The automatic monitoring of pigs water use by cameras
Mohammadamin Kashiha [1] , Claudia Bahr [2] , Sara Amirpour Haredasht [3] , Sanne Ott [4] , Christel P.H. Moons [5] , Theo A. Niewold [6] , Frank O. Ouml;dberg[7] , Daniel Berckmans [8],*
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Received 23 May 2012
Received in revised form 17 August 2012
Accepted 30 September 2012
Keywords:
Pig welfare monitoring
Water use monitoring
Drink nipple visits
Pig barn
Transfer function modeling
Abstract
Every year over 59 billion animals are slaughtered for worldwide food production. The increasing demand for animal products has made mass animal breeding more important than ever. Satisfying the needs of the market, farmers will have to use automatic tools to monitor the welfare and health of their animals since manual monitoring is expensive and time consuming. Literature has shown that water use of pigs relates to important variables such as inside temperature, food intake, food conversion, growth rate and health condition. So, water use might be an interesting indicator for automatic monitoring pigsrsquo; health or productivity status. Therefore, we tried to find a cheap and elegant way to monitor continuous water use in a group of pigs in a farm pen. This study comprised four groups of piglets, each group of ten animals in a pen. On average, in the beginning of experiments pigs had a weight of 27 kg and in the end they gained weight up to 40 kg. Using a water-meter for each pen, water use rate was measured and monitored minutely. The pig house was also equipped with Charge-coupled device (CCD) cameras. Each pen was monitored for 13 days using a camera which was installed above the pen to generate top-view images. There was a water outlet in the corner of each pen. Employing image processing algorithms, drink nipple visits were monitored automatically. Using data of a performed experiment comprising three weeks of data recordings, the relationship between water use and drink nipple visits was investigated. Results showed that by developing a data-based dynamic model of the visits to the drink nipple observed in videos, half-hourly water use could be estimated with an accuracy of 92%.
2012 Elsevier B.V. All rights reserved.
1.Introduction
Technology makes it possible for producers to increase the number of animals in their flock or herd. While these systems allow a more efficient labour, the reduced ratio of farmers to animals results in welfare problems (HSUS, 2010). One of the essential components of welfare in animal husbandry is providing adequate food and water (Botreau et al., 2007). On the other hand, a substantial amount of man-hour is required to guarantee animals having efficient access to water and food. To meet the demands of the market while providing enough care to all animals, farmers might use automatic tools to monitor welfare and health of their animals.
Water is an essential need for pigs and inadequate access to it may result in reduced feed intake, reduced production and increased health problems (Gonyou, 1996). In addition, water use[9] is a good indicator of other parameters in pig husbandry. For example, feed and water use are closely related. The low level of eating may relate to insufficient drinking activity, as solid feed intake must be accompanied by water intake (Dybkjaer et al., 2006). Monitoring of the drinking behaviour of young pigs, has proved to be a useful tool in detection of diseases and other production related problems too. For instance, it is known that by on-line monitoring of water consumption of young pigs, an outbreak of a disease (diarrhea) can be detected approximately one day before physical signs are seen on the pigs (Madsen and Kristensen, 2005b) and the stops in the automatic feeders can be detected since these cause huge deviations in the level of water consumption (Madsen and Kristensen, 2005b). Therefore, it is beneficial to develop an automated monitor of water use by pigs in a pen.
The idea of employing automatic image processing in livestock welfare monitoring is not new (Van der Stuyft et al., 1991; Tillett, 1991). Several studies have been carried out on comparing manual labelling of visits and water-meter measurements (Madsen and Kristensen, 2005b; Meiszberg et al., 2009). However, automatic monitoring of visits to estimate water use in a pig barn has never been reported in literature. Using a data-based dynamic (transfer function) model (Aerts et al., 2008), the introduced approach estimates half-hourly water use from monitored drink nipple visits of pigs in one pen by using image analysis.
Table 1
Recording days of the experiment; on some of the days, recording had been stopped due to physiological measurements. Discussing these measurements is out of the scope of this paper.
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Day18<!-- 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料 监控器在自动监测猪用水量中的应用 Mohammadamin Kashiha [1], Claudia Bahr [2], Sara Amirpour Haredasht [3] , Sanne Ott [4] , Christel P.H. Moons[5] , Theo A. Niewold [6] , Frank O. Ouml;dberg [7] , Daniel Berckmans [8] （文章信息：文章简史：2012.5.23收到 2012.8.17收到修订版 2012.9.30接收） 关键词： 猪健康指数监测 用水量监测 饮水器的使用 猪饲料储存室 传递函数建模 摘要 每年有超过590亿只动物被屠宰用于全球食品生产。对肉类产品逐渐增加的需求使得大规模动物育种比以往任何时候都更重要。为了满足市场的需求，农民将不得不使用自动工具来监控动物的健康，因为手动监测是昂贵和耗时的。文献表明猪用水的量与重要变量如内部温度，食物摄取，食物转化，生长率和健康状况有关。因此，水的使用可能是一个有趣的指标来自动监测猪的健康或生产力状况。因此，作者试图找到一种便宜而优雅的方式来监控农场里的一群猪的连续性的用水量。本研究包括四组仔猪，每组十只在一个猪圈中，在实验开始时，猪的平均重量为27kg，最后他们增重至40公斤。此次实验为每个猪圈配备了一个水表，测量和监控水的使用率。猪舍还配备有电荷耦合器件（CCD）照相机。 在这13天里使用安装在每个猪圈上方的照相机监测猪圈，来产生俯视图图片。 每个猪圈的角落里有一个出水口。 采用图像处理算法，饮水器的使用是被自动监测的。使用包含了三周的实验数据，调查了用水量和饮水器使用次数之间的关系。结果表明，通过开发基于数据的动态模型，观察视频中的饮水器的使用次数，半小时用水量的估计精度为92％。 2012 Elsevier B.V.版权所有。 1介绍 技术使厂商增加他们的种群中的动物数量成为了可能。虽然这些系统需要更有效率的劳动力，但农民与动物的比例的降低会导致动物的健康问题（HSUS，2010）。提供充足的食物和水是畜牧业健康成长的一个重要组成部分（Botreau等人，2007年）。 另一方面，需要大量的工时来保证动物能够有效地获得水和食物。为了满足市场的需求，同时为所有动物提供足够的照顾，农民可能会使用自动化的工具来监测动物的健康。 水对猪来说是一个必须品，不提供充足的水可能会导致摄食量的降低，产量的减少和健康问题的增加（Gonyou，1996）。此外，用水量[9]是猪其他参数的良好指标。例如，饲料和水的消耗密切相关。低水平的饮食可能是由于饮水活动不足导致的，因为固体饲料摄入必须伴随着水的摄入（Dybkjaer等人，2006）。监测幼猪的饮水行为已被证明是检测疾病和其他生产相关问题的有用方式。例如，已知通过在线监测幼猪的水消耗，可以在猪身上观察到体征的前一天就检测到潜在疾病的爆发（腹泻）（Madsen和Kristensen，2005b）和可以检测自动给料器是否停止了运转，因为这些引起了水消耗水平的巨大偏差（Madsen和Kristensen，205b）。 因此，开发猪圈中的水自动监测系统是有益的。在家畜健康指标的监测中采用自动图像处理的想法不是新的（Van der Stuyft等人，1991; Tillett，1991）先前已经进行了几项比较手工标记的访问和水表测量的研究（Madsen和Kristensen，2005b; Mintzberg等人，2009）。 表格1 记录实验天数; 在一些天由于生理测量记录已停止。 讨论这些测量超出了这个范围。
然而，自动监测使用次数来估算猪舍中的水的使用量却从未有文献提及。 使用基于数据的动态（传递函数）模型（Aerts等人，2008），通过使用图象分析的方法从监测系统中的饮水器的使用次数来估计半小时的水的使用量。 这种技术会在危害猪的健康之前通过报告用水量和异常的饮用情况的问题来提高猪的健康指数。此外，由于自动图像处理有助于将饮水行为分析与分析其他行为（如采食量）相结合，与常规水表相比更有利。 2材料和方法 2.1 动物和住房 该研究包括在Agrivet研究农场（Merelbeke，Belgium）进行的实验期间收集的三周的数据。40只幼猪（25.1plusmn;4.4公斤）均匀分布在四个装有板条的圈子里，并且平衡了性别，重量和垫料。实验的关键规格如下：（1）圈的尺寸为2.25米乘3.60米。（2）平均室内温度为22℃，最小值为18.6℃，最大值为25.4℃。（3）实验在冬天进行，[10]因此通过气候控制，设定点温度为22℃加热谷仓。（4）在上午7点开灯，并持续到下午7点。（5）喂养方案（每个圈的每日食物量）基于随意获得食物（商业种植者食用量）。（6）每个圈配有Honsberg磁感应MID008水表。这些水表在2-10l / min的范围内具有2.5％的测量值的精度，在0.05-0.2l / min的范围内具有满刻度的0.5％的精度。在每个管的末端有一个喷头，必须减少流量，以防止猪破坏。水表每5分钟记录一次测量的水流量。最后，应该注意的是，这项研究得到比利时根特大学兽医学院伦理委员会的批准[11]。 2.2. 数据采集 在实验期间，制作了四只猪圈的猪的视频记录。 研究用的谷仓配备了黑色和白色WV-BP330 CCD摄像机安装在椽子上2.3米的高度，以捕获俯视图像。 12年来，KU鲁汶的M3-BIORES正在开发用于俯视图图像的算法，因为该解决方案在现场条件下很容易实现（Cangar等人，2008; Vranken等人，2005）。俯视图的摄像机配件是最不会打扰动物的，并为本次研究产生最有用的数据（Liang等人，2010）。 使用Noldus MPEG记录器软件，在13天（根据表1中所示的时间表）内三周每天12小时，从上午7点至下午7点之间记录，产生156小时的视频。视频以MPEG-1格式记录，帧速率为每秒25帧，帧宽为720像素，帧高为576像素，数据速率为64 kbps。 2.3 图像分割 处理的第一步是分割图像以便找到猪的位置。为了分割图像，首先，将其二值化以消除背景（Yang，1994）。 然后将猪的身体提取为椭圆形（McFarlane和Schofield，1995; Igathinathane等，2008）。图1a和b显示了猪在椭圆标识中的位置。 为了说明一头猪是否把他的头放在饮水器上，有必要识别猪的头部（或耳朵）。 这是通过分析猪的身体轮廓实现的（Chaki和Parekh，2012）。 图2a显示出了猪的身体，其上标有重要的点。以猪的身体形象的质心作为参考分析他的身体轮廓外形。它使用方程 （1）和（2）。在等式 （1）中，是图像I的图像函数f（j，j）的(,)阶扭矩。（2）中，使用在等式（1）中计算的扭矩来计算（2）中的质心X和Y (1) (2) 通过计算猪的身体轮廓像素与其身体的质心的距离，可以获得图5所示的距离轮廓。 图2b所示。 点3和5涉及动物的耳朵。 因此，通过发现该图的最小值和最大值，可以检测到耳朵，从而检测动物的头部。 2.3.1 检查饮水器使用次数 在视觉上，猪在饮水器时的姿势和位置是有特点的并且易于识别。 为饮水器使用算法建立的标准是猪不得不停留在邻近饮水器的区域中并且将其嘴在出水口保持至少2秒。 因此，使用的持续时间被记录。 根据定义，如果检测到椭圆内的点3或4（图2所示）比饮水器更接近10个像素，则数据被传送。 由本实验中使用的出水口是定向的，所以如图3所示猪只能在图1所示的区域中的某一位置停留。作为结果，一次只有一头猪可以饮用（Magowan et al.，2007）。 2.4 使用基于动态数据的建模水估计水的使用量 这项工作的最终目标是通过分析在半小时内使用饮水器的持续时间来估计猪舍中半小时的用水量。 为了实现这一目的，开发了基于数据的动态（或传递函数：TF）模型，以量化水表测量的动态，并将其与半小时的访问持续时间相关联。 因此，该模型的主要目的是通过仅自动分析圈子图像来估计圈中的水的使用。 首先，使用单输入单输出（SISO）系统来模拟水的使用作为半小时的访问持续时间的函数。 所使用的模型结构可以描述如下：
图 （a）2.25米times;3.60米的钢笔中的猪 （b）椭圆中标识的猪的位置 边框像素的索引 图 2.（a）猪身体轮廓的重点; C是质心，di是质心到点I的距离，i = 1,2，...，6。（b）身体轮廓上的像素与身体的质心的距离。 图3.饮水器处的猪的可能饮水区域。 (3) 其中是半小时水的测量; t表示测量间隔为三十分钟的离散时刻; d（t）表示“半小时的访问持续时间”作为模型的输入。是每个输入i和它们对输出的第一影响之间的时间延迟的数量; A是分母多项式，并且等于1 ... 是与输入i链接的分子多项式，并且等于 ... ，是要估计的模型参数; 是向后移位算子，定义为 y（k）= y（k-1）; ，是各个多项式的阶数。 使用Matlab中的Captain工具箱（Young，2011）中精确的工具变量来估计模型参数。为了建立模型，计算，和的不同组合。更具体地来说，对于仅具有一个输入的SISO模型，在1到2之间，从1到2并且从0到2.因此，为了识别总共12（2*2*3）个可能的TF模型中的第一SISO模型。所得模型通过测定系数 Young和Lees（1993）进行评估，并且使用识别程序基于在（Young和Lees 1993）中解释的Young 身份评估（YIC）的最小化来选择最合适的模型顺序。模型残差相对于测量输出的方差的方差越小，该项变得越负。 3结果 这项研究的目的是量化在猪舍中的水的使用量，并将其与猪饮用时间相关联。 图4a-c比较了猪半小时内使用饮水器的持续时间，其中圈子3的水表测量为3天实验，表2给出了整个实验（13天）的模型评价结果。正如在这些图中所观察到的，水使用量遵循半小时的使用持续时间的趋势。当对整个实验的数据（13天和24天）应用建模方法时，YIC标准选择主要为一阶（等式（4）），稳定的（即单位圆内的所有极点） 并具有最高的。最佳模型结构由 = 1， = 1和 = 0描述，如公式 （3）。 (4) 使用应用的传递函数模型估计用水量的结果如图1 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料 资料编号：[613384]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word |
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