ティティズイン (ティティズイン)

THI THI ZIN

写真a

職名

教授

外部リンク

学位 【 表示 / 非表示

  • 博士(工学) ( 2007年3月   大阪市立大学 )

  • 修士(工学) ( 2004年3月   大阪市立大学 )

  • Master of Information Science ( 1999年5月   ヤンゴンコンピュータ大学大学院 (ミャンマー) )

  • Bachelor of Science (Hons.) (Mathematics) ( 1995年5月   ヤンゴン大学(ミャンマー) )

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 情報通信 / 知覚情報処理  / 画像処理

  • 情報通信 / データベース

  • ライフサイエンス / 動物生産科学

 

論文 【 表示 / 非表示

  • Real-time action recognition system for elderly people using stereo depth camera 査読あり

    Thi Thi Zin, Ye Htet, Akagi Y., Tamura H., Kondo K., Araki S., Chosa E.

    Sensors   21 ( 17 )   2021年9月

     詳細を見る

    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Sensors  

    Smart technologies are necessary for ambient assisted living (AAL) to help family mem-bers, caregivers, and health-care professionals in providing care for elderly people independently. Among these technologies, the current work is proposed as a computer vision-based solution that can monitor the elderly by recognizing actions using a stereo depth camera. In this work, we intro-duce a system that fuses together feature extraction methods from previous works in a novel combination of action recognition. Using depth frame sequences provided by the depth camera, the system localizes people by extracting different regions of interest (ROI) from UV-disparity maps. As for feature vectors, the spatial-temporal features of two action representation maps (depth motion appearance (DMA) and depth motion history (DMH) with a histogram of oriented gradients (HOG) descriptor) are used in combination with the distance-based features, and fused together with the automatic rounding method for action recognition of continuous long frame sequences. The experimental results are tested using random frame sequences from a dataset that was collected at an elder care center, demonstrating that the proposed system can detect various actions in real-time with reasonable recognition rates, regardless of the length of the image sequences.

    DOI: 10.3390/s21175895

    Scopus

  • Activity-integrated hidden markov model to predict calving time 査読あり

    K. Sumi, Swe Zar Maw, Thi Thi Zin, Pyke Tin, I. Kobayashi, Y. Horii

    Animals   11 ( 2 )   1 - 12   2021年2月

     詳細を見る

    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Animals  

    Accurately predicting when calving will occur can provide great value in managing a dairy farm since it provides personnel with the ability to determine whether assistance is necessary. Not providing such assistance when necessary could prolong the calving process, negatively affecting the health of both mother cow and calf. Such prolongation could lead to multiple illnesses. Calving is one of the most critical situations for cows during the production cycle. A precise video-monitoring system for cows can provide early detection of difficulties or health problems, and facilitates timely and appropriate human intervention. In this paper, we propose an integrated approach for predicting when calving will occur by combining behavioral activities extracted from recorded video sequences with a Hidden Markov Model. Specifically, two sub-systems comprise our proposed system: (i) Behaviors extraction such as lying, standing, number of changing positions between lying down and standing up, and other significant activities, such as holding up the tail, and turning the head to the side; and, (ii) using an integrated Hidden Markov Model to predict when calving will occur. The experiments using our proposed system were conducted at a large dairy farm in Oita Prefecture in Japan. Experimental results show that the proposed method has promise in practical applications. In particular, we found that the high frequency of posture changes has played a central role in accurately predicting the time of calving.

    DOI: 10.3390/ani11020385

    Scopus

  • Imaging tremor quantification for neurological disease diagnosis 査読あり

    Y. Mitsui, Thi Thi Zin, N. Ishii, H. Mochizuki

    Sensors (Switzerland)   20 ( 22 )   1 - 14   2020年11月

     詳細を見る

    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Sensors (Switzerland)  

    In this paper, we introduce a simple method based on image analysis and deep learning that can be used in the objective assessment and measurement of tremors. A tremor is a neurological disorder that causes involuntary and rhythmic movements in a human body part or parts. There are many types of tremors, depending on their amplitude and frequency type. Appropriate treatment is only possible when there is an accurate diagnosis. Thus, a need exists for a technique to analyze tremors. In this paper, we propose a hybrid approach using imaging technology and machine learning techniques for quantification and extraction of the parameters associated with tremors. These extracted parameters are used to classify the tremor for subsequent identification of the disease. In particular, we focus on essential tremor and cerebellar disorders by monitoring the finger–nose–finger test. First of all, test results obtained from both patients and healthy individuals are analyzed using image processing techniques. Next, data were grouped in order to determine classes of typical responses. A machine learning method using a support vector machine is used to perform an unsupervised clustering. Experimental results showed the highest internal evaluation for distribution into three clusters, which could be used to differentiate the responses of healthy subjects, patients with essential tremor and patients with cerebellar disorders.

    DOI: 10.3390/s20226684

    Scopus

  • Automatic cow location tracking system using ear tag visual analysis 査読あり

    Thi Thi Zin, Moe Zet Pwint, Pann Thinzar Seint, Shin Thant, S. Misawa, K. Sumi, K. Yoshida

    Sensors (Switzerland)   20 ( 12 )   1 - 18   2020年6月

     詳細を見る

    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Sensors (Switzerland)  

    Nowadays, for numerous reasons, smart farming systems focus on the use of image processing technologies and 5G communications. In this paper, we propose a tracking system for individual cows using an ear tag visual analysis. By using ear tags, the farmers can track specific data for individual cows such as body condition score, genetic abnormalities, etc. Specifically, a four-digit identification number is used, so that a farm can accommodate up to 9999 cows. In our proposed system, we develop an individual cow tracker to provide effective management with real-time upgrading enforcement. For this purpose, head detection is first carried out to determine the cow’s position in its related camera view. The head detection process incorporates an object detector called You Only Look Once (YOLO) and is then followed by ear tag detection. The steps involved in ear tag recognition are (1) finding the four-digit area, (2) digit segmentation using an image processing technique, and (3) ear tag recognition using a convolutional neural network (CNN) classifier. Finally, a location searching system for an individual cow is established by entering the ID numbers through the application’s user interface. The proposed searching system was confirmed by performing real-time experiments at a feeding station on a farm at Hokkaido prefecture, Japan. In combination with our decision-making process, the proposed system achieved an accuracy of 100% for head detection, and 92.5% for ear tag digit recognition. The results of using our system are very promising in terms of effectiveness.

    DOI: 10.3390/s20123564

    Scopus

  • Framework of cow calving monitoring system using video images 査読あり

    K. Sumi, Thi Thi Zin, I. Kobayashi, Y. Horii

    Journal of Advances in Information Technology   12 ( 3 )   240 - 245   2021年8月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Journal of Advances in Information Technology  

    In modern dairy farms, calving is a very critical point in the life cycle of productive cows and has played a major role in making farm profits and welfare of cows. In this time, a tremendous number of researchers have been studied the problem of calving mostly to predict the time about to calve and to investigate calving process by using wearable sensors. Like human beings, cows also have environmental pressures by wearing sensors on their bodies sometimes may cause calving difficulties. Thus in this paper, an automatic video based cow monitoring system is proposed to reduce losses of dairy farms caused from calving problems. Specifically, this paper investigates some behaviors of cows to predict time for calving process including cow movements, tail up, stretching the legs, repeating standing and sitting. In doing so, we focus on increasing movement and tail up. Here, the inter-frame difference is used for analyzing the movement and count in every frame. In addition, by extracting the head and tail position the activity of tail up or not will be recognized so that time for calving can be estimated. Finally, the proposed method for calving is confirmed by using self-collected video sequences.

    DOI: 10.12720/jait.12.3.240-245

    Scopus

全件表示 >>

書籍等出版物 【 表示 / 非表示

  • Big Data Analysis and Deep Learning Applications: Proceedings of the First International Conference on Big Data Analysis and Deep Learning (Advances in Intelligent Systems and Computing Book 744)

    Thi Thi Zin (Editor), Jerry Chun-Wei Lin (Editor) ( 担当: 共編者(共編著者))

    Springer  2018年6月 

     詳細を見る

    総ページ数:Springer   記述言語:英語

    その他リンク: https://www.amazon.com/Data-Analysis-Deep-Learning-Applications-ebook/dp/B07DL46RJX

  • Genetic and Evolutionary Computing: Advances in Intelligent Systems and Computing: A New Look into Web Page Ranking Systems

    Thi Thi Zin, Pyke Tin, H. Hama, T. Toriu( 担当: 共著 ,  範囲: 発案、実験、考察、論文執筆)

    Springer International Publishing  2014年10月 

     詳細を見る

    記述言語:英語 著書種別:学術書

MISC 【 表示 / 非表示

  • ICTを活用した牛のモニタリングシステムの開発に関する研究 招待あり

    Thi Thi Zin, 小林 郁雄, 椎屋 和久, PYKE TIN, 堀井 洋一郎, 濱 裕光

    ICTイノベーションフォーラム2020   2021年1月

     詳細を見る

    記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(その他)   出版者・発行元:戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE)  

    高齢化、大規模化する現代の畜産で、24時間365日にわたり家畜の健康管理を適切に行い、異常や変化に留意し続けながら経営を継続することは容易でない。本研究開発では、家畜生産性の改善と地域活性化の実現を目的とする牛のモニタリングシステム構築に必要な要素技術の開発を行う。

  • Introduction to IEEE GCCE2020 overview 招待あり

    Thi Thi Zin and Ryota Nishimura

    IEEE GCCE2020 Abstract Book   8 - 8   2020年10月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)   出版者・発行元:IEEE CT Soc  

  • Interdisciplinary Approach to Smart Dairy Farming 招待あり

    Thi Thi Zin

    Proceedings on 3rd University Conference on Science, Engineering and Research   1 - 1   2020年8月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(大学・研究所紀要)   出版者・発行元:Technological University (Kyaukse), Myanmar  

    Smart dairy farming emerged from the concept of Precision Agriculture, in which IoT technologies and artificial intelligence analysis are put to efficient use. Using these technologies to provide individual care for cows is fundamental to the future of dairy farming. Most dairy farms around the globe adhere to international ISO standards in identifying individual cows. On the other hand, 5G communications are being
    developed widely and nicely making the dairy farming smarter and faster in wealth and health. Thus, the dairy farming in agriculture should be explored from the perspectives of engineering disciplines. In this talk, we shall focus on how image processing techniques can be utilized to develop a tracking system for individual cows using an ear tag visual analysis.

  • Introduction to Organized Sessions and the OS Chairs/Co-Chairs

    Goto T., Thi Thi Zin, Hama H., Hojo R., Shimizu S., Koremura Y., Kuroda T.

    LifeTech 2020 - 2020 IEEE 2nd Global Conference on Life Sciences and Technologies   9 - 11   2020年3月

     詳細を見る

    記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(大学・研究所紀要)   出版者・発行元:LifeTech 2020 - 2020 IEEE 2nd Global Conference on Life Sciences and Technologies  

    DOI: 10.1109/LifeTech48969.2020.9081326

    Scopus

  • ICTを活用した牛のモニタリングシステムの開発に関する研究 招待あり

    Thi Thi Zin、小林 郁雄、椎屋 和久、Pyke Tin、堀井 洋一郎、濱 裕光

    2019年度電気・情報関係学会九州支部連合大会(第72回連合大会)講演論文集   ( 11 )   1 - 2   2019年9月

     詳細を見る

    記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)   出版者・発行元:電気・情報関係学会  

    高齢化、大規模化する現代の畜産で、24時間365日にわたり家畜の健康管理を適切に行い、異常や変化に留意し続けながら経営を継続することは容易でない。本研究では、家畜生産性の改善と地域活性化の実現を目的とした要素技術の開発を行う。人の監視・見守りの分野で開発された非接触・非侵襲センサ情報の解析アルゴリズムを独自の手法で応用し、生産者の負担を大幅に軽減しながら家畜の状態を24時間監視できるシステムを開発する。具体的には、畜産農家からの強い要望がある、ボディコンディションスコア(BCS:Body Condition Score)の評価、発情検知、分娩過程の管理、個体識別、異常検知等を可能とするシステムの開発を目指す。

    DOI: 10.11527/jceeek.2019.0_237

全件表示 >>

講演・口頭発表等 【 表示 / 非表示

  • Automatic Detection of Mounting Behavior in Cattle using Semantic Segmentation and Classification 国際会議

    Su Myat Noe, Thi Thi Zin, Ikuo Kobayashi, Pyke Tin

    The 2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2021)  (Nara Royal Hotel (Nara, Japan))  IEEE Life Sciences Technical Community

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年3月9日 - 2021年3月11日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Nara Royal Hotel (Nara, Japan)  

    In cattle farming sector, the accurate detection of estrus plays a vital role because incorrect timing for artificial insemination affects the cattle business. The noticeable sign of estrus is the standing heat, where the cattle standing to be mounted by other cows for a couple of seconds. In this paper, we proposed cattle region detection using deep learning semantic segmentation model and automatic detection of mounting behavior with machine learning classification methods. Based on the conducted experiment, the results show that a mean Intersection of Union (IoU) of 98% on the validation set. The pixel-wise accuracy for two classes (cattle and background) was found to be both 98%, respectively. For the classification, the proposed method compares the four supervised machine learning methods which can detect with the accuracy rate of Support Vector Machine, Naïve Bayes, Logistic Regression and Linear Regression are 87%, 96%, 90%, and 80% respectively. Among them, Naïve Bayes algorithm perform the best. The novelty of this work noticeably implies that deep learning semantic segmentation could be effectively employed as a pre-processing step in segmenting the cattle and background prior to using various classification models.

  • Petrochemical Characteristics of the Granitoid Rocks of Northern Myanmar 国際会議

    Htin Lynn Aung, Thaire Phyu Win, Thi Thi Zin

    The 2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2021)  (Nara Royal Hotel (Nara, Japan))  IEEE Life Sciences Technical Community

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年3月9日 - 2021年3月11日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Nara Royal Hotel (Nara, Japan)  

    The research area is located on the Mogaung - Kamaing-Hpakant road in Hpakant Township, Kachin State, northern Myanmar. The dominant lithologic units comprise igneous and metamorphic rocks. The present work is mainly intended to establish the petrogenesis of the igneous rocks based on the petrochemical analysis results. The igneous rocks are mainly microgranite and serpentinite. Major element analysis of some rocks was determined by XRF spectrometer and interpreted the genesis of these rock units. On the basis of the petrochemical characteristics, the microgranite of the study area is I-type peraluminous granitoid formed by partial melting of mantle and / or lower crust in the extensional tectonics.

  • Markov Chain Monte Carlo Method for the Modeling of Posture Changes Prior to Calving 国際会議

    Thi Thi Zin, Pyke Tin, Pann Thinzar Seint, Yoichiro Horii

    The 2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2021)  (Nara Royal Hotel (Nara, Japan))  IEEE Life Sciences Technical Community

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年3月9日 - 2021年3月11日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Nara Royal Hotel (Nara, Japan)  

    An accurate and careful analysis of posture changes for a dairy cow prior to calving plays an important role in making calving time prediction. The patterns of activities such as frequent changes in postures of a pregnant cows during the time closer to calving are utilized as indicators to predict the time of calving. In this paper, we introduce Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method to generate the patterns of four states activities such lying, transitions from lying to standing, standing itself and transitions from standing to lying based on the monitored cow activity changes data three days prior to calving. The validity of the generated cow activities in posture changes data is compared with the actual collected data in terms of Euclidean and Cosine distance measures. The experimental results show that the method in this paper can be used as a generalized method to generate synthetic data series of dairy cow activities prior to calving.

  • Image Technology Based Detection of Infected Shrimp in Adverse Environments 国際会議

    Thi Thi Zin, Takehiro Morimoto, Naraid Suanyuk, Toshiaki Itami, Chutima Tantikitti

    The 1st International Conference on Sustainable Agriculture and Aquaculture: For Well Being and Food Security  (Prince of Songkla University)  www.psu.ac.th, www.kku.ac.th, www.ku.ac.th, www.cmu.ac.th,

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年1月11日 - 2021年1月12日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Prince of Songkla University  

    In recent years, the cultivation of white leg shrimp (Litopenaeus vannamei) has become popular in countries around Japan, especially in Southeast Asia, and at the same time, various diseases have occurred in the farms [1]. In the early stages of infection, shrimp show three abnormal behaviors: (1) they appear in the shallow waters of the farm, (2) they do not move and do not eat even when fed, and (3) they suddenly start moving. Early detection is important step to control this disease because there are no preventive measures. In addition, we are currently visually confirming shrimp that show characteristic of the disease. However, these lead to a burden on the farmers and delay in discovery [2]. Therefore, we propose an image technology based monitoring system for detecting shrimp showing the characteristics of diseases.

  • Consumer Behavior Analyzer in Internet of Things (IoT) Environments 国際会議

    Swe Nwe Nwe Htun, Thi Thi Zin and Pyke Tin

    4th International Symposium on Information and Knowledge Management (ISIKM2020)  (Online Conference)  ICIC International

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年12月12日 - 2020年12月13日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online Conference  

    This paper proposes an analyzer of consumer behavior in Internet of Things (IoT) environments. This analyzer is most useful in predicting the intentions of users during searches, and especially during image searches. Since most technologies are connected on the internet, search results can be characterized using image-similarity measures. In this paper, information on image similarities is extracted using a Convolutional Neural Network (CNN) in IoT environments. In this proposed consumer behavior analyzer, the similarity measures characterizing the relationships between images are transformed into Markov Chain transition probabilities, and their stationary probabilities are then analyzed to describe the priority order for search results conforming with consumer intentions. In order to confirm the validity of the proposed method, the Yelp public dataset was used. The outcomes using this analyzer are promising, and this analyzer might be instrumental in making further improvements in practical applications of consumer technologies.

全件表示 >>

受賞 【 表示 / 非表示

  • IEEE LifeTech 2021 WIE Paper Award

    2021年3月   IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies(LifeTech2021)   Automatic Detection of Mounting Behavior in Cattle using Semantic Segmentation and Classification

    Su Myat Noe, Thi Thi Zin, Ikuo Kobayashi, Pyke Tin

     詳細を見る

    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

  • IEEE LifeTech 2020 WIE Paper Award

    2020年3月   IEEE 2nd Global Conference on Life Sciences and Technologies(LifeTech2020)   Human Action Analysis Using Virtual Grounding Point and Motion History

    Swe Nwe Nwe Htun, Thi Thi Zin, Hiromitsu Hama

     詳細を見る

    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

    In this paper, we propose an approach to human action analysis for home care monitoring system in the aspect of image processing and life science technologies. We introduce a new concept of a virtual grounding point representing the position of a target person as an innovated feature for action analysis. Specifically, in developing action analysis, the background subtraction is firstly conducted by applying the Mixture of Gaussian and low rank subspace learning. After that, the graph cut is embedded to enhance the foregrounds in order to detect both of moving and motionless object. Secondly, the virtual grounding point is calculated by using the centroid of silhouette image. Finally, motion of the person is estimated by using timed motion history image in order to improve the accuracy of action analysis. A series of the experiments are conducted to confirm the effectiveness of the proposed method.

  • IEEE GCCE 2019 Excellent Student Paper Award (Silver Prize)

    2019年10月   2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE2019)   Emotion Analysis of Twitter Users on Natural Disasters

    Nann Hwan Khun,Thi Thi Zin, Mitsuhiro Yokota, Hninn Aye Thant

     詳細を見る

    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

    In this information era, people usually express their views and emotions on a wide range of topics through social networking sites and so the role of emotion analysis in social media has been the subject of considerable research. The idea behind this research is that the emotions people express in their status updates can tell us something about how their emotions fluctuate day-to-day due to natural disasters. In this paper, we targeted for emotion analysis of Twitter users on natural disasters. By identifying these emotions, we can help first responders for better managing the situations such as mental health of survived victims. Our experiment is based on California Camp Fire that is happened in 2018 November.

  • Certificate of Merit (Student) for The 2018 IAENG International Conference on Imaging Engineering

    2018年9月   IMECS 2018 (Intlernational MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2018)   Image Technology based Students' Feedbacks Analyzing System using Deep Learning

    Cho Nilar Phyo, Thi Thi Zin, Hiroshi Kamada, Takashi Toriu

     詳細を見る

    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:ホンコン(香港)特別行政区

    In these days, the integration of technology in teaching-learning process has become a central role in order to redesign a quality education system especially for the development of interactive education. In this concern, technology based analysis on the interaction between students and teacher and the feedback of the students play key roles. Thus, in this paper, we proposed the automatic students’ feedbacks analyzing system for the purpose of speeding up the communication between students and teacher in the classroom by using the image processing and deep learning technology. In the proposed system, the students can use the five kind of color cards for answering the questions or for describing their feedbacks. Then the automatic students’ feedback analyzing system will analyze the color cards objects by using the camera and describe the analyzed result to the teacher. In this way, the interaction between students and teacher can be faster and can give a lot of benefit for the education system. In order to implement this system, firstly, the color objects segmentation is performed over the input image using the predefined color thresholds. Then, the noise objects are removed by using the predefined maximum size and minimum size thresholds. Finally, the Deep Convolutional Neural Network (DCNN) is applied in order to classify the five color cards objects and non-card color objects. The experiments are performed on the image that have been taken in the large classroom under the different illumination condition. According to the experimental results, the proposed system can robustly analyze the color cards objects with the accuracy of 97.02% on the training data and 94.38% for the testing data. The proposed system can give the ubiquitous (anytime, anywhere) analyzing of the students’ feedback in the classroom.

  • Certificate of Merit for The 2018 IAENG International Conference on Imaging Engineering

    2018年9月   IMECS 2018 (Intlernational MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2018)   Image Technology based Cow Identification System Using Deep Learning

    Thi Thi Zin, Cho Nilar Phyo, Pyke Tin, Hiromitsu Hama, Ikuo Kobayashi

     詳細を見る

    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:ホンコン(香港)特別行政区

    Today worldwide trending in precision dairy farming is becoming more focus on an individual cow welfare and health rather than group management by using modern technologies including image processing techniques. In such cases, individual cow identification is one of the fundamental ingredients for the success of modern dairy farming. Thus, in this paper we shall explore and examine how image processing technologies can be utilized in analyzing and identifying individual cows along with deep learning techniques. This system is mainly focus on the identification of individual cow based on the black and white pattern of the cow’s body. In our system, firstly we detect the cow’s body which have been placed on the Rotary Milking Parlour by using the inter-frame differencing and horizontal histogram based approach. Then, we crop the cow’s body region by using the predefined distance value. Finally, the cropped images are used as input data for training the deep convolutional neural network for the identification of individual cow’s pattern. The experiments are performed on the self-collected cow video dataset which have been taken at the large-scale ranch in Oita Prefecture, Japan. According the experimental result, our system got the accuracy of 86.8% for automatic cropping of cow’s body region and 97.01% for cow’s pattern identification. The result shows that our system can automatically recognize each individual cow’s pattern very well.

全件表示 >>

科研費(文科省・学振)獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 画像処理技術と非接触センサを用いた牛の発情検知及び分娩監視システムの開発

    2017年04月 - 2021年03月

    科学研究費補助金  基盤研究(C)

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者 

     畜産は全国農業総生産額の3 割以上を占める重要な産業であるが、不適切な家畜管理による生産性の低下が大きな問題となっている。その主たる原因は飼養形態の変化による1 頭あたり観察時間の短縮であり、飼養頭数の多頭化・農家の高齢化が進む畜産現場において、365 日24 時間にわたり家畜の異常や変化を観察し続けることは困難である。
     申請者らは、主に非接触・非侵襲センサ情報のアルゴリズム解析技術に着目し、距離画像とビデオ画像を用いて牛の発情を検知できる独自アルゴリズムの開発に取り組んできた。本研究では、これらの技術を応用することで、牛の発情や分娩監視時の異常を自動検知できる省力的な24 時間
    家畜管理システムを開発する。

  • 牛の分娩監視システムに関する研究

    2018年04月 - 2020年03月

    科学研究費補助金  特別研究員奨励費

    須見 公祐、Thi Thi Zin(受入研究者)

     詳細を見る

    担当区分:研究分担者 

    精度や耐久性が不十分な割に高価なウェラブル型センサの装着や、肉体的・精神的に大きな負担を強いられる目視によるカメラ映像のモニタリング等は、大規模化する畜産現場において現実的なコストで利用できるものが極めて少ない。そこで本研究では、監視カメラから得られる映像を用いて非接触型の分娩管理システムを開発することで、農家そして牛、両方の負担を減らすことを目的とする。
    本来、牛は牛群と呼ばれるグループで行動を行う。そして、分娩が間近になると分娩室という分娩専用の牛舎に移される。分娩室には2 頭以上を同時に入れるケースも多く、どの牛で分娩が始まったかを識別する必要があることから、個体識別と追跡処理が必要となる。次に、分娩行動の段階を追って検知を行う。抽出する特徴としては、尻尾が上がっているかどうか、牛が立っているか座っているか、落ち着きがなくなり移動量が増加するか、子牛を出産したかどうか、親牛が子牛を舐めているかどうかなど、それぞれの過程で自動的に異常を見つけ通報を行うアルゴリズムの開発を進める。分娩行動が起きたかどうかの判断は、これらのデータから各特徴の重要度(重み)を学習させることによって行う。そして、最終目標として難産など異常行動の検知を行うために事例を蓄積しながら知識ベースを充実させ、異常事態の検知を行い、分娩の各段階を監視して異常事態の検知ならびに通報が可能なシステムの開発を目指す。

  • 画像処理技術を用いた双方向授業システムの研究

    2015年04月 - 2018年03月

    科学研究費補助金  基盤研究(C)

     詳細を見る

    担当区分:研究分担者 

     教員から学生への一方向の知識伝達に偏りがちな一斉授業において、教員と学生のコミュニケーションを促進するために、画像処理技術を用いた双方向授業システムの研究を行う。教員の質問に対して回答に対応するカードを学生に挙げさせた風景画像から、学生が挙げたカードの位置、種類、数を自動認識して、教員にフィードバックする機能と授業における活用の研究を行う。平成24~26年度科研費・挑戦的萌芽研究「一斉授業の双方向コミュニケーションを活性化させるための画像処理技術の研究」の研究成果である試作システムの認識精度を向上するとともに、一斉授業への活用方式の確立を図る。カメラとPCとカードのみからなる簡便な設備により、いつでもどこでも教員と学生の双方向コミュニケーションを促進する授業システムを研究する。

  • 特徴対応異種画像統合法を用いた個人特定法医画像診断法の開発

    2015年04月 - 2018年03月

    科学研究費補助金  挑戦的萌芽研究

     詳細を見る

    担当区分:研究分担者 

     本研究は、災害や事件・事故における損傷の激しい遺体の身元確認において、迅速かつ高精度で個人を特定し得る「法医放射線画像コンピューター支援システム」の構築・整備を最終目標とするものである。骨の描出に優れた「X線画像診断」と「死後画像診断(Ai)」の連携に着眼し、身元確認困難な遺体の個人特定を、顔認識機能に代表される特徴対応異種画像統合法を駆使して行う挑戦的萌芽研究である。本法による個人特定は、我が国が直面する大震災や津波災害・山火事・噴火災害や重大事件・事故時において遺族の精神的負担軽減や財政的課題にも大いに寄与すると期待され切に望まれるものでもあり、まさに我が国が抱える課題の解決につながる実践的事業の一翼を強力に推進するものであると確信する。

  • 平面上距離画像とビデオ映像を相補的に用いた牛の発情期自動検知システムの開発

    2015年04月 - 2017年03月

    科学研究費補助金  挑戦的萌芽研究

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者 

     牛繁殖農家にとって、母牛の発情行動の検知は、タイミングよい人工授精と効率的な家畜生産に非常に重要である。しかし、そのサインを見逃さないためには24時間体制のモニタリングが必要であり、高齢畜産農家の大きな負担となっている。
     本研究では、測域センサからの距離画像とビデオ映像とを相補的に用いる独自のアルゴリズムを開発し、牛の行動パターンから発情を自動的に検知し、牛のID(同定)番号と共にネットワークを通じて畜産農家に通報する牛のモニタリング・システムの開発を目的とする。従来のウェラブル型センサに比べて牛へのストレスが少なく、人がビデオ映像を長時間見続ける必要がないことから、見逃しも減らせられ、高齢化畜産農家の負担軽減と、畜産業がICTを活用したスマート農業へ転換する契機となり、生産性向上、若者の新規就農など、持続的発展が期待できる。

全件表示 >>

その他競争的資金獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 途上国の子供たちが読み書き計算を学ぶための、AI 技術と動画自動生成 技術を有する基礎教育タブレット「Ta-BE(タビー)」の開発

    2018年06月 - 2021年02月

    経済産業省  戦略的基盤技術高度化支援事業(サポイン事業) 

    (株)教育情報サービス、宮崎大学工学部 Thi Thi Zin

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

     開発途上国には、良質な教育にアクセスできない子供たちが数多くいる。これを踏まえ、2015年国連本部 において採択された「2030アジェンダ」の目標の一つに、「すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を 確保する」とある。これを背景に、AI技術を活用した音声・画像認識機能を用いて、学習者の教育レベルを認 識・分析し、AI自体がその学習者に特化した解説動画を自動で生成する基礎的な教育用タブレットを開発する。

  • 地域の特色を考慮した高齢者のQOL向上と自立生活を支援するための要素技術開発

    2014年04月 - 2015年03月

    「地(知)の拠点整備事業(大学COC事業)」  「地(知)の拠点整備事業(大学COC事業)」 

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

    超高齢社会の到来に伴って色々な社会問題(医療、年金、介護・福祉等の負担増、雇用創出、労働力確保)が派生しており、行政、地域、医療、介護、技術が一体となって取組む必要がある。このような時代背景の下で、宮崎県の地域特色を考慮した高齢者のQOL(生活の質)向上と自立生活を支援するための見守りシステム構築に必要な要素技術開発を行う。
    2013年の宮崎県の高齢化率は26.7%で国の平均24.1%を上回っており、今後も進んでいくと推定されている(内閣府「高齢社会白書」)。ここでは地域の特色を考慮に入れたコミュニティ造りが重要であると同時に自立生活を支援する見守りシステム構築も不可欠である。問題解決に向けて、ICTの側面から貢献できることはたくさんあり、本提案研究では、薬の誤服用や飲み忘れを防止する薬管理システム構築のための要素技術を開発し、自立生活を支援すると同時に、介護や見守り現場でのスタッフの負担軽減を目指す。

受託研究受入実績 【 表示 / 非表示

  • ICTを活用した牛のモニタリングシステムの開発に関する研究

    2018年04月 - 2020年03月

    一般受託研究 

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者  受託研究区分:一般受託研究

    戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE)
    地域ICT振興型研究開発(フェーズII)
     高齢化、大規模化する現代の畜産で、24 時間365 日にわたり家畜の健康管理を適切に行い、異常や変化に留意し続けながら経営を継続することは容易でない。 本研究では、ICTを活用して牛の健康状態の重要な指標となるBCS(ボディコンディションスコア)の省力的な評価方法を開発するとともに、母牛の発情行動や分娩時異常行動を非接触センサにより自動検知して農場管理者に知らせることにより、健康管理、分娩介助や診療、人工授精をタイミングよく行い、効率的な家畜生産性の向上につなげていく。 また、ベースとなる個体識別や追跡技術を開発していく。

  • ICTを活用した牛のモニタリングシステムの開発に関する研究

    2017年06月 - 2018年03月

    一般受託研究 

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者  受託研究区分:一般受託研究

    戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE)
    地域ICT振興型研究開発(フェーズI)
     高齢化、大規模化する現代の畜産で、24 時間365 日にわたり家畜の健康管理を適切に行い、異常や変化に留意し続けながら経営を継続することは容易でない。 本研究では、ICTを活用して牛の健康状態の重要な指標となるBCS(ボディコンディションスコア)の省力的な評価方法を開発するとともに、母牛の発情行動や分娩時異常行動を非接触センサにより自動検知して農場管理者に知らせることにより、健康管理、分娩介助や診療、人工授精をタイミングよく行い、効率的な家畜生産性の向上につなげていく。 また、ベースとなる個体識別や追跡技術を開発していく。

  • JST :日本・アジア青少年サイエンス交流事業

    2019年04月 - 2020年03月

    一般受託研究 

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者  受託研究区分:一般受託研究

    さくらサイエンスプラン:「科学技術研修コース」(Cコース)
    次世代AI及びIoTの分野で活躍できる優秀な人材育成プログラムと研究交流

  • JST :日本・アジア青少年サイエンス交流事業

    2018年06月 - 2018年10月

    一般受託研究 

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者  受託研究区分:一般受託研究

    さくらサイエンスプラン:「科学技術研修コース」(Cコース)
    ミャンマーの優秀な学生を対象にした、日本の最先端 ICTと各種分野における学際研究の技術移転と研究交流

  • JST :日本・アジア青少年サイエンス交流事業

    2018年04月 - 2018年05月

    一般受託研究 

     詳細を見る

    担当区分:研究代表者  受託研究区分:一般受託研究

    さくらサイエンスプラン:「科学技術研修コース」(Cコース)
    ミャンマーの優秀な学生を対象にした、日本の最先端 ICTと各種分野における学際研究の技術移転と研究交流

全件表示 >>

寄附金・講座・研究部門 【 表示 / 非表示

  • 研究調査助成:システム技術系分野

    寄附者名称:公益財団法人 電気通信普及財団 2017年04月

その他研究活動 【 表示 / 非表示

  • Big Data Analysis and Deep Learning Applications - Proceedings of First International Conference on Big Data Analysis and Deep Learning

    2018年01月 - 2018年08月

     詳細を見る

    Conference Program Committee Chair and Publication Chair of the First International Conference on Big Data Analysis and Deep Learning (ICBDL2018)
    (Editor) Advances in Intelligent Systems and Computing 744, Big Data Analysis and Deep Learning Applications: Proceedings of the First International Conference on Big Data Analysis and Deep Learning