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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
채정우 (Kangwon National University) 조현종 (Kangwon National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제3호
발행연도
2020.3
수록면
468 - 473 (6page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.3.468

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Detection of abnormal behavior and unusual signs of cattle has been an important factor for managers in the livestock farming. Among them, it is of great interest for livestock farmers to detect estrus of cattle, which are unusual behaviors related to breeding management. Most studies on detecting estrus combined with IT technologies have been based on sensors attached to the neck or leg of cattle. But sensor-type devices have the potential to cause stress on the cattle by attaching them, and there are additional cost issues for maintenance. In this study, to solve the above problems, we present a estrus detection system which used regular CCTV and applied the object detection algorithm based on the deep learning model. To run real-time detection in video stream, the activity detection is performed within a single image frame and makes prediction with a single network evaluation. The results of the proposed system showed 97% precision and 96% accuracy.
#Abnormal Behavior #Activity Recognition #Cattle #Deep Learning Model #Estrus #Object Detection

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 연구 결과
4. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
J. Roelofs / 2010 / When is a cow in estrus? Clinical and practical aspects / Theriogenology 74:327~344 google schola I. -S. Ryu / 2006 / Accurate Understanding of Cattle Insemination / Improvement for Breeding Stock 11:38~42 google schola M. Saint-Dizier / 2012 / Towards an automated detection of oestrus in dairy cattle / Reproduction in domestic animals 47:1056~1061 google schola B. Kim / 2017 / Top 10 Agriculture Issues in 2017 / Focus on Agricultural Affairs 142:1~27 google schola S. Higaki / 2019 / Estrous detection by continuous measurements of vaginal temperature and conductivity with supervised machine learning in cattle / Theriogenology 123:90~99 google schola

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