[V-YS-07_08] 優秀発表賞演題(第Ⅴ会場)

[VYS-08] 画像データ数の違いにより学習させた人工知能が肉用鶏の摂食、飲水および休息行動の識別に及ぼす影響

^○Meng Tong, Horiguchi Kenichi, Katahira Mitsuhiko, Matsuyama Hiroki, Urakawa Syuji (Yamagata Univ.)

【目的】人工知能（AI）による群飼下での家畜の行動解析を行うための技術開発を目指し，AIによる家畜の行動識別に必要な条件を明らかにするため本研究を実施した．本研究では肉用鶏における摂食，飲水，休息の各行動の画像データを用い，そのデータ数が異なる条件下で学習させたAIにおいて各行動の識別精度を検証した．

【方法】肉用鶏の摂食，飲水，休息の各行動の画像データを用いた．AIの作成にはアプリケーションソフトウェアとツールとしてCSLAIERとChainerを使用した．各行動の画像データ（500個，1,000個，2,000個，4,000個）を用いて学習させたAIにより，それぞれの行動を識別する精度を評価した．精度の評価は，各行動のテスト用画像データ（各20個）を用いて識別検証を行い，それぞれの識別判定の割合（識別割合）から判断した．

【結果】摂食行動の識別割合は，0.0％，99.9％，100％，100％であった．飲水行動の識別割合は，すべて100％であった．休息行動における識別割合は，0.0％，100％，0.0％，100％であった．以上から，肉用鶏の摂食，飲水，休息の各行動を識別させるAIを学習させるために必要な画像データは，飲水行動では500個以上，摂食行動では1,000個以上，休息行動では4,000個以上であることが示唆された．