論文の概要: Public Computer Vision Datasets for Precision Livestock Farming: A Systematic Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10628v1
- Date: Sat, 15 Jun 2024 13:22:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 23:33:44.142988
- Title: Public Computer Vision Datasets for Precision Livestock Farming: A Systematic Survey
- Title（参考訳）: 精密家畜飼育のためのコンピュータビジョンデータセットの体系的調査
- Authors: Anil Bhujel, Yibin Wang, Yuzhen Lu, Daniel Morris, Mukesh Dangol,
- Abstract要約: 本研究は,家畜のCVデータセットの公開に関する最初の体系的な調査である。
58の公開データセットのうち、ほぼ半分は牛用で、続いて豚、鶏、その他の動物が続く。
個人の動物検出とカラーイメージングは、家畜にとって主要な応用であり、画像のモダリティである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3651853492305177
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Technology-driven precision livestock farming (PLF) empowers practitioners to monitor and analyze animal growth and health conditions for improved productivity and welfare. Computer vision (CV) is indispensable in PLF by using cameras and computer algorithms to supplement or supersede manual efforts for livestock data acquisition. Data availability is crucial for developing innovative monitoring and analysis systems through artificial intelligence-based techniques. However, data curation processes are tedious, time-consuming, and resource intensive. This study presents the first systematic survey of publicly available livestock CV datasets (https://github.com/Anil-Bhujel/Public-Computer-Vision-Dataset-A-Systematic-Survey). Among 58 public datasets identified and analyzed, encompassing different species of livestock, almost half of them are for cattle, followed by swine, poultry, and other animals. Individual animal detection and color imaging are the dominant application and imaging modality for livestock. The characteristics and baseline applications of the datasets are discussed, emphasizing the implications for animal welfare advocates. Challenges and opportunities are also discussed to inspire further efforts in developing livestock CV datasets. This study highlights that the limited quantity of high-quality annotated datasets collected from diverse environments, animals, and applications, the absence of contextual metadata, are a real bottleneck in PLF.
- Abstract（参考訳）: 技術主導の精密家畜農業(PLF)は、動物の成長と健康状態を監視し分析し、生産性と福祉を向上させる。
コンピュータビジョン(CV)は、カメラとコンピュータアルゴリズムを使用して家畜のデータ取得のための手動作業を補うか、または補うことで、PLFにおいて不可欠である。
データ可用性は、人工知能ベースの技術による革新的なモニタリングと分析システムの開発に不可欠である。
しかし、データキュレーションプロセスは退屈で、時間がかかり、リソースが集中的です。
本研究は,一般公開された家畜CVデータセット(https://github.com/Anil-Bhujel/Public-Computer-Vision-Dataset-A-Systematic-Survey)に関する最初の体系的な調査である。
58の公的なデータセットが特定され分析され、異なる種類の家畜を包含するが、そのほぼ半分は牛用で、続いて豚、鶏、その他の動物が続く。
個人の動物検出とカラーイメージングは、家畜にとって主要な応用であり、画像のモダリティである。
これらのデータセットの特徴と基礎的応用について論じ,動物福祉擁護者への影響を強調した。
家畜のCVデータセットの開発にさらなる取り組みを促すために、課題と機会も議論されている。
この研究は、さまざまな環境、動物、アプリケーションから収集された高品質なアノテートデータセットの限られた量、文脈メタデータの欠如が、PLFの真のボトルネックであることを強調している。
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