このコンテンツを表示するには、JoVEへの購読が必要です。 または、無料トライアルをお申し込みください。

方法論記事

YOLOv8-v13 精密畜産におけるインテリジェントなリアルタイム牛モニタリングとデータ駆動型農場管理のためのアーキテクチャのベンチマーク

1.1K 回視聴

⸱

DOI:

10.3791/69490

⸱

2025年11月14日

 ,  ,  ,  ,  , 

この記事について

サマリー

このプロトコルは、福祉と農場管理の最適化をサポートするために、リアルタイムの牛の行動検出のために6つのYOLOモデルをベンチマークします。

要約

リアルタイムかつ正確な牛の行動検出は、動物福祉を改善し、家畜管理を最適化するために非常に重要です。これに対処するため、本研究では、カスタムCBVD-5データセットを用いて、5つの主要な牛の行動(立っている、横たわる、採餌する、飲む、反芻する)を認識するために、コミュニティが開発した6つの軽量YOLO(You Only Look Once)モデル(YOLOv8n、YOLOv9t、YOLOv10n、YOLOv10n、YOLOv11n、YOLOv12n、YOLOv13n)を総合的に評価した。データセットには、現実世界の監視シナリオを反映する多様な照明条件と自然の納屋環境が含まれています。すべてのモデルは、標準的なオブジェクト検出メトリック (精度、再現率、mAP@50、mAP@50-95) と、推論時間、フレーム/秒 (FPS)、モデル サイズ、トレーニング期間などの展開指向の指標を使用して評価され、精度と効率のバランスの取れた評価が提供されました。YOLOv13nは最高のmAP@50-95(0.712)を達成し、YOLOv11nは最高のmAP@50(0.967)に達し、検出精度と推論速度のトレードオフが良好で安定した収束を示しました。YOLOv10n は最速の推論速度(1.2ミリ秒/フレーム、~833 FPS)を示し、継続的な納屋監視などレイテンシーに敏感なアプリケーションに適しています。すべてのモデルは、6MB未満のコンパクトなサイズと~300FPSを超えるリアルタイムスループットを維持し、エッジ展開の実用性を確認しました。この結果は、最新のYOLOバリアントを評価するための再現性のあるベンチマークフレームワークを確立し、効率的でスケーラブルで福祉志向の家畜モニタリングシステムのモデル選択に関する洞察を提供します。

概要

牛の行動の効率的な監視は、精密畜産に不可欠であり、福祉管理、病気の検出、運用の最適化をサポートします。非侵襲的な視覚ベースのアプローチは、その拡張性と多用途性により特に有望です。CBVD-5 (5 クラスの牛の行動ビデオ データセット) などの標準化されたデータセットは、さまざまな照明条件にわたって多様な行動注釈を提供するため、この領域1 における貴重なベンチマークとなります。ほとんどの実用的な農場環境では、カメラは比較的安定した照明で適度な高さに固定されますが、牛の遮蔽が時折検出性能に影響を与える可能性があります。家畜の行動認識は、オクルージョン、動きのばらつき、まばらなトレーニングデータなどの課題に直面し続けています。これらの課題に対処するために、これまでの研究では、センサーベースのアプローチ2、画像パターンモデリング3、およびアンサンブルディープラーニング戦略4が検討されてきました。Redmonら5によって最初に導入されたYOLO(You Only Look Once)や、そのより高度なバージョンYOLOv7 6のような物体検出フレームワークは、検出精度、レイテンシー、計算効....

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

プロトコル

1. データセットの準備

注:この研究には新しい動物実験は含まれていません。すべてのデータは、公開されているCBVD-5データセットから取得され、元の著者によって施設の動物ケアガイドラインに従って収集および公開されました。したがって、この作業には追加の倫理的承認は必要ありませんでした。

  1. このデータセットは、ギガビットスイッチとネットワークビデオレコーダーを介して接続された7台のDahuaカメラ(2.8mmおよび3.6mmレンズ、モデルM / K)によってキャプチャされた連続監視記録で構成され、標準的な納屋の照明条件下で5日間の中断のない観察をカバーしています。
  2. 代表的なフレームを抽出して 25,000 個の注釈付きキーフレームを取得し、行動タイプ間の時間的多様性を確保します。AVA バウンディングボックス形式に従って、VGG Image Annotator (VIA v3.0.11) を使用して、立っている、横たわる、採餌する、飲む、反芻の 5 つの行動クラスに注釈を付けます。ラベルスキーマ{standing、lying、foraging、drinking、rumination}を使用して、統合されたVIAプロジェクトを作成します。次に、アノテーションをJSONファイルとしてエクスポートし、Roboflowを使用してYOLO互換のT....

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

結果

ここでは、CBVD-5データセットにおけるYOLOv8からYOLOv13モデルの評価結果を、多行動牛認識のための評価結果を紹介します。この分析では、検出精度、トレーニングの収束、動作の分散、およびリソースが限られた環境での展開の適合性に焦点を当てています。データセットの品質とクラスバランスは、プロトコル(70/20/10)で説明されている分割に従い、トレーニング、検証、およびテストセット全体で5つの動作すべてを一貫して表現します。 図1 は、注釈付きの牛の行動が一般的にフレーム内の中央に配置されていることを示しています。垂直方向の中心座標は、カメラアングルと納屋のレイアウトに対応するわずかに低く偏っています。ボックスの幅と高さは、高い相関関係を持つユニモーダル分布を示し、サンプル間で一様なオブジェクトスケールを示します。

図2は、YOLOv13nモデルのトレーニングダイナミクスを示しています。分類、客観性、およびローカリゼーションの損失は、391 のトレーニング .......

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

ディスカッション

提案された比較フレームワークの全体的な成功は、高品質の動作アノテーション、多様なデータ拡張、トレーニング中の安定した収束監視など、いくつかのプロトコルステップに大きく依存します。これらの要因により、モデルのパフォーマンスの違いは、データやトレーニングノイズではなく、真のアーキテクチャの変動を反映します。この研究では、CBVD-5データセットを使用して、マルチクラスの牛の行動検出のために、6つの軽量YOLOバリアント(v8nからv13n)を体系的に評価しました。モデルの中で、YOLOv11nが最も高いmAP@50(0.967)を達成し、YOLOv13nが最高のmAP@50-95(0.712)を達成しました。YOLOv10nは最速の推論時間(1.2ms)を達成し、YOLOv13nは安定した収束とコンパクトなサイズ(5.17MB)で高い検出精度を発揮しました。5つの行動カテゴリーの中で、反芻は、その微妙で反復的な顎の動きが少なく、クラスごとのmAP@50-95が最も低いため、検出の最大の課題を示しました。

この結果は、.......

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

開示事項

著者らは、競合する利益はないと宣言する。

謝辞

この研究は、マレーシア理科大学ブリッジング助成金、プロジェクト番号:R501-LR-RND003-0000001342-0000によって資金提供されました。

....

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
大華 DH-NVR2216-HDS3 レコーダー大華技術https://www.dahuasecurity.com/
大華 DH-S3000C-16GT ギガビットスイッチ大華技術https://www.dahuasecurity.com/
大華M/K監視カメラ(2.8mm / 3.6mmレンズ)大華技術https://www.dahuasecurity.com/
Google Colab Proググるhttps://colab.research.google.com/
MatplotlibMatplotlibコミュニティhttps://matplotlib.org/
NVIDIA A100 GPUNVIDIAhttps://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/
NumPyNumPyコミュニティhttps://numpy.org/
OpenCVOpenCV.orghttps://opencv.org/
Optuna(ハイパーパラメータ最適化)Optuna.orghttps://optuna.org/
パンダパンダス・コミュニティhttps://pandas.pydata.org/
PyTorch(v2.0+)パイトーチ財団https://pytorch.org/
Python (v3.10)Pythonソフトウェア財団https://www.python.org/
Roboflow TSLデータセットロボフローhttps://roboflow.com/
Ubuntu 20.04 LTS正規https://ubuntu.com/
Visual Studio Codeマイクロソフトhttps://code.visualstudio.com/
YOLOv13ウルトラリティクスhttps://github.com/ultralytics/YOLOv13
YOLOv9ウルトラリティクスhttps://github.com/ultralytics/YOLOv9

参考文献

  1. Li, K., Fan, D., Wu, H., Zhao, A. A new dataset for video-based cow behavior recognition. Sci Rep. 14 (1), 821-830 (2024).
  2. Tran, D. N., et al. Cows' behavior classification using acceleration data: a new, effective, and simple approach. J Compu....

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

再版と許可

さらに記事を探す

YOLOアーキテクチャ家畜の行動検知物体検知指標モデルベンチマーキングエッジ展開アニマルウェルフェア推論速度