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タイトル: 画像解析を用いた黒毛和種子牛に対する体重推定の可能性およびその精度
その他のタイトル: Possibility and its precision of body weight prediction by image analysis method for Japanese Black calves
著者: 緒方, 三華
中橋, 良信
澁谷, 良治
口田, 圭吾
Ogata, Mika
Nakahashi, Yoshinobu
Shibuya, Ryoji
Kuchida, Keigo
キーワード: 画像解析
黒毛和種
体重推定
画素数
Image analysis
Japanese Black
prediction of bodyweight
number of pixel
発行日: Oct-2011
出版者: 帯広畜産大学
引用: 帯大研報
抄録:  肉用牛の日増体重を把握することは牛を管理する上で重要であるが,日常的な体重測定は多大 な労力を要すると考えられる。本研究では画像解析技術を用いた体重の推定およびその精度を検 証し,体型に多様性のある牛に対する本技術の可能性について考察した。  供試牛は北海道内の家畜市場に出荷された子牛を対象とし,体重測定時に鉛直方向に取り付け たUSB カメラにより背側体表面を撮影した。1頭当たり複数枚の画像を得た後,それらの画像か ら牛生体部分のみを抽出して,その画素数をカウントした。なお,カメラの撮像領域から外れる 個体については対象としなかった。1頭当たり複数枚の画像から求めた画素数を平均し,実測体 重との相関係数を求めたところ,r=0.83と高い値が得られた。これらの画像における牛の姿勢 は一定ではないため,正姿勢であると判断された画像のみを用いて再度分析を行ったところ,相 関係数はr=0.85とわずかだが高くなった。また,1頭当たり複数枚の画像を保持している個体 において(a)正姿勢であった画像からの画素数および(b)正姿勢でないものを含む画像からの画素 数について反復誤差を求めたところ,反復誤差が3.0%以内のものは,(a)で全体の約78%,(b)で 全体の約37%となり,正姿勢であるものを対象とすれば,高い精度で増体確認を行うことの可能 性が示唆された。 Routine check of the daily gain of beef cattle is important to find some cattle with health problem. However, these processes need a large amount of labor for the farmers. The purpose of this study was to investigate the accuracy of measuring the live body weight using image analysis for beef cattle. Japanese Black calves (n=142), shipped to a livestock market in Hokkaido were used. They were taken digital images by USB camera which was set on the vertical direction during the body weighing. Photoshop (Adobe Systems Incorporated) was used to extract cattle body from the digital image of vertical direction manually and to count the number of pixels automatically. Numbers of pixels of individual cattle were averaged for each cattle and calculated the correlation coefficient between the live body weight and the averaged number of pixels of cattle body. The correlation coefficient of them was 0.83. The correlation coefficient showed a slightly high value (r=0.85) excluding the inappropriate digital image for the posture of cattle. The repetitive errors of animal which have severaldigital images were also calculated by appropriate posture of cattle (a), by digital images including inappropriate posture of cattle (b). The repetitive errors within 3% were 78% for (a) and 37% for (b), respectively. The result of this study indicated that the possibility of weight predicting system for the beef calves using image analysis with high precision.
URI: http://ir.obihiro.ac.jp/dspace/handle/10322/3109
ISSN: 13485261
出現コレクション:00A03学術研究報告(紀要)

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