在乳牛中使用刷子的自动监测
Negar Sadrzadeh1, Borbala Foris1, Joseph Krahn1
1Animal Welfare Program, Faculty of Land and Food Systems, The University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada.
PloS one
|June 25, 2024
概括
使用机器学习和计算机视觉对牛进行自动化刷子使用监测,为评估动物福利提供了一种新的方法. 这项技术准确地跟踪单个牛的行为,改善了农场动物的护理.
科学领域:
- 动物行为科学 动物行为科学
- 机器学习在农业中的应用.
- 计算机视觉用于畜牧业监测
背景情况:
- 牛表现出使用刷子的自然抓行为,受到社会层次和健康的影响.
- 刷子的使用可以表明奶牛的健康和福利,需要自动化监测工具.
- 目前的监测方法在评估牛的福利时缺乏准确的实际应用.
研究的目的:
- 开发和评估一种机器学习方法来监测乳牛的刷子使用情况.
- 整合机械刷子旋转数据与来自RFID和计算机视觉系统的牛识别.
- 为了比较RFID与计算机视觉的准确性,用于个人牛的识别.
主要方法:
- 利用机器学习模型分析刷子旋转数据.
- 从低频射频识别 (RFID) 获得机械刷与牛识别的综合数据.
- 采用计算机视觉系统与信托标记,用于在小组环境中识别牛.
主要成果:
- 计算机视觉系统的准确性高于RFID系统的牛识别.
- 机器学习算法显著提高了刷子使用估计的精度.
- 本研究介绍了第一个基于信托标记的计算机视觉系统,用于监测群体中的牛行为.
结论:
- 使用机器学习和计算机视觉,可以自动监测牛的刷子使用情况.
- 与RFID相比,计算机视觉系统为个人动物的识别提供了更高的准确性.
- 这种方法可以扩展到开发农场动物的自动福利评估.


