WO2023090550A1 - 가축 군의 체중 균일도 측정 장치 및 방법 - Google Patents

가축 군의 체중 균일도 측정 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2023090550A1
WO2023090550A1 PCT/KR2022/005834 KR2022005834W WO2023090550A1 WO 2023090550 A1 WO2023090550 A1 WO 2023090550A1 KR 2022005834 W KR2022005834 W KR 2022005834W WO 2023090550 A1 WO2023090550 A1 WO 2023090550A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
weight
livestock
uniformity
uniform
deviation
Prior art date
Application number
PCT/KR2022/005834
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
경노겸
송신애
송도영
Original Assignee
한국축산데이터 주식회사 농업회사법인
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국축산데이터 주식회사 농업회사법인 filed Critical 한국축산데이터 주식회사 농업회사법인
Publication of WO2023090550A1 publication Critical patent/WO2023090550A1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01G—WEIGHING
    • G01G17/00—Apparatus for or methods of weighing material of special form or property
    • G01G17/08—Apparatus for or methods of weighing material of special form or property for weighing livestock
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01G—WEIGHING
    • G01G9/00—Methods of, or apparatus for, the determination of weight, not provided for in groups G01G1/00 - G01G7/00
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/18—Image warping, e.g. rearranging pixels individually

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and method for measuring the uniformity of body weight of a livestock group, and more particularly, to an apparatus and method for measuring the uniformity of body weight of a livestock group using an image of a barn.
  • the present invention has been proposed to solve the above problems of the previously proposed methods, and estimates the weight of individual livestock from images of the livestock community captured by cameras installed in units of rooms in which livestock are raised, and the weight of individual livestock.
  • the weight uniformity index of the livestock population By calculating the weight uniformity index of the livestock population based on the deviation, it is possible to calculate and provide a weight uniformity index that intuitively recognizes the degree of weight uniformity, and it is possible to calculate and provide a weight uniformity index for each individual in the barn according to the weight uniformity.
  • Its object is to provide a device and method for measuring the weight uniformity of a livestock group, which can be quickly identified before.
  • the weight uniformity measuring device of the livestock group according to the features of the present invention
  • a weight estimating unit for estimating the weight of individual livestock constituting the livestock group using an artificial intelligence-based weight estimation model, from images of the livestock group captured by cameras installed in units of rooms where the livestock group is reared;
  • a deviation calculation unit that calculates a weight deviation of the individual livestock using the weight of the individual livestock estimated by the weight estimation unit
  • a uniformity measurement unit for calculating a weight uniformity index of the livestock population based on the calculated deviation
  • the normal weight range Preferably, the normal weight range
  • the deviation calculation unit calculates the deviation value
  • a counting module for counting the livestock as non-uniform when the weight of the individual livestock is out of the normal weight range
  • a weight calculation module for calculating weights of the counted non-uniform individuals within the livestock population
  • a deviation calculation module for calculating the weight deviation of the non-uniform object may be included.
  • the weight of the livestock population is evaluated to be uniform, and if the weight exceeds the first critical ratio, the weight of the livestock population is non-uniform and the non-uniform individuals are evaluated to be thinned out.
  • the uniformity measuring unit More preferably, the uniformity measuring unit,
  • the weight uniformity index may be calculated by combining the specific gravity of the non-uniform object and the weight deviation of the non-uniform object.
  • the normal weight range Preferably, the normal weight range
  • the step (2) is,
  • step (2-2) More preferably, in the step (2-2),
  • the weight of the livestock population is evaluated to be uniform, and if the weight exceeds the first critical ratio, the weight of the livestock population is non-uniform and the non-uniform individuals are evaluated to be thinned out.
  • step (3) More preferably, in the step (3),
  • the weight uniformity index may be calculated by combining the specific gravity of the non-uniform object and the weight deviation of the non-uniform object.
  • the weight of each livestock is estimated from the livestock group image taken by the camera installed in each room where the livestock group is raised, and based on the weight deviation of the individual livestock
  • 1 is a diagram showing the configuration of an apparatus for measuring weight uniformity of a livestock group according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a process of calculating body weight and deviation by an apparatus for measuring weight uniformity of a livestock group according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a view showing a detailed configuration of a deviation calculation unit in an apparatus for measuring weight uniformity of a livestock group according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a view for explaining the weight uniformity index calculated by the uniformity measuring unit in the apparatus for measuring the weight uniformity of a livestock group according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram showing the flow of a method for measuring weight uniformity of a livestock group according to an embodiment of the present invention.
  • step S120 is a diagram showing a detailed flow of step S120 in the method for measuring weight uniformity of a livestock group according to an embodiment of the present invention.
  • the apparatus 100 for measuring the uniformity of body weight of a livestock group according to an embodiment of the present invention includes a weight estimation unit 110, a deviation calculation unit 120, and a uniformity measuring unit 130. can be configured.
  • the weight estimation unit 110 estimates the weight of each livestock based on artificial intelligence technology, and uses the estimated weight to determine the weight uniformity. By developing and providing an indicator, it is possible to help farms reach an appropriate weight at an appropriate age, while all individuals within a livestock group (particularly, a pig herd) gain weight evenly. Therefore, the farm can reduce the yield reduction and the inefficiency of breeding due to the uneven growth of the individual, thereby increasing farm productivity as well as maintaining a constant quality of livestock products.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a process of calculating weight and deviation by the apparatus 100 for measuring weight uniformity of a livestock group according to an embodiment of the present invention.
  • images of the livestock community may be obtained by photographing the livestock with a CCTV camera installed in each room in which the livestock group is reared.
  • the weight estimator 110 may estimate the weights of individual livestock included in the livestock group from the livestock group image captured by the camera.
  • the weight estimation unit 110 estimates the weight of each n pigs, and the deviation
  • the calculation unit 120 may calculate a weight deviation by comparing the weight of each individual with a normal weight range.
  • each component of the apparatus 100 for measuring weight uniformity of a livestock group according to an embodiment of the present invention will be described in detail.
  • the weight estimator 110 may estimate the weight of individual livestock constituting the livestock group from the livestock group image captured by the camera installed in each room where the livestock group is reared, using an artificial intelligence-based weight estimation model.
  • a CCTV camera is installed as the minimum unit for breeding a livestock community in a barn, and an image of the community is acquired, and the acquired image may be a livestock community image.
  • the minimum unit for breeding the livestock community may vary depending on the situation of the farmhouse, such as the entire building, room, or compartment.
  • the CCTV camera may be a general 2d camera, and the higher the image quality, the higher the accuracy of weight estimation.
  • one camera can be installed to photograph the entire room (minimum breeding unit).
  • the camera installation angle can be Top-View (top-view) where the back of the livestock can be seen by installing it vertically in the center of the ceiling of the barn room, or Side-View (side-view) where the side of the livestock can be seen by installing it horizontally in the middle of the barn wall.
  • Tilted-View which is an angle from which the barn is tilted, should be avoided as it may reduce the accuracy of weight estimation.
  • the acquired livestock community image can be processed to train an artificial intelligence-based weight estimation model. More specifically, supervised learning is performed to detect a plurality of individual livestock in one image, match the actual weight data for the detected individual livestock, and estimate the actual weight from the image of the individual livestock in the image. , a weight estimation model can be created.
  • the weight estimator 110 inputs the livestock crowd image captured by the camera into the weight estimation model generated as described above, detects a plurality of livestock captured in the livestock community image, and estimates the weight of each of the detected livestock. can do.
  • Patent Registration No. 10-2264281 title of invention: system for estimating livestock weight using livestock images and method, registration date: June 07, 2021, etc. may be used.
  • the deviation calculation unit 120 may calculate the weight deviation of individual livestock using the weight of the individual livestock estimated by the weight estimation unit 110 . That is, the deviation calculation unit 120 may be configured to calculate weight deviation in order to determine how uniform the weight is within the livestock population.
  • the weight deviation may be the absolute value of the difference between the normal weight range and the weight of the individual livestock.
  • the normal weight range may be set in advance according to livestock type, age, and breeding period (swine piglet period, weaning period, breeding period, fattening period, etc.).
  • the deviation calculation unit 120 of the apparatus 100 for measuring the weight uniformity of livestock groups according to an embodiment of the present invention includes a count module 121, a specific gravity calculation module 122, and a deviation calculation module 123 may be configured.
  • the count module 121 may count as non-uniform individuals when the weight of an individual livestock is out of a normal weight range.
  • the normal weight range can be set in advance according to the type of livestock, age, breeding period, etc., and if it is below the normal weight range, it is judged as underweight, and if it is over, it is determined as overweight, and underweight or overweight individuals can be counted as non-uniform individuals. .
  • the specific gravity calculation module 122 may calculate the specific gravity of non-uniform individuals counted in the livestock population. That is, the ratio of the non-uniform objects counted by the count module 121 among all the objects constituting the livestock population may be calculated and set as the non-uniform weight. For example, when there are 10 pigs in 3 pig pens, if all 10 pigs are within the normal weight range, there are 0 non-uniform individuals, so the non-uniform specific gravity is also 0. In addition, if there are 4 non-uniform individuals among 10 pigs, the non-uniform specific gravity is 40%.
  • the specific gravity calculation module 122 evaluates that the weight of the livestock population is uniform if the calculated specific gravity of the non-uniform individuals is equal to or less than the first critical ratio, and if the weight of the livestock population exceeds the first threshold ratio, the weight of the livestock population is non-uniform and the non-uniform individuals are determined. It can be evaluated as something that needs to be weeded out.
  • a second critical ratio greater than the first critical ratio is set, and if the non-uniform ratio exceeds the first critical ratio, the weight of the livestock population is evaluated as non-uniform, and if the non-uniform ratio exceeds the second critical ratio, Non-uniformity can be evaluated as serious.
  • the first critical ratio may be different for each livestock species (other livestock species other than weaner pigs, breeding pigs, fattening pigs, or pigs) and for each country even for the same pig.
  • the deviation calculation module 123 may calculate the weight deviation of the non-uniform object.
  • the weight deviation may be the absolute value of the difference between the normal weight range and the weight of the individual livestock. That is, the deviation calculation module 123 may calculate, as weight deviation, how far away the non-uniform individuals counted in the livestock population are from the normal weight range. For example, in FIG.
  • the deviation calculation module 123 may evaluate the severity of non-uniformity according to a predetermined section to which the weight deviation of the non-uniform object belongs. For example, if the weight deviation is less than 1 kg, it is divided into 1 section, if it is 1 to 3 kg, it is 2 sections, and if it exceeds 3 kg, it is divided into 3 sections. severity can be judged.
  • the uniformity measurer 130 may calculate the weight uniformity index of the livestock population based on the calculated deviation. More specifically, the uniformity measuring unit 130 may calculate the weight uniformity index by combining the specific gravity of the non-uniform object and the weight deviation of the non-uniform object.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the weight uniformity index calculated by the uniformity measurement unit 130 in the apparatus 100 for measuring the uniformity of body weight of a livestock group according to an embodiment of the present invention.
  • the uniformity measurement unit 130 of the apparatus 100 for measuring the body weight uniformity of livestock groups according to an embodiment of the present invention combines non-uniform specific gravity and weight deviation of non-uniform individuals according to a predetermined standard.
  • the weight uniformity index is derived, but the weight uniformity index is converted into a form that is easy for users to accept, such as “uniformity”, “weak unevenness”, and “strong unevenness”, so that intuitive recognition is possible.
  • the uniformity measuring unit 130 determines that the uniformity is “uniform” when the uniformity is 30% or less, the first threshold ratio or less, and the weight deviations of non-uniform objects all belong to section 1. can If the uniformity exceeds 30% and the weight deviation of the non-uniform objects belongs to section 1 or 2, it can be judged as “weak non-uniformity”. In addition, if the uniformity exceeds 30% and the weight deviation of the non-uniform objects belongs to the 3 section, it can be judged as “strong non-uniformity”.
  • a manager of a livestock farm may take measures such as separating excessively overweight or underweight individuals from the livestock population. Therefore, by applying the weight uniformity measuring device 100 of a livestock group according to an embodiment of the present invention to a farm, overcoming the limitation of not being able to measure the weight of each individual every day, the average weight of the pig group and the uniformity of the weight of the pig group can be measured every day. By observing, you can quickly detect and respond to abnormal conditions in the farm. Maintaining the uniformity of the average weight and weight of the pig group is an indicator that is directly related to the productivity and profit of the farm, so it can be managed on a daily basis to maximize the farm's profitability. In addition, since rapid weight gain or non-growth is directly related to meat quality, weight gain management has the effect of maintaining the quality of livestock products.
  • the weight uniformity measuring method of a livestock group according to an embodiment of the present invention is a weight uniformity measuring method in which each step is performed by a computer, and a camera installed in a room unit breeding a livestock group Estimating the weight of individual livestock constituting the livestock community from the captured livestock image using an artificial intelligence-based weight estimation model (S110), calculating the weight deviation of individual livestock using the estimated weight of individual livestock (S110). S120), and calculating a weight uniformity index of the livestock population based on the calculated deviation (S130).
  • step S120 of the method for measuring weight uniformity of a livestock group according to an embodiment of the present invention if the weight of an individual livestock is out of the normal weight range, counting as a non-uniform individual (S121), livestock It may be implemented by including calculating the proportion of non-uniform individuals counted in the cluster (S122) and calculating the weight deviation of the non-uniform individuals (S123).
  • the present invention relates to a method for measuring weight uniformity of a livestock group, and may be composed of software recorded in hardware including a memory and a processor.
  • the method for measuring the weight uniformity of a livestock group of the present invention may be stored and implemented in a personal computer, a notebook computer, a server computer, a PDA, a smart phone, a tablet PC, and the like.
  • the weight of individual livestock is estimated from the livestock group image taken by a camera installed in each room in which the livestock group is raised, and ,
  • the weight uniformity index of the livestock population is estimated from the livestock group image taken by a camera installed in each room in which the livestock group is raised, and .
  • the present invention may include a computer-readable medium including program instructions for performing operations implemented in various communication terminals.
  • computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD_ROMs and DVDs, and floptical disks. It may include hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media and ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Such computer-readable media may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • program instructions recorded on a computer-readable medium may be specially designed and configured to implement the present invention, or may be known and usable to those skilled in computer software.
  • it may include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes generated by a compiler.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

본 발명에서 제안하고 있는 가축 군의 체중 균일도 측정 장치 및 방법에 따르면, 가축 군집을 사육하는 방 단위로 설치된 카메라에서 촬영된 가축 군집 영상으로부터 개별 가축의 체중을 추정하고, 개별 가축의 체중 편차에 기초해 가축 군집의 체중 균일도 지표를 산출함으로써, 체중의 균일한 정도를 직관적으로 인지할 수 있는 체중 균일도 지표를 산출해 제공할 수 있고, 체중 균일도에 따라 축사 내 개체별 체중 차이가 커지기 전에 신속하게 파악할 수 있다.

Description

가축 군의 체중 균일도 측정 장치 및 방법
본 발명은 가축 군의 체중 균일도 측정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 축사 영상을 사용한 가축 군의 체중 균일도 측정 장치 및 방법에 관한 것이다.
축산업의 경우, 사육 동물의 개체별 사양관리를 위해서는 정기적인 체중관리가 필요하다. 특히, 양돈 농가의 경우 출하 시 규격 기준이 매우 중요하며, 규격 기준 내에 맞는 돼지의 출하 여부에 따라 농장의 소득에 매우 큰 차이를 가져온다. 따라서 양돈 농장에서는 그룹 단위 돼지의 체중을 분석하는 것이 중요하다.
주요 체중 분석 지표는 두 가지 정도인데, 매일매일 체중의 증가량(일당 증체량)을 측정하는 것과 돈군 내에서 체중의 증가가 얼마나 고르게 진행되고 있는지 측정하는 것이다.
먼저, 일당 증체량 측정과 관련해, 마리당 평균 3~5㎏ 정도인 포유자돈 초기에는 매일매일 체중의 증가량을 측정하는 것이 가능할 수 있으나, 어미젖을 땐 이유 직후만 하더라도 마리당 평균 체중은 10㎏을 훌쩍 넘으므로, 매일 한 마리씩 체중 계측하는 것은 불가능하다. 때문에 농가에서는 마리당 계측을 꼭 해야 하는 단계인 “출하” 단계에서만 농장 돼지들의 체중 정보를 알 수 있다. 이와 같은 한계를 극복하기 위하여, 국내외 민간기업이나 연구기관 등에서 돼지 체중을 체중계가 아닌 다른 방식(예를 들어, 인공지능 등)으로 체중을 재려는 시도가 이어지고 있다. 관련된 선행특허로 등록특허 제10-2264281호(발명의 명칭: 축사 영상을 이용한 가축 체중 추정 시스템 및 방법, 등록일자: 2021년 06월 07일) 등이 개시된 바 있다.
반면에, 돈군 내에서 얼마나 증체가 고르게 이루어지고 있는지(증체 균일도)에 대해서는, 돈군 내 개체 체중 계측이 선행되어야 하므로, 아직까지 그 연구가 미진한 상태이다. 농장에서 증체가 얼마나 균일하게 발생하는지를 측정하는 이유는 사육 기간 동안 돈방 내 개체 체중을 동일하게 함으로써 출하 시점에서의 돈방의 체중을 균일하게 하여 체중 차이로 인한 출하 페널티를 최소화하기 위함이다.
따라서 돈군 내의 증체 균일도를 산출하고 이를 기초로 돈방 내 개체의 몸무게를 체계적으로 관리하기 위한 기술의 개발이 필요한 실정이다.
본 발명은 기존에 제안된 방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 가축 군집을 사육하는 방 단위로 설치된 카메라에서 촬영된 가축 군집 영상으로부터 개별 가축의 체중을 추정하고, 개별 가축의 체중 편차에 기초해 가축 군집의 체중 균일도 지표를 산출함으로써, 체중의 균일한 정도를 직관적으로 인지할 수 있는 체중 균일도 지표를 산출해 제공할 수 있고, 체중 균일도에 따라 축사 내 개체별 체중 차이가 벌어지기 전에 신속하게 파악할 수 있는, 가축 군의 체중 균일도 측정 장치 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치는,
체중 균일도 측정 장치로서,
가축 군집을 사육하는 방 단위로 설치된 카메라에서 촬영된 가축 군집 영상으로부터, 인공지능 기반 체중 추정 모델을 사용해 상기 가축 군집을 구성하는 개별 가축의 체중을 추정하는 체중 추정부;
상기 체중 추정부에서 추정된 개별 가축의 체중을 사용해 상기 개별 가축의 체중 편차를 산출하는 편차 산출부; 및
상기 산출한 편차에 기초해 상기 가축 군집의 체중 균일도 지표를 산출하는 균일도 측정부를 포함하며,
상기 체중 편차는,
정상 체중 범위와 상기 개별 가축의 체중 차이의 절댓값인 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 정상 체중 범위는,
가축 종류, 일령 및 사육 구간에 따라 미리 설정될 수 있다.
바람직하게는, 상기 편차 산출부는,
상기 개별 가축의 체중이 상기 정상 체중 범위를 벗어나면 불균일 개체로 카운트하는 카운트 모듈;
상기 가축 군집 내에서 상기 카운트한 불균일 개체의 비중을 계산하는 비중 계산 모듈; 및
상기 불균일 개체의 상기 체중 편차를 산출하는 편차 산출 모듈을 포함할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 비중 계산 모듈은,
상기 계산한 불균일 개체의 비중이 제1 임계 비율 이하이면 가축 군집의 체중이 균일하다고 평가하고, 상기 제1 임계 비율을 초과하면 가축 군집의 체중이 불균일하고 불균일 개체를 솎아내야 하는 것으로 평가할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 균일도 측정부는,
상기 불균일 개체의 비중 및 상기 불균일 개체의 체중 편차를 조합해 상기 체중 균일도 지표를 산출할 수 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 방법은,
컴퓨터에 의해 각 단계가 수행되는 체중 균일도 측정 방법으로서,
(1) 가축 군집을 사육하는 방 단위로 설치된 카메라에서 촬영된 가축 군집 영상으로부터, 인공지능 기반 체중 추정 모델을 사용해 상기 가축 군집을 구성하는 개별 가축의 체중을 추정하는 단계;
(2) 상기 단계 (1)에서 추정된 개별 가축의 체중을 사용해 상기 개별 가축의 체중 편차를 산출하는 단계;
(3) 상기 산출한 편차에 기초해 상기 가축 군집의 체중 균일도 지표를 산출하는 단계를 포함하며,
상기 체중 편차는,
정상 체중 범위와 상기 개별 가축의 체중 차이의 절댓값인 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 정상 체중 범위는,
가축 종류, 일령 및 사육 구간에 따라 미리 설정될 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (2)는,
(2-1) 상기 개별 가축의 체중이 상기 정상 체중 범위를 벗어나면 불균일 개체로 카운트하는 단계;
(2-2) 상기 가축 군집 내에서 상기 카운트한 불균일 개체의 비중을 계산하는 단계; 및
(2-3) 상기 불균일 개체의 상기 체중 편차를 산출할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 단계 (2-2)에서는,
상기 계산한 불균일 개체의 비중이 제1 임계 비율 이하이면 가축 군집의 체중이 균일하다고 평가하고, 상기 제1 임계 비율을 초과하면 가축 군집의 체중이 불균일하고 불균일 개체를 솎아내야 하는 것으로 평가할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 단계 (3)에서는,
상기 불균일 개체의 비중 및 상기 불균일 개체의 체중 편차를 조합해 상기 체중 균일도 지표를 산출할 수 있다.
본 발명에서 제안하고 있는 가축 군의 체중 균일도 측정 장치 및 방법에 따르면, 가축 군집을 사육하는 방 단위로 설치된 카메라에서 촬영된 가축 군집 영상으로부터 개별 가축의 체중을 추정하고, 개별 가축의 체중 편차에 기초해 가축 군집의 체중 균일도 지표를 산출함으로써, 체중의 균일한 정도를 직관적으로 인지할 수 있는 체중 균일도 지표를 산출해 제공할 수 있고, 체중 균일도에 따라 축사 내 개체별 체중 차이가 벌어지기 전에 신속하게 파악할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치의 구성을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치가 체중 및 편차를 산출하는 과정을 설명하기 위해 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치에서, 편차 산출부의 세부적인 구성을 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치에서, 균일도 측정부가 산출하는 체중 균일도 지표를 설명하기 위해 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 방법의 흐름을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 방법에서, 단계 S120의 세부적인 흐름을 도시한 도면.
<부호의 설명>
100: 체중 균일도 측정 장치
110: 체중 추정부
120: 편차 산출부
121: 카운트 모듈
122: 비중 계산 모듈
123: 편차 산출 모듈
130: 균일도 측정부
S110: 가축 군집을 사육하는 방 단위로 설치된 카메라에서 촬영된 가축 군집 영상으로부터, 인공지능 기반 체중 추정 모델을 사용해 가축 군집을 구성하는 개별 가축의 체중을 추정하는 단계
S120: 추정된 개별 가축의 체중을 사용해 개별 가축의 체중 편차를 산출하는 단계
S121: 개별 가축의 체중이 정상 체중 범위를 벗어나면 불균일 개체로 카운트하는 단계
S122: 가축 군집 내에서 카운트한 불균일 개체의 비중을 계산하는 단계
S123: 불균일 개체의 체중 편차를 산출하는 단계
S130: 산출한 편차에 기초해 가축 군집의 체중 균일도 지표를 산출하는 단계
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 ‘연결’ 되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’ 되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 ‘간접적으로 연결’ 되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 ‘포함’ 한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100)의 구성을 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100)는, 체중 추정부(110), 편차 산출부(120) 및 균일도 측정부(130)를 포함하여 구성될 수 있다.
즉, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100)는, 체중 추정부(110)가 인공지능 기술 기반으로 개별 가축의 체중을 추정하고, 추정된 체중을 이용해 체중 균일도를 나타내는 지표를 개발해 제공함으로써, 궁극적으로 농장이 적정 일령에 적정 체중에 도달하면서도, 가축 군(특히, 돈군) 내에 모든 개체가 고르게 체중이 증가할 수 있도록 도울 수 있다. 따라서 농장은 개체가 고르게 증체하지 않음으로 인한 출하수익 감소, 사육의 비효율을 감소시킬 수 있게 되어, 농가 생산성이 증대됨은 물론 축산물 품질 또한 일정하게 유지할 수 있게 된다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100)가 체중 및 편차를 산출하는 과정을 설명하기 위해 도시한 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 가축 군집을 사육하는 방 단위로 설치된 CCTV 카메라에서 가축을 촬영하여 가축 군집 영상을 획득할 수 있다. 체중 추정부(110)는, 카메라에서 촬영된 가축 군집 영상으로부터 가축 군집에 포함된 개별 가축들의 체중을 추정할 수 있다. 예를 들어, 어린 돼지를 사육하는 돈사(자돈사) 중 3번째 돈방(3돈방)에서 n 마리로 구성된 가축 군집이 사육되고 있으면 체중 추정부(110)는 n 마리 각각의 체중을 추정하며, 편차 산출부(120)는 개별 개체의 체중을 정상 체중 범위와 비교하여 체중 편차를 산출할 수 있다.
이하에서는, 도 1 및 도 2를 참조하여, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100)의 각 구성에 대해 상세히 설명하도록 한다.
체중 추정부(110)는, 가축 군집을 사육하는 방 단위로 설치된 카메라에서 촬영된 가축 군집 영상으로부터, 인공지능 기반 체중 추정 모델을 사용해 가축 군집을 구성하는 개별 가축의 체중을 추정할 수 있다.
즉, 축사에서 가축 군집을 사육하는 최소단위로 CCTV 카메라를 설치하여 군집을 촬영한 영상을 취득하며, 이때 취득한 영상이 가축 군집 영상일 수 있다. 여기서, 가축 군집을 사육하는 최소단위는, 건물 전체, 방, 칸 등 농가 상황에 따라 다양할 수 있다. 이때, CCTV 카메라는 일반 2d 카메라일 수 있는데, 고화질 영상일수록 체중 추정의 정확성이 높을 수 있다. 또한, 한 대의 카메라가 방(사육 최소단위) 전체를 촬영하도록 설치할 수 있다.
카메라 설치 각도는 축사 방 천장 중앙에 수직으로 설치하여 가축의 등이 보이는 Top-View(탑-뷰) 또는 축사 벽 중간에 수평으로 설치하여 가축의 옆면이 보이는 Side-View(사이드-뷰)일 수 있다. 다만, 축사를 기울여서 바라보는 각도인 Tilted-View(틸티드-뷰)는 체중 추정 정확도가 저하될 수 있으므로 지양한다.
취득한 가축 군집 영상을 가공하여 인공지능 기반 체중 추정 모델을 학습시킬 수 있다. 보다 구체적으로, 하나의 이미지 안에서 복수의 개별 가축을 각각 검출하고, 검출된 개별 가축에 대한 실제 체중 데이터를 매칭하여 영상 내의 개별 가축의 이미지로부터 실제 체중을 추정하도록 지도 학습(Supervised Learning)을 수행하여, 체중 추정 모델을 생성할 수 있다.
체중 추정부(110)는, 카메라에서 촬영된 가축 군집 영상을 전술한 바와 같이 생성된 체중 추정 모델에 입력해, 가축 군집 영상에 촬영된 복수의 가축을 검출하고, 검출된 가축 각각의 체중을 추정할 수 있다.
한편, 체중 추정부(110)가 사용하는 인공지능 기술 기반으로 영상으로부터 가축의 체중을 추정하는 구체적인 기술로는, 등록특허 제10-2264281호(발명의 명칭: 축사 영상을 이용한 가축 체중 추정 시스템 및 방법, 등록일자: 2021년 06월 07일) 등이 사용될 수 있다.
편차 산출부(120)는, 체중 추정부(110)에서 추정된 개별 가축의 체중을 사용해 개별 가축의 체중 편차를 산출할 수 있다. 즉, 편차 산출부(120)는 가축 군집 내에서 체중이 얼마나 균일한지를 판단하기 위해 체중 편차를 산출하는 구성일 수 있다. 여기서, 체중 편차는, 정상 체중 범위와 개별 가축의 체중 차이의 절댓값일 수 있다. 또한, 정상 체중 범위는, 가축 종류, 일령 및 사육 구간(포유자돈구간, 이유자돈구간, 육성구간, 비육구간 등)에 따라 미리 설정될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100)에서, 편차 산출부(120)의 세부적인 구성을 도시한 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100)의 편차 산출부(120)는, 카운트 모듈(121), 비중 계산 모듈(122) 및 편차 산출 모듈(123)을 포함하여 구성될 수 있다.
카운트 모듈(121)은, 개별 가축의 체중이 정상 체중 범위를 벗어나면 불균일 개체로 카운트할 수 있다. 여기서, 정상 체중 범위는 가축 종류, 일령 및 사육 구간 등에 따라 미리 설정될 수 있으며, 정상 체중 범위 미달일 경우 저체중, 초과일 경우 과체중으로 판정하고, 저체중 또는 과체중인 개체를 불균일 개체로 카운트할 수 있다.
비중 계산 모듈(122)은, 가축 군집 내에서 카운트한 불균일 개체의 비중을 계산할 수 있다. 즉, 가축 군집을 구성하는 전체 개체 중에서 카운트 모듈(121)이 카운트한 불균일 개체의 비율을 계산해, 이를 불균일 비중으로 할 수 있다. 예를 들어, 자돈사 3돈방에 10마리의 돼지가 있을 때, 10마리 모두 정상 체중 범위 안에 있으면 불균일 개체는 0마리이므로, 불균일 비중도 0이 된다. 또한, 10마리의 돼지 중에서 불균일 개체가 4마리이면, 불균일 비중은 40%가 된다.
여기서, 비중 계산 모듈(122)은, 계산한 불균일 개체의 비중이 제1 임계 비율 이하이면 가축 군집의 체중이 균일하다고 평가하고, 제1 임계 비율을 초과하면 가축 군집의 체중이 불균일하고 불균일 개체를 솎아내야 하는 것으로 평가할 수 있다. 실시예에 따라서는, 제1 임계 비율보다 큰 제2 임계 비율을 설정하여, 불균일 비중이 제1 임계 비율을 초과하면 가축 군집의 체중이 불균일하다고 평가하고, 불균일 비중이 제2 임계 비율을 초과하면 불균일이 심각한 것으로 평가할 수도 있다.
예를 들어, 돼지의 경우 30%를 불균일 시작점으로 보아, 불균일 개체의 비중이 돈방의 30%(제1 임계 비율)를 초과하면 불균일이 시작되는 것으로 판단하고, 출하수익 보전을 위해 체중이 불균일한 개체를 솎아내야 하는 것으로 볼 수 있다. 다만, 여기서 구체적인 제1 임계 비율은, 같은 돼지에 대해서도 축종(이유자돈, 육성돈, 비육돈 또는 양돈이 아닌 또 다른 축종)마다, 국가마다 다를 수 있다.
편차 산출 모듈(123)은, 불균일 개체의 체중 편차를 산출할 수 있다. 여기서, 체중 편차는, 정상 체중 범위와 개별 가축의 체중 차이의 절댓값일 수 있다. 즉, 편차 산출 모듈(123)은, 가축 군집 내에서 카운트한 불균일 개체가, 정상 체중 범위로부터 얼마나 떨어져 있는지를 체중 편차로 산출할 수 있다. 예를 들어, 도 2에서 자돈사 3돈방에서 사육되는 돼지 군집의 종류, 일령, 사육구간에 따른 정상 체중 범위가 50~55㎏이면, 개체 n은 불균일 개체로 카운트되고(과체중), 개체 n의 체중 58.36㎏에서 정상 체중 범위 중 높은 값인 55㎏을 뺀 3.36㎏이 체중 편차로 산출될 수 있다. 또한, 다른 저체중 불균일 개체 m의 체중이 48㎏이면 정상 체중 범위 중 낮은 값인 50㎏과의 차 -2㎏의 절댓값인 2㎏이 체중 편차로 산출될 수 있다.
한편, 편차 산출 모듈(123)에서는, 불균일 개체의 체중 편차가 속하는 미리 정해진 구간에 따라, 불균일 심각성을 평가할 수 있다. 예를 들어, 체중 편차가 1㎏ 미만이면 1구간, 1~3㎏이면 2구간, 3㎏ 초과이면 3구간으로 총 3개의 구간으로 구분하고, 불균일 개체의 체중 편차가 어느 구간에 속하는지에 따라 불균일 심각성을 판단할 수 있다.
균일도 측정부(130)는, 산출한 편차에 기초해 가축 군집의 체중 균일도 지표를 산출할 수 있다. 보다 구체적으로, 균일도 측정부(130)는, 불균일 개체의 비중 및 불균일 개체의 체중 편차를 조합해 체중 균일도 지표를 산출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100)에서, 균일도 측정부(130)가 산출하는 체중 균일도 지표를 설명하기 위해 도시한 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100)의 균일도 측정부(130)는, 미리 정해진 기준에 따라 불균일 비중 및 불균일 개체의 체중 편차를 조합해 체중 균일도 지표를 도출하되, 체중 균일도 지표는 “균일”, “약한 불균일”, “강한 불균일” 등 사용자가 받아들이기 쉬운 형태로 변환해 제공하여, 직관적인 인식이 가능하도록 할 수 있다.
예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 균일도 측정부(130)는, 균일도가 30% 이하로 제1 임계 비율 이하이고 불균일 개체들의 체중 편차가 모두 1구간에 속하면 “균일”로 판정할 수 있다. 균일도가 30%를 초과하고, 불균일 개체들의 체중 편차가 1구간 또는 2구간에 속하면 “약한 불균일”로 판정할 수 있다. 또한, 균일도가 30%를 초과하고, 불균일 개체들의 체중 편차가 3구간에 속하면 “강한 불균일”로 판정할 수 있다.
각각의 체중 균일도 지표에 따라서, 축산 농가의 관리자 등은 지나치게 과체중 또는 저체중인 개체를 해당 가축 군집에서 분리하는 등의 조치를 취할 수 있다. 따라서 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100)를 농장에 적용하여, 개체별로 매일 체중을 잴 수 없다는 한계를 극복하고 돈군의 평균 체중과 돈군 체중의 균일한 정도를 매일 관측하여 농장의 이상 상태를 빠르게 발견하여 대응할 수 있다. 평균 체중과 돈군 체중의 균일도를 유지하는 것이 곧 농장의 생산성 및 수익과 연결되는 지표이므로, 이를 일단위로 관리하여 농장의 수익성을 극대화할 수 있다. 또한, 체중의 급격한 증체나 체중이 자라지 않는 것은 곧바로 육질과도 연결되는 부분이기 때문에, 증체 관리는 축산물의 질(Quality) 역시 유지할 수 있는 효과가 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 방법의 흐름을 도시한 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 방법은, 컴퓨터에 의해 각 단계가 수행되는 체중 균일도 측정 방법으로서, 가축 군집을 사육하는 방 단위로 설치된 카메라에서 촬영된 가축 군집 영상으로부터, 인공지능 기반 체중 추정 모델을 사용해 가축 군집을 구성하는 개별 가축의 체중을 추정하는 단계(S110), 추정된 개별 가축의 체중을 사용해 개별 가축의 체중 편차를 산출하는 단계(S120), 및 산출한 편차에 기초해 가축 군집의 체중 균일도 지표를 산출하는 단계(S130)를 포함하여 구현될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 방법에서, 단계 S120의 세부적인 흐름을 도시한 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 방법의 단계 S120은, 개별 가축의 체중이 정상 체중 범위를 벗어나면 불균일 개체로 카운트하는 단계(S121), 가축 군집 내에서 카운트한 불균일 개체의 비중을 계산하는 단계S122), 및 불균일 개체의 체중 편차를 산출하는 단계(S123)를 포함하여 구현될 수 있다.
본 발명은 가축 군의 체중 균일도 측정 방법에 관한 것으로서, 메모리 및 프로세서를 포함한 하드웨어에서 기록되는 소프트웨어로 구성될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 가축 군의 체중 균일도 측정 방법은, 개인용 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 서버 컴퓨터, PDA, 스마트폰, 태블릿 PC 등에 저장 및 구현될 수 있다.
각각의 단계들과 관련된 상세한 내용들은, 앞서 본 발명의 일실시예에 따른 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100)와 관련하여 충분히 설명되었으므로, 상세한 설명은 생략하기로 한다.
전술한 바와 같이, 본 발명에서 제안하고 있는 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100) 및 방법에 따르면, 가축 군집을 사육하는 방 단위로 설치된 카메라에서 촬영된 가축 군집 영상으로부터 개별 가축의 체중을 추정하고, 개별 가축의 체중 편차에 기초해 가축 군집의 체중 균일도 지표를 산출함으로써, 체중의 균일한 정도를 직관적으로 인지할 수 있는 체중 균일도 지표를 산출해 제공할 수 있고, 체중 균일도에 따라 축사 내 개체별 체중 차이가 벌어지기 전에 신속하게 파악할 수 있다.
한편, 본 발명은 다양한 통신 단말기로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터에서 판독 가능한 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터에서 판독 가능한 매체는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD_ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.
이와 같은 컴퓨터에서 판독 가능한 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨터에서 판독 가능한 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 구현하기 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예를 들어, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
이상 설명한 본 발명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형이나 응용이 가능하며, 본 발명에 따른 기술적 사상의 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (10)

  1. 체중 균일도 측정 장치(100)로서,
    가축 군집을 사육하는 방 단위로 설치된 카메라에서 촬영된 가축 군집 영상으로부터, 인공지능 기반 체중 추정 모델을 사용해 상기 가축 군집을 구성하는 개별 가축의 체중을 추정하는 체중 추정부(110);
    상기 체중 추정부(110)에서 추정된 개별 가축의 체중을 사용해 상기 개별 가축의 체중 편차를 산출하는 편차 산출부(120); 및
    상기 산출한 편차에 기초해 상기 가축 군집의 체중 균일도 지표를 산출하는 균일도 측정부(130)를 포함하며,
    상기 체중 편차는,
    정상 체중 범위와 상기 개별 가축의 체중 차이의 절댓값인 것을 특징으로 하는, 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100).
  2. 제1항에 있어서, 상기 정상 체중 범위는,
    가축 종류, 일령 및 사육 구간에 따라 미리 설정되는 것을 특징으로 하는, 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100).
  3. 제1항에 있어서, 상기 편차 산출부(120)는,
    상기 개별 가축의 체중이 상기 정상 체중 범위를 벗어나면 불균일 개체로 카운트하는 카운트 모듈(121);
    상기 가축 군집 내에서 상기 카운트한 불균일 개체의 비중을 계산하는 비중 계산 모듈(122); 및
    상기 불균일 개체의 상기 체중 편차를 산출하는 편차 산출 모듈(123)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100).
  4. 제3항에 있어서, 상기 비중 계산 모듈(122)은,
    상기 계산한 불균일 개체의 비중이 제1 임계 비율 이하이면 가축 군집의 체중이 균일하다고 평가하고, 상기 제1 임계 비율을 초과하면 가축 군집의 체중이 불균일하고 불균일 개체를 솎아내야 하는 것으로 평가하는 것을 특징으로 하는, 가축 군의 체중 균일도 측정 (100).
  5. 제4항에 있어서, 상기 균일도 측정부(130)는,
    상기 불균일 개체의 비중 및 상기 불균일 개체의 체중 편차를 조합해 상기 체중 균일도 지표를 산출하는 것을 특징으로 하는, 가축 군의 체중 균일도 측정 장치(100).
  6. 컴퓨터에 의해 각 단계가 수행되는 체중 균일도 측정 방법으로서,
    (1) 가축 군집을 사육하는 방 단위로 설치된 카메라에서 촬영된 가축 군집 영상으로부터, 인공지능 기반 체중 추정 모델을 사용해 상기 가축 군집을 구성하는 개별 가축의 체중을 추정하는 단계;
    (2) 상기 단계 (1)에서 추정된 개별 가축의 체중을 사용해 상기 개별 가축의 체중 편차를 산출하는 단계;
    (3) 상기 산출한 편차에 기초해 상기 가축 군집의 체중 균일도 지표를 산출하는 단계를 포함하며,
    상기 체중 편차는,
    정상 체중 범위와 상기 개별 가축의 체중 차이의 절댓값인 것을 특징으로 하는, 가축 군의 체중 균일도 측정 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 정상 체중 범위는,
    가축 종류, 일령 및 사육 구간에 따라 미리 설정되는 것을 특징으로 하는, 가축 군의 체중 균일도 측정 방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 단계 (2)는,
    (2-1) 상기 개별 가축의 체중이 상기 정상 체중 범위를 벗어나면 불균일 개체로 카운트하는 단계;
    (2-2) 상기 가축 군집 내에서 상기 카운트한 불균일 개체의 비중을 계산하는 단계; 및
    (2-3) 상기 불균일 개체의 상기 체중 편차를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 가축 군의 체중 균일도 측정 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 단계 (2-2)에서는,
    상기 계산한 불균일 개체의 비중이 제1 임계 비율 이하이면 가축 군집의 체중이 균일하다고 평가하고, 상기 제1 임계 비율을 초과하면 가축 군집의 체중이 불균일하고 불균일 개체를 솎아내야 하는 것으로 평가하는 것을 특징으로 하는, 가축 군의 체중 균일도 측정 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 단계 (3)에서는,
    상기 불균일 개체의 비중 및 상기 불균일 개체의 체중 편차를 조합해 상기 체중 균일도 지표를 산출하는 것을 특징으로 하는, 가축 군의 체중 균일도 측정 방법.
PCT/KR2022/005834 2021-11-16 2022-04-25 가축 군의 체중 균일도 측정 장치 및 방법 WO2023090550A1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2021-0157746 2021-11-16
KR1020210157746A KR20230071489A (ko) 2021-11-16 2021-11-16 가축 군의 체중 균일도 측정 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023090550A1 true WO2023090550A1 (ko) 2023-05-25

Family

ID=86397197

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2022/005834 WO2023090550A1 (ko) 2021-11-16 2022-04-25 가축 군의 체중 균일도 측정 장치 및 방법

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR20230071489A (ko)
WO (1) WO2023090550A1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050161007A1 (en) * 2003-11-20 2005-07-28 Camiel Huisma Animal management system
KR20190068266A (ko) * 2017-12-08 2019-06-18 김정구 영상을 이용한 가축 무게 측정 장치 및 방법
KR102183474B1 (ko) * 2018-09-27 2020-11-26 경노겸 그룹별 축산물 생애 정보 관리 시스템
KR20210031096A (ko) * 2019-09-11 2021-03-19 주)엠트리센 비접촉 가축 체중 측정장치 및 방법
KR20210058526A (ko) * 2019-11-14 2021-05-24 주식회사 이모션 중량 측정 장치를 이용한 가축 생계 균일도 관리 시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050161007A1 (en) * 2003-11-20 2005-07-28 Camiel Huisma Animal management system
KR20190068266A (ko) * 2017-12-08 2019-06-18 김정구 영상을 이용한 가축 무게 측정 장치 및 방법
KR102183474B1 (ko) * 2018-09-27 2020-11-26 경노겸 그룹별 축산물 생애 정보 관리 시스템
KR20210031096A (ko) * 2019-09-11 2021-03-19 주)엠트리센 비접촉 가축 체중 측정장치 및 방법
KR20210058526A (ko) * 2019-11-14 2021-05-24 주식회사 이모션 중량 측정 장치를 이용한 가축 생계 균일도 관리 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR20230071489A (ko) 2023-05-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2022145614A1 (ko) 축사 영상을 이용한 가축 체중 추정 시스템 및 방법
WO2019132170A1 (ko) 학습용 데이터 관리방법, 장치 및 프로그램
WO2021221249A1 (ko) 스마트 가축 관리 시스템 및 그 방법
WO2016171341A1 (ko) 클라우드 기반 병리 분석 시스템 및 방법
WO2019235828A1 (ko) 투 페이스 질병 진단 시스템 및 그 방법
WO2023008806A1 (ko) Rgb-d 기반 가축 체중 추론 ai 시스템 및 이를 제공하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터-판독가능매체
WO2020111754A9 (ko) 세미 슈퍼바이즈드 학습을 이용한 진단 시스템 제공방법 및 이를 이용하는 진단 시스템
US10657365B2 (en) Specific person detection system and specific person detection method
WO2023090550A1 (ko) 가축 군의 체중 균일도 측정 장치 및 방법
KR20200105558A (ko) 컴퓨터 비전을 이용한 가축 질병 예측 시스템 및 그 방법
CN114155216A (zh) 猪只温度检测方法及装置
WO2015178556A1 (ko) 깊이 정보를 이용한 동물의 머리 탐지 시스템 및 그 탐지 방법
WO2020141888A1 (ko) 사육장 환경 관리 장치
CN116019023A (zh) 一种电子信息管理系统及管理方法
WO2022114653A1 (ko) 데이터 경계 도출 시스템 및 방법
WO2021095956A1 (ko) 중량 측정 장치를 이용한 가축 생계 균일도 관리 시스템
WO2021137523A1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업 시간 대비 검수 시간을 이용한 검수 단가 자동 업데이트 방법
KR102172347B1 (ko) 농장 가축 상태 평가 방법 및 시스템
WO2019098584A1 (ko) 사물 인터넷 환경에서 낯선 기기에 대한 사용자 신뢰도 계산 시스템 및 방법
WO2019231163A1 (ko) 메시지 전송 지연 관리 장치 및 방법
WO2022255635A1 (ko) 유해조수 취약성 분석을 통한 유도울타리 설치 지역 도출 시스템 및 이를 이용한 유도울타리 설치 지역 도출방법
CN111985460B (zh) 一种基于红外测温与人脸识别的体温异常告警方法及系统
WO2021085806A1 (ko) 가축사양표준에 기초한 가축사양관리 가이드 제공 방법
WO2024058318A1 (ko) 축사 관리 카메라를 위한 카메라 관리 시스템 및 방법
WO2024117603A1 (ko) 예상 성인 키의 연산 방법 및 이를 수행하기 위한 장치

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22895762

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1