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J-GLOBAL ID：201802235240038815   整理番号：18A0328919

ビデオ解析,加速度計,分類アルゴリズムを用いた種雄牧草地におけるウシ挙動事象の予測【Powered by NICT】

Predicting bull behavior events in a multiple-sire pasture with video analysis, accelerometers, and classification algorithms

著者 (8件)： Abell Kaitlynn M. (Diagnostic Medicine/Pathobiology, College of Veterinary Medicine, Kansas State University, K-221 Mosier Hall, Manhattan, KS 66506, United States) ,  Theurer Miles E. (Research and Data Consulting Services, Wellington, KS 67152, United States) ,  Larson Robert L. (Beef Cattle Institute, Kansas State University, 1320 Research Park Drive, Manhattan, KS 66506, United States) ,  Larson Robert L. (Clinical Sciences, College of Veterinary Medicine, Kansas State University, 1800 Denison Ave, Manhattan, KS 66506, United States) ,  White Brad J. (Beef Cattle Institute, Kansas State University, 1320 Research Park Drive, Manhattan, KS 66506, United States) ,  White Brad J. (Clinical Sciences, College of Veterinary Medicine, Kansas State University, 1800 Denison Ave, Manhattan, KS 66506, United States) ,  Hardin David K. (University of Nebraska-Lincoln, School of Veterinary Medicine and Biomedical Sciences, VBS 120C, Lincoln, NE 68583, United States) ,  Randle Richard F. (University of Nebraska-Lincoln, School of Veterinary Medicine and Biomedical Sciences, VBS 120C, Lincoln, NE 68583, United States)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 136  ページ： 221-227  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 肉用子牛から親子関係データは,多重父ウシ牧草地における不均衡な数のウシは,単一雄牛から生まれていることを示している。調査と多重父ウシ牧草地内の雄牛挙動を正確に定量する父牛の数の変動の理由(s)を決定するために始まる。本研究の目的は,多重父ウシ牧草地での雄牛の挙動事象を正確に予測するために加速度計データと種々の分類アルゴリズムを評価することであった。本研究で関心の挙動事象を含む横臥,立位,歩行,と実装。二頭の雄牛と十発情同期化乳牛を供試した。真の挙動事象はビデオ解析と日照時間中に決定し,加速度計データと一致した。加速度計は,両方の雄牛の耳,体高,頚部の両方に付着していた。加速度計データは,二番目毎の3日以上にわたり記録した。加速度計データを用いてアルゴリズムを生成し,精度は既知のビデオ行動データと比較して評価した。横臥の生ビデオデータに基づく有病率は32.6%であり,立位は59.4%であった,歩行は7.4%であった,実装は0.6%であった。ランダムフォレスト分類器は,関心のある各タグ位置と行動のための他の分類器(ランダムツリーとディシジョンツリー)と比較して最も高い精度を示した。ランダムフォレストアルゴリズムから精度は横臥,立位のための85~90%,歩行のための73~77%,及び74%から92~99%の範囲で80%への実装。分類アルゴリズムは横臥および立位事象を正確に予測する,より低い精度で歩行・装着事象を予測することができた。雄牛の間の挙動は,全体的な親子関係データをどのように影響するかを決定するためにさらなる研究が必要である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 機械学習 ,  *録画装置 ,  親子関係 ,  立位 ,  ディシジョンツリー ,  *アルゴリズム ,  歩行 ,  *牧草地 ,  乳牛 ,  *加速度計
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  横臥 ,  雄牛 ,  *分類アルゴリズム ,  *ビデオ分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 牛肉雄牛 ,  挙動 ,  ウシ ,  機械学習 ,  複数種雄牛放牧地

分類 (3件)： 時間,速度,加速度,角速度の計測法・機器  (AD05040K) ,  生体計測  (EL03020C) ,  牛  (FD02020Y)

タイトルに関連する用語 (8件)： ビデオ解析 ,  加速度計 ,  分類アルゴリズム ,  牧草地 ,  ウシ ,  挙動 ,  事象 ,  予測