Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2015.04a
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  • Pages.770-772
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  • 2015
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Detection of Aggressive Pig Activity using Depth Information

깊이 정보를 이용한 돼지의 공격 행동 탐지

  • Lee, Jonguk (Dept. of Computer & Information Science, Korea University) ;
  • Jin, Long (Dept. of Computer & Information Science, Korea University) ;
  • Zuo, Shangsu (Dept. of Computer & Information Science, Korea University) ;
  • Park, Daihee (Dept. of Computer & Information Science, Korea University) ;
  • Chung, Yongwha (Dept. of Computer & Information Science, Korea University)
  • 이종욱 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 김용 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 좌상숙 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 박대희 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 정용화 (고려대학교 컴퓨터정보학과)
  • Published : 2015.04.22
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Abstract

어미로부터 생후 21일령 또는 28일령에 젖을 때는 이유자돈들만을 개별적인 돈사에서 합사하는 경우, 낯선 환경 및 새로운 동료들과의 서열 구분을 위한 공격적인 행동이 매우 빈번하게 발생한다. 이로 인한 돼지의 성장 저하는 농가의 소득 하락으로 이어져 국내 외 양돈 농가의 큰 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 키넥트 카메라에서 취득할 수 있는 영상의 깊이정보를 이용하여 이유자돈들의 공격적인 행동을 조기 탐지할 수 있는 프로토타입 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 키넥트의 적외선 센서에서 실시간으로 취득하는 깊이 정보로부터 움직임이 있는 객체들만을 탐지하고, 해당 객체들의 ROI를 설정한다, 둘째, ROI를 이용하여 5가지 특정 정보(객체의 평균, 최고, 최소 속도, 객체 속도의 표준편차, 두 객체 사이의 최소 거리)를 추출한다. 셋째, 취득한 특징 정보는 이진 클래스 분류 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적인 모델인 SVM을 탐지기로 사용하였다. 실제 이유자돈사에서 취득한 키넥트 영상을 이용하여 모의 실험을 수행한 결과 안정적인 성능을 확인하였다.

Keywords