人工智能和图像分析技术结合：早期检测奶牛跛足！

导读

跛足是奶牛的主要疾病之一。最近，日本大阪大学的研究人员开发了一种检测奶牛跛足（蹄病）的新方法，他们借鉴人类的步态分析方法，从奶牛步态图像中，早期判断出这种疾病，准确度达99%或者更高。

关键字

背景

去年，笔者在《中国物联网市场到2022年将到达1214.5亿美元》一文中，曾指出物联网市场的具有巨大潜力，也提到农业将是物联网的重点增长领域之一。

畜牧业是农业的一个重要部分。目前，不少企业纷纷推出智慧畜牧业解决方案，通过无线通信（例如RFID技术、ZigBee技术）、云计算、互联网、传感器、大数据、机器人、图像处理、自动控制、人工智能等各种创新科技，实现畜禽自动喂养、疾病监控、栏舍的环境监督等等，全程监督畜禽的生长动态和活动情况，提升畜牧业的智能化和装备化水平，实现科学化管理，提高产量和效率。

今天，我们要着重谈谈畜牧业中畜禽的疾病监控，奶牛的跛足是一个很好的切入点。蹄子的健康是奶牛保健的一个重要方面。蹄部的损伤和疾病，称为“跛”，如果不及时治疗的话，不仅会导致乳制品产量和质量的下降，而且会危及奶牛生命健康，而早期检测尤为关键。

一般来说，奶牛养殖户通常要忙于清洁牛棚、挤奶、喂养等一系列繁重工作。所以，靠他们自己准确判断出奶牛蹄部的健康状况非常困难，长此以往，将无法保证牛奶和乳制品的产量和质量。

跛足的迹象主要表现在奶牛拱背和步态方面。目前，发现跛足的一些方法是通过检测拱背，可这些方法主要在检测中度到重度跛足时有效。所以，需要一种高效且准确的创新技术，能早期判断出奶牛跛足。

创新

所以，最近由大阪大学科学和工业研究所教授 YAGI Yasushi 带领的研究团队和酪农学园大学教授 NAKADA Ken 一起开发出一项创新技术用于监测奶牛健康状况。它具有相当高的频率和准确性，对于养殖户非常有帮助。这项技术采用了深度摄像头和AI技术，以实现更加智能的牛舍。

（图片来源：大阪大学）

技术

研究人员研发出一种方法，采用他们自己的人类步态分析技术，对于奶牛的跛足进行早期检测，准确率可以达到99%甚至更高。

这个研究小组特别地采用了防水和防尘的微软Kinect设备，它搭载了深度摄像头，能够测量自己到物体的距离。Kinect设备安装在酪农学园大学的牛舍里面。

（图片来源：大阪大学）

基于这种传感器采集的大量的奶牛的步态图像，研究小组研究了奶牛的步态特征，通过机器学习算法检测出跛足的奶牛。

（图片来源：大阪大学）

价值

关于这项创新技术的价值，我们听听Yagi 教授的说法：

“我们成果标志着采用基于AI的图像分析技术检测奶牛的开始。它将实现具有自动挤奶机和喂料机器人的智能牛舍，这些技术已经被一些牛舍引进，同时奶牛身上的可穿戴传感器也在研究中。”

他继续说：

“通过精密地调整挤出牛奶和饲料的量，同时向养殖户展示奶牛的健康状况，我们开启了乳牛业的新纪元，它将完全专注于奶牛健康管理和提供高质量乳制品。”

总结一下，奶牛跛足的判断以往是相对困难的，然而这项技术有利于从奶牛步态中早期判断出跛足。所以，它有望为乳牛业带来一场革命，通过人工智能（AI）图像分析，达到对于奶牛健康状况的详细监测。

参考资料

【1】http://resou.osaka-u.ac.jp/en/research/2017/20170626_1

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