これまでの研究では、蹄病の兆候は乳牛の背中の湾曲や歩き方に現れることから、その湾曲度合いを画像から検出し、蹄病を検出する手法が研究されてきた。しかし、より早期の発見が重要な疾病でありながら、従来の手法では、検出対象は中程度～重度の蹄病に限られていた。

　そこで、八木教授らの研究グループでは、蹄病を早期発見するため、人物歩行映像解析技術を乳牛に応用。具体的には、物体までの距離を計測可能なカメラである距離画像センサに防水・防塵加工を施し、研究協力機関である酪農学園大学の牛舎に設置。撮影された大量の乳牛の歩行映像をもとに歩行の様子を特徴化し、機械学習により蹄病個体を検出した。その結果、蹄病を軽度のうちに99％以上の精度で発見することができた。

　現在、酪農業は、従事者の減少と高齢化が続き、酪農家の省力化は急務とされている。人工知能と映像解析によるモニタリング技術によって、酪農家の目の行き届かない細部まで乳牛を観察し、酪農家の省力化と生産物の高品質化を両立させる「スマート牛舎」の実現が期待される中、今回の研究成果は、この「スマート牛舎」の実現に大きく寄与し、酪農家の省力化、酪農家が生産物の高品質化に専念できる、新時代の酪農業を実現することが期待される。

　本研究成果は、2017年3月10・11日の情報処理学会CVIM研究会で発表された。