图像分析和人工智能将改变奶牛养殖

奶农忙于清洁牛棚，挤奶和喂食等常规工作，因此很难确定奶牛的状况。如果这种情况持续下去，他们将继续忙于确保牛奶和乳制品的数量和质量。由大阪大学科学与工业研究所的YAGI Yasushi教授领导的一组研究人员和Rakuno Gakuen大学的NAKADA Ken教授共同开发了一种在农民中高频率，准确地监测奶牛健康的技术。通过使用相机和AI来实现智能牛棚。

蹄健康是适当的奶牛养护的重要方面。如果不加以治疗，称为“跛足”的蹄病和疾病不仅会导致乳制品的数量和质量下降，还会导致危及生命的疾病。因此，其早期检测非常重要。跛足的指标表现在奶牛的后弓和步态模式中。研究了通过检测后弓来发现跛足的方法; 然而，该方法可有效检测中度至重度跛行。

该小组利用自己的人体步态分析技术，建立了一种早期检测牛步态图像跛足的方法，准确度达到99%或更高。具体来说，这组防水防尘的微软Kinect，一种能够测量物体距离的相机传感器，并将其放置在Rakuno Gakuen大学的牛棚中。基于该传感器拍摄的大量牛步态图像，该组描述了牛的步态，通过机器学习检测出跛足的奶牛。

“我们的成就标志着使用人工智能图像分析监测奶牛技术的开始，”Yagi教授说。“这将大大有助于实现与自动挤奶机和喂食机器人联锁的智能牛棚，这两者已经被引入一些奶牛场，以及连接到研究中的奶牛的可穿戴传感器。” 他继续说道，“通过精细调整挤奶量和饲料量，并通过自动分析奶牛状况，详细显示农民的奶牛状况，我们可以实现奶牛养殖的新时代，农民可以关注完全依靠奶牛的健康管理和提供高质量的乳制品。“