I detta dokument undersöks och diskuteras möjligheten att extrahera andelen svin som finns i olika delar av en grispenna genom avancerad bildanalysteknik för möjliga tillämpningar. Som exempel kan nämnas att grisar i allmänhet befinner sig i det våta gödselområdet vid höga omgivningstemperaturer för att undvika värmestress, eftersom fuktning av kroppsytan är den viktigaste vägen för att skingra värmen genom avdunstning. Den del av svinen som befinner sig i gödselområdet respektive viloområdet kan därför användas som en indikator på bristande kontroll av klimatet i grismiljön, eftersom svin inte förväntas vila i gödselområdet. Datorseendemetoden använder en inlärningsbaserad segmenteringsmetod med hjälp av flera funktioner som extraheras från bilden. Den inlärningsbaserade metoden bygger på utökade toppmoderna funktioner i kombination med ett strukturerat förutsägelseramverk baserat på en logistisk regressionslösare med hjälp av elastisk nätreglering. Dessutom kan metoden producera en sannolikhet per pixel snarare än att bilda ett svårt beslut. Detta övervinner några av de begränsningar som finns i en uppsättning med endast gråskalig information. Grispennan är en svår bildmiljö på grund av utmanande ljusförhållanden som skuggor, dålig belysning och dålig kontrast mellan gris och bakgrund. För att testa de praktiska förhållandena filmades en penna med nio smågrisar ur ett topperspektiv av en Axis M3006-kamera med en upplösning på 640 × 480 i tre 10-min-sessioner under olika ljusförhållanden. Resultaten visar att en inlärningsbaserad metod, jämfört med gråskalemetoder, förbättrar möjligheten att på ett tillförlitligt sätt identifiera andelen grisar i olika delar av pennan. Svin med ändrat beteende (lokalisering) i pennan kan indikera förändrade klimatförhållanden. Förändrat individuellt beteende kan också tyda på sämre hälsa eller akut sjukdom.
Nilsson m.fl. I Ref föreslogs en inlärningsbaserad metod för segmentering av svin för att mäta andelen svin i olika områden.
Development of automatic surveillance of animal behaviour and welfare using image analysis and machine learned segmentation technique
{'venue': 'Animal : an international journal of animal bioscience', 'journal': 'Animal : an international journal of animal bioscience', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}