Study on estimating method of feed and water intake of broilers based on object detection by deep learning
Year: 2024
Type: article
Abstract: 肉用鶏の摂取様姿勢（摂食様姿勢および飲水様姿勢）を検出する人工知能（AI）を用いた肉用鶏の飼料および水の摂取量推定方法を検討した．ディープラーニングによる物体検出を用いた摂取様姿勢検出用AIを作成し，AIを用いて検出された摂食様姿勢および飲水様姿勢の回数と対応した飼料および水の摂取量の関係性について，単回帰分析により解析して相関係数から判断した．また，学習データセット用静止画の内容がAIの検出精度と摂取量推定に与える影響を検討した．その結果，相関係数はそれぞれ0.92（P<0.01），0.85（P<0.01）となり，摂取様姿勢検出用AIを用いた飼料および水の摂取量推定が可能であった．また，学習データセット用静止画のうち，摂取様姿勢に似た摂取様姿勢ではない姿勢の増加により，AIの検出精度が上がること，AIから検出された摂取様姿勢の回数と対応した飼料および水の摂取量の相関性が高くなることを確認した．
Source: Nihon Chikusan Gakkaiho
Authors: Tong MENG, Hiroki MATSUYAMA, Mitsuhiko KATAHIRA, Shuji URAKAWA, Kenichi HORIGUCHI
Institutions: Iwate University, Yamagata University
Language: English
Topic: Smart Agriculture and AI
Subfield: Plant Science
Domain: Life Sciences
SDG: Zero hunger
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4402973460