論文の概要: A Comparison of Deep Learning and Established Methods for Calf Behaviour Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13041v1
- Date: Fri, 23 Aug 2024 13:02:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-26 15:00:47.030114
- Title: A Comparison of Deep Learning and Established Methods for Calf Behaviour Monitoring
- Title（参考訳）: カルフ行動モニタリングのための深層学習法と確立法の比較
- Authors: Oshana Dissanayake, Lucile Riaboff, Sarah E. McPherson, Emer Kennedy, Pádraig Cunningham,
- Abstract要約: 本報告では,動物活動の認知に関する福祉モニタリング支援研究について報告する。
このデータは、ホルスタインとジャージーの子牛が装着した首輪搭載加速度センサーから得られたものだ。
振る舞いの変化を検出する上で重要な要件は、アクティビティをクラスに分類できることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, there has been considerable progress in research on human activity recognition using data from wearable sensors. This technology also has potential in the context of animal welfare in livestock science. In this paper, we report on research on animal activity recognition in support of welfare monitoring. The data comes from collar-mounted accelerometer sensors worn by Holstein and Jersey calves, the objective being to detect changes in behaviour indicating sickness or stress. A key requirement in detecting changes in behaviour is to be able to classify activities into classes, such as drinking, running or walking. In Machine Learning terms, this is a time-series classification task, and in recent years, the Rocket family of methods have emerged as the state-of-the-art in this area. We have over 27 hours of labelled time-series data from 30 calves for our analysis. Using this data as a baseline, we present Rocket's performance on a 6-class classification task. Then, we compare this against the performance of 11 Deep Learning (DL) methods that have been proposed as promising methods for time-series classification. Given the success of DL in related areas, it is reasonable to expect that these methods will perform well here as well. Surprisingly, despite taking care to ensure that the DL methods are configured correctly, none of them match Rocket's performance. A possible explanation for the impressive success of Rocket is that it has the data encoding benefits of DL models in a much simpler classification framework.
- Abstract（参考訳）: 近年,ウェアラブルセンサのデータを用いた人間の行動認識の研究が著しく進展している。
この技術は家畜科学における動物福祉の文脈にも可能性を持っている。
本稿では,動物活動の認識に関する研究について報告する。
このデータは、ホルスタインとジャージーの子牛が装着した首輪に装着した加速度センサーが、病気やストレスを示す行動の変化を検出することを目的としている。
行動の変化を検出する上で重要な要件は、飲酒、ランニング、ウォーキングなどのクラスにアクティビティを分類できることである。
機械学習の用語では、これは時系列分類のタスクであり、近年ではRocketファミリーの手法がこの分野の最先端技術として登場している。
私たちは30匹の子牛から27時間以上のラベル付き時系列データを収集しています。
このデータをベースラインとして使用し、6クラスの分類タスクでRocketのパフォーマンスを示す。
そして,これを時系列分類の有望な手法として提案されている11のディープラーニング(DL)手法の性能と比較した。
関連分野におけるDLの成功を考えると、これらの手法もここでもうまく機能することが期待できる。
驚いたことに、DLメソッドが正しく設定されていることを保証するために注意を払っているにもかかわらず、どちらもRocketのパフォーマンスにマッチしない。
Rocketが素晴らしい成功を収めた理由の1つとして、より単純な分類フレームワークにおいて、DLモデルのデータをエンコーディングする利点がある、という説明がある。
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