沖本祐典，斎藤奨，中野鐵兵，赤羽誠，小林哲則，小川哲司，``映像情報による肉牛の分娩検知システムにおけるクラウドソーシングを用いた誤検出抑制，'' 日本畜産学会 第125回大会，March 2019.

1. 1
映像情報による
肉牛の分娩検知システムにおける
クラウドソーシングを用いた
誤検出抑制
沖本 祐典 1 斎藤 奨 1,2 中野 鐵兵 1,2 ⾚⽻ 誠 1,2
⼩林 哲則 1 ⼩川 哲司 1
1 早稲⽥⼤学
2 知能フレームワーク研究所

2. 羊膜・尿膜を手掛かりに分娩の開始を通報
2
-0.5h 時刻-4.5h 〜 -1h-10.5h 〜 -4h
分娩第1破⽔陣痛開始
第2
破⽔
尿膜の露出 ⽺膜の露出

3. 分娩開始検知システムの早期運用
予測結果の信頼性は低いので誤通報が⼤量に届く！
3
センサ
デバイス
パターン認識器
（低品質）
システム利用者
／管理者
パターン識別結果
(間違い多め)
→ ✓
→ ×
→ ×
→ ×
(知覚)センサデータ
…
⾳声 画像

4. クラウドソーシング
アンケート・画像タグ付け・書き起こしなど、
不特定多数の⼈にタスクを依頼するプロセス
依頼
回答
回収
クラウドワーカー
リクエスター
（依頼主）
タスク

5. クラウドソーシングによる早期運用
予測結果をクラウドソーシングにより検証可能
5
センサ
デバイス
パターン認識器
（低品質でも可） クラウドソーシング
システム利用者
／管理者
パターン識別結果
(間違い多め)
→ ✓
→ ×
→ ×
→ ×
ワーカー検証済み結果
(間違い少なめ)
→ ✓
→ ✓
→ ×
→ ✓
(知覚)センサデータ
…
⾳声 画像

6. 分娩開始検知器の構成
6
input image
cow detection state detector
CNN
cow image result
state
Yes: 0.82
No: 0.28
⽜領域の抽出器
YOLOv3
[Redmon, 2017]
⽺膜・尿膜の検出器
畳み込みネットワーク(50層)
＋全結合層(1層)
[He, 2016]

7. クラウドワーカによる検証タスク画面
7
• 複数提⽰された画像から尿膜・⽺膜が露出している画像を選択する．
• 画像あたり3⼈のワーカの投票の多数決を検証結果とする．
• 正解が既知の画像も含めることで，ワーカーの信頼性を確認する．

8. 牛映像データベース
• ⿅児島県の⾁⽜の繁殖農家
• 24時間撮影 (夜間は照明点灯)
• 2頭の⽜が映る
8
収録画像例

9. 実験条件： 牛映像データ
分娩検知器の訓練データ
• 分娩5時間前から分娩時までの画像（1枚/6秒）
• 2017年3〜8⽉に収録した画像
• データ量：正例(⽺膜・尿膜あり)3,806枚，負例(⽺膜・尿膜なし)3,806枚
システム検証⽤データ
• 分娩６時間前から分娩時までのすべての画像
• 2017年9⽉〜12⽉から２回の分娩シーン
• データ量
9
正例
（⽺膜・尿膜あり）
負例
（⽺膜・尿膜なし）
分娩1 126 16,829
分娩2 1069 26,446

10. 実験条件： 羊膜・尿膜検出の通知
通知条件
• 通知頻度：1回／5分
• 通知条件：少なくとも1回検出／5分間（最⼤300フレーム）
• 通知回数：通知のタイミングは6時間で合計73回
検出条件
• ⽺膜・尿膜検出確率に対する閾値の変化：0.5, 0.9, 0.9999
• クラウドソーシングの利⽤：閾値0.5, 0.9の結果に対して
10
正例
（⽺膜・尿膜あり）
負例
（⽺膜・尿膜なし）
分娩1 8 65
分娩2 7 66

11. 実験結果： 誤通知の抑制が可能
11
条件
閾値 0.5 0.9 0.9999 0.5 0.9
クラウド ☓ ☓ ☓ ○ ○
分娩1
正通知 8 8 5 8 8
⾒逃し 0 0 3 0 0
誤通知 64 63 19 9 9
分娩2
正通知 7 7 6 7 7
⾒逃し 0 0 1 0 0
誤通知 65 63 29 26 26
パターン認識＋
クラウドソーシング
による検証
パターン認識のみ

12. まとめ
課題
分娩開始検知システムの早期
運⽤
アプローチ
パターン認識の結果のクラウ
ドソーシングによる検証
結果
誤通報を⼤幅に削減
12