文献
J-GLOBAL ID:201802273137505269   整理番号:18A0814898

画像処理技術による脚スイング解析に基づく乳牛における自動lam行検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic lameness detection in dairy cattle based on leg swing analysis with an image processing technique
著者 (7件):
資料名:
巻: 148  ページ: 226-236  発行年: 2018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:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
跛行は,酪農業における群生産性と動物福祉のための頻繁で深刻な問題になっている。跛行の最も顕著な特性として,歩行特性を用いて,人間の専門家による跛行を推定した。本研究の目的は,コンピュータビジョン技術を用いて脚スイングを分析し,高精度と実用性を有する跛行を検出し予測するために,ウシの移動を評価するための自動的で連続的なシステムを開発することであった。焦点は,乳牛の運動パターンを定量化し,運動解析から抽出した特徴を用いて跛行を分類する可能性を示すことであった。乳牛が搾乳された後に,サイドビュービデオが記録された。ウシは,1(音)から3(重度の跛行)までのスケールで専門家によって記録された。データセットは,98のウシから621のビデオを含んだ。運動曲線を画像処理によって移動脚の位置を抽出することによってプロットして,運動曲線を解析して,歩行非対称性,速度,追跡アップ,立脚時間,ストライド長さ,および柔らかさを参照して6つの特徴を生み出した。3つのクラス内の特徴のボックスプロットは,データセットが6つの特徴の下でほぼ線形で分離可能であり,乳牛が異なる跛行段階において異なる跛行指標を持つことを示した。決定木分類器をデータセットに適用し,2,3,および10倍交差検証を用いてアルゴリズムの性能を検証した。分類の精度は90.18%であり,感度と特異性の平均はそれぞれ90.25%と94.74%であった。本研究は,脚スイング解析によって抽出された6つの運動特徴に基づいて乳牛跛行を分類する実現可能性を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
牛 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る