人工智慧和圖像分析技術結合：早期檢測奶牛跛足！

導讀

跛足是奶牛的主要疾病之一。最近，日本大阪大學的研究人員開發了一種檢測奶牛跛足（蹄病）的新方法，他們借鑒人類的步態分析方法，從奶牛步態圖像中，早期判斷出這種疾病，準確度達99%或者更高。

關鍵字

物聯網、人工智慧、感測器

背景

去年，筆者在《中國物聯網市場到2022年將到達1214.5億美元》一文中，曾指出物聯網市場的具有巨大潛力，也提到農業將是物聯網的重點增長領域之一。

畜牧業是農業的一個重要部分。目前，不少企業紛紛推出智慧畜牧業解決方案，通過無線通信（例如RFID技術、ZigBee技術）、雲計算、互聯網、感測器、大數據、機器人、圖像處理、自動控制、人工智慧等各種創新科技，實現畜禽自動餵養、疾病監控、欄舍的環境監督等等，全程監督畜禽的生長動態和活動情況，提升畜牧業的智能化和裝備化水平，實現科學化管理，提高產量和效率。

今天，我們要著重談談畜牧業中畜禽的疾病監控，奶牛的跛足是一個很好的切入點。蹄子的健康是奶牛保健的一個重要方面。蹄部的損傷和疾病，稱為「跛」，如果不及時治療的話，不僅會導致乳製品產量和質量的下降，而且會危及奶牛生命健康，而早期檢測尤為關鍵。

一般來說，奶牛養殖戶通常要忙於清潔牛棚、擠奶、餵養等一系列繁重工作。所以，靠他們自己準確判斷出奶牛蹄部的健康狀況非常困難，長此以往，將無法保證牛奶和乳製品的產量和質量。

跛足的跡象主要表現在奶牛拱背和步態方面。目前，發現跛足的一些方法是通過檢測拱背，可這些方法主要在檢測中度到重度跛足時有效。所以，需要一種高效且準確的創新技術，能早期判斷出奶牛跛足。

創新

所以，最近由大阪大學科學和工業研究所教授 YAGI Yasushi 帶領的研究團隊和酪農學園大學教授 NAKADA Ken 一起開發出一項創新技術用於監測奶牛健康狀況。它具有相當高的頻率和準確性，對於養殖戶非常有幫助。這項技術採用了深度攝像頭和AI技術，以實現更加智能的牛舍。

（圖片來源：大阪大學）

技術

研究人員研發出一種方法，採用他們自己的人類步態分析技術，對於奶牛的跛足進行早期檢測，準確率可以達到99%甚至更高。

這個研究小組特別地採用了防水和防塵的微軟Kinect設備，它搭載了深度攝像頭，能夠測量自己到物體的距離。Kinect設備安裝在酪農學園大學的牛舍裡面。

（圖片來源：大阪大學）

基於這種感測器採集的大量的奶牛的步態圖像，研究小組研究了奶牛的步態特徵，通過機器學習演算法檢測出跛足的奶牛。

（圖片來源：大阪大學）

價值

關於這項創新技術的價值，我們聽聽Yagi 教授的說法：

「我們成果標誌著採用基於AI的圖像分析技術檢測奶牛的開始。它將實現具有自動擠奶機和喂料機器人的智能牛舍，這些技術已經被一些牛舍引進，同時奶牛身上的可穿戴感測器也在研究中。」

他繼續說：

「通過精密地調整擠出牛奶和飼料的量，同時向養殖戶展示奶牛的健康狀況，我們開啟了乳牛業的新紀元，它將完全專註於奶牛健康管理和提供高質量乳製品。」

總結一下，奶牛跛足的判斷以往是相對困難的，然而這項技術有利於從奶牛步態中早期判斷出跛足。所以，它有望為乳牛業帶來一場革命，通過人工智慧（AI）圖像分析，達到對於奶牛健康狀況的詳細監測。

參考資料

【1】http://resou.osaka-u.ac.jp/en/research/2017/20170626_1

需要進一步探討交流的朋友，請直接聯繫作者微信：JohnZh1984，或者微信關注公眾號：IntelligentThings。

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