DOI QR코드

DOI QR Code

영상기반 축사 내 육계 검출 및 밀집도 평가 연구

Study on image-based flock density evaluation of broiler chicks

  • 투고 : 2019.07.31
  • 심사 : 2019.08.13
  • 발행 : 2019.08.30

초록

본 연구에서는 실시간 육계 복지관리를 위해 영상 기반의 육계 군집 모니터링을 수행하였으며, 촬영된 영상 내육계 영역을 검출하고 좌표변환을 이용한 지면 투영과 밀집도를 평가하였다. 평사 구조의 육계사에서 광역 범위의 육계 군집을 촬영하였으며 육계 영역은 카메라로부터 수집된 RGB 영상을 HSV 모델로 변환한 후 임계치 처리 및 군집화를 통해 검출하였다. 영상처리를 통해 검출된 육계 영역은 카메라-월드 좌표계 변환을 이용하여 지면에 투영한 후 실제 면적을 계산하였으며, 계산된 면적을 이용하여 밀집도를 평가하였다. 영역 검출 결과 상대오차 및 IoU가 평균 5%, 0.81로 각각 계산되었으며, 좌표변환을 통한 실제 면적은 약 7%의 오차 수준으로 평가되었다. 실제 면적 내 육계영역의 비율을 이용하여 밀집도를 계산하였으며 평균 80% 수준으로 나타났다. 영역 검출의 경우 작거나 멀리 존재하는 면적에 대해서는 검출 성능이 다소 떨어졌으며, 실제 면적 평가는 축사 내 구조물 등에 따른 오차가 관찰되었다. 따라서 본 기술을 축사에 적용하기 위해서는 다양한 데이터 기반의 알고리즘의 검출 성능 향상 및 마커 등을 이용한 기준정보 추가 설치가 필요할 것으로 판단된다.

In this study, image-based flock monitoring and density evaluation were conducted for broiler chicks welfare. Image data were captured by using a mono camera and region of broiler chicks in the image was detected using converting to HSV color model, thresholding, and clustering with filtering. The results show that region detection was performed with 5% relative error and 0.81 IoU on average. The detected region was corrected to the actual region by projection into ground using coordinate transformation between camera and real-world. The flock density of broiler chicks was estimated using the corrected actual region, and it was observed with an average of 80%. The developed algorithm can be applied to the broiler chicks house through enhancing accuracy of region detection and low-cost system configuration.

키워드

참고문헌

  1. F. M. Colles, R. J. Cain, T. Nickson, A. L. Smith, S. J. Roberts, M. C. J. Maiden, D Lunn, and M. S. Dawkins, "Monitoring chicken flock behaviour provides early warning of infection by human pathogen Campylobacter", Proceeding of Royal Society B, Vol. 282, pp. 1-6, 2015.
  2. S. Bergmann, A. Schwarzer, K. Wilutzky, H. Louton, J. Bachmeier, P. Schmidt, M. Erhard, and E. Rauch, "Behavior as welfare indicator for the rearing of broilers in an denriched husbandry environment - A field study", Journal of Veterinary Hehavior, Vol. 19, pp. 90-101, 2017. https://doi.org/10.1016/j.jveb.2017.03.003
  3. J. J. Ha, Y. J. Rhee, B. C. Kim, S. J. Ohh, and Y. H. Song, "Effects of Rearing Densities on Behavior Characteristics in Korean Native Broilers", Journal of Animal Science and Technology, Vol. 53, No. 5, pp. 481-487, 2011. (In Korean) https://doi.org/10.5187/JAST.2011.53.5.481
  4. J. H. Son, "The effect of stocking density on the behaviour and welfare indexes of broiler chickens", Journal of Agricultural Science and Technology, A3, pp. 307-311, 2013.
  5. K. Reiter and W. Bessei, "Effect of stocking density of broilers on temperature in the litter and at bird level", Archiv fur Geflugelkunde, Vol. 60, No. 5, pp. 204-206, 2000.
  6. A. Camargo and J. S. Smith, "An image-processing based algorithm to automatically identify plant disease visual symptoms", Biosystems Engineering Vol. 102, pp. 9-21, 2009. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2008.09.030
  7. H. T. Kim, S. K. Lee, J. W. Han, W. Kim, "Image Processing Algorithm for Behavior Classification of Pigs under the Different Environment Conditions", Journal of Agriculture & Life Science, Vol. 51, No. 3, pp. 119-127, 2017. https://doi.org/10.14397/jals.2017.51.3.119
  8. J. Gu, Z. Wang, R. Gao, and H. Wu, "Cow behavior recognition based on image analysis and activities", International Journal of Agricultural and Biological Engineering, Vol. 10, No. 3, pp. 165-174, 2017. https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20171004.2638
  9. A. D. Montis, A. Pinna, M. Barra, and E. Vranken, "Analysis of poultry eating and drinking behavior by software eYeNamic", Journal of Agricultural Engineering, Vol. XLIV, No, s2, pp. 166-172, 2013.
  10. D. F. Pereira, B. C. B. Miyamoto, G. D. N. Maia, G. T. Sales, M. M. Magalhaes, and R. S. Gates, "Machine vision to identify broiler breeder behavior", Vol. 99, pp. 194-199, 2013. https://doi.org/10.1016/j.compag.2013.09.012
  11. D. P. Neves, S. A. Mehdizadeh, M. Tscharke, I. A. Naas, T. M. Banhazi, "Detection of flock movement and behaviour of broiler chickens at different feeders using image analysis", Information Processingi in Agriculture, Vol. 2, pp.177-182, 2015. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2015.08.002
  12. P. Morerio, L. Marcenaro, and C. S. Regazzoni, "People count estimation in small crowds", Proceeding on 2012 IEEE 9th International Conference, Beijing, China, 2012.
  13. S. H. Chae and K. K. Jun, "HSV Color Model based Hand Contour Detector Robust to Noise", Journal of Korea Multimedia Society Vol. 18, No. 10, pp. 1149-1156, 2015. https://doi.org/10.9717/kmms.2015.18.10.1149