KR102168641B1 - System and Method for managing barn - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 가축 농가의 축사 관리 시스템 및 축사 관리 방법에 관한 것으로 보다 상세하게는 딥러닝 방식으로 축사 상태 및 가축의 건강 상태를 모니터링하는 가축 농가의 축사 관리 시스템 및 축사 관리 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a livestock shed management system and a livestock shed management method for livestock farms, and more particularly, to a livestock shed management system and a livestock shed management method for monitoring livestock shed status and health status of livestock by a deep learning method.
축사에서 사육되는 대표 가축인 돼지의 경우에 그 생산성을 향상시키려는 노력은 양돈 산업 관련 종사자들에 의해 꾸준히 진행되어왔다. 그 결과 돼지의 체형은 산자수를 많게 하고, 살코기의 축적을 빠르게 증가시킬 수 있는 방향으로 개량되어 왔다. In the case of pigs, which are representative livestock raised in livestock, efforts to improve the productivity have been steadily progressed by workers in the pig farming industry. As a result, the body shape of pigs has been improved in the direction of increasing the number of litters and rapidly increasing the accumulation of lean meat.
이렇게 개량된 돼지의 능력을 최대한으로 나타나게 하기 위해서는 돼지의 생리에 적합한 사육 환경과 영양소의 공급을 가로막는 스트레스를 최소화할 수 있는 환경을 제공해줘야 한다. In order to maximize the abilities of these improved pigs, it is necessary to provide a breeding environment suitable for the physiology of pigs and an environment that can minimize the stress that blocks the supply of nutrients.
일반적으로 돼지를 비롯한 가축들의 생산성에 영향을 미치는 요소는 크게 환경적 요인과 영양적 요인으로 분류될 수 있다. In general, factors that affect the productivity of livestock including pigs can be largely classified into environmental factors and nutritional factors.
우리나라는 사계절이 뚜렷한 기우 특성으로 인해 생산성 향상을 위해서는 가축의 성장 단계별로 적절한 사양 관리가 요구된다. 특히 일교차가 심한 환절기에는 어린 자돈의 설사와 호흡기 질병을 발생시키는 원인이 되므로 가축(돼지)이 가지는 능력을 최대한 나타나게 하기 위해서는 최적의 사육 환경의 조성이 필요하다. In Korea, due to the distinctive weather characteristics of the four seasons, proper breeding management is required at each stage of livestock growth in order to improve productivity. In particular, in the changing seasons where the daily temperature difference is severe, it is the cause of diarrhea and respiratory diseases in young piglets, so it is necessary to create an optimal breeding environment in order to maximize the ability of livestock (pigs).
사계절이 뚜렷한 우리나라의 기후는 양돈업에 불리한 조건으로 작용한다. 특히 가을철은 추워지기 시작할 뿐 아니라 일간 기온차가 심하기 때문에 사육환경이 좋지 않다. 이런 조건에서 돼지의 생산성을 향상시키기 위해서는 쾌적한 온도, 습도와 환기 등 사육환경을 제공하여 스트레스를 줄여줄 필요가 있다. Korea's climate, which has four distinct seasons, acts as an unfavorable condition for the pig farming industry. In particular, the breeding environment is not good because it not only starts to get cold in autumn, but also the temperature difference is severe daily. In order to improve the productivity of pigs under these conditions, it is necessary to reduce stress by providing a breeding environment such as comfortable temperature, humidity and ventilation.
한편, 최근 광우병, 구제역, 조류 독감 등 축산 농가에서 사육하는 가축을 대상으로 하는 질병이 확산되고 있다. 광우병, 구제역, 조류 독감과 같은 가축 질병은 가축의 치사율 및 전염율이 매우 높은 반면, 그 치료법 발견되지 않아 대부분 살처분을 통해 문제를 해결하고 있다. 이러한 가축 질병들은 사람에게 전염될 가능성이 제기되어 더 큰 문제가 되고 있다.Meanwhile, diseases targeting livestock raised in livestock farms such as mad cow disease, foot-and-mouth disease, and bird flu are spreading. Livestock diseases such as mad cow disease, foot-and-mouth disease, and bird flu have a very high mortality rate and transmission rate of livestock. However, since no cure has been found, most of the problems are resolved through killing. These livestock diseases are becoming a bigger problem as the possibility of transmission to humans is raised.
특히, 광우병, 구제역, 조류 독감과 같은 가축 질병들은 전 세계적으로 우리 나라에 집중적으로 발생하고 있는데, 경제협력개발기구(OECD)는 가축질병의 주요 원인으로 좁은 면적에서 집약적으로 가축을 키우는 공장식 축산을 지목하고 있다. 그러나 농지가 부족한 우리나라 현황에서 공장식 축산 방식을 당장 벗어나는 것은 어려운실정이다.In particular, livestock diseases such as mad cow disease, foot-and-mouth disease, and bird flu are intensively occurring in Korea worldwide. The Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) is a major cause of livestock diseases, and factory-style livestock raising intensively in a small area. Are pointing to. However, it is difficult to get out of the factory-style livestock farming method in the current situation in Korea, where farmland is scarce.
따라서 사육 밀도 조절이나 면역 증강제 활용과 같은 다양한 방법으로 폐사율을 최소화하기 위한 노력과 함께 전염성 질병을 차단할 수 있는 차단 방역의 실시와 적절한 백신 접종을 실행하는 노력이 절실히 요구된다. Therefore, efforts to minimize the mortality rate through various methods such as breeding density control or the use of immune enhancing agents, as well as the implementation of quarantine and appropriate vaccination to block infectious diseases are urgently required.
현재 국내에서 이용되는 스마트 축사 시스템은 단순히 시설의 자동화나 환경 모니터링을 통한 원격 제어, 환경 제어를 실시하고 있는 수준에 그치고 있다. Currently, the smart livestock housing system used in Korea is merely performing remote control and environmental control through automation of facilities or environmental monitoring.
따라서 실시간으로 원격에서 축사, 가축의 상태를 농가와 외부 전문가가 같이 24시간 모니터링하며 상황에 따라서 특정 가축의 질병의 상태를 축사에서 직접 보듯이 살펴보는 가상(3D, CCTV)의 원격서비스가 필요하다. Therefore, there is a need for a virtual (3D, CCTV) remote service that monitors livestock and livestock conditions remotely in real time 24 hours a day together with farmers and external experts, and observes the disease status of specific livestock according to the situation directly from the livestock house. .
본 발명은 이 같은 기술적 배경에서 도출된 것으로, 돼지를 비롯하여 가축의 성장 단계별 적정 체온을 유지하기 위해 축사의 온/습도 파악 및 조절을 용이하게 할 수 있도록 하여 가축의 성장 단계별 맞춤 환경의 제공 및 관리가 가능한 가축 농가의 축사 관리 시스템 및 축사 관리 방법을 제공함에 그 목적이 있다. The present invention is derived from such a technical background, and provides and manages a customized environment for each stage of growth of livestock by making it possible to easily identify and control the temperature/humidity of a livestock in order to maintain an appropriate body temperature at each stage of growth of livestock including pigs. Its purpose is to provide a livestock shed management system and livestock shed management method for livestock farms.
또한 축사에서 가축을 사육하는 농가의 생산성을 향상시킬 수 있는 가축 농가의 축사 관리 시스템 및 축사 관리 방법을 제공함에 그 목적이 있다. In addition, its purpose is to provide a livestock shed management system and livestock shed management method for livestock farms that can improve the productivity of farms raising livestock in the livestock shed.
뿐만 아니라 가축의 체온 정보를 파악하고, 가축의 3차원 모델(3D Model)을 생성하여 확대, 축소, 회전을 통해 피부색의 변화 및 이상 부위를 신속하고 정확하게 파악함으로써 감염병 별 발병 시기에 따른 조기 경보가 가능하여 그 피해를 최소화할 수 있는 가축 농가의 축사 관리 시스템 및 축사 관리 방법을 제공하고자 한다. In addition, by grasping the body temperature information of livestock and creating a 3D model of livestock to quickly and accurately identify changes in skin color and abnormal areas through enlargement, reduction, and rotation, early warning according to the time of onset of each infectious disease is provided. It is possible to provide a livestock shed management system and livestock shed management method for livestock farms that can minimize the damage.
상기의 과제를 달성하기 위한 본 발명은 다음과 같은 구성을 포함한다. The present invention for achieving the above object includes the following configuration.
즉 본 발명의 일 실시예에 따른 가축 농가의 축사 관리 시스템은 축사에 설치되는 적어도 하나 이상의 CCTV 카메라로부터 축사 촬영 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 상기 데이터 획득부로부터 시간대별 축사 촬영 데이터를 전달받아 축사 촬영 데이터에 포함되는 가축의 3D모델로 가축의 외관 상태를 생성하는 가축 이미지 분석부 및 상기 가축 이미지 분석부에서 생성된 가축의 외관상태에 기반하여 딥러닝 기술에 기초하여 가축의 건강상태를 파악하는 건강상태 파악부;를 포함하는 것을 특징으로 한다. That is, the livestock farm management system of a livestock farm according to an embodiment of the present invention is a data acquisition unit for acquiring livestock shooting data from at least one CCTV camera installed in the livestock farm, and receiving livestock shooting data for each time period from the data acquisition unit A livestock image analysis unit that generates the appearance state of livestock with a 3D model of livestock included in the photographed data, and the livestock image analysis unit to determine the health status of livestock based on deep learning technology based on the appearance state of livestock. It characterized in that it comprises a; health status grasp unit.
한편, 가축 농가의 축사 관리 시스템에서 수행되는 가축 농가의 축사 관리 방법에 있어서, 데이터 획득부가 축사에 설치되는 적어도 하나 이상의 CCTV 카메라로부터 축사 촬영 데이터를 획득하는 단계, 가축 이미지 분석부가 상기 데이터 획득부로부터 시간대별 축사 촬영 데이터를 전달받아 축사 촬영 데이터에 포함되는 가축의 3D모델로 가축의 외관 상태를 생성하는 단계 및 가축 건강 상태 파악부가 상기 생성된 가축의 외관상태에 기반하여 딥러닝 기술에 기초하여 가축의 건강상태를 파악하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. On the other hand, in the livestock farm management method performed in the livestock farm management system of livestock farms, the data acquisition unit acquiring livestock photography data from at least one CCTV camera installed in the livestock farm, livestock image analysis unit from the data acquisition unit Livestock based on deep learning technology based on a deep learning technology based on the step of receiving the livestock photographing data for each time slot and generating the external state of the livestock with a 3D model of livestock included in the livestock photographing data, and the livestock health status identification unit It characterized in that it comprises the step of determining the health status of.
본 발명에 따르면, 돼지를 비롯하여 가축의 성장 단계별 적정 체온을 유지하기 위해 축사의 온/습도 파악 및 조절을 용이하게 할 수 있도록 하여 가축의 성장 단계별 맞춤 환경의 제공 및 관리가 가능한 가축 농가의 축사 관리 시스템 및 축사 관리 방법을 제공할 수 있다는 효과가 도출된다. According to the present invention, it is possible to easily identify and control the temperature/humidity of the livestock in order to maintain an appropriate body temperature for each stage of growth of livestock, including pigs, so that it is possible to provide and manage a customized environment for each stage of growth of livestock. The effect of being able to provide a system and a management method of livestock houses is derived.
또한 축사에서 가축을 사육하는 농가의 생산성을 향상시킬 수 있는 가축 농가의 축사 관리 시스템 및 축사 관리 방법을 제공할 수 있는 효과가 있다. In addition, there is an effect of providing a livestock shed management system and a livestock shed management method for livestock farms that can improve the productivity of farms raising livestock in the livestock shed.
뿐만 아니라 가축의 체온 정보를 파악하고, 가축의 3차원 모델(3D Model)을 생성하여 확대, 축소, 회전을 통해 피부색의 변화 및 이상 부위를 신속하고 정확하게 파악함으로써 감염병 별 발병 시기에 따른 조기 경보가 가능하여 그 피해를 최소화할 수 있는 가축 농가의 축사 관리 시스템 및 축사 관리 방법을 제공할 수 있다. In addition, by grasping the body temperature information of livestock and creating a 3D model of livestock to quickly and accurately identify changes in skin color and abnormal areas through enlargement, reduction, and rotation, early warning according to the time of onset of each infectious disease is provided. It is possible to provide a livestock shed management system and livestock shed management method for livestock farms that can minimize the damage.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 가축 농가의 축사 관리 시스템의 구성을 도시한 블록도,
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 가축 이미지 분석부에서 생성된 가축의 외관 상태의 3D모델을 시간대별로 표시한 예시도,
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 가축 농가의 축사 관리 시스템의 가축의 건강상태를 파악하는 기능을 설명하기 위한 예시도,
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 가축 농가의 축사 관리 시스템의 가축 3D모델의 전용뷰어 기능을 설명하기 위한 예시도,
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 가축 소리 파악부에서 가축 소리를 파악하는 과정을 설명하기 위한 예시도,
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 가축 농가의 축사 관리 방법의 흐름도이다. 1 is a block diagram showing the configuration of a livestock farm management system for livestock farms according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is an exemplary view showing a 3D model of an external state of a livestock generated by a livestock image analysis unit according to an embodiment of the present invention by time slot;
3 is an exemplary view for explaining the function of identifying the health status of livestock in the livestock farm management system of a livestock farm according to an embodiment of the present invention;
4 is an exemplary view for explaining a dedicated viewer function of a livestock 3D model of a livestock farm management system of a livestock farm according to an embodiment of the present invention,
5 is an exemplary view for explaining a process of identifying livestock sounds in a livestock sound detection unit according to an embodiment of the present invention;
6 is a flow chart of a livestock farm management method of a livestock farm according to an embodiment of the present invention.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. It should be noted that the technical terms used in the present invention are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. In addition, the technical terms used in the present invention should be interpreted as generally understood by those of ordinary skill in the technical field to which the present invention belongs, unless otherwise defined in the present invention, and is excessively comprehensive. It should not be construed as a human meaning or an excessively reduced meaning.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 가축 농가의 축사 관리 시스템의 구성을 도시한 블록도이다. 1 is a block diagram showing the configuration of a livestock farm management system for livestock according to an embodiment of the present invention.
도 1 에서와 같이 일 실시예에 따른 가축 농가의 축사 관리 시스템(10)은 데이터 획득부(110), 가축 이미지 분석부(120), 건강 상태 파악부(130), 가축 소리 파악부(140), 움직임 파악부(150), 축사 상태 관리부(160) 및 저장부(170)를 포함한다. As shown in FIG. 1, the livestock farm management system 10 of a livestock farm according to an exemplary embodiment includes a data acquisition unit 110, a livestock image analysis unit 120, a health status identification unit 130, and a livestock sound detection unit 140. , A motion detection unit 150, a livestock house state management unit 160 and a storage unit 170.
본 발명의 일 실시예에 따른 가축 농가의 축사 관리 시스템(10)은 축사 내 사육되는 가축의 체온 조절을 위해 성장 단계별로 자동으로 축사의 온도를 세팅하는 것이 가능하다. The livestock farm management system 10 of a livestock farm according to an embodiment of the present invention may automatically set the temperature of the livestock at each stage of growth to control the body temperature of livestock raised in the livestock.
또한 축사의 온도/습도 현황을 축사의 3차원 히트맵을 통해 육안으로 편리하게 확인하는 것이 가능하다. In addition, it is possible to conveniently check the temperature/humidity status of the house with the naked eye through the 3D heat map of the house.
나아가 딥러닝 분석을 통해 가축의 체온이 정상 범위의 임계치에서 벗어나는 경우에 실시간으로 감지하는 것이 가능하다. 또한 가축의 3차원 모델 객체로 생성하여 전용 뷰어를 통해 제공함으로써 가축의 외관 즉 피부 이상 변화 또는 출혈이 발생한 경우에 이를 확대, 축소, 회전을 통해 원격지에서도 정확하고 신속하게 확인하여 대처하는 것이 가능하다. Furthermore, through deep learning analysis, it is possible to detect livestock's body temperature in real time when it deviates from the threshold of the normal range. In addition, by creating a 3D model object of livestock and providing it through a dedicated viewer, it is possible to accurately and quickly check and respond to changes in the appearance of livestock, that is, skin abnormalities or bleeding, from remote locations through enlargement, reduction, and rotation. .
일 실시예에 따른 가축 농가의 축사 관리 시스템(10)의 데이터 획득부(110)는 축사에 설치되는 적어도 하나 이상의 CCTV 카메라(20a, 20b, 20c..)로부터 축사 촬영 데이터를 획득한다. 일 실시예에 있어서 데이터 획득부(110)는 CCTV카메라(20a, 20b, 20c..)로부터 근거리 무선 통신 또는 다양한 유무선 통신방식으로 축사 촬영 데이터를 획득할 수 있다. The data acquisition unit 110 of the livestock farm management system 10 according to an embodiment acquires livestock shooting data from at least one
가축 이미지 분석부(120)는 데이터 획득부(110)로부터 시간대별 축사 촬영 데이터를 전달받아 축사 촬영 데이터에 포함되는 가축의 3D모델로 가축의 외관 상태를 생성한다. 이때 시간대별 축사 촬영 데이터를 전달받는 것은 축사 관리자에 의해 설정된 주기마다 전달받는 것으로 구현될 수 있다. The livestock image analysis unit 120 receives livestock photographing data for each time period from the data acquisition unit 110 and generates the external state of the livestock using a 3D model of livestock included in the livestock photographing data. At this time, the reception of the livestock photographing data for each time slot may be implemented by receiving it at a period set by the livestock farm manager.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 가축 이미지 분석부에서 생성된 가축의 외관 상태의 3D모델을 시간대별로 표시한 예시도이다. FIG. 2 is an exemplary view showing a 3D model of an external state of a livestock generated by a livestock image analysis unit according to an embodiment of the present invention by time slot.
도 2 에서와 같이 (a), (b), (c), (d) 방향으로 시간의 흐름에 따라 동일한 부위의 비교가 가능하도록 방향, 위치가 동일하게 3D모델 형태로 제공할 수 있다. As shown in FIG. 2, the same direction and location may be provided in the form of a 3D model so that the same parts can be compared over time in the directions (a), (b), (c), and (d).
예를 들어 출혈증상이 10%에서 80%로 시간대별로 증가하는 상태가 되면 3D모델 형태를 통해 확인 가능하다. 가축 이미지 분석부(120)는 가축 몸체에서 외상의 상태가 실시간 변화되는 부위가 감지되는 경우에 변화되는 부위를 추출하여 따로 표시해주는 것도 가능하다. For example, if the bleeding symptoms increase from 10% to 80% by time, it can be confirmed through the 3D model form. When the livestock image analysis unit 120 detects a part of the livestock body in which the trauma condition changes in real time, it is possible to extract and display the changed part separately.
이때 각 이미지 (a), (b), (c), (d)간의 시간 간격은 사용자에 의해 적절하게 세팅될 수 있다. 예를 들어 가축 이미지 분석부(120)는 12시간 간격, 또는 24시간 간격으로 동일한 방향에서 동일한 부위의 확인이 가능하도록 3D모델을 생성하여 제공할 수 있다. At this time, the time interval between each image (a), (b), (c), and (d) may be appropriately set by the user. For example, the livestock image analysis unit 120 may generate and provide a 3D model so that the same area can be identified in the same direction at 12 hour intervals or 24 hour intervals.
나아가 가축 이미지 분석부(120)는 시간대별로 변화된 3D 모델을 다수의 이미지 객체로 제공할 수도 있고, 이를 시간의 흐름에 따라 3차원 모델(3D 모델)이 포함된 동영상 형태로 제공할 수도 있다. 즉 외상의 상태 변화를 실시간으로 변화되는 형태로 표현하여 제공하는 것이 가능하다. Furthermore, the livestock image analysis unit 120 may provide a 3D model changed for each time period as a plurality of image objects, and may provide it in the form of a moving picture including a 3D model (3D model) according to the passage of time. That is, it is possible to provide the state change of the trauma by expressing it in a form that changes in real time.
건강 상태 파악부(130)는 가축 이미지 분석부(120)에서 생성된 가축의 외관상태에 기반하여 딥러닝 기술에 기초하여 가축의 건강상태를 파악한다. The health status grasping unit 130 grasps the health status of livestock based on the deep learning technology based on the appearance status of the livestock generated by the livestock image analysis unit 120.
도 2 에서와 같이 시간의 흐름에 따라 주기적으로 촬영된 가축의 외관상태 변화를 비교하여 특정 부위에 색 변화가 나타날 경우 피부의 괴사 또는 출혈이 발생한 상태임을 파악할 수 있다. As shown in FIG. 2, it can be seen that skin necrosis or bleeding occurs when a color change appears in a specific area by comparing the change in appearance of livestock periodically photographed over time.
추가적으로 건강 상태 파악부(130)는 가축의 체온상태를 더 체크할 수 있다. 또한 후술할 축사 상태 관리부(160)에서 감지되는 축사 상태에 따른 주변 온도를 더 반영하여 체온의 변화를 파악하는 것도 가능하다. 이에 따라 축사 관리자는 일일이 가축의 발열 상태를 체크하지 않더라도 가축의 발열 여부를 신속, 정확하게 파악할 수 있다. Additionally, the health status determination unit 130 may further check the body temperature status of livestock. In addition, it is also possible to determine the change in body temperature by further reflecting the ambient temperature according to the livestock state detected by the livestock house state management unit 160 to be described later. Accordingly, the livestock farm manager can quickly and accurately determine whether the livestock has fever, even without checking the fever status of the livestock individually.
또한 건강 상태 파악부(130)는 가축의 심박수를 더 파악하여 건강 상태를 체크하는데 이용할 수도 있다. In addition, the health status determination unit 130 may be used to further check the heart rate of livestock to check the health status.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 가축 농가의 축사 관리 시스템의 가축의 건강상태를 파악하는 기능을 설명하기 위한 예시도이다. 3 is an exemplary view for explaining a function of determining the health status of livestock in the livestock farm management system of a livestock farm according to an embodiment of the present invention.
CCTV 카메라들(20a, 20b, 20c...)은 실시간으로 축사 내부 촬영 영상을 데이터 획득부(110)로 스트림할 수 있다(310). 일 실시예에 있어서 CCTV 카메라들(20a, 20b, 20c...)은 축사 내 공간을 모두 촬영 가능하고, 축사 내의 가축들을 다각도에서 촬영 가능한 위치에 설치됨이 바람직하다. The
즉, 데이터 획득부(110)는 CCTV 카메라들(20a, 20b, 20c...)로부터 실시간으로 다각도, 여러 방향에서 찍은 축사 촬영 데이터를 획득한다. That is, the data acquisition unit 110 acquires livestock photographing data taken from various angles and directions in real time from
그리고 가축 이미지 분석부(120)는 데이터 획득부(110)로부터 획득한 여러 방향에서 찍은 축사 촬영 데이터를 연결해서 시간대별로 하나의 텍스쳐(껍데기 이미지)를 생성한다(320). In addition, the livestock image analysis unit 120 generates one texture (shell image) for each time zone by connecting the livestock photographing data taken from various directions acquired from the data acquisition unit 110 (320).
그리고 Mesh 합성 과정을 거쳐 시간대별로 생성된 하나의 텍스쳐(껍데기 이미지)를 축사 내 가축의 3D Model에 입힌다. 이에 따라 축사 내 가축의 3D 모델이 객체 형식으로(OBJ format) 생성될 수 있다. Then, one texture (shell image) generated by time period through the mesh synthesis process is applied to the 3D model of livestock in the house. Accordingly, a 3D model of livestock in the house can be created in an object format (OBJ format).
일 실시예에 있어서 건강 상태 파악부(130)는 축사 관리 시스템(10)의 가축 3D모델의 전용뷰어를 이용하여 객체 형식으로(OBJ format) 생성된 축사 내 가축의 3D 모델을 불러오기 실행시킬 수 있다. 그리고 가축의 3D모델의 회전 및 특정 부위 확대에 대한 조작을 보다 용이하게 수행할 수 있도록 편리한 사용자 인터페이스를 제공한다. In one embodiment, the health status identification unit 130 may call and execute a 3D model of livestock in a livestock house created in an object format (OBJ format) using a dedicated viewer of the livestock 3D model of the livestock house management system 10. have. In addition, a convenient user interface is provided so that manipulation of the 3D model of livestock can be rotated and enlarged in a specific area more easily.
한편, 건강 상태 파악부(130)는 저장부(170)에 저장된 이미지 빅데이터에 근거하여 딥러닝을 통해 가축의 3D모델에 따른 가축의 건강 상태를 파악(340)할 수 있다.On the other hand, the health status grasping unit 130 may grasp 340 the health status of livestock according to the 3D model of livestock through deep learning based on image big data stored in the storage unit 170.
또한 건강 상태 파악부(130)는 CCTV 카메라들(20a, 20b, 20c...)로부터 실시간으로 다각도, 여러 방향에서 찍은 축사 촬영 데이터에 포함되는 가축의 먹이통의 먹이 변화를 통해 가축의 식욕부진 여부를 더 확인할 수도 있다. In addition, the health status grasping unit 130 determines whether the livestock has anorexia through changes in the food in the feeder of the livestock included in the livestock photographing data taken from
건강 상태 파악부(130)는 가축의 건강 상태를 파악하여 체온 변화가 감지되거나, 피부색의 변화가 기준치 이상으로 일어나거나, 출혈량이 증가하거나, 식욕부진이 판단될 경우에 축사 관리자 단말로 통보하거나, 기설정된 수의사나 기관에게 통보하도록 구현된다.The health status grasping unit 130 detects the health status of livestock and notifies the livestock farm manager terminal when a change in body temperature is detected, a change in skin color occurs above a reference value, an increase in bleeding amount, or anorexia is determined, It is implemented to notify a preset veterinarian or institution.
따라서 가축의 발열 상태에 대한 즉각적인 체크가 가능하여 가축의 감염병 발병시기에 조기 경보 시스템으로 활용될 수도 있다. Therefore, it is possible to immediately check the fever status of livestock, so it can be used as an early warning system at the onset of infectious diseases in livestock.
저장부(170)에 저장되는 빅데이터는 센서 데이터와, 축사 내의 가축의 정상 상태를 판단하기에 기준이 될 만한 다수의 이미지들을 포함한다. 또한 저장부(170)는 지역별, 축사별 가축의 상태, 가축의 종류별 정상 상태를 판단하기 위한 기본 이미지 정보를 포함하여 저장한다. The big data stored in the storage unit 170 includes sensor data and a plurality of images that can serve as a reference for determining the normal state of livestock in the livestock house. In addition, the storage unit 170 stores basic image information for determining the state of livestock by region, by cattle shed, and normal state by type of livestock.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 가축 농가의 축사 관리 시스템의 가축 3D모델의 전용뷰어 기능을 설명하기 위한 예시도이다. 4 is an exemplary view for explaining a dedicated viewer function of a livestock 3D model of the livestock farm management system of a livestock farm according to an embodiment of the present invention.
도 4 에서와 같이 가축 농가의 축사 관리 시스템(10)의 가축 3D모델의 전용뷰어는 생성된 가축의 3D 모델 객체에 대해 줌인 아웃, 전후 좌우 전환, 360˚ 회전 기능을 제공하여 관리자가 원하는 방향에서 원하는 부위를 선택하여 확대함으로써 보다 상세히 관찰하는 것이 가능하다. As shown in FIG. 4, the dedicated viewer of the livestock 3D model of the livestock farm management system 10 provides zoom-in, front-to-back, left-right, and 360-degree rotation functions for the created 3D model object of livestock. It is possible to observe in more detail by selecting and expanding the desired area.
이에 따라 축사 내의 가축 상태를 정확히 확인하기에 용이한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. Accordingly, it is possible to provide an easy user interface to accurately check the state of livestock in the livestock house.
또한 시간대 별로 동일한 부위의 확대 영상을 파노라마 형식으로 제공하고 정상적인 상태와 비교하여 건강상 이상이 감지될 경우에 경고 메시지와 함께 정확한 상태를 확인할 수 있도록 가축의 이상부위 확대 영상을 제공한다. In addition, an enlarged image of the same area for each time period is provided in a panoramic format, and an enlarged image of an abnormal area of the livestock is provided to check the correct condition with a warning message when a health abnormality is detected by comparing it with a normal state.
일 실시예에 따르면 원격지의 수의사가 가축 3D모델의 전용뷰어를 이용하여 특정 축사 내의 가축 상태를 확인하는 것이 가능하다. 즉 원격지의 수의사가 가축 3D모델의 전용뷰어를 확인하여 가축의 비정상적인 체온 상태나 피부색 변화가 감지될 경우에 가축의 체온 및 식사량에 대한 이력 정보를 축사 관리자에게 더 요청할 수 있다. According to an embodiment, it is possible for a veterinarian in a remote location to check the status of livestock in a specific livestock house using a dedicated viewer of the livestock 3D model. That is, when a remote veterinarian checks the dedicated viewer of the livestock 3D model and detects an abnormal body temperature or skin color change of livestock, the livestock house manager can further request historical information on the livestock's body temperature and amount of food.
이때 체온 및 식사량에 대한 이력 정보는 지속적으로 축사 관리자가 따로 업로드한 정보를 확인하는 것으로 구현될 수도 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다. At this time, the history information on body temperature and amount of food may be implemented by continuously checking information separately uploaded by the livestock house manager. However, it is not limited thereto.
특히 가축 3D모델의 전용뷰어를 통해 수의사가 가축을 확대, 축소, 회전하여 피부색의 변화부위 또는 출혈 부위를 정확히 관찰하고 상황에 맞는 대처나 치료를 직접 수행하거나, 축사 관리자에게 제공해주는 것도 가능하다. In particular, it is possible for a veterinarian to enlarge, reduce, and rotate the livestock through a dedicated viewer of the livestock 3D model to accurately observe the skin color change or bleeding part, and directly perform a response or treatment according to the situation, or provide it to the livestock house manager.
본 발명의 일 양상에 따라, 가축 소리 파악부(140)는 마이크(30)로부터 축사 내의 가축으로부터의 소리 데이터를 취합하여 특수한 상황의 소리를 분석하고, 특정 파형에 포함된 기침, 폐음, 호읍 곤란, 신음 소리 중 적어도 하나를 판단한다. According to an aspect of the present invention, the livestock sound grasp unit 140 collects sound data from livestock in the livestock house from the microphone 30 to analyze the sound of a special situation, and coughing, lung sound, and troublesomeness included in a specific waveform , Judge at least one of the moaning sounds.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 가축 소리 파악부에서 가축 소리를 파악하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다. 5 is an exemplary view for explaining a process of detecting livestock sounds by the livestock sound detection unit according to an embodiment of the present invention.
가축 소리 파악부(140)는 축사 내에 설치되는 마이크(30)로 입력되는 소리의 입력 파형에서 딥러닝을 이용하여 음원을 분리할 수 있다. 가축 소리 파악부(140)는 마이크(30)로 입력되는 소리에서 가축의 특정 소리를 추출해내기 위한 신경 회로망을 학습하여 음원 분리를 수행한다. The livestock sound grasp unit 140 may separate a sound source using deep learning from an input waveform of sound input through the microphone 30 installed in the livestock house. The livestock sound grasp unit 140 learns a neural network for extracting a specific sound of livestock from the sound input through the microphone 30 to separate the sound source.
다른 실시예에 있어서 가축 소리 파악부(140)는 소리 센서로부터 소리의 입력 파형을 획득할 수도 있다. In another embodiment, the livestock sound detection unit 140 may obtain an input waveform of sound from a sound sensor.
이때 가축 소리 파악부(140)에서 딥러닝을 위해서는 훈련 데이터(training data)로 음성과 잡음이 섞인 파형이 필요하다. 또한 교사 데이터(teacher data)로 축사 관리자가 추출하기 원하는 가축의 특정 소리에 대한 파형이 필요하다. At this time, the livestock sound grasping unit 140 needs a waveform in which voice and noise are mixed as training data for deep learning. In addition, a waveform for a specific sound of livestock that the cattle manager wants to extract as teacher data is required.
가축 소리 파악부(140)는 딥러닝을 이용하여 마이크로 입력되는 축사 내 소리들에서 특정 파형에 포함된 가축의 기침, 폐음, 신음 소리 중 적어도 하나를 추출해낼 수 있다. The livestock sound grasp unit 140 may extract at least one of a cough, lung sound, and groaning sound of livestock included in a specific waveform from sounds in the livestock house that are input by a microphone using deep learning.
그리고 추가적으로 가축 소리 파악부(140)는 저장부(170)에 저장된 교사 데이터와 비교하여 가축의 상태를 더 파악하는 것이 가능하다. 예를 들어 기침 소리에 따른 특수한 상황의 동물 상태를 파악하거나, 호읍 곤란 또는 신음 소리에 따른 특수한 상황의 동물 상태를 파악한다. In addition, the livestock sound grasp unit 140 may further determine the state of the livestock by comparing it with teacher data stored in the storage unit 170. For example, the condition of the animal in a special situation due to the coughing sound is identified, or the condition of the animal in a special situation due to the sound of a groan or difficulty in hoeup.
본 발명의 또 다른 양상에 따라 움직임 파악부(150)는 축사 내의 가축에 부착된 비콘(beacon) 모듈로부터 비콘 신호를 수신하여 가축의 실시간 움직임 데이터를 확보한다. According to another aspect of the present invention, the motion detection unit 150 secures real-time motion data of livestock by receiving a beacon signal from a beacon module attached to livestock in a livestock house.
일 실시예에 따른 움직임 파악부(150)는 비콘 모듈로부터 비콘 신호를 수신하고, IoT 데이터 클라우드 시스템과 연동하여 축사 내 가축의 움직임, 누웠는지 여부 등 가축의 자세를 파악할 수 있다. The motion detection unit 150 according to an embodiment may receive a beacon signal from a beacon module and interwork with the IoT data cloud system to determine the posture of the livestock, such as movement of livestock in the livestock and whether or not lying down.
비콘 모듈은 부착 형태별로 패치형과 장착형으로 나뉠 수 있다. 패치형은 가축의 상태를 최대한 감지할 수 있는 위치에 테이프 형태로 부착시키는 형태이다. 예를들어 가축의 목, 머리, 가슴에 부착될 수 있다.Beacon modules can be divided into patch type and mounting type according to attachment type. The patch type is a type of attaching in the form of a tape at a location that can detect the condition of livestock as much as possible. For example, it can be attached to the neck, head and chest of animals.
장착형은 일예로 가축의 귀에 걸거나 목에 거는 형태로 가축에 부착될 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다. The mounting type may be attached to the livestock in the form of hanging on the ears or neck of the livestock, for example. However, it is not limited thereto.
이때 가축 한 마리에 두 개 이상의 비콘 모듈을 부착하여 보다 정확한 수치값을 얻을 수 있다. At this time, more accurate numerical values can be obtained by attaching two or more beacon modules to one livestock.
본 발명의 일 실시예에 따라 비콘 모듈은 온도센서, 움직임 센서, 및 소리 센서, 가속도 센서, 지자기 센서 중 하나를 더 포함하거나 이 센서들과 연동될 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the beacon module may further include one of a temperature sensor, a motion sensor, and a sound sensor, an acceleration sensor, and a geomagnetic sensor, or may be interlocked with these sensors.
즉 비콘 모듈이 일정한 주기로 신호를 발신할 때 각 센서의 데이터 및 여러 개의 센서 데이터를 바탕으로 가공한 데이터를 동시에 발신할 수 있다. That is, when the beacon module transmits a signal at a certain period, it can simultaneously transmit the data of each sensor and the data processed based on the data of several sensors.
움직임 파악부(150)는 자이로 센서를 이용하여 가축이 누워있는지 서있는지 그 자세를 더 파악할 수 있다. 뿐만 아니라 얼만큼의 시간동안 누워있는지, 자세 고정 시간을 더 파악하는 것도 가능하다. The motion detection unit 150 may further determine whether the livestock is lying or standing by using the gyro sensor. In addition, it is also possible to determine how long you are lying down and how long your posture is fixed.
예를 들어 가속도 센서와 알고리즘, 비콘의 신호 강도를 이용하여 비콘을 통한 위치 검출의 정밀도를 향상시키도록 구현되는 것도 가능하다. For example, it may be implemented to improve the precision of location detection through a beacon using an acceleration sensor, an algorithm, and signal strength of a beacon.
가속도 센서와 지자기 센서를 조합하여 전자 컴퍼스 기능을 실현함으로써 가축이 향하고 있는 방향을 검출할 수 있다. 또한 가속도 센서와 기압 센서를 조합하여 가축의 운동량을 추정하는 것도 가능하다. By combining the acceleration sensor and the geomagnetic sensor to realize the electronic compass function, it is possible to detect the direction the animal is facing. It is also possible to estimate the amount of movement of livestock by combining the acceleration sensor and the barometric pressure sensor.
본 발명의 추가적인 양상에 따르면 축사 상태 관리부(160)는 축사의 온도, 습도, 가스 상태를 파악하고, 기상청의 API를 연동하여 날씨 데이터를 분석하여 분석된 날씨 데이터에 기반하여 축사의 온도, 습도 상태를 제어한다. According to an additional aspect of the present invention, the livestock house status management unit 160 identifies the temperature, humidity, and gas status of the livestock house, analyzes weather data by interlocking with the Meteorological Administration's API, and analyzes the temperature and humidity status of the livestock house based on the analyzed weather data. Control.
축사 상태 관리부(160)는 기상청의 API를 연동하여 날씨 데이터를 분석하여 이를 축사 상태 관리에 반영할 수 있다. 예를 들어 여름일 경우와 겨울일 경우, 또는 가을과 같이 일교차가 정해진 기준보다 큰 경우에 이를 반영하여 축사 온도를 관리할 수 있다. The livestock house status management unit 160 may analyze weather data by interlocking with an API of the Meteorological Administration and reflect this to the livestock house status management. For example, in the case of summer and winter, or when the daily temperature difference is greater than a predetermined standard, such as in autumn, the temperature of the house can be managed by reflecting this.
또한, 축사 상태 관리부(160)는 기상청으로부터 건조 주의보의 발생 여부, 우천시에는 강수량, 강수 시간과 같은 정보들을 파악하고, 이를 반영하여 축사 내 습기 관리를 하도록 구현될 수도 있다. In addition, the livestock house status management unit 160 may be implemented to identify information such as whether or not a dry warning is generated from the meteorological office, rainfall, precipitation time, etc. in the case of rain, and reflect this to manage moisture in the livestock house.
뿐만 아니라 축사 상태 관리부(160)는 축사 내에서 사육되는 가축의 성장 단계별로 체온 조절을 해줄 수있도록 축사 내부의 온도 관리를 시기별로 다르게 세팅할 수 있다. In addition, the house state management unit 160 may set the temperature management inside the house differently for each period so as to control the body temperature at each stage of growth of the livestock raised in the house.
이에 따라 관리자가 일일이 신경 쓰지 않더라도 가축의 성장, 날씨의 변화에 민감하게 대처하는 것이 가능하여 보다 편리하게 축사 상태를 쾌적하게 유지할 수 있어 생산성을 향상시킬 수 있다. Accordingly, even if the manager does not pay attention, it is possible to sensitively cope with the growth of livestock and changes in the weather, so that the state of the livestock can be maintained comfortably, thereby improving productivity.
일 실시예에 있어서 축사 상태 관리부(160)는 축사의 온도, 습도, 가스 상태 등을 가시적인 데이터로 표시하여 전술한 가축 3D모델의 전용뷰어로 제공해줄 수 있다. 예를 들어 축사 상태 관리부(160)는 가축 3D모델의 전용뷰어를 통해 축사 내 온도, 습도 히트맵을 표출하여 직관적으로 확인 가능하게 화면 제공한다. In one embodiment, the livestock house status management unit 160 may display the temperature, humidity, and gas status of the house as visible data and provide it as a dedicated viewer of the aforementioned 3D livestock model. For example, the livestock house status management unit 160 displays the temperature and humidity heat map in the livestock house through a dedicated viewer of the livestock 3D model and provides a screen for intuitive confirmation.
또한 쾌적한 사육 밀도를 분석하여 그 정보를 더 제공해줄 수 있다. 온도, 습도 상태 변화에 따라 구역 내에 서식 가능한 가축의 수량을 파악하여 축사 관리자에게 제공할 수 있다. 이에 따라 가축의 생산성을 향상시키면서도 효율적인 축사 관리가 가능하도록 하는 효과가 있다. It can also provide more information by analyzing the pleasant breeding density. According to changes in temperature and humidity conditions, it is possible to identify the quantity of livestock that can inhabit the area and provide it to the livestock farm manager. Accordingly, there is an effect of enabling efficient livestock management while improving the productivity of livestock.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 가축 농가의 축사 관리 방법의 흐름도이다. 6 is a flow chart of a livestock farm management method of a livestock farm according to an embodiment of the present invention.
먼저, 가축 농가의 축사 관리 시스템에서 수행되는 가축 농가의 축사 관리 방법은 데이터 획득부가 축사에 설치되는 적어도 하나 이상의 CCTV 카메라로부터 축사 촬영 데이터를 획득한다(S200). First, in the livestock farm management method of livestock farms performed by the livestock farm management system, the data acquisition unit acquires livestock shooting data from at least one CCTV camera installed in the livestock farm (S200).
그리고 가축 이미지 분석부가 데이터 획득부로부터 시간대별 축사 촬영 데이터를 전달받아 축사 촬영 데이터에 포함되는 가축의 3D모델로 가축의 외관 상태를 생성한다(S210). In addition, the livestock image analysis unit receives the livestock photographing data for each time period from the data acquisition unit and generates the appearance state of the livestock using a 3D model of livestock included in the livestock photographing data (S210).
가축 이미지 분석부는 데이터 획득부로부터 시간대별 축사 촬영 데이터를 전달받아 축사 촬영 데이터에 포함되는 가축의 3D모델로 가축의 외관 상태를 생성한다. 이때 시간대별 축사 촬영 데이터를 전달받는 것은 축사 관리자에 의해 설정된 주기마다 전달받는 것으로 구현될 수 있다. The livestock image analysis unit receives the livestock photographing data for each time period from the data acquisition unit and generates the external state of the livestock with a 3D model of livestock included in the livestock photographing data. At this time, the reception of the livestock photographing data for each time slot may be implemented by receiving it at a period set by the livestock farm manager.
이후에 가축 건강 상태 파악부는 생성된 가축의 외관상태에 기반하여 딥러닝 기술에 기초하여 가축의 건강상태를 파악한다(S220). Thereafter, the livestock health state grasp unit determines the health state of livestock based on the deep learning technology based on the appearance state of the generated livestock (S220).
시간의 흐름에 따라 주기적으로 촬영된 가축의 외관상태 변화를 비교하여 특정 부위에 색 변화가 나타날 경우 피부의 괴사 또는 출혈이 발생한 상태임을 파악할 수 있다. By comparing changes in the appearance of livestock that were periodically photographed over time, it can be determined that skin necrosis or bleeding has occurred when a color change appears in a specific area.
본 발명의 일 양상에 따르면 가축 소리 파악부가 축사 내의 가축으로부터의 소리 데이터를 취합하여 특수한 상황의 소리를 분석하고, 특정 파형에 포함된 기침, 폐음, 신음 소리 중 적어도 하나를 판단한다. 그리고 가축의 기침, 호흡곤란, 폐음, 신음 소리 중 적어도 하나를 이용하여 가축의 건강 상태를 파악한다(S230). According to an aspect of the present invention, the livestock sound grasp unit collects sound data from livestock in a livestock house, analyzes the sound of a specific situation, and determines at least one of coughing, lung sound, and moaning sound included in a specific waveform. And, by using at least one of a cough, difficulty breathing, lung sound, and groaning sound of the livestock to determine the health status of the livestock (S230).
본 발명의 또 다른 양상에 따르면, 움직임 파악부가 축사 내의 가축에 부착된 비콘 모듈로부터 비콘 신호를 수신하여 가축의 실시간 움직임 데이터를 확보하고(S240), 확보된 가축의 실시간 움직임 데이터에 근거하여 가축의 건강 상태를 더 파악한다. According to another aspect of the present invention, the motion detection unit receives a beacon signal from a beacon module attached to livestock in a livestock house to obtain real-time motion data of livestock (S240), and based on the obtained real-time motion data of livestock. Know more about your health.
움직임 파악부는 자이로 센서를 이용하여 가축이 누워있는지 서있는지 그 자세를 더 파악할 수 있다. 뿐만 아니라 얼만큼의 시간 동안 누워있는지, 자세 고정 시간을 더 파악하는 것도 가능하다. The motion detection unit can further determine whether the livestock is lying or standing by using a gyro sensor. In addition, it is also possible to determine how long you are lying down and how long your posture is fixed.
본 발명의 일 양상에 따르면 축사 상태 관리부가 축사의 온도, 습도 상태를 파악하고, 기상청의 API를 연동하여 날씨 데이터를 분석하여 분석된 날씨 데이터에 기반하여 축사의 온도, 습도 상태를 제어한다(S250).According to one aspect of the present invention, the livestock house status management unit determines the temperature and humidity status of the livestock house, analyzes weather data by interlocking with the Meteorological Administration's API, and controls the temperature and humidity status of the livestock house based on the analyzed weather data (S250 ).
예를 들어 여름일 경우와 겨울일 경우, 또는 가을과 같이 일교차가 정해진 기준보다 큰 경우에 이를 반영하여 축사 온도를 관리할 수 있다. For example, in the case of summer and winter, or when the daily temperature difference is greater than a predetermined standard, such as in autumn, the temperature of the house can be managed by reflecting this.
또한, 축사 상태 관리부는 기상청으로부터 건조 주의보의 발생 여부, 우천시에는 강수량, 강수 시간과 같은 정보들을 파악하고, 이를 반영하여 축사 내 습기 관리를 하도록 구현될 수도 있다. In addition, the livestock house status management unit may be implemented to identify information such as whether or not a dry warning is generated from the meteorological office, precipitation, and precipitation time in case of rain, and reflect this to manage moisture in the livestock house.
뿐만 아니라 축사 상태 관리부는 축사 내에서 사육되는 가축의 성장 단계별로 체온 조절을 해줄 수 있다. In addition, the house condition management unit can control the body temperature at each stage of growth of livestock raised in the house.
이에 따라 관리자가 일일이 신경 쓰지 않더라도 가축의 성장, 날씨의 변화에 민감하게 대처하는 것이 가능하여 보다 편리하게 축사 상태를 쾌적하게 유지할 수 있어 생산성을 향상시킬 수 있다. Accordingly, even if the manager does not pay attention, it is possible to sensitively cope with the growth of livestock and changes in the weather, so that the state of the livestock can be maintained comfortably, thereby improving productivity.
일 실시예에 있어서 축사 상태 관리부는 축사의 온도, 습도, 가스 상태 등을 가시적인 데이터로 표시하여 전술한 가축 3D모델의 전용뷰어로 제공해줄 수 있다. 예를 들어 축사 상태 관리부는 가축 3D모델의 전용뷰어를 통해 축사 내 온도, 습도 히트맵을 표출하여 직관적으로 확인 가능하게 화면 제공할 수 있다. In one embodiment, the livestock house status management unit may display the temperature, humidity, gas status, etc. of the livestock house as visible data and provide it as a dedicated viewer for the aforementioned livestock 3D model. For example, the livestock house status management unit can display the temperature and humidity heat map in the house through a dedicated viewer of the livestock 3D model and provide a screen for intuitive confirmation.
또한 쾌적한 사육 밀도를 분석하여 그 정보를 더 제공해줄 수 있다. 온도, 습도 상태 변화에 따라 구역 내에 서식 가능한 가축의 수량을 파악하여 축사 관리자에게 제공할 수 있다. It can also provide more information by analyzing the pleasant breeding density. According to changes in temperature and humidity conditions, it is possible to identify the quantity of livestock that can inhabit the area and provide it to the livestock farm manager.
추가적으로 건강 상태 파악부는 가축의 체온상태, 가축의 심박수를 더 체크할 수 있다. 이때 축사 상태 파악부에서 감지되는 축사 상태에 따른 주변 온도를 더 반영하여 체온의 변화를 파악하는 것도 가능하다. 이에 따라 축사 관리자는 일일이 가축의 발열 상태를 체크하지 않더라도 가축의 발열 여부를 신속, 정확하게 파악할 수 있다. In addition, the health status check unit can further check the body temperature and heart rate of the livestock. At this time, it is also possible to determine the change in body temperature by further reflecting the ambient temperature according to the livestock state detected by the livestock house status detection unit. Accordingly, the livestock farm manager can quickly and accurately determine whether the livestock has fever, even without checking the fever status of the livestock individually.
그리고 가축의 건강 상태를 파악하여 체온 변화가 감지되거나, 피부색의 변화가 기준치 이상으로 일어나거나, 출혈량이 증가하거나, 식욕부진이 판단될 경우에 축사 관리자 단말로 통보하거나, 기설정된 수의사나 기관에게 통보하도록 구현될 수 있다.In addition, when a change in body temperature is detected by grasping the health status of livestock, a change in skin color occurs above the standard value, increased bleeding amount, or anorexia is judged, it is notified to the house manager terminal or to a preset veterinarian or institution. Can be implemented to
전술한 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.The above-described method may be implemented as an application or in the form of program instructions that may be executed through various computer components and recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The program instructions recorded in the computer-readable recording medium may be specially designed and constructed for the present invention, and may be known and usable to those skilled in the computer software field.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic-optical media such as floptical disks. media), and a hardware device specially configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of the program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform processing according to the present invention, and vice versa.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to embodiments, those skilled in the art will understand that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention described in the following claims. I will be able to.
10 : 축사 관리 시스템 20a, 20b, 20c : CCTV 카메라
30 : 마이크 110 : 데이터 획득부
120 : 가축 이미지 분석부 130 : 건강 상태 파악부
140 : 가축 소리 파악부 150 : 움직임 파악부
160 : 축사 상태 관리부 170 : 저장부10: livestock
30: microphone 110: data acquisition unit
120: livestock image analysis unit 130: health status identification unit
140: livestock sound detection unit 150: motion detection unit
160: house state management unit 170: storage unit
Claims (8)
상기 데이터 획득부로부터 시간대별 축사 촬영 데이터를 전달받아 축사 촬영 데이터에 포함되는 가축의 3D모델로 가축의 외관 상태를 생성하는 가축 이미지 분석부; 및
상기 가축 이미지 분석부에서 생성된 가축의 외관상태에 기반하여 딥러닝 기술에 기초하여 가축의 건강상태를 파악하는 건강상태 파악부;를 포함하고,
상기 축사 내의 가축에 부착된 비콘 모듈로부터 비콘 신호를 수신하여 가축의 실시간 움직임 데이터를 확보하는 움직임 파악부;를 더 포함하며,
상기 가축 이미지 분석부는 상기 데이터 획득부로부터 관리자에 의해 설정된 주기마다 시간대별 축사 촬영 데이터를 전달받아 축사 촬영 데이터에 포함되는 가축의 3D모델로 가축의 외관상태를 생성하되,
시간의 흐름에 따라 동일한 부위의 비교가 가능하도록 방향, 위치가 동일하게 3D모델 형태로 전용뷰어를 통해 제공하고, 가축 몸체에서 외상 변화 부위가 감지되는 경우에 변화되는 부위를 추출하여 표시해주는 것을 특징으로 하며,
축사의 온도, 습도 상태를 파악하고, 기상청의 API를 연동하여 날씨 데이터를 분석하여 분석된 날씨 데이터에 기반하여 축사의 온도, 습도 상태를 제어하는 축사 상태 관리부;를 더 포함하고,
상기 가축 이미지 분석부는
상기 데이터 획득부로부터 관리자에 의해 설정된 주기마다 시간대별 여러 방향에서 찍은 축사 촬영 데이터를 전달받아 획득한 축사 촬영 데이터를 연결해서 시간대별로 하나의 텍스쳐를 생성하고, Mesh 합성 과정을 거쳐 시간대별로 생성된 하나의 텍스쳐를 축사 내 가축의 3D Model에 입혀 축사 내 가축의 3D 모델을 객체 형식으로(OBJ format) 생성하며,
3D모델 형태로 전용뷰어를 통해 객체 형식으로(OBJ format) 생성된 축사 내 가축의 3D모델의 회전 및 특정 부위 확대에 대한 조작을 수행할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하고,
상기 축사 상태 관리부는 축사 내에서 사육되는 가축의 성장 단계별로 체온 조절을 해줄 수 있도록 축사 내부의 온도 관리를 성장 단계별로 다르게 세팅 가능한 것임을 특징으로 하는, 가축 농가의 축사 관리 시스템.
A data acquisition unit that acquires livestock shooting data from at least one CCTV camera installed in the livestock house;
A livestock image analysis unit for receiving livestock photographing data for each time period from the data acquisition unit and generating an external state of livestock with a 3D model of livestock included in the livestock photographing data; And
Including; a health status grasping unit for grasping the health status of the livestock based on a deep learning technology based on the appearance status of the livestock generated by the livestock image analysis unit,
Further includes; a motion detection unit for obtaining real-time motion data of livestock by receiving a beacon signal from the beacon module attached to the livestock in the livestock,
The livestock image analysis unit receives the livestock photographing data for each time period from the data acquisition unit at every cycle set by the manager, and generates the external state of the livestock with a 3D model of livestock included in the livestock photographing data,
It provides a 3D model in the form of a 3D model with the same direction and location to enable comparison of the same parts over time, and extracts and displays the changed part when a trauma change part is detected in the animal body. And
A livestock house status management unit that checks the temperature and humidity status of the livestock, analyzes the weather data by interlocking with the API of the Meteorological Administration, and controls the temperature and humidity status of the livestock based on the analyzed weather data; and further includes,
The livestock image analysis unit
The data acquisition unit receives the livestock photographing data taken in various directions for each time zone at a cycle set by the administrator and connects the obtained livestock photographing data to create one texture for each time zone, and one created for each time zone through a mesh synthesis process. The 3D model of the livestock in the livestock house is created in object format (OBJ format) by coating the texture of
Provides a user interface that can perform operations on the rotation of the 3D model of livestock in the livestock house created in the object format (OBJ format) through a dedicated viewer in the form of a 3D model and enlargement of a specific part,
The livestock farm management system, characterized in that it is possible to set the temperature control inside the livestock differently for each growth stage so as to control the body temperature of the livestock reared in the livestock at each stage of growth.
상기 축사 내의 가축으로부터의 소리 데이터를 취합하여 특수한 상황의 소리를 분석하고, 특정 파형에 포함된 기침, 폐음, 호흡 곤란, 신음 소리 중 적어도 하나를 판단하는 가축 소리 파악부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가축 농가의 축사 관리 시스템.
The method of claim 1,
And a livestock sound grasp unit that collects sound data from livestock in the livestock house, analyzes the sound of a special situation, and determines at least one of cough, lung sound, shortness of breath, and groaning sound included in a specific waveform. Livestock farm management system.
데이터 획득부가 축사에 설치되는 적어도 하나 이상의 CCTV 카메라로부터 축사 촬영 데이터를 획득하는 단계;
가축 이미지 분석부가 상기 데이터 획득부로부터 시간대별 축사 촬영 데이터를 전달받아 축사 촬영 데이터에 포함되는 가축의 3D모델로 가축의 외관 상태를 생성하는 단계; 및
가축 건강 상태 파악부가 상기 생성된 가축의 외관상태에 기반하여 딥러닝 기술에 기초하여 가축의 건강상태를 파악하는 단계;를 포함하고,
움직임 파악부가 상기 축사 내의 가축에 부착된 비콘 모듈로부터 비콘 신호를 수신하여 가축의 실시간 움직임 데이터를 확보하는 단계;를 더 포함하며,
상기 가축의 외관 상태를 생성하는 단계는,
상기 가축 이미지 분석부가 상기 데이터 획득부로부터 관리자에 의해 설정된 주기마다 시간대별 축사 촬영 데이터를 전달받아 축사 촬영 데이터에 포함되는 가축의 3D모델로 가축의 외관상태를 생성하되,
시간의 흐름에 따라 동일한 부위의 비교가 가능하도록 방향, 위치가 동일하게 3D모델 형태로 전용뷰어를 통해 제공하고, 가축 몸체에서 외상 변화 부위가 감지되는 경우에 변화되는 부위를 추출하여 표시해주는 것을 특징으로 하고,
축사 상태 관리부가 축사의 온도, 습도 상태를 파악하고, 기상청의 API를 연동하여 날씨 데이터를 분석하여 분석된 날씨 데이터에 기반하여 축사의 온도, 습도 상태를 제어하는 단계;를 더 포함하며,
상기 가축의 외관 상태를 생성하는 단계는,
상기 데이터 획득부로부터 관리자에 의해 설정된 주기마다 시간대별 여러 방향에서 찍은 축사 촬영 데이터를 전달받아 획득한 축사 촬영 데이터를 연결해서 시간대별로 하나의 텍스쳐를 생성하고, Mesh 합성 과정을 거쳐 시간대별로 생성된 하나의 텍스쳐를 축사 내 가축의 3D Model에 입혀 축사 내 가축의 3D 모델을 객체 형식으로(OBJ format) 생성하며,
3D모델 형태로 전용뷰어를 통해 객체 형식으로(OBJ format) 생성된 축사 내 가축의 3D모델의 회전 및 특정 부위 확대에 대한 조작을 수행할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하고,
상기 축사 상태 관리부는 축사 내에서 사육되는 가축의 성장 단계별로 체온 조절을 해줄 수 있도록 축사 내부의 온도 관리를 성장 단계별로 다르게 세팅 가능한 것임을 특징으로 하는, 가축 농가의 축사 관리 방법.
In the livestock farm management method of livestock farms performed by the livestock farm management system of the livestock farm according to claim 1 or 2,
Acquiring livestock photographing data from at least one CCTV camera installed in the livestock farm by a data acquisition unit;
Receiving, by the livestock image analysis unit, the livestock photographing data for each time period from the data acquisition unit, and generating an external state of the livestock using a 3D model of livestock included in the livestock photographing data; And
Comprising, by the livestock health status grasping unit, determining the health status of livestock based on deep learning technology based on the appearance status of the generated livestock,
A motion detection unit receiving a beacon signal from a beacon module attached to the livestock in the livestock house to obtain real-time motion data of livestock; further comprising,
The step of generating the appearance state of the livestock,
The livestock image analysis unit receives the livestock photographing data for each time period from the data acquisition unit at intervals set by the manager, and generates the external state of the livestock with a 3D model of livestock included in the livestock photographing data,
It provides a 3D model in the form of a 3D model with the same direction and location to enable comparison of the same parts over time, and extracts and displays the changed part when a trauma change part is detected in the animal body. And
The step of controlling the temperature and humidity conditions of the livestock house based on the analyzed weather data by analyzing the weather data by interlocking with the weather data by interworking with the API of the Meteorological Administration, and the step of controlling the temperature and humidity of the livestock house,
The step of generating the appearance state of the livestock,
The data acquisition unit receives the livestock photographing data taken in various directions for each time zone at a cycle set by the administrator and connects the obtained livestock photographing data to create one texture for each time zone, and one created for each time zone through a mesh synthesis process. The 3D model of the livestock in the livestock house is created in object format (OBJ format) by coating the texture of
Provides a user interface that can perform operations on the rotation of the 3D model of livestock in the livestock house created in the object format (OBJ format) through a dedicated viewer in the form of a 3D model and enlargement of a specific part,
The housing status management unit is characterized in that it is possible to set the temperature management inside the housing differently for each growth stage so that the body temperature can be controlled by the growth stage of the livestock raised in the housing, the livestock farm management method of livestock farms.
가축 소리 파악부가 상기 축사 내의 가축으로부터의 소리 데이터를 취합하여 특수한 상황의 소리를 분석하고, 특정 파형에 포함된 기침, 폐음, 신음 소리 중 적어도 하나를 판단하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가축 농가의 축사 관리 방법.
The method of claim 5,
The method further comprising: analyzing the sound of a specific situation by collecting sound data from the livestock in the livestock house, and determining at least one of cough, lung sound, and moaning sound included in a specific waveform; How to manage livestock farms.
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