報及び最低体温情報を反復学習して生成されたオブジェクト基本温度と、正常畜舎及び正常畜舎の周辺畜舎の最高温度情報及び最低温度情報を反復学習して生成された畜舎基本温度情報を含むことができるが、これに限定するものではない。
次に、畜舎制御装置１０は、畜舎１２に位置する家畜１１を撮影して家畜画像データを生成できる。
例えば、図４ａ及び図４ｂに示すように、畜舎制御装置１０は、識別タグ１１０を取り付けた複数の家畜１１と複数の家畜１１が位置する畜舎１２の周辺環境を撮影した画像情報を変換し、家畜画像データを生成できる。
それとは異なり、畜舎制御装置１０は、画像情報とセンサ部１２０から得られたセンサ情報を変換して家畜画像データを生成できる。このとき、家畜画像データには、リアルタイム天気情報、季節情報及び時間情報などを含む現況情報を含めることができる。
次に、家畜管理サーバ２０は、畜舎制御装置１０から受信した家畜画像データに含まれている複数の家畜１１を個別オブジェクトに分離し、各個体オブジェクトに関するオブジェクト情報を抽出できる（Ｓ１２）。
例えば、図５ａ及び図５ｂに示すように、家畜管理サーバ２０は、複数の家畜１１を識別タグ１１０を用いて個別オブジェクトに分離できるが、これに限定しない。
次に、家畜管理サーバ２０は、標準畜舎管理データに基づいて家畜画像データに対する分析結果を用いてオブジェクトの異常兆候の有無を判断して判断結果データを生成できる（Ｓ１３、Ｓ１４）。
具体的に、図６を参照すると、家畜管理サーバ２０は、家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト体温情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報及び家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト行動情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報を、オブジェクトを基準に互いにマッチングして比較分析した結果（Ｓ１００）、異常兆候の有無が疾病症状と判断できる（Ｓ１１０）。例えば、家畜管理サーバ２０は、オブジェクト温度がオブジェクト基本温度情報よりも高いか低く、オブジェクト行動情報が動きを示していない場合、該当オブジェクトに対して異常兆候の有無を疾病症状と判断できる。
次に、家畜管理サーバ２０は、判断結果が疾病症状の場合、図７a及び図７bに示すように、疾病オブジェクトに関するオブジェクト体温情報をモニタリングし（Ｓ１２０）、疾病オブジェクトに対する疾病の拡散経路を予測して判断結果データを生成できる（Ｓ１３０、Ｓ１４０）。
例えば、モニタリングの結果、図７ａの疾病オブジェクトが図７ｂの（３）に位置している場合、疾病オブジェクトのオブジェクト情報と疾病オブジェクトの周辺オブジェクトのオブジェクト情報、疾病オブジェクトが位置している畜舎情報と、疾病オブジェクトの周辺オブジェクトが位置している畜舎情報を用いて（３）＞（２）＞（１）の順に、又は（５）＞（４）＞（３）の順に疾病が広がったか疾病の拡散経路を予測できる。
より具体的に、図８を参照すると、家畜管理サーバ２０は、疾病オブジェクトの体温を測定して第１オブジェクト温度情報を算出し（Ｓ３００）、疾病オブジェクトの周辺オブジェクトの体温を測定して第２オブジェクト温度情報を算出できる（Ｓ３１０）。
次に、家畜管理サーバ２０は、算出された第１オブジェクト温度情報と第２オブジェクト温度情報のオブジェクト温度差を算出して第１温度差を生成できる（Ｓ３２０）。
次に、家畜管理サーバ２０は、疾病オブジェクトが位置している疾病畜舎の温度を測定して第１畜舎温度情報を算出し（Ｓ３３０）、疾病オブジェクトの周辺オブジェクトが位置している周辺畜舎の温度を測定して第２畜舎温度情報を算出できる（Ｓ３４０）。
次に、家畜管理サーバ２０は、算出された第１畜舎温度情報と第１畜舎温度情報の畜舎温度差を算出して第２温度差を生成できる（Ｓ３５０）。
これにより、家畜管理サーバ２０は、算出されたオブジェクト温度差及び畜舎温度差を考慮して疾病の拡散経路を予測できる。
一方、家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト体温情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報を、オブジェクトを基準に互いにマッチングして比較分析した結果（Ｓ１００）、異常兆候の有無が疾病症状と判断されていない場合（Ｓ１１０）、家畜管理サーバ２０は、家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト体温情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報及び家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト行動情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報を比較分析した結果に基づいて異常兆候の有無を分娩症状と判断できる（Ｓ１５０、Ｓ１６０）。例えば、家畜管理サーバ２０は、オブジェクト温度がオブジェクト基本温度情報よりも低く、オブジェクト行動情報がディープラーニング手法により学習された分娩を表す行動パターンの場合、該当オブジェクトに対して異常兆候の有無を分娩症状と判断できる。
次に、家畜管理サーバ２０は、判断結果が分娩症状の場合、図９に示したように、分娩オブジェクトに関するオブジェクト行動情報をモニタリングし（Ｓ１７０）、分娩オブジェクトに関する分娩状況情報を予測して判断結果データを生成できる（Ｓ１８０）。
そして、家畜管理サーバ２０は、前記判断結果が分娩症状でない場合、乗駕症状と判断できる（Ｓ１９０）。即ち、家畜管理サーバ２０は、家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト体温情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報及び家畜画像データに含まれているオブジェクト情報のオブジェクト行動情報と標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報を比較分析した結果によって異常兆候の有無を乗駕症状と判断できる。
例えば、家畜管理サーバ２０は、オブジェクト温度がオブジェクト基本温度情報よりも高く、オブジェクト行動情報がディープラーニング手法により学習された乗駕を表す行動パターンの場合、該当オブジェクトに対して異常兆候の有無を乗駕症状と判断できる。
次に、家畜管理サーバ２０は、判断結果が乗駕症状の場合、図１０に示すように、乗駕オブジェクトに関する乗駕行動情報をモニタリングし（Ｓ２００）、乗駕オブジェクトに関する乗駕状況情報を予測して判断結果データを生成できる（Ｓ２１０）。
次に、家畜管理サーバ２０は、生成された判断結果データを管理者端末３０に伝送できる（Ｓ１５）。
次に、判断結果データを受信した管理者端末３０は、判断結果データに対応するフィードバック信号を生成できる（Ｓ１６）。
実施例によって、管理者端末３０は、家畜管理サーバ２０から受信した標準畜舎管理データを学習し、家畜画像データを比較分析して判断結果データを生成できる。
実施例によって、フィードバック信号は、家畜管理サーバ２０によって生成することができる。
次に、畜舎制御装置１０は、フィードバック信号を受信して畜舎制御装置１０を制御できる（Ｓ１７）。
次に、家畜管理サーバ２０は、判断結果データに対応して標準畜舎管理データをリアルタイムにアップデートできる（Ｓ１８）。
最後に、管理者端末３０は、畜舎制御装置１０及び家畜管理サーバ２０をリアルタイムにモニタリングできる。
例えば、管理者端末３０は、オブジェクトに対する異常兆候が疾病症状の場合、リアルタイムにアップデートされる疾病の拡散経路を受信できる。
また、管理者端末３０は、オブジェクトに対する異常兆候が分娩症状の場合、リアルタイムにアップデートされる分娩状況情報を受信できる。
そして、管理者端末３０は、オブジェクトに対する異常兆候が乗駕症状の場合、リアルタイムにアップデートされる乗駕状況情報を受信できる。
図１１は、本発明の他の実施例に係るスマート家畜管理方法を説明する図であり、図１２は、図１１に示した新規オブジェクトが発生した場合を説明する図である。
図１１を参照すると、分娩オブジェクトの分娩により新規オブジェクトが発生した場合（Ｓ５００）、家畜管理サーバ２０は、環境情報を考慮して新規オブジェクトをモニタリングできる（Ｓ５１０、Ｓ５２０）。
次に、家畜管理サーバ２０は、新規オブジェクトに異常兆候が発生した場合（Ｓ５３０）、管理者端末３０に通知メッセージを伝送できる（Ｓ５４０）。
最後に、家畜管理サーバ２０は、通知メッセージに対するフィードバック信号を受信して畜舎制御装置１０に伝送できる（Ｓ５５０）。
本発明の実施例と関連して説明された方法又はアルゴリズムのステップは、ハードウェアで直接実現するか、ハードウェアによって実行されるソフトウェアモジュールで実現するか、又はこれらの結合によって実現することができる。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスク、着脱型ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ又は本発明の属する技術分野において周知となっている任意の形態のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に常に存在することもできる。
以上、添付の図面を参照して本発明の実施例を説明したが、本発明が属する技術分野における通常の技術者は、本発明がその技術的思想や必須な特徴を変更することなく、他の具体的な形態に実施され得るということが理解できるだろう。従って、以上で述べた実施例はあらゆる面で例示的なものであり、制限的ではないものとして理解すべきである。

Claims (10)

  1. 家畜管理サーバが畜舎に位置する家畜を撮影した家畜画像データを獲得するステップと、
    前記家畜管理サーバが前記家畜画像データに含まれている前記家畜を個別オブジェクトにそれぞれ分離するステップと、
    前記家畜管理サーバが前記家畜画像データから前記個別オブジェクトのオブジェクト体温情報及びオブジェクト行動情報が含まれているオブジェクト情報を抽出するステップと、
    前記家畜管理サーバが標準畜舎管理データに基づいて前記オブジェクト情報を分析して前記家畜の異常兆候の有無を判断した判断結果データを生成するステップと、
    前記家畜管理サーバが前記判断結果データを管理者端末に伝送するステップと、を含み、
    前記家畜管理サーバは、前記標準畜舎管理データに基づいてディープラーニング手法を用いて前記家畜の異常兆候の有無を判断し、前記異常兆候の有無を疾病症状、分娩症状及び乗駕症状に区分する、スマート家畜管理方法。
  2. 前記判断結果データを生成するステップは、
    前記オブジェクト体温情報と前記標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報及び前記オブジェクト行動情報と前記標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報を比較分析した結果、前記異常兆候の有無が前記疾病症状と判断される場合、前記家畜管理サーバが疾病オブジェクトに関する前記オブジェクト体温情報をモニタリングして疾病の拡散経路を予測するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のスマート家畜管理方法。
  3. 前記疾病の拡散経路を予測するステップは、
    前記家畜管理サーバが前記疾病オブジェクトの体温を測定して第１オブジェクト温度情報を獲得するステップと、
    前記家畜管理サーバが前記疾病オブジェクトの周辺オブジェクトの体温を測定して第２オブジェクト温度情報を獲得するステップと、
    前記家畜管理サーバが前記オブジェクト基本温度情報に基づいて前記第１オブジェクト温度情報と第２オブジェクト温度情報の第１温度差を算出して疾病の拡散経路を予測するステップと、
    を含むことを特徴とする請求項２に記載のスマート家畜管理方法。
  4. 前記疾病の拡散経路を予測するステップは、
    前記家畜管理サーバが、前記疾病オブジェクトが位置している疾病畜舎の温度を測定して第１畜舎温度情報を獲得するステップと、
    前記家畜管理サーバが前記疾病畜舎の周辺畜舎の温度を測定して第２畜舎温度情報を獲得するステップと、
    前記家畜管理サーバが畜舎基本温度情報に基づいて前記第１畜舎温度情報と第２畜舎温度情報の第２温度差を算出して疾病の拡散経路を予測するステップと、
    を含むことを特徴とする請求項３に記載のスマート家畜管理方法。
  5. 前記判断結果データを生成するステップは、
    前記オブジェクト体温情報と前記標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報及び前記オブジェクト行動情報と前記標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報を比較分析した結果、前記異常兆候の有無が前記分娩症状と判断される場合、前記家畜管理サーバが分娩オブジェクトに関する前記オブジェクト行動情報をモニタリングして分娩状況情報を予測するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のスマート家畜管理方法。
  6. 前記家畜管理サーバが前記分娩オブジェクトの分娩後に、環境情報を考慮して新規オブジェクトに関するオブジェクト体温情報及びオブジェクト行動情報をモニタリングして異常兆候が発生した場合、前記管理者端末に通知メッセージを伝送するステップを含み、
    前記環境情報には、前記新規オブジェクト及び前記畜舎周辺の天気情報、季節情報及び時間情報を含むことを特徴とする請求項５に記載のスマート家畜管理方法。
  7. 前記判断結果データを生成するステップは、
    前記オブジェクト体温情報と前記標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本温度情報及び前記オブジェクト行動情報と前記標準畜舎管理データに含まれているオブジェクト基本行動情報を比較分析した結果、前記異常兆候の有無が前記乗駕症状と判断される場合、前記家畜管理サーバが乗駕オブジェクトに関する前記オブジェクト行動情報をモニタリングして乗駕状況情報を予測するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のスマート家畜管理方法。
  8. 前記標準畜舎管理データは、前記異常兆候の有無が発生していない正常オブジェクトの最高体温及び最低体温を測定して生成されたオブジェクト基本温度情報と、前記正常オブジェクトが位置している正常畜舎の最高温度及び最低温度を測定して生成された畜舎基本温度情報と、前記正常オブジェクトの正常行動を分析して生成されたオブジェクト基本行動情報とを含み、
    前記標準畜舎管理データは、前記判断結果データに対応してアップデートされることを特徴とする請求項１に記載のスマート家畜管理方法。
  9. 前記家畜画像データは、少なくとも１つ以上のカメラを用いて撮影された画像が互いにマッチングされて生成された画像情報が含まれていることを特徴とする請求項１に記載のスマート家畜管理方法。
  10. 畜舎に位置する家畜を撮影して家畜画像データをリアルタイムに獲得する畜舎制御装置と、
    前記家畜画像データに含まれている前記家畜に関するオブジェクト体温情報及びオブジェクト行動情報を個別に抽出して標準畜舎管理データと比較分析し、前記家畜の異常兆候の有無を判断した判断結果データを生成する家畜管理サーバとを含み、
    前記家畜管理サーバは、前記標準畜舎管理データに基づいて前記家畜の異常兆候の有無を疾病症状、分娩症状及び乗駕症状に区分して判断し、前記判断結果データを生成する、スマート家畜管理システム。


JP2022566127A 2020-04-27 2020-11-03 スマート家畜管理システム及びその方法 Active JP7460798B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2020-0051068 2020-04-27
KR1020200051068A KR102234508B1 (ko) 2020-04-27 2020-04-27 스마트 가축 관리 시스템 및 그 방법
PCT/KR2020/015180 WO2021221249A1 (ko) 2020-04-27 2020-11-03 스마트 가축 관리 시스템 및 그 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2023524243A true JP2023524243A (ja) 2023-06-09
JP7460798B2 JP7460798B2 (ja) 2024-04-02

Family

ID=75237974

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022566127A Active JP7460798B2 (ja) 2020-04-27 2020-11-03 スマート家畜管理システム及びその方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20220022427A1 (ja)
EP (1) EP4138025A4 (ja)
JP (1) JP7460798B2 (ja)
KR (3) KR102234508B1 (ja)
WO (1) WO2021221249A1 (ja)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102527322B1 (ko) * 2020-10-22 2023-05-03 주식회사 아이티테크 딥러닝 기반의 객체 인식을 통한 가축 관리 방법
KR102563695B1 (ko) * 2021-05-11 2023-08-04 국민대학교산학협력단 개인의 냉온감 정도를 추정하는 장치 및 방법
KR102588686B1 (ko) * 2021-07-14 2023-10-11 신상운 빌딩형 스마트 가축 사육장
KR102405940B1 (ko) * 2021-07-23 2022-06-03 한밭대학교 산학협력단 실화상과 열화상 카메라를 이용한 자동 모돈 발정 확인 시스템
KR102372107B1 (ko) * 2021-09-16 2022-03-10 주식회사 일루베이션 영상기반의 모돈 분만 알림 시스템
CN114550059A (zh) * 2022-02-24 2022-05-27 河北易沃克机器人科技有限公司 鸡的健康状况的识别方法、装置、设备及存储介质
KR102694265B1 (ko) * 2022-07-01 2024-08-12 국립순천대학교산학협력단 융합데이터 기반의 인공지능 분석을 이용한 가축관리시스템
KR102699286B1 (ko) * 2022-11-25 2024-08-29 김택석 도시축산업의 생산 및 유통 모델에서 가축 기반 nft 블록체인 시스템 개발방법
JP7286207B1 (ja) * 2022-12-13 2023-06-05 株式会社Eco‐Pork 家畜繁殖管理装置、家畜繁殖管理システム、家畜繁殖管理方法、及び、家畜繁殖管理プログラム
KR102601051B1 (ko) * 2023-06-08 2023-11-14 주식회사 엘시스 가축질병 실시간 예찰 기술 및 지능형 방역위생 시스템
KR102625547B1 (ko) 2023-08-10 2024-01-16 주식회사 가온지리정보 오픈소스 기반 가축사육 제한구역 검색 시스템

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005511184A (ja) * 2001-06-29 2005-04-28 フィロメトロン，インコーポレイティド 生体監視及び治療化合物供給用のゲートウェイプラットフォーム
JP2006262848A (ja) * 2005-03-25 2006-10-05 Nec Engineering Ltd 家畜監視システム
WO2018100883A1 (ja) * 2016-11-29 2018-06-07 ソニー株式会社 表示制御装置、表示制御方法およびプログラム
WO2020003310A1 (en) * 2018-06-25 2020-01-02 Farmsee Ltd. Monitoring livestock in an agricultural pen
JP2020110116A (ja) * 2019-01-15 2020-07-27 株式会社タムロン 動物監視システム
JP2021023241A (ja) * 2019-08-07 2021-02-22 キヤノン株式会社 システム、クライアント端末、その制御方法
JP2021100404A (ja) * 2019-12-24 2021-07-08 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 家畜管理システムおよび家畜管理方法
JP2023522679A (ja) * 2020-04-17 2023-05-31 ザ ガヴァナーズ オブ ザ ユニバーシティー オブ アルバータ 動物における重要な生物学的状態の改善された検出のための装置および方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9044297B2 (en) * 2011-03-17 2015-06-02 Technologies Holdings Corp. System and method for estrus detection using real-time location
US9202193B2 (en) * 2011-06-22 2015-12-01 Hana Micron America, Inc. Early alert system and method for livestock disease detection
KR101607934B1 (ko) * 2014-05-14 2016-03-31 숭실대학교산학협력단 전염병 모니터링 방법 및 이를 이용한 시스템, 이를 수행하기 위한 기록매체
KR101558227B1 (ko) * 2014-06-20 2015-10-13 (주)야긴스텍 가축의 열화상을 이용한 가축의 유두부에 대한 질병 판독 시스템
KR101782042B1 (ko) * 2016-04-07 2017-09-27 (주)케이웍스 비콘 신호를 이용한 가축 관리 시스템 및 그 동작 방법
KR102287263B1 (ko) 2017-01-24 2021-08-06 현대자동차주식회사 차량 내 원격 제어 서비스 제공방법과 이를 위한 차량
KR20190139611A (ko) * 2018-06-08 2019-12-18 (주)한위드정보기술 동물 상태 감시 및 분석 시스템

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005511184A (ja) * 2001-06-29 2005-04-28 フィロメトロン，インコーポレイティド 生体監視及び治療化合物供給用のゲートウェイプラットフォーム
JP2006262848A (ja) * 2005-03-25 2006-10-05 Nec Engineering Ltd 家畜監視システム
WO2018100883A1 (ja) * 2016-11-29 2018-06-07 ソニー株式会社 表示制御装置、表示制御方法およびプログラム
WO2020003310A1 (en) * 2018-06-25 2020-01-02 Farmsee Ltd. Monitoring livestock in an agricultural pen
JP2020110116A (ja) * 2019-01-15 2020-07-27 株式会社タムロン 動物監視システム
JP2021023241A (ja) * 2019-08-07 2021-02-22 キヤノン株式会社 システム、クライアント端末、その制御方法
JP2021100404A (ja) * 2019-12-24 2021-07-08 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 家畜管理システムおよび家畜管理方法
JP2023522679A (ja) * 2020-04-17 2023-05-31 ザ ガヴァナーズ オブ ザ ユニバーシティー オブ アルバータ 動物における重要な生物学的状態の改善された検出のための装置および方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR102550821B1 (ko) 2023-07-03
KR102396172B1 (ko) 2022-05-10
JP7460798B2 (ja) 2024-04-02
EP4138025A1 (en) 2023-02-22
EP4138025A4 (en) 2023-09-06
KR20220059460A (ko) 2022-05-10
KR20210132593A (ko) 2021-11-04
KR102234508B1 (ko) 2021-03-31
WO2021221249A1 (ko) 2021-11-04
US20220022427A1 (en) 2022-01-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2023524243A (ja) スマート家畜管理システム及びその方法
KR101984983B1 (ko) 야생동물 모니터링 시스템 및 그 방법
KR101607934B1 (ko) 전염병 모니터링 방법 및 이를 이용한 시스템, 이를 수행하기 위한 기록매체
JP2017112857A (ja) 畜産管理システム
KR101098867B1 (ko) 축사 관리 시스템 및 관리 방법
US20210185987A1 (en) Rearing place management device and method
JP2016514961A (ja) 動物の健康またはウェルネスを監視するための複数のセンサ
KR102527322B1 (ko) 딥러닝 기반의 객체 인식을 통한 가축 관리 방법
KR102552576B1 (ko) 반려동물 모니터링 방법 및 그 장치
KR20160092538A (ko) 센서와 무인비행체를 이용한 방목 가축 질병 예측 관리시스템 및 관리방법
US20200045929A1 (en) Hog health monitor
KR102396999B1 (ko) 딥러닝을 이용한 가축행동 자동인식 및 모니터링 시스템 및 그 방법
JP6864847B2 (ja) 管理装置、管理システムおよび管理方法
CN112183487A (zh) 基于5g的牲畜健康监测系统和方法
JP2020110116A (ja) 動物監視システム
KR20200105558A (ko) 컴퓨터 비전을 이용한 가축 질병 예측 시스템 및 그 방법
KR102425522B1 (ko) 영상정보를 분석하여 가축 방역 경계선을 설정하는 방법
CN117197998B (zh) 一种物联网的传感器集成看护系统
KR20210116183A (ko) 가축의 설사 탐지 및 설사 위험도 예측 시스템 및 그 이용 방법
KR102565320B1 (ko) 딥러닝 기반 소리 신호 감지 및 전송을 위한 IoT 통신기 그리고 이를 이용한 소리 신호 감지 및 전송 방법
KR20230017517A (ko) IoT 기반의 스마트 축사 설비 및 이를 포함하는 축사 모니터링 시스템
KR20100051148A (ko) 감시지역 침입 및 돌발상황 경보 시스템
US20210274133A1 (en) Pre-generating video event notifications
CN214225971U (zh) 新型畜牧动物监测系统
KR100694510B1 (ko) 개인의 이상 행동 감시 시스템 및 그 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20221118

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230926

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20231218

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20240220

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20240321

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7460798

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150