JP5543317B2 - 牛の発情検知方法 - Google Patents

Description

本発明は、牛の発情検知方法に関し、特に、牛の発情開始時期を正確に検知することが可能な牛の発情検知方法に関する。

肉牛の生産における牛の繁殖は、人工授精が一般化されている。牛の受胎期間は約１０ヶ月であり、また、一度の受胎で通常１頭の子牛しか生まれないため、肉牛の生産業者にとっては、肉牛の生産効率を向上させることが急務となっている。人工授精は、牝牛の体がそれに適した期間で行う必要があるため、牛の発情を的確に把握することが必要であり、特に、発情の開始時期が重要となる。このため、牛の発情を検知する方法が開示されている。

牛の発情検知は、牛の行動量を逐次収集して、収集した牛の行動量と通常時の牛の行動量とを比較して、行動量の差異を検出することにより行われている。例えば、特許文献１には、動物の歩行数のカウントデータと、過去の所定の基準時刻間の積算カウントデータを用いて積算カウントデータから閾値を設定し、各データから算出した相対比が閾値を超えた場合、警報信号を出力する発明が開示されている。

また、特許文献２には、牛舎内における乳牛の歩行距離を積算し、単位時間当たりの歩行距離について過去の所定日数間の平均値と比較し、前記単位時間当たりの歩行距離が平均値に照らして所定量増加したことを検知した際に発情を特定する発明が開示されている。

特開平１１−１２８２１０号公報 特許３６３４３０８号公報

従来の牛の発情検知は、牛の発情期に見られる特異な行動パターン、例えば、休息時に歩き回ったり、走ったりする行動に着目し、牛の行動量を収集して、行動量の差異を検出することにより行われていた。これらの行動を検知するために、牛の足に歩数計等を装着して、牛の歩数をカウントして発情を検知している。しかしながら、牛の発情期には、歩行、走行以外に他の牛に熨しかかる、相手の牛を舐める、他の牛をど突く等の行動パターンが見られる。このため、歩行、走行等の計測のみでは、牛の発情を正確に把握できない恐れもあった。また、歩数計等に用いられている振動センサーによる振動数のカウント、微細振動等の振動強度による発情の検知では、短時間に走行し、残りの時間で休止状態であっても、この短時間のみ振動数、振動強度が上昇して発情と判断される懸念もあり、このため発情を正確に検知できない恐れがある。

また、牛の１歩のみの動きも振動センサーでカウントされるため、短時間における牛の動作が、振動センサーのカウント数に累積されることにより、牛の行動を正確に把握できない恐れもある。

また、牛の発情行動には、個体差があるため、全ての牛に、同一の基準値を適用して発情の判定を行うと、判定結果にバラツキが発生する恐れがあり、牛毎に発情の判定を行うことが望まれる。

そこで本発明は、牛の活動時間に着目して、牛の首に装着したタグに内蔵したモーションセンサの信号から前もって設定した所定時間以上継続した信号を検出し、検出した信号から牛の活動時間である活動数を取得して、活動数を単位時間毎に累積することにより単位時間活動数を算出して、牛の活動時間を示す単位時間活動数を基に牛の発情検知を行うことで、牛毎の発情開始時期を正確に検知することが可能な牛の発情検知方法を提供することを目的とする。

上記目的達成のため、本発明の牛の発情検知方法は、牛に装着したタグに内蔵した牛の動きを検出するモーションセンサの信号から、前もって設定した所定時間以上継続した信号を検出し、検出した信号の継続時間を前記所定時間単位の数値に変換して活動数を取得し、前記活動数を単位時間毎に累積して、牛の活動時間である単位時間活動数を算出して、前記単位時間活動数を基に牛の発情検出を行うことを特徴とする。

また、本発明の牛の発情検知方法の前記牛の発情検出は、最新の前記単位時間活動数の時間帯から、順に過去に遡る時間帯の範囲を示す規定活動時間までの各時間帯における単位時間活動数の平均値である平均活動数を算出し、最新の単位時間活動数の日付の前日から、順に過去に遡る日数の範囲を示す規定活動日数までの各日における最新の単位時間活動数と同一の時間帯における前記平均活動数の平均値である平均標準活動数を算出し、前記平均活動数から前記平均標準活動数を引いて活動差を算出して、前記活動差が予め設定した閾値以上のときに発情と判断することを特徴とする。

また、本発明の牛の発情検知方法の前記活動数は、前記所定時間単位での牛の活動時間を表すものであることを特徴とする。

また、本発明の牛の発情検知方法の前記規定活動時間は、牛の発情の継続時間から規定した時間であることを特徴とする。

また、本発明の牛の発情検知方法の前記閾値は、前記活動差及び前記平均標準活動数から算出した定数を各時間帯における前記平均標準活動数に掛けた値であることを特徴とする。

また、本発明の牛の発情検知方法の前記タグは、牛の首に装着したことを特徴とする。

本発明によれば、牛の首に装着したタグに内蔵したモーションセンサの牛の動きにより発生する信号から前もって設定した所定時間以上継続した信号を検出し、検出した信号から牛の活動時間である活動数を取得し、その活動数を単位時間毎に累積して単位時間活動数を算出し、その単位時間活動数を基に牛の発情検知を行うようにしたことにより、牛の発情及び発情開始時期を正確に検知することが可能となる。

また、本発明によれば、モーションセンサの動作信号が所定時間を満たしていないときには、活動数として出力されないため、１回限りの首の動き、１歩のみの動き等は活動数としてカウントされないため、短時間における牛の動作が活動数として累積されることがなく、牛の行動を正確に把握することができる。

また、本発明によれば、発情期に見られる歩行、走行以外の牛の行動パターンである他の牛に熨しかかる、相手の牛を舐める、他の牛をど突く等も活動数として検知するため、牛の発情を正確に把握することができる

また、牛の発情を判定する閾値は、各牛の活動差、平均標準活動数等から算出した定数を平均標準活動数に掛けた値であり、平均標準活動数は、最新の単位時間活動数の時間帯から、順に過去に遡る時間帯の範囲を示す規定活動時間までの各時間帯における単位時間活動数の平均値である。これにより、平均標準活動数は、個々の牛における夏冬等の季節による活動時間の変化、昼夜等による活動時間の変化、飼育環境の変化に対応して自動的に変動するため、閾値を手動で設定する必要がなく個々の牛の発情管理が容易となる。

また、本発明によれば、発情開始時期を正確に検知することができるため、人工授精作業、受精卵移植作業等のスケジュール化が可能となり、肉牛の生産効率を上げることができる。

牛の発情検知を行う発情検知システムの構成を示す図である。 コンピュータによる牛の発情を検知する処理の流れを示すフローチャートである。 日時における単位時間活動数、平均活動数、平均標準活動数、活動差、閾値及び発情判定のデータの一例を示す表である。 図３に示す活動差及び閾値の５６時間分をグラフ化した図である。

以下図面を参照して、本発明による牛の発情検知方法を実施するための形態について説明する。尚、本発明による牛の発情検知方法は、牛の活動時間に着目して、牛の首に装着したタグに内蔵したモーションセンサの信号から前もって設定した所定時間以上継続した信号を検出し、検出した信号から活動数を検知して、活動数を単位時間毎に累積して単位時間活動数を算出し、単位時間活動数を基に牛の発情検知を行うようにして、牛の発情開始時期を正確に検知するようにしたものである。

［発情検知システムの構成］
図１は、牛の発情検知を行う発情検知システムの構成を示す図である。図１に示すように、発情検知システム１は、牛２の首に装着したタグ３と、タグ３から無線信号で出力される活動数、牛２の識別情報等を受信するアンテナを有するレシーバ７と、レシーバ７で受信したタグ３からのデータの記憶、データの解析処理等を行って発情を判断するコンピュータ５と、レシーバ７、コンピュータ５等を接続する通信網としてのＬＡＮ８を備えている。

牛２の首に装着したタグ３は、牛２の動きを検知するモーションセンサ３ａを内蔵しており、牛の動きを詳細に検知することが可能となっている。これにより、牛の歩行及び走行を含め、他の牛に熨しかかる、相手の牛を舐める、他の牛をど突く等の動きも検知することができる。尚、牛２の首へのタグ３の装着は、牛２の頚部を挟んで安定させるスタンチョンを活用して、タグ３の両端から延びたベルト４又はロープで牛２の首に固定して行われる。また、タグ３には、牛２を識別するための識別番号が前もって付与されており、タグ３は、データ送信時に識別番号も同時に送信するため、どの牛からのデータであるかを一義的に確定することができるようになっている。

タグ３は、モーションセンサ３ａの信号から前もって設定した所定時間以上継続した信号を検出し、検出した信号の継続時間を所定時間単位の数値に変換して活動数として随時出力する。例えば、所定時間を５秒と設定し、モーションセンサ３ａからの信号が１２秒間継続して出されたときには、タグ３から出力される活動数は２となる。また、モーションセンサ３ａからの信号が、５秒未満のときは、活動数は０である。タグ３には、無線通信用の送受信器を有しており、モーションセンサ３ａにより検知した活動数、タグ３の識別番号等が送信可能となっている。

レシーバ７は、タグ３から発信される電波によりデータを受信し、受信したデータをＬＡＮ８を介してコンピュータ５に送信するようになっている。レシーバ７とタグ３は、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）準拠（ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ）の電波によって通信が行われる。レシーバ７は、牛舎内に設置されているが、必要により牛舎外にも設置する。図１では、レシーバ７を２台設置した例を示す。尚、レシーバ７は、発情検知システムの運用形態によって増設することも可能となっている。

コンピュータ５は、表示装置（図示せず）、キーボード（図示せず）、ハードディスク装置等の記憶装置５ａ、通信用回路（図示せず）等を備えており、レシーバ７からのデータの受信、記憶等を行うように構成されている。コンピュータ５の記憶装置５ａは、発情を管理する牛毎の識別番号、耳標、発情回数、最新発情日等のデータをデータベース形式で記憶している。また、コンピュータ５には、発情処理用のプログラムが内蔵されている。コンピュータ５は、発情処理用のプログラムを実行して、牛の首に装着したタグ３からの活動数等のデータを受信し、受信した牛毎の活動数から、所定の処理を行って牛の発情の検知を行う。また、コンピュータ５の記憶装置５ａに、タグ３を装着した牛毎の活動数の蓄積、発情処理の結果を記憶するようにする。

通信網としてのＬＡＮ８には、レシーバ７、コンピュータ５が接続されている。尚、通信網は、ＬＡＮ８以外のものであってもよく、通信網として機能するものであればよい。例えば、通信網としてインターネットであってもよい。また、通信網としてＬＡＮ８とインターネットを併用することも可能である。

尚、上述した発情検知システム１の構成は、一例であり、コンピュータ５に代えてサーバを使用することも可能であり、本発明は、上記構成に限定するものではない。

［発情検知の処理］
次に、発情検知システム１による牛の発情検知について図２乃至図４を用いて説明する。図２は、コンピュータ５による牛の発情を検知する処理の流れを示すフローチャートであり、図３は、日時における単位時間活動数、平均活動数、平均標準活動数、活動差、閾値及び発情判定のデータの一例を示す表であり、図４は、図３に示す活動差及び閾値の５６時間分をグラフ化した図である。尚、図３に示すデータは、４月１６日の時間帯４時以前のデータ及び４月１８日の時間帯１１時以後のデータは、図示していない。

最初に、牛の首に装着するタグ３には、個々の牛を特定するための識別番号を付与しておき、タグ３からのデータ送信時に識別番号を付加するようにする。これにより、タグ３からのデータは、コンピュータ５で識別番号を認識することにより、どの牛からの信号かを特定することができる。また、タグ３は、前もってタグ３内のモーションセンサ３ａの検知間隔時間である所定時間を設定しておき、モーションセンサ３ａの動作信号が連続して所定時間を越えるものを牛の活動時間として検知する。タグ３は、モーションセンサ３ａの動作信号を所定時間単位で確認し、所定時間単位毎に活動数を１としてカウントして、カウント数を活動数として出力する。例えば、モーションセンサ３ａの所定時間を５秒に設定し、モーションセンサ３ａが１２秒間連続で動作信号を出力したときには、タグ３から活動数として２が出力される。また、モーションセンサ３ａが３秒間連続で動作信号を出力し、その後動作信号が出力されないときには、所定時間を満たしていないため、活動数は０となり、タグ３から活動数のデータは出力されない。これにより、モーションセンサ３ａの動作信号が所定時間を満たしていないときには、活動数として検知しないため、例えば、１回限りの首の動き、１歩のみの動きは活動数としてカウントされないため、短時間における牛の動作が活動数として累積されることがなく、牛の行動を正確に把握することができる。

［単位時間活動数の算出］
図２に示すように、牛の首に装着したタグ３から出力される識別番号、活動数をレシーバ７で受信して、コンピュータ５は、レシーバ７で受信した識別番号、活動数をメモリに記憶する。コンピュータ５は、メモリに入力された識別番号及び活動数から、識別番号毎に用意されているメモリエリアに活動数の累積を行う（ステップＳ１）。活動数は、１時間毎の単位時間に新たな活動数を累積するようにして（ステップＳ２）、１日を２４の時間帯に区分された活動数が時間帯毎に累積される。１時間（単位時間）毎の累積した活動数である単位時間活動数は、識別番号毎に、日付及び時間帯（図３に示す）と関連付けてコンピュータ５の記憶装置５ａに記憶される（ステップＳ３）。このように、単位時間活動数は、１時間（単位時間）当たりの牛の動作をタグ３で検出した活動数の累積を示すものである。単位時間活動数は、モーションセンサ３ａの所定時間を５秒に設定した場合には、最大値が７２０であり最小値は０である。例えば、単位時間活動数が３００のときは、その時間帯で牛は少なくとも２５分以上動いていたことがわかる。尚、単位時間活動数は、単位時間として１時間当たりの活動数の累積としたが、単位時間を１時間に限定するものではなく、例えば、３０分又は２時間であってもよい。

このように、単位時間活動数は、識別番号毎に、日時及び時間帯と関連付けてコンピュータ５の記憶装置５ａに逐次記憶されていく。また、単位時間活動数は、必要により記憶装置５ａから読み出されるようになっている。

［平均活動数の算出］
次に、単位時間活動数に基づいて牛の発情の検知処理について述べる。単位時間活動数を記憶装置５ａに格納後に、コンピュータ５は、識別番号毎に最新の単位時間活動数の時間帯から、順に過去に遡る時間帯の範囲を示す規定活動時間までの各時間帯における単位時間活動数の平均値を算出する。このときの平均値を平均活動数という（ステップＳ４）。

以下の処理では、最新の単位時間活動数が、図３に示す４月１７日の０時から１時までのものであるとする。尚、０時から１時までの時間帯を時間帯０時と記す。規定活動時間を１８時間とし、また、単位時間活動数が、単位時間を１時間としたときのデータである場合には、平均活動数は、最新の単位時間活動数の４月１７日の時間帯０時から順に過去の４月１６日の時間帯７時までの単位時間活動数を合計して、合計した値を規定活動時間の１８で除した値である。これにより得られた平均値が平均活動数である。図３に示す４月１７日の時間帯０時の平均活動数は、２３２が算出される。尚、規定活動時間は、１８時間に限定するものではなく、牛の発情の持続時間内から規定した値であることが望ましい。尚、通常、牛の発情の持続時間は、１２時間から２０時間程度である。

以上述べた平均活動数は、以下に示す式（１）で表すことができる。平均活動数をＭ、単位時間活動数をＡｉ、規定活動時間をＴとすると、平均活動数Ｍは、式（１）から算出することができる。但し、ｉは、時間帯を示し、ｉ＝０は、最新の単位時間活動数の時間帯、以後順にｉ＝１は、最新の単位時間活動数の時間帯の１つ前の過去の時間帯であり、ｉ＝Ｔ−１までの時間帯を示す。例えば、Ａ０は、最新の単位時間活動数を示すものである。

［平均標準活動数の算出］
次に、コンピュータ５は、平均活動数を算出後に、識別番号毎に最新の単位時間活動数の日付の前日から、順に過去に遡る日数の範囲を示す規定活動日数までの各日における最新の単位時間活動数と同一の時間帯における前記平均活動数の平均値を算出する。このときの平均値を平均標準活動数という（ステップＳ５）。規定活動日数は、例えば、６日間とし、また、単位時間活動数が、単位時間を１時間としたときのデータである場合には、平均標準活動数は、最新の単位時間活動数が４月１７日の時間帯０時の場合には、前日の４月１６日から１日ごとに順に過去の４月１１日までの６日間の０時の平均活動数を合計して、合計した値を規定活動日数の６で除した値となる。これにより得られた平均値が平均標準活動数である。図３に示す４月１７日の時間帯０時の平均標準活動数は、２１１が算出される。尚、規定活動日数は、６日間に限定するものではなく、他の日数であってもよく、５日間以上とすることが好適である。規定活動日数が５日間未満では、平均標準活動数にバラツキが発生する恐れがあるためである。

以上述べた平均標準活動数は、以下に示す式（２）で表すことができる。平均標準活動数をＮ、平均活動数をＭｊ、規定活動日数をＤとすると、平均標準活動数Ｎは、式（２）から算出することができる。但し、ｊは、各日における最新の単位時間活動数と同一の時間帯を示し、ｊ＝１は、最新の単位時間活動数の日付の前日における最新の単位時間活動数と同一の時間帯であり、ｊ＝Ｄまでの最新の単位時間活動数と同一の時間帯を示す。例えば、Ｍ１は、最新の単位時間活動数の日付の前日における最新の単位時間活動数と同一の時間帯の平均活動数を示す。

［発情の判定］
次に、コンピュータ５は、４月１７日の時間帯０時における平均活動数Ｍから平均標準活動数Ｎを引いて活動差を算出する（ステップＳ６）。図３に示す４月１７日の時間帯０時の活動差は、２２が算出される。次に、４月１７日の時間帯０時における平均標準活動数に前もって設定している閾値用定数を掛けて、発情判定用の閾値を算出する（ステップＳ７）。

尚、牛の発情時に、牛の活動時間の累積が１５％から２５％ほど増加することが一般的である。しかしながら、牛の発情行動には、個体差があるため、各牛毎に閾値用定数を算出して、平均活動数を基に算出された平均標準活動数に掛けることにより、発情判定用の閾値を算出するようにする。

閾値用定数は、以下に示す計算から算出するようにする。図３に示す時間帯における平均活動数から平均標準活動数を引いた活動差が正のときに、活動差を平均標準活動数で除した値を算出して、算出した値に１００を掛けて、％単位の数値を求める。各時間帯における算出した％単位の数値の平均値を求め、平均値の２倍を閾値用定数とする。図３に示す閾値は、閾値用定数が、２２％（０．２２）のときのものである。これにより、例えば図３に示す４月１７日の時間帯０時の閾値は、４６が算出される。

尚、牛にタグを装着した直後の最初の運用期間での閾値用定数は、例えば、初期設定値として２０％（０．２）を設定するようにする。最初の運用期間経過後に、閾値用定数を上述した計算式から算出して、算出した閾値用定数を使用するようにする。

これにより、平均標準活動数は、夏冬等の季節による牛の活動時間の変化、昼夜等による活動時間の変化、飼育環境の変化に対応して自動的に変動するため、平均標準活動数に閾値用定数を掛けて得られた閾値も自動的に変動し、手動で設定する必要がなく牛の発情管理が容易となる。

コンピュータ５は、活動数から算出した発情判定用の閾値を引いた値が０以上であるかをチェックして発情判定を行う（ステップＳ８）。図３に示す４月１７日の時間帯０時における発情判定では、活動数から閾値を引いた値が−２６であるため、発情判定では発情無し（ＦＡＬＳＥ）と判定して、ステップＳ１に移行する。また、図３に示す４月１７日の時間帯２時のように活動数が発情判定用の閾値以上のときには、発情あり（ＭＧ）と判断し、識別番号から該当する牛を特定して、表示装置等に発情に該当する牛等のメッセージを表示するようにする（ステップＳ９）。その後、ステップＳ１に移行する。

このように、コンピュータは、最新の単位時間活動数のデータが取得された毎に、記憶装置に記憶されている過去の単位時間活動数、平均活動数、平均標準活動数を読み出して、最新の単位時間活動数の時間帯における平均活動数、平均標準活動数、活動差及び閾値を算出して、活動差と閾値から発情の判定を行うようにしている。図３に示すデータでは、４月１７日の２時から１９時までの時間帯で発情ありと判定したことを示している。

図４は、図３に示す活動差及び閾値の４月１６日の時間帯４時から５６時間分をグラフ化した図である。図４に示すように、発情は、４月１７日の時間帯２時から４月１７日の時間帯１９時までの１８時間連続して検知されている。通常、牛の発情の持続時間は、１２時間から２０時間程度である。また、図３及び図４に示す活動差のグラフから、４月１７日の時間帯２時から活動差が急激に上昇していることが確認される。このため、発情の開始時期は、４月１７日の時間帯２時であると判定することができる。

牛の発情を検知後、発情開始時間から７２時間後にエコー検査を行って、妊娠可能であるかを確認する。妊娠可能であれば発情開始時間から９６時間後に人工授精を施して、以後エコー検査を行って、経過を観察するようにする。

以上述べたように、本発明によれば、牛の首に装着したタグに内蔵したモーションセンサの信号から前もって設定した所定時間以上継続した信号を検出し、検出した信号から牛の活動時間である活動数を取得し、その活動数を単位時間毎に累積して単位時間活動数を算出し、その単位時間活動数を基に牛の発情検知を行うようにしたことにより、牛の発情及び発情開始時期を正確に検知することが可能となる。

また、本発明によれば、モーションセンサの動作信号が所定時間を満たしていないときには、活動数として出力されないため、１回限りの首の動き、１歩のみの動き等は活動数としてカウントされないため、短時間における牛の動作が活動数として累積されることがなく、牛の行動を正確に把握することができる。

また、本発明によれば、発情期に見られる歩行、走行以外の牛の行動パターンである他の牛に熨しかかる、相手の牛を舐める、他の牛をど突く等も活動数として検知するため、牛の発情を正確に把握することができる。

また、牛の発情を判定する閾値は、各牛の活動差、平均標準活動数等から算出した定数を平均標準活動数に掛けた値であり、平均標準活動数は、最新の単位時間活動数の時間帯から、順に過去に遡る時間帯の範囲を示す規定活動時間までの各時間帯における単位時間活動数の平均値である。これにより、平均標準活動数は、個々の牛における夏冬等の季節による活動時間の変化、昼夜等による活動時間の変化、飼育環境の変化に対応して自動的に変動するため、閾値を手動で設定する必要がなく個々の牛の発情管理が容易となる。

また、本発明によれば、発情開始時期を正確に検知することができるため、人工授精作業、受精卵移植作業等のスケジュール化が可能となり、肉牛の生産効率を上げることができる。

以上説明した牛の発情判定は、牛の活動時間に着目して、モーションセンサを内蔵したタグからの所定時間毎の活動数を単位時間毎に累積して、単位時間の時間帯毎の前記所定時間単位での牛の活動時間である単位時間活動数を算出して、単位時間活動数を基に行うものである。また、牛の発情判定は、牛の移動距離に注目して、無線信号を発するタグ及びレシーバから得られる牛の位置情報を基に、単位時間当たりの牛の移動距離を算出して、１時間当たりの単位時間移動距離を基に 発情を検知することも可能である。尚、位置情報の検出には、牛舎に複数個のレシーバを配置するようにする。移動距離による牛の発情判定は、前述した活動数を移動距離に置き換えて、以後活動数と同様の処理を行うようにする。

このように、牛の発情判定は、前述した牛の活動時間に基づくもの、又は、牛の移動距離に基づくもの、若しくは、牛の活動数と牛の移動距離を併用した形態であってもよい。

この発明は、その本質的特性から逸脱することなく数多くの形式のものとして具体化することができる。よって、上述した実施形態は専ら説明上のものであり、本発明を制限するものではないことは言うまでもない。

１ 発情検知システム
２ 牛
３ タグ
３ａ モーションセンサ
４ ベルト
５ コンピュータ
５ａ 記憶装置
７ レシーバ
８ ＬＡＮ（通信網）

Claims (6)

1. 牛に装着したタグに内蔵した牛の動きを検出するモーションセンサの信号から、前もって設定した所定時間以上継続した信号を検出し、検出した信号の継続時間を前記所定時間単位の数値に変換して活動数を取得し、
   前記活動数を単位時間毎に累積して、牛の活動時間である単位時間活動数を算出して、前記単位時間活動数を基に牛の発情検出を行うことを特徴とする牛の発情検知方法。
2. 前記牛の発情検出は、最新の前記単位時間活動数の時間帯から、順に過去に遡る時間帯の範囲を示す規定活動時間までの各時間帯における単位時間活動数の平均値である平均活動数を算出し、
   最新の単位時間活動数の日付の前日から、順に過去に遡る日数の範囲を示す規定活動日数までの各日における最新の単位時間活動数と同一の時間帯における前記平均活動数の平均値である平均標準活動数を算出し、
   前記平均活動数から前記平均標準活動数を引いて活動差を算出して、前記活動差が予め設定した閾値以上のときに発情と判断することを特徴とする請求項１に記載の牛の発情検知方法。
3. 前記活動数は、前記所定時間単位での牛の活動時間を表すものであることを特徴とする請求項１に記載の牛の発情検知方法。
4. 前記規定活動時間は、牛の発情の継続時間から規定した時間であることを特徴とする請求項２に記載の牛の発情検知方法。
5. 前記閾値は、前記活動差及び前記平均標準活動数から算出した定数を各時間帯における前記平均標準活動数に掛けた値であることを特徴とする請求項２に記載の牛の発情検知方法。
6. 前記タグは、牛の首に装着したことを特徴とする請求項１に記載の牛の発情検知方法。

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