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Recognition of Individual Holstein Cattle by Imaging Body Patterns

Asian-Australasian journal of animal sciences, v.18 no.8, 2005년, pp.1194 - 1198  

Kim, Hyeon T. (Division of Environmental Science and Technology, Graduate School of Agriculture Kyoto University) ,  Choi, Hong L. (School of Agricultural Biotechnology, CALS, Seoul National University) ,  Lee, Dae W. (Department of BioMechatronics, SungKyunKwan University) ,  Yoon, Yong C. (Division of Agricultural Systems Engineering, Gyeongsang National University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A computer vision system was designed and validated to recognize an individual Holstein cattle by processing images of their body patterns. This system involves image capture, image pre-processing, algorithm processing, and an artificial neural network recognition algorithm. Optimum management of in...

주제어

AI 본문요약
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제안 방법

  • After imaging the 49 Holstein cattle to learn the input layer elements, ten cows were used to verify the output layer elements in the neural network by using an individual recognition program. Table 4 gives the binary values of both input layer elements and output layer elements for the ten cows.
  • Therefore, a system that can recognize individual information from a cow using a noncontact sensor is needed. In this paper, the development of an individual recognition system was reported using computer vision instead of an electronic device to capture individual data on Holstein dairy cattle for more precise livestock farming.
  • 49 Holstein cattles were analyzed to recognize individual characteristics at the NLRI in Suwon, South Korea. The values ofthe input parameters for training were calculated by using the black and white body patterns ofthe 49 animals. Ten individuals were then used to validate the recognition system.
  • (1996) designed and manufactured a transponder and receiver circuit for an electronic recognition system to recognize and feed individual Holstein cows. While each receiving system was theoretically capable of managing 212 (4096) head of cattle, the researchers used a multiple of three to reduce the error in transmitting and receiving data. In practice, 1,365 head could be handled by one receiving system.

대상 데이터

  • Korea. Ten cattles were used to validate the recognition tests.
  • (2001). The device used a computer vision system with two cameras to recognize four cattle teats. Using both a computer vision system and an individual recognition system would have increased the effectiveness of the robot in recognizing the cattle teats.
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참고문헌 (9)

  1. Hoshiba, H., K. Umetsu and H. Takahata. 1996. Milking performance of auto-milking systems. Journal of the Japanese Society of Agricultural Machinery 58(1):105-114. 

  2. Hoshiba, H., U. Kazutaka and T. Hidehiko. 1998. Comparison of periodic and continuous milking operations using an automatic milking system. Journal of the Japanese Society of Agricultural Machinery 60(1):107-114. 

  3. Miller, B. K. and M. J. Delwiche. 1989. A color vision system for peach grading. Trans. ASAE 32(4):1484-1490. 

  4. Han, B. S., K. T. Chong, M. H. Choi, Y. J. Kim and B. W. Kang. 1996. Development of electronic identification system of individual dairy cattle for stockbreeding automatization. Kor. J. Vet. Clin. Med. 13(2):171-175. 

  5. Lee, D. W., W. Kim and H. T. Kim. 2001. A robotic milking manipulator for teat-cup attachment modules. Journal of the Korean Society for Agricultural Machinery 26(2):163-168. 

  6. Geers, R., B. Puers, V. Goedseels and P. Wouters. 1997. Electronic identification, monitoring and tracking of animals. CAB International, Wallingford. 

  7. Klindtworth, M. 1998. Untersuchung zur automatisierten Identifizierung von Rindern bei der Qualit $\"{a}$ tsfleischerzeugung mit Hilfe injizierbarer Transponder. Dissertation, Forschungsbericht Agrartechnik des Arbeitskreises Forschung und Lehre der Max-Eyth-Gesellschaft Agrartechnik im VDI (VDI-MEG) 319. 

  8. Kiyanzad, M. R. 2004. Using linear body measurements of live sheep to predict carcass characteristics for two Iranian fattailed sheep breeds. Asian-Aust. J. Anim. Sci. 17(5):693-699. 

  9. Kim, H. T., Y. Ikeda and H. L. Choi. 2005. The identification of Japanese black cattle by their faces. Asian-Aust. J. Anim. Sci. 18(6):868-872. 

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