論文の概要: AI-Powered Cow Detection in Complex Farm Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02080v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 19:54:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:07:30.282601
• Title: AI-Powered Cow Detection in Complex Farm Environments
• Title（参考訳）: 複雑な農業環境におけるAIによるカウの検出
• Authors: Voncarlos, Ines, Thomas, Sebastien, Elsa, Marjorie, Abdoulaye,
• Abstract要約: 既存の牛検出アルゴリズムは、現実世界の農業環境において課題に直面している。 本研究では、6つの環境から得られた多様な牛のデータセットを用いてこれらの課題に対処する。 YOLOv8-CBAM は YOLOv8 を2.3%向上させ、95.2% の精度で、mAP@0.5:0.95 の82.6%を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.956743113777889
• License:
• Abstract: Animal welfare has become a critical issue in contemporary society, emphasizing our ethical responsibilities toward animals, particularly within livestock farming. The advent of Artificial Intelligence (AI) technologies, specifically computer vision, offers an innovative approach to monitoring and enhancing animal welfare. Cows, as essential contributors to sustainable agriculture, are central to this effort. However, existing cow detection algorithms face challenges in real-world farming environments, such as complex lighting, occlusions, pose variations, and background interference, hindering detection. Model generalization is crucial for adaptation across contexts beyond the training dataset. This study addresses these challenges using a diverse cow dataset from six environments, including indoor and outdoor scenarios. We propose a detection model combining YOLOv8 with the CBAM (Convolutional Block Attention Module) and assess its performance against baseline models, including Mask R-CNN, YOLOv5, and YOLOv8. Our findings show baseline models degrade in complex conditions, while our approach improves using CBAM. YOLOv8-CBAM outperformed YOLOv8 by 2.3% in mAP, achieving 95.2% precision and an mAP@0.5:0.95 of 82.6%, demonstrating superior accuracy. Contributions include (1) analyzing detection limitations, (2) proposing a robust model, and (3) benchmarking state-of-the-art algorithms. Applications include health monitoring, behavioral analysis, and tracking in smart farms, enabling precise detection in challenging settings. This study advances AI-driven livestock monitoring, improving animal welfare and smart agriculture.
• Abstract（参考訳）: 動物福祉は現代社会において重要な問題となり、特に家畜農業における動物に対する倫理的責任を強調している。 人工知能(AI)技術の出現、特にコンピュータビジョンは、動物の福祉を監視し、強化するための革新的なアプローチを提供する。 牛は持続可能な農業に不可欠な貢献者として、この努力の中心である。 しかし、既存の牛検出アルゴリズムは、複雑な照明、閉塞、ポーズのバリエーション、背景干渉、障害検出など、現実世界の農業環境において課題に直面している。 モデルの一般化は、トレーニングデータセットを超えたコンテキストに適応するために不可欠である。 本研究では,屋内と屋外のシナリオを含む6つの環境から得られた多様な牛のデータセットを用いて,これらの課題に対処する。 本稿では, YOLOv8とCBAM(Convolutional Block Attention Module)を組み合わせた検出モデルを提案し, その性能をMask R-CNN, YOLOv5, YOLOv8などのベースラインモデルに対して評価する。 以上の結果より, 複雑な条件下ではベースラインモデルが劣化し, CBAMによる改善が見られた。 YOLOv8-CBAM は YOLOv8 を2.3% 向上させ、95.2% の精度、mAP@0.5:0.95 の82.6%を達成し、精度が向上した。 コントリビューションには、(1)検出限界の分析、(2)ロバストモデルの提案、(3)最先端のアルゴリズムのベンチマークなどが含まれる。 アプリケーションには、ヘルスモニタリング、行動分析、スマートファームのトラッキングが含まれており、挑戦的な設定で正確な検出を可能にする。 この研究は、AIによる家畜のモニタリング、動物福祉の改善、スマート農業を推進している。

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