KR102014353B1 - Smart farm livestock management system based on machine learning - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 축사 내부의 가축 현황을 파악하여 관리 및 출하에 활용하는 가축관리 시스템에 관한 것으로써, 보다 상세하게는 축사 내부를 실시간으로 촬영하여 축사에서 사육되는 가축의 품종 및 개체수를 파악하고, 각 개체의 이미지를 분석하여 무게를 추정하며, 이러한 과정을 통해 생성되는 개체수 정보 및 무게 정보를 종합하여 가축의 관리 및 출하에 활용하는 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a livestock management system that grasps the status of livestock inside the livestock house and utilizes it for management and shipment. More specifically, the inside of the livestock is taken in real time to grasp the breed and the number of livestock raised in the livestock house. The present invention relates to a system that analyzes an image of an individual and estimates weight, and aggregates population information and weight information generated through such a process and uses the same for management and release of livestock.
일반적으로, 축사에서 사육되는 가축은 출산 또는 폐사 등을 이유로 하는 개체수의 증감이 빈번하게 발생하므로 보고의 지연 또는 누락 등 다양한 원인으로 인하여 집계 현황에 오류가 발생할 수 있고, 가축의 출산, 폐사 및 출하 등 가축관리 이력을 일일이 데이터화하여 관리하기란 매우 번거롭고 어려운 일이다.In general, livestock raised in livestock farms frequently increase or decrease the number of people due to childbirth or mortality, which may cause errors in the counting status due to various reasons such as delays or omissions of reports. It is very cumbersome and difficult to manage the livestock management history.
이러한 문제를 해결하기 위한 가축 관리에 관한 발명으로는 대한민국 공개특허공보 제10-2013-0016628호의 “가축 이력 정보 관리 시스템 및 그 관리 방법” 및 대한민국 등록특허공보 제10-1342158호의 “가축개체정보 인식 및 관리가 용이한 축사 관리 시스템”, 대한민국 등록특허공보 제10-1651771호의 “가축 및 축사 관리 장치” 및 대한민국 공개특허공보 제10-2017-0057916호의 “가축 출하 시스템 및 가축 출하 방법”이 제안되어 공개된 바 있다.The invention related to the management of livestock for solving such a problem is described in "Livestock history information management system and its management method" of the Republic of Korea Patent Publication No. 10-2013-0016628 and "Recognition of livestock individual information" of the Republic of Korea Patent Publication No. 10-1342158 And easy-to-manage management system ”,“ Livestock and livestock management system ”of Korean Patent Publication No. 10-1651771 and“ Livestock delivery system and livestock delivery method ”of Korean Patent Application Publication No. 10-2017-0057916 It has been published.
상기 대한민국 공개특허공보 제10-2013-0016628호의 “가축 이력 정보 관리 시스템 및 그 관리 방법”에는 개별 가축들의 인증된 식별정보를 등록하는 가축식별정보 등록부, 가축 이력 정보를 수집하여 관리하는 가축이력관리서버 및 가축 출하 및 이동에 따른 정보를 생성하는 가축출하 관리부를 포함하도록 구성되어 체계적이고 일괄적으로 가축의 이력을 관리할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 발명이 제안되었고, 상기 대한민국 등록특허공보 제10-1342158호의 “가축개체정보 인식 및 관리가 용이한 축사 관리 시스템”에는 축사의 출입구에 설치되는 축사정보 전광판, 축사 내에 입식 중인 각 가축의 개체식별정보 및 사료 급여량을 입출력하는 가축정보 입출력부 그리고 각 가축의 사료 급여량을 계산하여 송신 또는 출력하기 위한 제어부를 포함하도록 구성되어, 각 가축의 개체 정보들을 축사 내에서 쉽게 인지하여 통합 관리할 수 있고, 외부인에게 축사의 운용 현황을 간편하게 전달할 수 있으며, 필요한 사료량을 용이하게 파악할 수 있도록 하는 시스템에 관한 발명이 제안되었다.The "Livestock history information management system and its management method" of the Republic of Korea Patent Publication No. 10-2013-0016628 includes a livestock identification information register to register the authenticated identification information of individual livestock, livestock history management to collect and manage the livestock history information The invention has been proposed a system and method configured to include a server and a livestock shipment management unit for generating information according to the shipment and movement of livestock to systematically and collectively manage the history of livestock, the Republic of Korea Patent Publication No. 10 -“House management system that makes it easier to recognize and manage livestock object information” in -1342158, which includes livestock information display boards installed at the entrances of livestock houses, livestock information input / output units for inputting and outputting individual identification information and feed intake of each animal in the house. To include a control unit for calculating and transmitting or outputting the feed amount of the animal feed. The present invention has been proposed to provide a system for easily recognizing and managing individual information of individual livestock in a livestock house, easily conveying the livestock operation status to outsiders, and easily identifying the amount of feed required. .
또한, 상기 대한민국 등록특허공보 제10-1651771호의 “가축 및 축사 관리 장치”에는 축사에 설치되는 단말기로부터 축사 내 가축의 식별정보 및 개체관리정보 등을 수집하는 수집부, 혈통관리정보 및 식별정보에 근거하여 혈통 가계도를 생성하는 혈통 관리부 및 개체관리정보에 근거하여 출하정보를 제공하는 개체 관리부 등을 포함하도록 구성되어, 축사현황정보, 개체관리정보, 혈통정보 및 축사경영정보 등을 수집함으로써 가축 및 축사에 대한 체계적인 관리를 수행할 수 있도록 하는 장치에 관한 발명이 제안되었고, 상기 대한민국 공개특허공보 제10-2017-0057916호의 “가축 출하 시스템 및 가축 출하 방법”에는 사료를 섭취하는 가축의 체중을 계측하는 급이기 및 급이기에서 계측된 가축의 체중에 따라 가축을 축사의 외부로 출하시키는 선별기를 포함하도록 구성되어, 개별 가축의 출하 여부를 편리하고 신속하게 판단할 수 있도록 하는 시스템 및 방법에 관한 발명이 제안되었다.In addition, the "Livestock and Livestock Management Device" of the Republic of Korea Patent Publication No. 10-1651771 has a collector, lineage management information and identification information for collecting the identification information and individual management information of the livestock in the barn from the terminal installed in the livestock house It is configured to include a pedigree management unit for generating pedigree pedigree based on the pedigree, and a subject management unit for providing shipment information based on the individual management information, and collects livestock status and individual management information, pedigree information and livestock management information, etc. An invention relating to an apparatus for performing systematic management of a livestock house has been proposed, and the "livestock delivery system and livestock shipment method" of the Republic of Korea Patent Publication No. 10-2017-0057916 is to measure the weight of the livestock ingesting the feed And a sorter that sends the livestock out of the house according to the weight of the livestock measured in the feed It is proposed that the invention is directed to a system and method that is configured to include and enable convenient and rapid determination of whether individual livestock is shipped.
그러나 상기 선행 기술들 중 일부는 축사에서 사육되는 가축의 개체수는 파악이 가능하나, 가축 각각의 무게는 정확하게 추정할 수 없는 문제가 있고, 이에 따라 출하되는 가축의 무게가 기준에 미달될 수 있는 문제가 발생하였으며, 다른 일부도 가축의 무게를 측정하는 방식에 한계가 있어 축사에서 사육되는 모든 가축의 무게를 신속하게 측정할 수 없는 문제가 발생하였다.However, some of the prior arts, but it is possible to determine the number of livestock raised in the barn, the weight of each livestock problem can not be accurately estimated, accordingly the problem that the weight of the livestock shipped may not meet the standard There was a problem that the other part of the method of measuring the weight of the livestock is limited, so it is not possible to quickly measure the weight of all livestock raised in the barn.
따라서, 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 축사에서 사육되는 가축의 개체수 및 각 개체의 무게를 정확하게 추정함으로써 가축의 관리 및 출하에 활용할 수 있도록 하는 기술에 관한 발명이 요구되는 실정이다.Therefore, in order to solve such a problem, there is a need for an invention regarding a technology that can be utilized for the management and shipment of livestock by accurately estimating the number of livestock and the weight of each individual raised in a livestock house.
본 발명에 의한 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템은 상기와 같은 선행 발명들의 문제점들을 해결하기 위해 제안된 기술로써,Machine farming-based smart farm livestock management system according to the present invention is a technology proposed to solve the problems of the preceding inventions,
상기한 선행 발명들은 축사에서 사육되는 가축의 개체수는 파악이 가능하나, 가축 각각의 무게는 정확하게 추정할 수 없거나 신속하게 측정할 수 없는 문제가 있었고,The above-mentioned inventions have been able to grasp the number of livestock raised in the barn, but the weight of each livestock could not be accurately estimated or quickly measured,
이에 따라 출하되는 가축의 무게가 기준에 미달되는 문제가 있었기 때문에, 이에 대한 해결책을 제시하는 것을 그 목적으로 한다.As a result, there has been a problem that the weight of livestock to be shipped is less than the standard, the purpose is to propose a solution.
본 발명에 의한 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템은 상기와 같은 목적을 실현하고자,Machine learning based smart farm livestock management system according to the present invention to achieve the above object,
축사에서 사육되는 가축의 영상 정보를 생성하는 복수 개의 촬영부; 품종에 따른 가축의 형상, 행동 특성, 품종 및 크기에 따른 가축의 무게 등 영상 정보를 분석하기 위한 비교 정보가 저장되는 데이터 베이스; 상기 비교 정보를 기반으로 실시간으로 수집되는 복수 개의 영상 정보를 종합 분석하여 축사 내 가축의 개체수 정보 및 각 개체의 무게 정보를 생성하는 영상 분석부; 상기 개체수 정보 및 상기 무게 정보를 기반으로 가축을 등급별로 분류하고, 출하 가능한 가축의 개체수를 계산하는 분류부; 상기 개체수 정보, 상기 무게 정보, 등급별로 분류된 가축의 개체수 및 출하 가능한 가축의 개체수를 확인 가능한 하나 이상의 단말 기기; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템을 제시한다.A plurality of photographing units generating image information of the livestock raised in the barn; A database storing comparative information for analyzing image information such as shape, behavioral characteristics of livestock according to breed, weight of livestock according to breed and size; An image analyzer configured to comprehensively analyze a plurality of image information collected in real time based on the comparison information to generate population information and weight information of each animal in the barn; A classification unit for classifying livestock by grade based on the population information and the weight information, and calculating a population of the domestic animals that can be shipped; At least one terminal device capable of confirming the population number, the weight information, the number of livestock classified into classes and the number of shippable livestock; It proposes a machine learning based smart farm livestock management system, characterized in that configured to include.
본 발명에 의한 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템은,Machine learning based smart farm livestock management system according to the present invention,
촬영부에서 생성된 가축의 영상 정보와 데이터 베이스에 저장된 비교 정보를 상호 비교하여 축사에서 사육되는 가축의 개체수를 계산할 수 있고, 각 개체의 무게를 신속하게 추정할 수 있는 효과가 발생하였고,By comparing the image information of the livestock generated by the filming unit and the comparison information stored in the database, the number of livestock raised in the barn can be calculated, and the weight of each individual can be estimated quickly.
추정된 가축의 무게를 활용하여 출하 가능한 가축의 개체수를 용이하게 파악 가능한 효과가 발생하였으며,Using the estimated weight of the livestock, the effect of easily identifying the number of livestock livestock has occurred.
추정된 가축의 무게와 실제로 측정된 가축의 무게 상호 간의 오차 값을 기반으로 반복 학습하여 가축의 무게를 정확하게 추정할 수 있는 효과가 발생하였다.Based on the error value between the estimated weight of the livestock and the measured weight of the livestock, the effect of accurately estimating the weight of the livestock occurred.
도 1은 본 발명에 의한 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템의 일 실시예에 따른 전체 시스템 구성도.
도 2는 본 발명에 의한 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템의 영상 분석부가 영상 정보와 비교 정보를 이용하여 정보를 생성하는 과정을 나타낸 흐름도.
도 3은 본 발명에 의한 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템의 영상 분석부의 세부 구성도.
도 4는 본 발명에 의한 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템의 판정부가 가축의 품종을 판단하는 과정을 나타낸 흐름도.
도 5는 본 발명에 의한 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템의 영상 분석부의 추가 세부 구성도.
도 6은 본 발명에 의한 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템의 복수 개의 촬영부에 의하여 중복 촬영되는 축사 내부의 공간을 나타낸 예시도.1 is an overall system configuration according to an embodiment of a machine learning based smart farm livestock management system according to the present invention.
2 is a flowchart illustrating a process of generating information using image information and comparison information of an image analysis unit of a machine learning based smart farm livestock management system according to the present invention.
Figure 3 is a detailed configuration of the image analysis unit of the machine learning based smart farm livestock management system according to the present invention.
Figure 4 is a flow chart showing a process of determining the breeding unit of the animal learning based smart farm livestock management system according to the present invention.
Figure 5 is a further detailed configuration of the image analysis unit of the machine learning based smart farm livestock management system according to the present invention.
Figure 6 is an exemplary view showing a space inside the barn is repeatedly photographed by a plurality of photographing unit of the machine learning based smart farm livestock management system according to the present invention.
본 발명은 축사 내부의 가축 현황을 파악하여 관리 및 출하에 활용하는 가축관리 시스템에 관한 것으로써,The present invention relates to a livestock management system that grasps the status of livestock inside the livestock house and utilizes it for management and shipment.
도 1에 도시된 바와 같이, 축사에서 사육되는 가축의 영상 정보를 생성하는 복수 개의 촬영부(100); 품종에 따른 가축의 형상, 행동 특성, 품종 및 크기에 따른 가축의 무게 등 영상 정보를 분석하기 위한 비교 정보가 저장되는 데이터 베이스(110); 상기 비교 정보를 기반으로 실시간으로 수집되는 복수 개의 영상 정보를 종합 분석하여 축사 내 가축의 개체수 정보 및 각 개체의 무게 정보를 생성하는 영상 분석부(120); 상기 개체수 정보 및 상기 무게 정보를 기반으로 가축을 등급별로 분류하고, 출하 가능한 가축의 개체수를 계산하는 분류부(130); 상기 개체수 정보, 상기 무게 정보, 등급별로 분류된 가축의 개체수 및 출하 가능한 가축의 개체수를 확인 가능한 하나 이상의 단말 기기(140); 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템에 관한 것이다.As shown in Figure 1, a plurality of photographing
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하고자 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described embodiments of the present invention;
상기 복수 개의 촬영부(100)는 영상을 촬영 가능한 공지의 카메라를 포함하여 구성되고, 촬영된 영상을 녹화하는 DVR(Digital video recorder)을 더 포함하여 구성될 수 있으며, 축사에서 사육되는 모든 가축을 동시에 촬영할 수 있도록 상호 간에 이격되게 설치됨이 바람직하다.The plurality of photographing
상기 촬영부(100)에 의하여 생성되는 영상 정보는 축사에서 사육되는 가축의 품종을 구분하고, 전체 개체수 및 품종별 개체수를 계산하며, 가축 각각의 무게를 추정하기 위한 목적으로 생성되는 것이며, 가축의 품종 구분 및 품종별 개체수의 계산에는 상기 데이터 베이스(110)에 저장되는 비교 정보를 구성하는 복수 개의 정보 중 품종에 따른 가축의 형상 및 행동 특성이 이용되고, 가축 각각의 무게 추정에는 상기 비교 정보를 구성하는 복수 개의 정보 중 품종 및 크기에 따른 가축의 무게가 이용된다.The image information generated by the photographing
즉, 도 2에 도시된 바와 같이 상기 영상 분석부(120)는 상기 복수 개의 촬영부(100) 각각에서 동시에 생성되는 복수 개의 영상 정보와 상기 데이터 베이스(110)에 저장되는 비교 정보를 이용하여 축사에서 사육되는 가축의 품종을 구분하고 품종별 가축의 개체수에 관한 개체수 정보를 생성하며, 각 개체의 무게에 관한 무게 정보를 생성한다.That is, as shown in FIG. 2, the
이때, 상기 개체수 정보에는 품종별 가축의 개체수뿐 아니라 축사에서 사육되는 모든 가축의 개체수가 포함될 수 있고, 상기 무게 정보에는 품종별 각 개체의 무게뿐 아니라 품종별 전체 개체의 무게가 포함될 수 있으며 축사에서 사육되는 모든 가축의 무게가 포함될 수 있다.In this case, the population information may include not only the number of livestock of each breed, but also the number of all livestock breeding in the barn, and the weight information may include the weight of each individual of each breed as well as the weight of the entire individual of the breed. The weight of all livestock may be included.
상기 단말 기기(140)는 상기 영상 분석부(120)에서 생성되고 유선 또는 무선 통신 방식으로 전송되는 개체수 정보 및 무게 정보를 수신하여 화면에 표시함으로써 사용자가 축사 내의 가축 현황을 파악할 수 있도록 하며, 이에 따라 정보의 입출력이 가능하고 입력된 정보 중 원하는 정보를 선택하여 화면에 표시 가능한 공지의 컴퓨터, 태블릿 PC, 스마트폰 등의 기기 중 어느 하나로 구성될 수 있으나, 반드시 이러한 기기들 중 하나로 한정되는 것은 아니다.The
또한, 상기 단말 기기(140)는 상기 촬영부(100)에서 생성되는 영상 정보를 수신하여 화면에 표시할 수 있고, 그 화면에는 하기 식별부(123)에서 가축 각각에 부여하는 식별 번호가 표시될 수 있으며, 이러한 식별 번호 또는 별도의 표시를 통하여 상기 영상 분석부(120)에서 생성된 무게 정보가 표시될 수 있다.In addition, the
따라서, 사용자는 상기 단말 기기(140)의 화면에 표시된 무게 정보를 확인하여 출하 가능한 개체를 용이하게 특정하여 출하할 수 있다.Therefore, the user can easily identify the shipmentable object by checking the weight information displayed on the screen of the
또한, 상기 영상 분석부(120)에서 생성되는 개체수 정보 및 무게 정보는 축사에서 사육되는 가축 중 출하 가능한 가축의 개체수를 계산하기 위한 용도로 활용되며 상기 분류부(130)는 축사에서 사육되는 모든 가축을 품종별로 분류하고, 품종별로 분류된 가축을 기설정된 기준에 따라 무게별로 분류하며, 무게별로 분류된 가축 중 기설정된 무게 이상의 가축을 출하 가능한 가축으로 분류함으로써 사용자가 상기 단말 기기(140)를 통해 축사 내의 가축 현황을 보다 상세하게 파악할 수 있도록 하고, 출하 가능한 가축의 개체수를 파악할 수 있도록 한다.In addition, the population information and weight information generated by the
또한, 상기 분류부(130)는 품종별로 분류된 후 무게별로 분류된 가축 중 기설정된 무게 이상의 가축을 출하 가능한 가축으로 분류함과 동시에 기설정된 무게 이하의 가축을 출하 불가한 가축으로 분류할 수 있고, 이를 더욱 세분화하여 출하 가능한 가축, 출하 임박한 가축, 출하 불가한 가축 등으로 분류할 수 있다.In addition, the
또한, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 영상 분석부(120)는 상기 영상 정보에 나타난 가축의 형상 및 행동 특성을 기반으로 가축의 품종을 판정하는 판정부(121)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.In addition, as illustrated in FIG. 3, the
도 4에 도시된 바와 같이 상기 판정부(121)는 상기 영상 정보에 나타난 가축의 형상과 상기 비교 정보에 포함되는 품종에 따른 가축의 형상을 비교하여 형상 각각의 유사도를 판정하고, 판정된 형상 유사도를 기반으로 영상 정보에 나타난 가축의 품종을 판정하며, 영상 정보에 나타난 가축의 행동 특성과 비교 정보에 포함되는 품종에 따른 가축의 행동 특성을 비교하여 행동 특성 각각의 유사도를 판정하고, 판정된 행동 특성 유사도를 기반으로 영상 정보에 나타난 가축의 품종을 판정할 수 있다.As shown in FIG. 4, the
즉, 상기 비교 정보에 포함되는 품종에 따른 가축의 형상은 가축의 품종을 판정하기 위한 주된 요소이고, 비교 정보에 포함되는 품종에 따른 가축의 행동 특성은 가축의 품종을 판정하기 위한 부가 요소이다.That is, the shape of the livestock according to the breed included in the comparison information is a main element for determining the breed of the livestock, and the behavioral characteristics of the livestock according to the breed included in the comparison information are additional elements for determining the breed of the livestock.
또한, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 영상 분석부(120)는 가축의 품종 및 크기를 기반으로 가축의 무게를 추정하는 추정부(122)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하며, 상기 추정부(122)는 상기 판정부(121)에서 판정된 가축의 품종을 기준으로 상기 영상 정보에 나타난 가축의 크기와 상기 비교 정보에 포함되는 품종 및 크기에 따른 가축의 무게를 비교하여 가축의 무게를 추정한다.In addition, as illustrated in FIG. 3, the
다만, 영상의 분석을 통해 추정된 가축의 무게와 실제 가축의 무게 간에는 오차가 발생할 가능성이 높기 때문에 본 발명에 의한 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템은 머신러닝 기술을 이용하여 영상의 분석을 통한 가축 무게 추정의 정확도를 향상시키고자 한다.However, since there is a high possibility that an error may occur between the estimated weight of the livestock and the actual weight of the livestock, the machine learning based smart farm livestock management system according to the present invention uses image learning using machine learning technology. We want to improve the accuracy of livestock weight estimation.
상기한 바와 같이, 상기 단말 기기(140)의 화면에는 상기 영상 분석부(120)에서 생성된 무게 정보가 표시될 수 있으므로 사용자는 표시된 무게 정보를 직접 수정함으로써 오차를 보정할 수 있고, 영상 분석부(120)는 생성된 무게 정보와 수정된 무게 정보 간의 오차 값을 기반으로 영상 정보 분석에의 정확도를 향상시킬 수 있다.As described above, since the weight information generated by the
즉, 상기 영상 분석부(120)는 상기 무게 정보와 실제 가축의 무게 간의 오차 값을 기반으로 영상 정보의 분석을 기계 학습(Machine Learning)하는 것을 특징으로 하며, 사용자는 영상 분석부(120)에 의한 가축 무게 추정의 정확도가 향상될 수 있도록 상기 단말 기기(140)를 이용한 무게 정보의 수정을 다수회 수행함이 바람직하다.That is, the
또한, 상기 추정부(122)는 상기 영상 정보에 나타나는 가축의 머리 크기와 몸체 크기의 비율을 측정하고 각 품종별 평균적인 머리 크기 대비 몸체 크기의 비율을 기반으로 하여 가축의 무게를 추정할 수 있으며, 영상이 촬영되는 각도에 따라 머리 크기 대비 몸체 크기의 비율은 다르게 측정될 수 있으므로, 머리 크기 대비 몸체 크기의 비율은 10회 이상 복수 회 측정된 후 도출된 복수 개의 비율 값 중 가장 다수회 도출된 비율 값이 선택됨이 바람직하다.In addition, the
이때, 상기한 각 품종별 평균적인 머리 크기 대비 몸체 크기의 비율은 상기 데이터 베이스(110)에 저장되어 활용된다.At this time, the ratio of the body size to the average head size of each variety is stored in the
또한, 도 5에 도시된 바와 같이 상기 영상 분석부(120)는 상기 복수 개의 영상 정보에 출현하는 가축 각각에 식별 번호를 부여하는 식별부(123)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하며, 상기 식별부(123)에 의하여 가축 각각에 부여되는 식별 번호는 숫자만으로 구성될 수 있고, 숫자와 문자의 조합으로 구성될 수 있으며, 식별 번호를 구성하는 숫자 또는 문자 중의 일부는 가축의 품종을 용이하게 식별하기 위한 것일 수 있고, 가축의 무게를 용이하게 식별하기 위한 것일 수 있다.In addition, as shown in FIG. 5, the
또한, 도 5에 도시된 바와 같이 상기 영상 분석부(120)는 실시간으로 수집되는 복수 개의 영상 정보에 중복 출현하는 가축을 검출하는 검출부(124)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하며, 상기 검출부(124)는 상기 복수 개의 촬영부(100)에서 생성되는 복수 개의 영상 정보에 나타나는 모든 가축의 품종, 자세, 움직임 또는 이동 시간 중 어느 하나 이상을 분석하여 품종, 자세, 움직임 또는 이동 시간이 항상 일치하는 복수의 가축을 동일한 가축으로 판단한다.In addition, as illustrated in FIG. 5, the
즉, 도 6에 도시된 바와 같이 상기 복수 개의 촬영부(100)가 사각지대 없이 축사 내부를 촬영하기 위해서는 둘 이상의 촬영부(100)에 의하여 필연적으로 중복 촬영되는 공간이 발생하게 되므로 상기 검출부(124)는 중복 촬영되는 공간에 위치하는 가축을 검출하여 정확한 가축 개체수의 계산에 활용될 수 있도록 한다.That is, as shown in FIG. 6, in order to photograph the inside of the barn without the blind spot, the plurality of photographing
이때, 복수 개의 영상 정보에 중복 출현하는 가축을 검출하기 위한 기준이 되는 가축의 자세라 함은 가축의 앉은 자세, 서있는 자세, 앉은 자세로의 자세 변환 또는 서는 자세로의 자세 변환 등을 의미하고, 다른 기준이 되는 가축의 움직임은 가축의 정지 또는 이동 등을 의미하며, 또 다른 기준이 되는 가축의 이동 시간은 가축이 정지 상태에서 이동 후 다시 정지하기까지의 시간을 의미하며, 복수 개의 촬영부(100) 각각의 촬영 방향을 고려하여 가축의 이동 방향 등은 판단 대상에서 제외됨이 바람직하다.At this time, the posture of the livestock, which is a standard for detecting the livestock appearing in the plurality of image information, refers to a sitting posture, standing posture, posture conversion into a standing posture or posture conversion into a standing posture, The movement of the livestock, which is another standard, refers to the stopping or moving of the livestock, and the moving time of the livestock, which is another standard, means the time from when the livestock is stopped to moving and stopping again. 100) In consideration of each shooting direction, the moving direction of the livestock is preferably excluded from the determination object.
또한, 도 5에 도시된 바와 같이 상기 영상 분석부(120)는 가축에 중복 부여된 식별 번호를 보정하는 보정부(125)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하며, 상기 보정부(125)는 상기 검출부(124)에서 복수 개의 영상 정보에 중복 출현하는 것으로 검출된 가축에 중복 부여된 식별 번호 중 어느 하나 이상을 제거함으로써 하나의 가축에 하나의 식별 번호만이 부여되도록 보정한다.In addition, as shown in Figure 5, the
따라서, 상기 복수 개의 촬영부(100) 중 어느 하나의 촬영부(100)에서 생성되는 영상 정보에만 지속적으로 나타나는 가축에 부여된 식별 번호는 그대로 유지될 수 있고, 복수 개의 촬영부(100) 중 둘 이상의 촬영부(100)에서 생성되는 영상 정보에 모두 나타나는 가축에 중복 부여된 식별 번호는 그 중 하나만이 그대로 유지될 수 있으며, 어느 하나의 영상 정보에만 나타났으나 이동하여 다른 하나의 영상 정보에만 나타나기 시작한 가축에는 이전에 부여된 식별 번호가 삭제되고 새로운 식별 번호가 부여되거나 이전에 부여된 식별 번호가 그대로 유지될 수 있다.Therefore, the identification number assigned to the livestock continuously appearing only in the image information generated by any one of the plurality of photographing
또한, 도 5에 도시된 바와 같이 상기 영상 분석부(120)는 가축 각각에 부여된 하나 이상의 식별 번호를 기반으로 하고, 추정된 가축 각각의 무게를 기반으로 하여, 축사 내 가축의 개체수 정보 및 각 개체의 무게 정보를 생성하는 생성부(126)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.In addition, as shown in FIG. 5, the
먼저, 상기 생성부(126)는 상기 식별부(123)에서 가축 각각에 부여한 식별 번호를 수집하되 상기 보정부(125)에서 제거된 식별 번호를 반영하여 축사에서 사육되는 모든 가축의 개체수를 계산하고, 이에 관한 개체수 정보를 생성하며, 상기한 바와 같이 이러한 개체수 정보에는 품종별 가축의 개체수뿐 아니라 축사에서 사육되는 모든 가축의 개체수가 포함될 수 있다.First, the
또한, 상기 생성부(126)는 상기 추정부(122)에서 추정된 가축 각각의 무게를 수집하여, 이에 관한 무게 정보를 생성하며, 상기한 바와 같이 이러한 무게 정보에는 품종별 각 개체의 무게뿐 아니라 품종별 전체 개체의 무게가 포함될 수 있으며 축사에서 사육되는 모든 가축의 무게가 포함될 수 있다.In addition, the
상기 개체수 정보 및 상기 무게 정보는 상기 단말 기기(140)에 표시되어 사용자가 축사 내의 가축 현황을 용이하게 파악할 수 있도록 하며, 축사에서 사육되는 가축 중 출하 가능한 가축의 개체수를 계산하기 위한 용도로도 활용된다.The population information and the weight information are displayed on the
따라서, 상기 생성부(126)는 개체수 정보와 무게 정보를 생성하되 두 정보를 더 구체화한 분류표를 생성함으로써 사용자가 상기 단말 기기(140)를 통해 축사 내의 가축 현황을 용이하고 구체적으로 파악할 수 있도록 하며, 이러한 효과의 구현을 위한 상기 분류표는 축사에서 사육되는 가축의 전체 개체수, 지정일자 기준 가축 개체수의 증감 현황, 지정일자 기준 생산 개체수 현황, 지정일자 기준 폐사 개체수 현황 및 지정일자 기준 출하 개체수 현황 등을 포함하여 구성될 수 있고, 각 품종별 전체 개체수, 지정일자 기준 품종별 개체수의 증감 현황, 지정일자 기준 품종별 생산 개체수 현황, 지정일자 기준 품종별 폐사 개체수 현황 및 지정일자 기준 품종별 출하 개체수 현황 등을 포함하여 구성될 수 있다.Therefore, the
다만, 상기한 본 발명의 구성만으로는 상기 분류표에 포함되는 지정일자 기준 폐사 개체수 현황 및 지정일자 기준 품종별 폐사 개체수 현황은 파악이 불가하므로, 상기 검출부(124)는 상기 복수 개의 촬영부(100)에서 생성되는 복수 개의 영상 정보에 나타나는 모든 가축의 자세, 움직임 또는 이동 시간 중 어느 하나 이상을 분석하여 질병이 발생한 가축 또는 폐사한 가축을 검출하는 것을 특징으로 한다.However, since only the configuration of the present invention described above, it is impossible to grasp the status of the dead population based on the designated date and the number of dead population by the breed based on the designated date, so that the
즉, 상기 검출부(124)는 질병이 발생한 가축을 검출하기 위하여 상기 촬영부(100)에서 생성되는 영상 정보로부터 기설정된 시간 이상 기립하지 아니하거나 기립한 시간에 비하여 과다하게 앉은 상태를 오래 유지하는 가축을 검출할 수 있고, 다른 개체에 비하여 활동량이 현저하게 부족하거나 활동량이 이전과 비교하여 현저하게 감소한 가축을 검출할 수 있으며, 폐사한 가축을 검출하기 위하여 상기 영상 정보로부터 기설정된 시간 이상 누운 상태를 유지하며 움직임이 감지되지 않는 가축을 검출할 수 있다.That is, the
상기 검출부(124)에서 검출된 질병이 발생한 가축의 개체수 및 폐사한 가축의 개체수는 상기 생성부(126)가 분류표를 생성할 때 반영될 수 있으며, 특히 폐사한 가축의 개체수는 전체 개체수의 산정에서 제외되어야 함이 바람직하다.The population of livestock and diseased livestock detected by the
또한, 상기한 본 발명의 구성만으로는 상기 분류표에 포함되는 지정일자 기준 출하 개체수 현황 및 지정일자 기준 품종별 출하 개체수 현황은 파악이 불가하므로, 상기 생성부(126)는 상기 분류부(130)에서 계산되는 출하 가능한 가축의 개체수가 감소하고 상기 식별부(123)에서 가축에 부여된 식별 번호가 소멸되는 경우 이러한 현상을 가축을 출하로 판단하여 출하된 가축의 개체수를 분류표에 반영하는 것을 특징으로 한다.In addition, since only the configuration of the present invention described above, it is impossible to grasp the current status of the number of shipments based on the designated date and the number of shipments by the variety of date based on the designated date, so that the
다만, 상기 생성부(126)는 가축의 출하를 판단함에 있어 식별 번호의 소멸의 동반한 질병이 발생한 가축의 감소 및 폐사한 가축의 개체수를 반영하여야 함이 바람직하다.However, it is preferable that the
또한, 상기 생성부(126)는 개체수의 증감, 질병 또는 폐사에 따른 식별 번호의 소멸 그리고 출하된 가축의 개체수를 모두 고려하여 생산된 가축의 개체수를 판단할 수 있고, 이를 분류표의 지정일자 기준 생산 개체수 현황 및 지정일자 기준 품종별 생산 개체수 현황에 반영할 수 있다.In addition, the
또한, 상기 영상 분석부(120)는 각각의 가축에 부여된 식별 번호에 포함된 무게 정보의 변동 내역를 기반으로 가축의 상태 이상 및 가축의 출하 시기를 판단하는 판단부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.In addition, the
구체적으로, 상기 판단부는 각각의 가축에 부여된 식별 번호에 포함된 무게 정보가 기설정된 기간동안 감소 추세를 나타내는 경우, 이를 질병 발생 등 가축의 상태 이상으로 판단하고, 식별 번호에 포함된 무게 정보가 기설정된 기간동안 증가 추세를 나타내는 경우, 이를 가축의 정상 상태로 판단하며, 기설정된 기간 동안의 가축의 무게 증가 추세를 반영하여 출하 임박한 가축과 출하 불가한 가축에 관한 출하 가능 예상 시기를 계산할 수 있다.Specifically, when the weight information included in the identification number assigned to each livestock indicates a decreasing trend for a predetermined period of time, the determination unit determines that the condition is more than the condition of the livestock such as a disease occurrence, and the weight information included in the identification number is In the case of an increase in a predetermined period of time, it is determined that the livestock is in a normal state, and the estimated time to release the livestock and the undeliverable livestock can be calculated by reflecting the increase in the weight of the livestock during the predetermined period. .
따라서, 사용자는 상기 단말 기기를 이용하여 상태 이상으로 판단된 가축의 개체수를 파악할 수 있고, 상태 이상으로 판단된 가축의 식별 번호를 확인할 수 있으며, 영상 정보를 통해 그 가축의 상태를 직접 확인하여 격리, 치료 등의 조치를 취할 수 있고, 가축의 출하 예상 시기를 축사 관리에 활용할 수 있다.Therefore, the user can determine the number of livestock determined to be abnormal by using the terminal device, check the identification number of the livestock determined to be abnormal, and directly check the status of the livestock through video information to isolate It is possible to take measures such as treatment, treatment, etc., and to use the expected time of livestock release management.
또한, 본 발명에 의한 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템은 상기 복수 개의 촬영부(100)에 각각 구비되는 복수 개의 레이저 포인터를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하고, 출하 가능한 것으로 분류된 가축에 레이저를 발사하도록 상기 레이저 포인터를 제어하는 제어부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.In addition, the machine learning based smart farm livestock management system according to the present invention is characterized in that it comprises a plurality of laser pointers provided in each of the plurality of photographing
상기한 바와 같이, 상기 식별부(123)에 의하여 가축 각각에 부여되는 식별 번호를 구성하는 숫자 또는 문자 중의 일부는 가축의 품종을 용이하게 식별하기 위한 것일 수 있고, 가축의 무게를 용이하게 식별하기 위한 것일 수 있으며, 이러한 식별 번호는 상기 촬영부(100)에서 생성되는 영상 정보를 기반으로 하는 것이므로, 상기 제어부는 영상 정보 및 식별 번호를 기반으로 상기 레이저 포인터를 제어하여 출하 가능한 것으로 분류된 가축에 레이저가 발사되도록 한다.As described above, some of the numbers or letters constituting the identification number assigned to each of the livestock by the
따라서, 사용자는 레이저에 의하여 특정된 가축을 출하 가능한 것으로 인지하여 출하할 수 있으며, 출하 가능한 모든 가축을 향하여 레이저가 동시에 발사되어야 하는 것은 아니므로 상기 제어부는 상기 레이저 포인터를 제어하여 출하 가능한 가축에 순차적으로 레이저가 발사될 수 있도록 한다.Accordingly, the user can recognize and ship the livestock specified by the laser and can ship the livestock, and since the laser must not be simultaneously fired toward all the livestock, the controller controls the laser pointer to sequentially ship the livestock. So that the laser can be fired.
위에서 소개된 실시예들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 기술적 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해, 예로써 제공되는 것이며, 본 발명은 위에서 설명된 실시예들에 한정되지 않고, 다른 형태로 구체화 될 수도 있다.The above-described embodiments are provided by way of example so that the technical spirit of the present invention can be sufficiently delivered to those skilled in the art to which the present invention pertains. It is not limited and may be embodied in other forms.
본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 도면에서 생략하였으며, 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조 번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.Parts not related to the description are omitted in the drawings in order to clearly describe the present invention, and like reference numerals denote like elements throughout the specification.
100 : 촬영부
110 : 데이터 베이스
120 : 영상 분석부
121 : 판정부 122 : 추정부
123 : 식별부 124 : 검출부
125 : 보정부 126 : 생성부
130 : 분류부
140 : 단말 기기100: shooting unit
110: database
120: image analysis unit
121: judgment unit 122: estimation unit
123: identification unit 124: detection unit
125: correction unit 126: generation unit
130: classification unit
140: terminal device
Claims (7)
품종에 따른 가축의 형상, 행동 특성, 품종 및 크기에 따른 가축의 무게 등 영상 정보를 분석하기 위한 비교 정보가 저장되는 데이터 베이스(110);
상기 비교 정보를 기반으로 실시간으로 수집되는 복수 개의 영상 정보를 종합 분석하여 축사 내 가축의 개체수 정보 및 각 개체의 무게 정보를 생성하도록 구성되고, 상기 영상 정보에 나타난 가축의 형상 및 행동 특성을 기반으로 가축의 품종을 판정하는 판정부(121)를 포함하여 구성되는 영상 분석부(120);
상기 개체수 정보 및 상기 무게 정보를 기반으로 가축을 등급별로 분류하고, 출하 가능한 가축의 개체수를 계산하는 분류부(130); 및,
상기 개체수 정보, 상기 무게 정보, 등급별로 분류된 가축의 개체수 및 출하 가능한 가축의 개체수를 확인 가능한 하나 이상의 단말 기기(140); 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하되,
상기 영상 분석부(120)는,
상기 영상 정보에 나타난 가축의 품종 및 크기를 기반으로 가축의 무게를 추정하는 추정부(122);
상기 복수 개의 영상 정보에 출현하는 가축 각각에 식별 번호를 부여하는 식별부(123);
가축의 품종, 자세, 움직임 또는 이동 시간 중 어느 하나 이상을 기반으로 하여 실시간으로 수집되는 복수 개의 영상 정보에 중복 출현하는 가축을 검출하는 검출부(124);
가축에 중복 부여된 식별 번호 중 어느 하나 이상을 제거하여 하나의 가축에 하나의 식별 번호만이 부여되도록 보정하는 보정부(125);
가축 각각에 부여된 하나 이상의 식별 번호를 기반으로 하고, 추정된 가축 각각의 무게를 기반으로 하여, 축사 내 가축의 개체수 정보 및 각 개체의 무게 정보를 생성하는 생성부(126); 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템.
A plurality of photographing units 100 generating image information of livestock raised in a barn;
A database 110 in which comparison information for analyzing image information such as shape, behavioral characteristics, and weight of livestock according to breed and size according to the breed is stored;
Comprehensive analysis of a plurality of image information collected in real time based on the comparison information to generate the population information of the livestock in the barn and the weight information of each individual, based on the shape and behavior characteristics of the livestock shown in the image information An image analyzer 120 including a determination unit 121 for determining a breed of a livestock;
A classification unit 130 for classifying livestock by grade based on the population information and the weight information, and calculating the population of the livestock; And,
At least one terminal device 140 capable of confirming the population information, the weight information, the population of livestock classified by grade, and the number of shippable livestock; Characterized in that comprises a,
The image analyzer 120,
An estimator 122 estimating the weight of the livestock based on the breed and size of the livestock shown in the image information;
An identification unit (123) for assigning identification numbers to each of the livestock appearing in the plurality of image information;
A detector 124 for detecting a livestock duplicated in a plurality of image information collected in real time based on at least one of a breed, posture, movement, or movement time of the livestock;
A correction unit 125 which removes any one or more of the identification numbers duplicately assigned to the livestock and corrects only one identification number to one livestock;
A generation unit 126 based on at least one identification number assigned to each of the livestock, and based on the estimated weight of each of the livestock, for generating population information and live weight information of the livestock in the barn; Machine learning based smart farm livestock management system, characterized in that comprises a.
상기 단말 기기(140)의 화면에는,
상기 영상 정보에 표시되는 가축 각각에 상기 영상 분석부(120)에서 생성되는 무게 정보가 매칭되어 표시되는 것을 특징으로 하되,
상기 화면에 표시되는 무게 정보는 수정 가능한 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템.
The method of claim 1,
On the screen of the terminal device 140,
Weight information generated by the image analyzer 120 is matched and displayed on each of the livestock displayed in the image information,
Machine learning based smart farm livestock management system, characterized in that the weight information displayed on the screen can be modified.
상기 영상 분석부(120)는,
상기 무게 정보와 실제 가축의 무게 간의 오차 값을 기반으로,
영상 정보의 분석을 기계 학습(Machine Learning)하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 스마트팜 가축관리 시스템.The method according to claim 1 or 6,
The image analyzer 120,
Based on the error value between the weight information and the actual livestock weight,
Machine learning based smart farm livestock management system characterized in that the machine learning (Machine Learning) analysis of the image information.
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KR1020180158742A KR102014353B1 (en) | 2018-12-11 | 2018-12-11 | Smart farm livestock management system based on machine learning |
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