情報処理学会第 83 回全国大会

2W-03
鶏の快適性向上に向けた動物行動学的分析を支援するための装着型センサによる行動推定
宅野 亮 †

佐藤逸史 ††新村毅 †††

藤波香織 ††††† 東京農工大学 大学院 生物システム応用科学府 生物機能システム科学専攻†† 東京農工大学 大学院 農学府 生物生産科学専攻††† 東京農工大学 大学院 農学研究院 生物生産科学部門†††† 東京農工大学 大学院 工学研究院 先端情報科学部門

1

はじめに

近年，動物を扱う畜産などの分野においてアニマルウェルフェアを向上させることが重要視されている [1]．
アニマルウェルフェアとは，一般に動物の福祉のことを指し，動物を飼育する環境や身体・心理状態を改善して病気にかからず自然な行動が出来るように管理することが求められる．これらを実現するために最も重視されるのは，施設の構造や設備の状況よりも，日々の家畜の観察や記録，家畜の丁寧な取り扱いである．行動の観察を行う際には通常の行動パターンを発現しているか否かの観察が重要となり，そのために行動パターンを把握しておくことが必要である．これらの観察を全て人の目で行うことは不可能であるので，自動で観察を行うシステムが必要となっている．鶏の行動を自動推定する研究は存在するが [2][3]，限定された行動のみの分類しか行われておらず，行動パターンを取得するシステムを作成するためにはあらゆる行動を含んだデータで分類を行う必要がある．本研究では家畜の行動の観察及び分析を支援するための行動推定を行うことを目的とする．

2

鶏の行動推定システム

2.1 データ収集
行動推定に用いるデータは東京農工大学農学府畜産学研究室の鶏舎で飼育されているボリスブラウン 8 羽から収集し，4 羽ずつの 2 つのグループに分けてデータ収集を行った．データ収集には 3 軸加速度センサ（TSND151）と Web カメラ（Logicool HD プロウェブ
カム C920）を用いて，加速度と角速度，行動ラベルを付ける際に使用する動画を記録した．図 1 はデータ収集を行った環境である．

を含んでおり，それ以外の行動は「その他」として分類を行った．分類する行動が動画内で見られたときに手動で行動のラベル付けを行い，個体ごとの行動データを用意した．

2.2 行動推定手法
本研究では基本的に RandomForest（sklearn version0.22.1）を用いて分類器の構築を行う．特徴量は加速度，角速度の各 3 軸と加速度の合成値について平均，分散，標準偏差，四分位範囲，平均絶対偏差，中央絶対偏差，尖度，歪度，平均交差，主周波数，エントロ
ピー，エネルギー，最小値，最大値と加速度 3 軸について相関係数，p 値を計算したものを合計 104 個使用した．RandomForest のパラメータは，n estimators は 100とし，それ以外はデフォルト値で実行している．
行動推定精度を向上させるために 2 つの方法を試し，精度の違いを調査する．1 つ目の方法は，RandomForest での分類時に算出される各サンプルの分類結果の確からしさを用いて分類精度を向上させる方法である．
RandomForest で行動推定を行う際，各ラベルである確率が算出され，値が最も高いものを最終的に分類結果として出力している．あるサンプルの分類結果で全ての行動について満遍なく値が低い場合には，最大値を与えるラベル（行動）であっても，誤って他の行動に分類されている可能性が高いと考えられる．よって，この確率が一定以上のサンプルのみを使用することで精度の向上を図る．2 つ目の方法は，誤分類されやすい類似した行動に着目し，分類器を階層化して分類精度を向上させる方法である．類似している行動を 1 階層目では同じラベルとして分類し，2 階層目で改めて別のラベルとして分類することで分類精度の向上を図る．

3

図 1: データ収集環境

行動パターンの分析を行うための行動推定として，鶏が日常的に行う摂食や羽繕いなどの行動と福祉状態を判定するために重要である砂浴びや尾振りなどの行動評価実験と考察

上述の 2 種類の推定精度向上手法を用いずに行動推定を行った際の適合率を表 1 に示す．適合率を評価指標に用いる理由は，推定結果を分析に用いることを想定しているため，推定されたラベルが正解である確率が高い必要があるためである．
「乗る」「降りる」はケージ内にある巣箱と止まり木に飛び乗る行動と飛び降りる行動を指している．また，これらの分類精度は 8 羽の個体から収集したデータを「1 羽抜き交叉検証」したときのものである．

Activity recognition for ethological analysis of chickens using bodymounted sensors† Ryo TAKUNO †† Itsushi SATO ††† Tsuyoshi SHINMURA ††††Kaori FUJINAMI†Department of Bio-Functions and Systems Sciecne,††,†††Departmentof Science of Biological Production,††††,Department of Computer andInformation Sciences, Tokyo University of Agriculture and Technology

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表 1: 各行動の適合率
移動摂食飲水羽繕い

身震い

頭かき0.64

0.92

0.67

0.63

0.880.78

尾振り1.00

乗る

降りる

静止

砂浴び

探査

その他

平均

0.99

0.95

0.98

0.86

0.58

0.78

0.84

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3.1 確からしさを用いた行動推定
本実験では確からしさが 0.5，0.6 以上の場合に正解であると判定し，それ以下のサンプルは除いた場合の適合率とデータの使用率を調査した．データの使用率
は，確からしさの値が 0.5 または 0.6 以上のサンプル数を全サンプル数で割った値を示している．以下の表 2，
表 3 はそれぞれ適合率とデータの使用率を示している．
適合率の値は 0.5 以上のサンプルを選択した場合に比べて 0.6 以上のサンプルを選択した場合の方が高くなっており，データの使用率は大きく低下している．
表 1 に示した通常の分類精度に比べると 0.5 以上の場合でも適合率の値は高くなっており，確からしさが高いサンプルのみを使用することで本来ならば誤分類していたサンプルを除外することができているということが分かる．データの使用率に関しては 0.5 以上の場合で 4 分の 1 のデータを除外しており，0.6 以上にすると 4 割のサンプルが失われてしまうので，不足したデータを補い，分析に用いるために十分なデータを用意することが必要となってくる．
表 2: 確からしさを用いた推定の適合率
個体 A

個体 B

個体 C

個体 D

個体 E

個体 F

個体 G

個体 H

平均

0.50.86

0.940.91

0.930.98

0.94

0.76

0.98

0.91

0.60.92

0.95

0.96

0.97

0.99

0.97

0.82

0.980.95

表 3: 確からしさを用いた推定のデータ使用率
個体 A

個体 B

個体 C

個体 D

個体 E

個体 F

個体 G

個体 H

平均

0.50.590.730.750.760.83

0.72

0.66

0.89

0.74

0.6

0.41

0.66

0.60

0.58

0.69

0.52

0.46

0.76

0.59

3.2 階層化した分類器での行動推定
最初の階層で似ている行動をまとめて分類し，次の階層でまとめた行動を各行動に分類する．これまでの研究から摂食と羽繕いが特に誤分類されやすいことが分かっているため，1 階層目ではこれらの行動を同じラベルとして分類した．表 4 は 1 階層目での分類結果である．1 階層目でまとめて分類した際の精度は表 1 で示した通常の分類の精度とほぼ同じ値となった．
表 4: 1 階層目での分類結果（横方向：正解ラベル，縦方向：推定ラベル）*摂食，羽繕いをまとめたラベル
移動 飲水 摂羽* 身震い 頭かき 尾振り 乗る 降りる 静止 砂浴び 探査 その他 再現率
移動 28001400000102420.83

飲水1266200000200

10.66

摂羽* 2624 3943

035

00040

100690.95

身震い 00196

001000070.91

頭かき 0

0117

0152

0

0002060.55

尾振り 8

0502

3000

1

0

40.13

乗る

6

0

0

0

0090

2

00

0

100.83

降りる 1

00

100

280

0

1

1150.79

静止

2

5

310

0

0

002377

00

10.98

砂浴び 1

0

9

0

00

0

0

0

249

1

140.91

探査801

000002225

90.11

その他 9912137

9300071037730.73

適合率 0.65 0.75 0.91

0.910.79

1.00 0.97 0.98 0.98 0.84 0.42 0.81

0法で 2 階層目に摂食，羽繕い，頭かきを分類した際の適合率を表 5 に示す．
表 5: 2 階層目の分類器での分類精度
RFk-NN

SVM

摂食

0.92

0.880.94

羽繕い

0.60

0.740.70

頭かき

0.57

0.39

0.5

結果として，行動ごとに最も精度が高くなる分類手法が異なっていたが，どの手法でも摂食が最も分類精度が高く，頭かきの分類精度が低かった．頭かきの分類精度が低かった原因として，1 階層目で別のラベルとして分類したものを改めて分類しなおしているので，特に似ている行動が集まっており，他の二つの行動程精度が高くならなかったのではないかと考える．摂食と羽繕いに関しては表 1 に示す通常の分類で適合率が 0.92 と 0.63となっており，それぞれの行動について最も高い精度で分類できた手法を見ると 0.94 と 0.74 となっていることから階層化することで精度の向上が見られていることが分かる．階層化した際の平均精度は RandomForest，k-NN で 0.81，SVM で 0.83 となっている．
また，1 つ目の手法と 2 つ目の手法を合わせて使用することでより精度の向上を図れると考えられる．1 つ目の手法では 0.6 以上の確からしさを用いた時に精度が大きく向上したが，データの使用率が大幅に減少してしまうことが問題であるので，2 つ目の手法の 2 階層目の分類のみに確からしさを用いることで，データの使用率が減る部分を抑えつつ，精度を向上させる方法を検討している．

4

おわりに

本論文では，鶏の行動パターンを分析するための行動推定精度を向上させるための 2 つの手法を提案し，精度の検証を行った．1 つ目の確からしさを用いた推定手法では，0.5 及び 0.6 以上の確からしさで推定されたサンプルのみを使用して適合率が 0.91，0.95 となった．
各条件でのデータの使用率は 0.74，0.59 となっており，精度を高めるために閾値を高く設定するとデータの使用率が大幅に低下することが分かった．2 つ目の階層型の分類では，2 階層目に似た行動を詳細に分類するような構成とすることで，非階層型と比べて高い精度で摂食や羽繕いを分類した．今後は，2 つの手法を合わせて用いた場合に精度の向上とデータ使用率の変化について調査を行い，行動パターンの分析に適した分類精度とデータ使用率の最適化を行う予定である．

謝辞
この研究は栢森情報科学振興財団の助成を受けて遂行された．

参考文献

次に，2 階層目での分類を行う．2 階層目では RandomForest 以外に SVM と k-NN を用いて摂食に分類してある行動を詳細に分類していく．このとき，1 階層目で摂食と羽繕いをまとめて分類を行ったが，これらの行動以外に頭かきが摂食に多く誤分類されていたため，2階層目で改めて分類することとした．RandomForest のパラメータは 1 階層目と同じで，k-NN は n neighbors=3として他のパラメータはデフォルトで実行した．各手[1] D. M. Broom. Animal welfare: concepts and measurement2.
Journal of Animal Science, 69(10), pp. 4167-4175, 1991.
[2] MQ Quwaider, et al. Development of a wireless bodymounted sensor to monitor location and activity of laying
hens in a non-cage housing system. Trans. ASABE, 53(5),pp. 1705–1713, 2010.
[3] D. Banerjee, et al. Remote activity classiﬁcation of hens
using wireless body mounted sensors. In Proc BodyNet’12,
pp. 107-112, 2012.

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