Automatic identification and analysis of multi-object cattle rumination based on computer vision

Yueming Wang; Tiantian Chen; Baoshan Li; Qi Li

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자료유형: 학술저널

저자정보: Yueming Wang (Inner Mongolia University of Science and Technology) Tiantian Chen (Inner Mongolia University of Science and Technology) Baoshan Li (Inner Mongolia University of Science and Technology) Qi Li (Inner Mongolia University of Science and Technology)

저널정보: 한국축산학회(구 한국동물자원과학회) 한국축산학회지 한국축산학회지 제65권 제3호

발행연도: 2023.5

수록면: 519 - 534 (16page)

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Rumination in cattle is closely related to their health, which makes the automatic monitoring of rumination an important part of smart pasture operations. However, manual monitoring of cattle rumination is laborious and wearable sensors are often harmful to animals. Thus, we propose a computer vision-based method to automatically identify multi-object cattle rumination, and to calculate the rumination time and number of chews for each cow. The heads of the cattle in the video were initially tracked with a multi-object tracking algorithm, which combined the You Only Look Once (YOLO) algorithm with the kernelized correlation filter (KCF). Images of the head of each cow were saved at a fixed size, and numbered. Then, a rumination recognition algorithm was constructed with parameters obtained using the frame difference method, and rumination time and number of chews were calculated. The rumination recognition algorithm was used to analyze the head image of each cow to automatically detect multi-object cattle rumination. To verify the feasibility of this method, the algorithm was tested on multi-object cattle rumination videos, and the results were compared with the results produced by human observation. The experimental results showed that the average error in rumination time was 5.902% and the average error in the number of chews was 8.126%. The rumination identification and calculation of rumination information only need to be performed by computers automatically with no manual intervention. It could provide a new contactless rumination identification method for multi-cattle, which provided technical support for smart pasture.

#Cattle #Rumination #YOLOv4 #KCF #Frame difference

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Yueming Wang

소속기관 Inner Mongolia University of Science and Technology

주요연구분야 농수해양학 > 축산학

논문수 1 이용수 2

Tiantian Chen

소속기관 Inner Mongolia University of Science and Technology

주요연구분야 농수해양학 > 축산학

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Baoshan Li

소속기관 Inner Mongolia University of Science and Technology

주요연구분야 농수해양학 > 축산학

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Qi Li

소속기관 Inner Mongolia University of Science and Technology

주요연구분야 농수해양학 > 축산학

논문수 1 이용수 2

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