JP6635995B2 - Behavior identification device, behavior identification method, and program - Google Patents
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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 specifying device, a behavior specifying 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 a dairy cow is after the dairy cow has been mated (artificial insemination) to produce a calf (after calving), and this period is called the lactation period. It is known that the lactation period is about 305 days. In general, milking is stopped about 60 days before the scheduled delivery date in preparation for the next delivery. This 60-day period is called the dry period. Dairy cows repeat the calving, lactation and dry periods 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 breed (artificial insemination) dairy cows every year during the dry period in order to continuously milk from dairy cows. In mating dairy cows (artificial insemination), it is necessary to discover the estrus of dairy cows. In order to detect the estrus of dairy cows, external signs of dairy cows are confirmed, and actions that are frequently observed during estrus are confirmed. In addition, management of the estrus time using a breeding record using a ledger is also performed.
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に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, on a large-scale dairy farm where the number of breeding animals is several thousand or more, it is a heavy burden for dairy farmers to confirm external signs and behavior of each dairy cow. . On the other hand, for example, if the behavior of the dairy cow being bred is specified, and the confirmation of the behavior often observed at the time of estrus can be easily performed, 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。 Further, by specifying the behavior of the dairy cow, it is possible not only to detect estrus but also to detect an abnormal behavior due to illness or injury, which can contribute to health management of the dairy cow.
本発明の実施の形態は、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。 Embodiments of the present invention have been made in view of the above points, and have as its object to specify the behavior of livestock.
上記課題を解決するため、本発明の実施の形態は、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、気圧センサが測定した気圧データとを記憶する記憶手段と、所定の時間の間における1以上の加速度データと1以上の気圧データとを前記記憶手段から取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記1以上の加速度データから所定の指標値を算出する指標値算出手段と、前記指標値算出手段により算出された前記指標値と、予め作成された前記家畜の行動を特定するための特定モデルとに基づいて、前記家畜の行動を特定する第1の特定手段と、前記第1の特定手段により特定された行動が所定の行動である場合、前記取得手段により取得された前記1以上の気圧データに基づいて、前記家畜の行動を特定する第2の特定手段と、を有する。 In order to solve the above problem, an embodiment of the present invention is a behavior identification device that identifies the behavior of livestock, the acceleration data measured by an acceleration sensor attached to the livestock, the pressure data measured by a pressure sensor Storage means for storing the data, at least one acceleration data and one or more atmospheric pressure data during a predetermined time from the storage means, and the one or more acceleration data obtained by the obtaining means An index value calculating means for calculating a predetermined index value from the, the index value calculated by the index value calculating means, and a specific model for specifying the behavior of the livestock created in advance, the livestock, A first specifying means for specifying the action of the first, and, if the action specified by the first specifying means is a predetermined action, the one or more atmospheric pressure data obtained by the obtaining means. Based on, having a second specifying means for specifying the behavior of the livestock.
家畜の行動を特定することができる。 The behavior of livestock can be specified.
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. Hereinafter, a case where the behavior of a cow is specified as an example of livestock will be described. However, livestock is not limited to cattle.
<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、本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 identification system 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an overall configuration of a behavior identification system 1 according to the present 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、基準となる気圧を測定する基準気圧センサ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, a behavior identification system 1 according to the present embodiment includes a
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、気圧を測定する気圧センサとが含まれる。
The
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、気圧センサにより測定された気圧センサ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
基準気圧センサ30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30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
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、基準気圧データ記憶部400と、行動データ記憶部500とを有する。
The
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、動作強度分析により、牛の行動を特定する。また、行動特定処理部100は、動作強度分析により所定の行動が特定された場合、測定データ記憶部200に記憶されている測定データと、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と、行動データ記憶部500に記憶されている行動データとに基づいて、気圧分析により、より正確な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
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。測定データ記憶部200には、所定の時間毎(例えば2秒毎)に、複数の測定データが記憶されている。
The measurement
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
基準気圧データ記憶部400は、基準気圧センサ30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。基準気圧データ記憶部400には、所定の時間毎(例えば2秒毎)に、複数の基準気圧データが記憶されている。
The reference pressure
行動データ記憶部500は、行動特定処理部100により特定された行動を示す行動データを記憶する。行動データ記憶部500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。行動データ記憶部500には、所定の時間毎(例えば10分毎)に、行動特定処理部100により特定された行動を示す行動データが記憶されている。
The behavior
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、気圧センサとがそれぞれ別体で装着されていても良い。
The configuration of the behavior identification system 1 shown in FIG. 1 is an example, and another configuration may be used. For example, the
<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 identified by the behavior identification system 1 according to the present embodiment and an outline of the identification method will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of identifying 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。したがって、本実施形態では、「起立」、「横臥」、「反芻」及び「活動」の4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。なお、「起立」及び「横臥」の動作の大きさは逆であっても良い。すなわち、動作が小さい順に、「横臥」、「起立」、「反芻」及び「活動」としても良い。 First, it is assumed that the behaviors of the cow identified by the behavior identification system 1 according to the present embodiment include, in ascending order of movement, four “standing”, “lying down”, “rubbing”, and “activity”. Therefore, in the present embodiment, it is specified which one of the four actions of “standing”, “lying down”, “rubbing” and “activity” is performed by the cow. It should be noted that the magnitudes of the “standing” and “lying” operations may be reversed. In other words, “lying down”, “standing”, “rubbing”, and “activity” may be used in the order of smaller motion.
「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。なお、「起立」及び「横臥」は、いずれも牛が動作を行っていない状態(言い換えれば、牛が立って静止している状態又は牛が横たわった静止している状態)である。 "Standing" refers to a state where a cow is standing. "Lying down" refers to a state in which a cow is lying down. Note that “stand up” and “lying down” are states in which the cow is not performing any motion (in other words, a state in which the cow is standing and standing still or a state in which the cow is lying still).
「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、牛が所定の動作を行っている状態のことであり、例えば、牛が歩いている状態や牛が食物を食べている状態、牛が水を飲んでいる状態等のことである。 "Rumming" refers to a state in which a cow is performing rumination (returning food once swallowed to the mouth and chewing it again). "Activity" refers to a state in which a cow is performing a predetermined operation, such as a state in which a cow is walking, a state in which a cow is eating food, a state in which a cow is drinking water, and the like. It is.
「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加速度センサ値のL2ノルムの値との差の絶対値が最大となる値である。
Whether the cow is performing any of the “standing”, “lying”, “ruminating”, and “activity” is specified by the motion intensity analysis. In the motion intensity analysis, based on the acceleration sensor value included in the measurement data and the
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
また、動作強度分析により「起立」、「横臥」又は「反芻」と特定された場合には、気圧分析により、より正確な行動が特定される。これは、動作強度分析では、行動特定モデル300を用いて特定した行動中における牛の姿勢を正確に特定できない場合があるためである。
In addition, when “standing”, “lying” or “rubbing” is specified by the motion intensity analysis, more accurate behavior is specified by the atmospheric pressure analysis. This is because the behavior intensity analysis may not be able to accurately identify the cow's posture during the behavior identified using the
気圧分析では、所定の時間(例えば5分)の間における各測定データに含まれる気圧センサ値と、各基準気圧データに含まれる基準気圧センサ値との差の最小値を示す気圧差分最小値と、所定の閾値とに基づいて、牛の行動を特定する。 In the barometric pressure analysis, a barometric pressure difference minimum value indicating a minimum value of a difference between a barometric pressure sensor value included in each measurement data and a reference barometric pressure sensor value included in each reference barometric pressure data during a predetermined time (for example, 5 minutes) is calculated. The behavior of the cow is specified based on a predetermined threshold value.
より具体的には、例えば、10分前の行動(すなわち、1つ前の行動)が「横臥」であった場合、5分前から現在までの間における第1の気圧差分最小値が、10分前から5分前までの間における第2の気圧差分最小値から所定の閾値以上減少した否かを判定する。そして、第1の気圧差分最小値が第2の気圧差分最小値から所定の閾値以上減少した場合、「起立」と特定する。一方で、第1の気圧差分最小値が第2の気圧差分最小値から所定の閾値以上減少していない場合、1つ前と同じ行動(すなわち、「横臥」)であると特定する。
More specifically, for example, when the
また、例えば、10分前の行動(すなわち、1つ前の行動)が「横臥」以外であった場合(すなわち、「起立」又は「反芻」であった場合)、第1の気圧差分最小値が、第2の気圧差分最小値から所定の閾値以上増加した否かを判定する。そして、第1の気圧差分最小値が第2の気圧差分最小値から所定の閾値以上増加した場合、「横臥」と特定する。一方で、第1の気圧差分最小値が第2の気圧差分最小値から所定の閾値以上増加していない場合、1つ前と同じ行動(すなわち、「起立」又は「反芻」)であると特定する。
Further, for example, when the
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「起立」、「横臥」又は「反芻」であると特定された場合に、気圧センサ値と、基準気圧センサ値とから、より正確な行動を特定する。
As described above, the behavior identification system 1 according to the present embodiment uses the acceleration sensor value received from the
これにより、牛の行動が、「起立」、「横臥」、「反芻」又は「活動」のいずれであるかを特定することができる。また、このとき、気圧分析により、「起立」、「横臥」又は「反芻」を高い精度で特定することができる。しかも、本実施形態に係る気圧分析によれば、例えばフリーバーン式牛舎等のように丘等が存在する牛舎であっても、「起立」、「横臥」又は「反芻」を高い精度で特定することができる。 Thereby, it is possible to specify whether the behavior of the cow is “standing”, “lying”, “ruminating”, or “activity”. At this time, “standing”, “lying” or “ruminating” can be specified with high accuracy by the atmospheric pressure analysis. Moreover, according to the barometric pressure analysis according to the present embodiment, even in a barn having a hill or the like such as a free barn barn, for example, “stand”, “lying”, or “ruminating” is specified with high accuracy. be able to.
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 specified behavior of the cow on, for example, the display device (display or the like) of the
<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、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 measurement
Here, the measurement data stored in the measurement
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
測定データには、日時と、加速度センサ値と、気圧センサ値とが含まれる。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 a date and time, an acceleration sensor value, and a barometric pressure sensor value. The date and time is, for example, the date and time when the
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。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。
The acceleration sensor value is a value of an acceleration measured by an acceleration sensor included in the
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、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
<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。
<
Here, an
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, the
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 the standard deviation of the swing width of the L2 norm of the acceleration sensor value for a certain 10 minutes are included in the area D1, the behavior of the cow for the 10 minutes is specified as “standing”. In addition, for example, when the maximum value and the standard deviation of the amplitude of the L2 norm of the acceleration sensor value for a certain 10 minutes are included in the area D2, the behavior of the cow during the 10 minutes is specified as “lying down”.
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、牛が立っている状態で反芻動作を行う場合(この場合を「起立中反芻」と表す。)と、牛が横たわっている状態で反芻動作(この場合を「横臥中反芻」と表す。)を行う場合とに分けられる。 Similarly, for example, when the maximum value and the standard deviation of the amplitude of the L2 norm of the acceleration sensor value for a certain 10-minute period are included in the area D3, the behavior of the cow for the 10-minute period is specified as "ruminating". The area D3 specified as “ruminating” further includes a case where the cow performs a ruminating operation in a state where the cow is standing (in this case, referred to as “ruminating during standing”), and a case where the cow is lying in a state where the cow is lying. An operation (in this case, referred to as “lying in bed”) is performed.
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 amplitude of the L2 norm of the acceleration sensor value for a certain 10 minutes are included in the area D4, the behavior of the cow during 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。
Note that, in the example illustrated in FIG. 4, a case where the regions D <b> 1 to D <b> 4 of the
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。
As described above, the
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。 Hereinafter, 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、本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 action
Next, a functional configuration of the behavior
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、差分最小値算出部104と、行動特定部105とを有する。
As illustrated in FIG. 5, the behavior
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
また、取得部101は、基準気圧データ記憶部400から基準気圧データを取得する。このとき、取得部101は、当該所定の時間の間の基準気圧データを取得する。
Further, the acquiring
更に、取得部101は、行動データ記憶部500に記憶されている行動データのうち、最新の行動データ(すなわち、1つ前に特定された行動を示す行動データ)を取得する。
Further, the acquiring
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
指標値算出部103は、前処理部102による前処理後の測定データに含まれる加速度センサ値の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、前処理後の測定データに含まれる加速度センサ値のL2ノルムから最大値及び標準偏差を算出する。
The index
差分最小値算出部104は、取得部101により取得された測定データと、基準気圧データとから気圧差分最小値を算出する。すなわち、差分最小値算出部104は、例えば、取得部101により取得された10分間における測定データと基準気圧データとから、後半の5分間における第1の気圧差分最小値と、前半の5分間における第2の気圧差分最小値とを算出する。
The minimum
気圧差分最小値とは、所定の時間の間における各測定データに含まれる気圧センサ値と、当該所定の時間の間における各基準気圧データに含まれる各基準気圧センサ値との差の最小値のことである。 The minimum value of the pressure difference is the minimum value of the difference between the pressure sensor value included in each measurement data during a predetermined time and each reference pressure sensor value included in each reference pressure data during the predetermined time. That is.
行動特定部105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(動作強度分析による行動特定)する。
The
そして、行動特定部105は、特定した行動を示す行動データを行動データ記憶部500に記憶させる。また、行動特定部105は、特定した行動を示す情報を、例えば、ディスプレイ等の表示装置に表示しても良いし、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)に出力しても良い。
Then, the
なお、行動特定部105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
また、行動特定部105は、更に、上記で「起立」、「横臥」又は「反芻」が特定された場合に、取得部101により取得された行動データが示す行動(すなわち、1つ前に特定された行動)に応じて、差分最小値算出部104により算出された第1の気圧差分最小値と第2の気圧差分最小値とから、より正確な行動を特定する(気圧分析による行動特定)。
Further, the
すなわち、行動特定部105は、1つ前の行動が「横臥」であり、かつ、第1の気圧差分最小値が第2の気圧差分最小値から所定の閾値以上減少した場合、「起立」と特定する。一方で、行動特定部105は、1つ前の行動が「横臥」であり、かつ、第1の気圧差分最小値が第2の気圧差分最小値から所定の閾値以上減少してない場合、1つ前の行動と同じであると特定する。
That is, the
また、行動特定部105は、1つ前の行動が「横臥」以外であり、かつ、第1の気圧差分最小値が第2の気圧差分最小値から所定の閾値以上増加した場合、「横臥」と特定する。一方で、行動特定部105は、1つ前の行動が「横臥」以外であり、かつ、第1の気圧差分最小値が第2の気圧差分最小値から所定の閾値以上増加してない場合、1つ前の行動と同じであると特定する。
In addition, the
所定の閾値は、例えば、ユーザにより予め設定される値である。このような閾値は、例えば、牛の行動特定に関する経験則により決定される。 The predetermined threshold is, for example, a value preset by the user. Such a threshold value is determined, for example, by an empirical rule regarding behavior identification of the cow.
<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説明する。
<Action identification processing>
Next, an action specifying process according to the present embodiment will be described.
≪動作強度分析による行動特定処理≫
まず、動作強度分析によ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、動作強度分析によ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、10分間毎に繰り返し実行される。ただし、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、予め決められた所定の時間毎に実行されても良い。
行動 Behavior identification processing by motion intensity analysis ≫
First, the action specifying process based on the action strength analysis will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of the action specifying process based on the action intensity analysis. The action specifying process shown in FIG. 6 is repeatedly executed, for example, every 10 minutes. However, the action specifying process shown in FIG. 6 may be executed, for example, at a preset date and time, or may be executed at a predetermined time interval.
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
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N1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
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。これにより、前処理後の測定データ1,測定データ2,・・・,測定データN2が得られる。
Next, the
次に、指標値算出部103は、前処理部102による前処理後の各測定データに含まれる加速度センサ値の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、前処理後の測定データに含まれる加速度センサ値のL2ノルムをa1,a2,・・・aN2とした場合、これらa1,a2,・・・aN2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,・・・aN2の平均値と、各L2ノルムai(i=1,・・・,N2)との差の最大値である。
Next, the index
次に、行動特定部105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105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
次に、行動特定部105は、上記のステップS14で特定した行動が「起立」、「横臥」又は「反芻」であるか否かを判定する(ステップS15)。
Next, the
ステップS15において、特定した行動が「起立」、「横臥」又は「反芻」であると判定された場合、行動特定処理部100は、気圧分析により、より正確な行動を特定する(ステップS16)。本ステップにおける処理の詳細については後述する。
When it is determined in step S15 that the specified action is “standing”, “lying”, or “rubbing”, the action specifying
一方、ステップS15において、特定した行動が「起立」、「横臥」又は「反芻」でないと判定された場合(すなわち、特定した行動が「活動」である場合)、又はステップS16に続いて、行動特定部105は、特定した行動を示す行動データを行動データ記憶部500に記憶させる(ステップS17)。このとき、行動特定部105は、例えば、特定した行動を現在日時と関連付けた行動データを行動データ記憶部500に記憶させる。
On the other hand, in step S15, when it is determined that the specified action is not “standing”, “lying” or “ruminating” (that is, when the specified action is “activity”), or after step S16, the action The specifying
すなわち、ステップS15において、特定した行動が「起立」、「横臥」又は「反芻」でないと判定された場合、行動特定部105は、行動「活動」と、現在日時とを関連付けた行動データを行動データ記憶部500に記憶させる。同様に、ステップS16に続いて、行動特定部105は、ステップS16で特定された行動と、現在日時とを関連付けた行動データを行動データ記憶部500に記憶させる。
That is, when it is determined in step S15 that the specified action is not “standing”, “lying”, or “rubbing”, the
≪気圧分析による行動特定処理≫
ここで、上記のステップS16の処理(気圧分析による行動特定処理)の詳細について、図7を参照しながら説明する。図7は、気圧分析による行動特定処理の一例を示すフローチャートである。
行動 Behavior identification processing by barometric pressure analysis≫
Here, the details of the process of step S16 (behavior specifying process by atmospheric pressure analysis) will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the action specifying process based on the atmospheric pressure analysis.
ここで、上述したように、「反芻」は、「起立中反芻」と「横臥中反芻」とに分けられる。そこで、図7では、「起立」には「起立中反芻」が含まれ、「横臥」には「横臥中反芻」が含まれるものとして説明する。 Here, as described above, “rumination” is divided into “standing rumination” and “lying rumination”. Therefore, in FIG. 7, the description will be made assuming that “standing” includes “rutting during standing” and “lying” includes “ruminating during lying”.
まず、取得部101は、上記のステップS11と同様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)。すなわち、例えば、上記のステップS11において日時t1〜tN3(N3は1以上の整数)の間の測定データが取得された場合、取得部101は、同様に、日時t1〜tN3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。
First, the acquiring
次に、差分最小値算出部104は、取得部101により取得された測定データと基準気圧データとから、直近の所定の時間の間(例えば直近の5分間)における第1の気圧差分最小値と、その前の所定の時間の間(例えばその前の5分間)における第2の気圧差分最小値とを算出する(ステップS22)。
Next, the difference minimum
すなわち、差分最小値算出部104は、例えば、直近の5分間における各気圧センサ値と各基準気圧センサ値との差をそれぞれ算出し、算出された各差のうち、最小のものを第1の気圧差分最小値とする。同様に、差分最小値算出部104は、例えば、その前の5分間(すなわち、直近の5分間の前の5分間)における各気圧センサ値と各基準気圧センサ値との差をそれぞれ算出し、算出された各差のうち、最小のものを第2の気圧差分最小値とする。
That is, the minimum difference
なお、差分最小値算出部104は、例えば、所定の時間の間における各気圧センサ値と各基準気圧センサ値との差の平均や最大値を用いることもできる。より具体的には、例えば、所定の時間の間における各気圧センサ値と各基準気圧センサ値との差の平均を示す「気圧差分平均値」を「気圧差分最小値」の代わりに用いることができる。同様に、例えば、所定の時間の間における各気圧センサ値と各基準気圧センサ値との差の最大値を示す「気圧差分最大値」を「気圧差分最小値」の代わりに用いることができる。ただし、「気圧差分平均値」や「気圧差分最大値」を用いた場合、「気圧差分最小値」を用いる場合と比べて、行動特定の精度が低下する。
Note that the minimum difference
次に、取得部101は、行動データ記憶部500に記憶されている行動データのうち、最新の行動データ(すなわち、1つ前に特定された行動を示す行動データ)を取得する(ステップS23)。
Next, the acquiring
次に、行動特定部105は、上記のステップS23で取得した行動データが示す行動が「横臥」であるか否かを判定する(ステップS24)。すなわち、行動特定部105は、1つ前に特定された行動が「横臥」であるか否かを判定する。
Next, the
ステップS24において、1つ前の行動が「横臥」であると判定された場合、行動特定部105は、第1の気圧差分最小値が第2の気圧差分最小値から所定の閾値TH1(>0)以上減少したか否かを判定する(ステップS25)。言い換えれば、行動特定部105は、第2の気圧差分最小値に対する第1の気圧差分最小値の変化量が、所定の閾値TH1´(<0)以下であるか否かを判定する。なお、閾値TH1´は、閾値TH1の正負を逆にしたものである。
If it is determined in step S24 that the immediately preceding action is “lying down”, the
ステップS25において、第2の気圧差分最小値に対する第1の気圧差分最小値の変化量が所定の閾値TH1´以下であると判定された場合、行動特定部105は、行動を「起立」と特定する(ステップS26)。第2の気圧差分最小値に対する第1の気圧差分最小値の変化量が所定の閾値TH1´以下となる場合とは、牛に装着されたタグ20の高度が所定の閾値TH1以上、上昇した場合だからである。
In step S25, when it is determined that the amount of change of the first minimum pressure difference with respect to the second minimum pressure difference is equal to or less than a predetermined threshold value TH 1 ′, the
例えば、図8(a)に示すように、10:00〜10:05の間における第2の気圧差分最小値が「13Pa」(基準気圧センサ値「980Pa」、気圧センサ値「993.0Pa」)であり、10:05〜10:10の間における第1の気圧差分最小値が「12.2Pa」(基準気圧センサ値「978Pa」、気圧センサ値「990.2Pa」)であったとする。この場合、第2の気圧差分最小値「13」に対する第1の気圧差分最小値「12.2」の変化量「−0.8」は、閾値TH1´「−0.5」以下となるため、「起立」と特定される。 For example, as shown in FIG. 8A, the second pressure difference minimum value between 10:00 and 10:05 is “13 Pa” (reference pressure sensor value “980 Pa”, pressure sensor value “993.0 Pa”). Suppose that the first pressure difference minimum value between 10:05 and 10:10 is “12.2 Pa” (reference pressure sensor value “978 Pa”, pressure sensor value “990.2 Pa”). In this case, the variation “−0.8” of the first minimum pressure difference “12.2” with respect to the second minimum pressure difference “13” is equal to or less than the threshold value TH 1 ′ −0.5. Therefore, it is specified as “standing”.
一方、ステップS25において、第2の気圧差分最小値に対する第1の気圧差分最小値の変化量が所定の閾値TH1´以下であると判定されなかった場合、行動特定部105は、行動を1つ前の行動と同じ(すなわち、「横臥」)と特定する(ステップS27)。第2の気圧差分最小値に対する第1の気圧差分最小値の変化量が所定の閾値TH1´以下とならない場合とは、牛に装着されたタグ20の高度が所定の閾値TH1以上は上昇しなかった場合であり、引き続き「横臥」の状態のままであると考えられるためである。
On the other hand, if it is not determined in step S25 that the amount of change of the first minimum pressure difference with respect to the second minimum pressure difference is equal to or less than the predetermined threshold TH 1 ′, the
例えば、図8(b)に示すように、10:00〜10:05の間における第2の気圧差分最小値が「13Pa」(基準気圧センサ値「980Pa」、気圧センサ値「993Pa」)であり、10:05〜10:10の間における第1の気圧差分最小値が「12.8Pa」(基準気圧センサ値「978Pa」、気圧センサ値「990.8Pa」)であったとする。この場合、第2の気圧差分最小値「13」に対する第1の気圧差分最小値「12.8」の変化量「−0.2」は、閾値TH1´「−0.5」以下とならないため、1つ前の行動「横臥」のままと特定される。 For example, as shown in FIG. 8B, the second minimum pressure difference between 10:00 and 10:05 is “13 Pa” (reference pressure sensor value “980 Pa”, pressure sensor value “993 Pa”). It is assumed that the first minimum pressure difference between 10:05 and 10:10 is “12.8 Pa” (reference pressure sensor value “978 Pa”, pressure sensor value “990.8 Pa”). In this case, the amount of change “−0.2” of the first minimum pressure difference “12.8” with respect to the second minimum pressure difference “13” does not fall below the threshold value TH 1 ′ −0.5. Therefore, it is specified that the previous action “lying down” remains.
ステップS24において、1つ前の行動が「横臥」以外(すなわち、「起立」)であると判定された場合、行動特定部105は、第1の気圧差分最小値が第2の気圧差分最小値から所定の閾値TH2(<0)以上増加したか否かを判定する(ステップS28)。言い換えれば、行動特定部105は、第2の気圧差分最小値に対する第1の気圧差分最小値の変化量が、所定の閾値TH2´(>0)以上であるか否かを判定する。なお、閾値TH2´は、閾値TH2の正負を逆にしたものである。
When it is determined in step S24 that the immediately preceding action is other than “lying down” (ie, “standing”), the
ステップS28において、第2の気圧差分最小値に対する第1の気圧差分最小値の変化量が所定の閾値TH2´以上であると判定された場合、行動特定部105は、行動を「横臥」と特定する(ステップS29)。第2の気圧差分最小値に対する第1の気圧差分最小値の変化量が所定の閾値TH2´以上となる場合とは、牛に装着されたタグ20の高度が所定の閾値TH2´以上、下降した場合だからである。
In step S28, if a variation of the first pressure difference minimum value for the second pressure difference minimum value is judged to be a predetermined threshold value TH 2 'or,
例えば、図8(c)に示すように、10:00〜10:05の間における第2の気圧差分最小値が「12.5Pa」(基準気圧センサ値「980Pa」、気圧センサ値「992.5Pa」)であり、10:05〜10:10の間における第1の気圧差分最小値が「13.3Pa」(基準気圧センサ値「978Pa」、気圧センサ値「991.3Pa」)であったとする。この場合、第2の気圧差分最小値「12.5」に対する第1の気圧差分最小値「13.3」の変化量「0.8」は、閾値TH2´「0.5」以上となるため、「横臥」と特定される。 For example, as shown in FIG. 8C, the second pressure difference minimum value between 10:00 and 10:05 is “12.5 Pa” (reference pressure sensor value “980 Pa”, pressure sensor value “992. 5Pa "), and the first minimum pressure difference between 10:05 and 10:10 was" 13.3 Pa "(reference pressure sensor value" 978 Pa ", pressure sensor value" 991.3 Pa "). I do. In this case, the amount of change “0.8” of the first minimum pressure difference “13.3” with respect to the second minimum pressure difference “12.5” is equal to or greater than the threshold value TH 2 ′ “0.5”. Therefore, it is specified as “lying down”.
一方、ステップS28において、第2の気圧差分最小値に対する第1の気圧差分最小値の変化量が所定の閾値TH2以上であると判定されなかった場合、行動特定部105は、行動を1つ前の行動と同じ(すなわち、「起立」)と特定する(ステップS30)。第2の気圧差分最小値に対する第1の気圧差分最小値の変化量が所定の閾値TH2´以上とならない場合とは、牛に装着されたタグ20の高度が所定の閾値TH2´以上は下降しなかった場合であり、引き続き「起立」の状態のままであると考えられるためである。
On the other hand, in step S28, if a variation of the first pressure difference minimum value for the second pressure difference minimum value is not determined to be the predetermined threshold value TH 2 or more, the
例えば、図8(d)に示すように、10:00〜10:05の間における第2の気圧差分最小値が「12.5Pa」(基準気圧センサ値「980Pa」、気圧センサ値「992.5Pa」)であり、10:05〜10:10の間における第1の気圧差分最小値が「12.8Pa」(基準気圧センサ値「978Pa」、気圧センサ値「990.8Pa」)であったとする。この場合、第2の気圧差分最小値「12.5」に対する第1の気圧差分最小値「12.8」の変化量「0.3」は、所定の閾値TH2´「0.5」以上とならないため、1つ前の行動「起立」のままと特定される。 For example, as shown in FIG. 8D, the second pressure difference minimum value between 10:00 and 10:05 is “12.5 Pa” (reference pressure sensor value “980 Pa”, pressure sensor value “992. 5Pa "), and the first minimum pressure difference between 10:05 and 10:10 was" 12.8 Pa "(reference pressure sensor value" 978 Pa ", pressure sensor value" 990.8 Pa "). I do. In this case, the amount of change “0.3” of the first minimum pressure difference “12.8” with respect to the second minimum pressure difference “12.5” is equal to or greater than a predetermined threshold TH 2 ′ “0.5”. Therefore, it is specified that the previous action “Standing up” remains.
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(動作強度分析による行動特定)。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 identification system 1 according to the present embodiment can identify the behavior of the cow from the measurement data received from the
また、本実施形態に係る行動特定システム1は、動作強度分析による行動特定で牛の行動が「起立」、「横臥」又は「反芻」と特定された場合には、気圧センサ値と、基準気圧センサ値とから、より正確な行動を特定する(気圧分析による行動特定)。これにより、「起立」(「起立中反芻」も含む)又は「横臥」(「横臥中反芻」も含む)を高い精度で特定することができる。しかも、例えばフリーバーン式牛舎等のように丘等が存在する牛舎であっても、「起立」(「起立中反芻」も含む)又は「横臥」(「横臥中反芻」も含む)を高い精度で特定することができる。 In addition, the behavior identification system 1 according to the present embodiment, when the behavior of the cow is identified as “standing”, “lying down” or “rubbing” in the behavior identification by the activity intensity analysis, the barometric pressure sensor value and the reference atmospheric pressure From the sensor value, more accurate behavior is specified (behavior specification by barometric pressure analysis). This makes it possible to specify “stand up” (including “ruining while standing”) or “lying” (including “ruminating while lying down”) with high accuracy. In addition, even in a barn having a hill or the like such as a free-burn barn, for example, "standing" (including "ruminating while standing") or "lying" (including "ruminating while lying") is highly accurate. Can be specified.
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。
The behavior of the cow identified in this way is displayed on, for example, a display device (display or the like) of the
<フリーバーン式牛舎における行動の特定>
ここで、フリーバーン式牛舎において、本実施形態に係る気圧分析により行動を特定する場合について、図9を参照しながら説明する。図9は、フリーバーン式牛舎において気圧分析により行動を特定する場合の一例を説明する図である。
<Specification of behavior in a freeburn barn>
Here, a case where the behavior is specified by the barometric pressure analysis according to the present embodiment in a free-burn barn will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of specifying a behavior by barometric pressure analysis in a freeburn barn.
図9に示すように、フリーバーン式牛舎では、牛舎内に丘が存在する。このため、牛が丘を登ることでタグ20の高度が変化する。本実施形態に係る気圧分析では、牛が丘を登る場合でも、高い精度で牛の行動(「起立」(「起立中反芻」も含む)又は「横臥」(「横臥中反芻」も含む)のいずれか)を特定することができる。
As shown in FIG. 9, in the freeburn type barn, a hill exists in the barn. For this reason, the altitude of the
例えば、図9に示すように、牛が丘の下で起立している場合の気圧センサの高度よりも、牛が丘の上で横臥している場合の気圧センサの高度の方が高い場合を考える。このとき、例えば、牛が丘の下から丘を登った後に横臥した場合、気圧センサ値と、予め決められた閾値とを比較することで牛の行動を特定する手法では、丘の上で横臥している牛の行動が「起立」と誤って特定されることがある。一方で、本実施形態に係る気圧分析では、気圧差分最小値が所定の閾値以上増加したか(又は減少したか)で牛の行動を特定するため、牛が丘の下から丘を登った後に横臥した場合であっても、牛の行動を「横臥」と正しく特定することができる。 For example, as shown in FIG. 9, the case where the altitude of the barometric pressure sensor when the cow is lying on the hill is higher than the altitude of the barometric sensor when the cow is standing below the hill. Think. At this time, for example, when the cow lies down after climbing the hill from the bottom of the hill, in the method of identifying the behavior of the cow by comparing the barometric pressure sensor value with a predetermined threshold, the cow lies on the hill. The behavior of a cow that is running may be incorrectly identified as “standing”. On the other hand, in the barometric pressure analysis according to the present embodiment, the behavior of the cow is specified based on whether the minimum value of the pressure difference has increased (or decreased) by a predetermined threshold or more. Even when lying down, the behavior of the cow can be correctly specified as “lying down”.
このように、本実施形態に係る行動特定システム1では、気圧分析により、例えばフリーバーン式牛舎のように牛舎内に丘が存在し、牛が丘を登るような場合であっても、高い精度で牛の行動を特定することができる。 As described above, in the behavior identification system 1 according to the present embodiment, high accuracy can be obtained by barometric analysis even when a hill exists in a barn such as a free-burn barn and a cow climbs the hill. Can identify the behavior of the cow.
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 embodiments specifically disclosed, and various modifications and changes can be made without departing from the scope of the claims.
1 行動特定システム
10 行動特定装置
20 タグ
30 基準気圧センサ
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 差分最小値算出部
105 行動特定部
200 測定データ記憶部
300 行動特定モデル
400 基準気圧データ記憶部
500 行動データ記憶部
REFERENCE SIGNS LIST 1
Claims (9)
前記家畜に装着された3軸加速度センサが測定した3次元加速度データと、気圧センサが測定した気圧データとを記憶する記憶手段と、
所定の時間の間における1以上の3次元加速度データと1以上の気圧データとを前記記憶手段から取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記1以上の3次元加速度データの各々のL2ノルムを算出し、算出された1以上のL2ノルムの最大値と、前記1以上のL2ノルムの標準偏差とを指標値として算出する指標値算出手段と、
前記指標値算出手段により算出された前記指標値と、予め作成された前記家畜の行動を特定するための特定モデルとに基づいて、前記家畜の行動を特定する第1の特定手段と、
前記第1の特定手段により特定された行動が所定の行動である場合、前記取得手段により取得された前記1以上の気圧データに基づいて、前記家畜の行動を特定する第2の特定手段と、
を有し、
前記特定モデルは、
前記最大値を第1の軸、前記標準偏差を第2の軸とした2次元空間内で、前記指標値と前記行動とが対応付けられた領域で表される、行動特定装置。 A behavior identification device that identifies the behavior of livestock,
Storage means for storing three-dimensional acceleration data measured by a three-axis acceleration sensor attached to the livestock, and pressure data measured by a pressure sensor;
Acquiring means for acquiring one or more three-dimensional acceleration data and one or more air pressure data during a predetermined time from the storage means;
An L2 norm of each of the one or more three-dimensional acceleration data acquired by the acquisition means is calculated, and a maximum value of the calculated one or more L2 norms and a standard deviation of the one or more L2 norms are used as index values. An index value calculating means for calculating as
Based on the index value calculated by the index value calculating means, and a specific model for specifying the behavior of the livestock created in advance, a first specifying means for specifying the behavior of the livestock,
When the action specified by the first specifying means is a predetermined action, a second specifying means for specifying the action of the livestock based on the one or more air pressure data obtained by the obtaining means,
Have a,
The specific model is
An action specifying device , which is represented in a two-dimensional space in which the maximum value is a first axis and the standard deviation is a second axis, in an area where the index value and the action are associated with each other .
前記第1の特定手段により特定された行動が、前記家畜が立っていることを示す起立行動、前記家畜が横臥していることを示す横臥行動、又は前記家畜が反芻していることを示す反芻行動のいずれかである場合、前記取得手段により取得された前記1以上の気圧データに基づいて、前記家畜の行動を特定する、請求項1に記載の行動特定装置。 The second specifying means includes:
The action specified by the first specifying means is a standing action indicating that the livestock is standing, a lying action indicating that the livestock is lying, or a ruminating action indicating that the livestock is ruminating. The behavior specifying device according to claim 1, wherein in a case of any of the behaviors, the behavior of the livestock is specified based on the one or more atmospheric pressure data acquired by the acquisition unit.
前記1以上の気圧データのうち、第1の所定の時間の間における気圧データが示す気圧値と、該気圧値に対応する基準気圧値との差から第1の値と、
前記1以上の気圧データのうち、前記第1の所定の時間よりも前の時間帯を示す第2の所定の時間の間における気圧データが示す気圧値と、該気圧値に対応する基準気圧値との差から第2の値とを算出し、
算出した前記第1の値と前記第2の値との比較に応じて、前記家畜の行動を特定する、請求項1又は2に記載の行動特定装置。 The second specifying means includes:
Among the one or more atmospheric pressure data, a first value based on a difference between an atmospheric pressure value indicated by the atmospheric pressure data during a first predetermined time and a reference atmospheric pressure value corresponding to the atmospheric pressure value;
Among the one or more air pressure data, an air pressure value indicated by the air pressure data during a second predetermined time indicating a time zone before the first predetermined time, and a reference air pressure value corresponding to the air pressure value And a second value is calculated from the difference between
The behavior specifying device according to claim 1 or 2, wherein the behavior of the livestock is specified according to a comparison between the calculated first value and the second value.
前記家畜の1つ前の時点における行動が横臥行動以外である場合において、前記第1の値が、前記第2の値よりも所定の閾値以上増加した場合、前記家畜の行動を横臥行動と特定し、
前記家畜の1つ前の時点における行動が横臥行動である場合において、前記第1の値が、前記第2の値よりも所定の閾値以上減少した場合、前記家畜の行動を起立行動と特定する、請求項3に記載の行動特定装置。 The second specifying means includes:
In a case where the behavior at the time immediately before the livestock is other than the lying behavior, when the first value increases by a predetermined threshold or more than the second value, the behavior of the livestock is specified as the lying behavior. And
In a case where the behavior at the time immediately before the livestock is a lying behavior, when the first value is reduced by a predetermined threshold or more from the second value, the behavior of the livestock is specified as a standing behavior. The behavior specifying device according to claim 3.
前記家畜の1つ前の時点における行動が横臥行動以外である場合において、前記第1の値が、前記第2の値よりも所定の閾値以上増加していない場合、前記家畜の行動を、前記1つ前の時点における行動と特定し、
前記家畜の1つ前の時点における行動が横臥行動である場合において、前記第1の値が、前記第2の値よりも所定の閾値以上減少しなかった場合、前記家畜の行動を、前記1つ前の時点における行動と特定する、請求項3又は4に記載の行動特定装置。 The second specifying means includes:
In the case where the behavior at the time immediately before the livestock is other than the recumbent behavior, when the first value does not increase by a predetermined threshold value or more than the second value, the behavior of the livestock is Identify the action at the previous time,
In a case where the behavior at the time immediately before the livestock is a lying behavior, when the first value does not decrease by a predetermined threshold value or more from the second value, the behavior of the livestock is changed to the 1st behavior. The action specifying device according to claim 3, wherein the action specifying apparatus specifies the action at the immediately preceding time point.
前記1以上の気圧データのうち、前記第1の所定の時間の間における気圧データが示す気圧値と、該気圧値に対応する基準気圧値との差の最小値、平均値、又は最大値であり、
前記第2の値は、
前記1以上の気圧データのうち、前記第2の所定の時間の間における気圧データが示す気圧値と、該気圧値に対応する基準気圧値との差の最小値、平均値、又は最大値である、請求項3乃至5の何れか一項に記載の行動特定装置。 The first value is
Among the one or more air pressure data, a minimum value, an average value, or a maximum value of a difference between an air pressure value indicated by the air pressure data during the first predetermined time and a reference air pressure value corresponding to the air pressure value. Yes,
The second value is
Among the one or more air pressure data, a minimum value, an average value, or a maximum value of a difference between an air pressure value indicated by the air pressure data during the second predetermined time and a reference air pressure value corresponding to the air pressure value. The behavior specifying device according to any one of claims 3 to 5.
前記家畜に装着された3軸加速度センサが測定した3次元加速度データと、気圧センサが測定した気圧データとを記憶部に記憶させる記憶手順と、
所定の時間の間における1以上の3次元加速度データと1以上の気圧データとを前記記憶部から取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記1以上の3次元加速度データの各々のL2ノルムを算出し、算出された1以上のL2ノルムの最大値と、前記1以上のL2ノルムの標準偏差とを指標値として算出する指標値算出手順と、
前記指標値算出手順により算出された前記指標値と、予め作成された前記家畜の行動を特定するための特定モデルとに基づいて、前記家畜の行動を特定する第1の特定手順と、
前記第1の特定手順により特定された行動が所定の行動である場合、前記取得手順により取得された前記1以上の気圧データに基づいて、前記家畜の行動を特定する第2の特定手順と、
を実行し、
前記特定モデルは、
前記最大値を第1の軸、前記標準偏差を第2の軸とした2次元空間内で、前記指標値と前記行動とが対応付けられた領域で表される、行動特定方法。 Behavior identification device that identifies the behavior of livestock,
A storage procedure for storing, in a storage unit, three-dimensional acceleration data measured by a three-axis acceleration sensor attached to the livestock and pressure data measured by a pressure sensor,
An acquisition procedure for acquiring one or more three-dimensional acceleration data and one or more air pressure data during a predetermined time from the storage unit;
An L2 norm of each of the one or more three-dimensional acceleration data acquired by the acquisition procedure is calculated, and a maximum value of the calculated one or more L2 norms and a standard deviation of the one or more L2 norms are used as index values. Index value calculation procedure to calculate as
Based on the index value calculated by the index value calculation procedure and a specific model for specifying the behavior of the livestock created in advance, a first specification procedure for specifying the behavior of the livestock,
When the action specified by the first specifying procedure is a predetermined action, a second specifying procedure for specifying the action of the livestock based on the one or more pressure data acquired by the acquiring procedure,
The execution,
The specific model is
An action identification method , wherein the action value is represented by an area in which the index value and the action are associated in a two-dimensional space in which the maximum value is a first axis and the standard deviation is a second axis .
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