Muzzle-Based Cattle Identification System Using Artificial Intelligence (AI)

要約

改ざん防止の牛識別技術の欠如は、保険会社による家畜保険の提供を妨げる重大な問題でした。
この技術の欠如は、バングラデシュの牛の事故死などの予期せぬ出来事に対して補償を請求する機会がなかったため、限界農家に壊滅的な経済的影響を与えました。
機械学習と深層学習アルゴリズムを使用して、銃口ベースの牛識別システムを開発、導入することで牛識別のボトルネックを解決しました。
牛の口輪の独特さは人間の指紋に似ていることが科学的に証明されています。
これは、牛の口輪の独自性を抽出する牛識別システムを開発するきっかけとなった基本的な前提です。
この目的のために、826 頭の牛から 32,374 枚の画像を収集しました。
前処理ステップでは、画像からノイズを除去するために、鮮明化フィルターを使用したコントラスト制限適応ヒストグラム等化 (CLAHE) が適用されました。
画像内の牛の口輪検出には YOLO アルゴリズムを使用し、$L_2$ 距離の 2 乗を使用して銃口画像から統合埋め込みを学習するために FaceNet アーキテクチャを使用しました。
私たちのシステムは、精度 $96.489\%$、$F_1$ スコア $97.334\%$、真陽性率 (tpr) $87.993\%$、著しく低い偽陽性率 (fpr) $0.098\%$ で実行されます。
。
この信頼性が高く効率的な牛識別システムは、家畜保険と精密農業を大きく前進させることができます。

要約(オリジナル)

Absence of tamper-proof cattle identification technology was a significant problem preventing insurance companies from providing livestock insurance. This lack of technology had devastating financial consequences for marginal farmers as they did not have the opportunity to claim compensation for any unexpected events such as the accidental death of cattle in Bangladesh. Using machine learning and deep learning algorithms, we have solved the bottleneck of cattle identification by developing and introducing a muzzle-based cattle identification system. The uniqueness of cattle muzzles has been scientifically established, which resembles human fingerprints. This is the fundamental premise that prompted us to develop a cattle identification system that extracts the uniqueness of cattle muzzles. For this purpose, we collected 32,374 images from 826 cattle. Contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) with sharpening filters was applied in the preprocessing steps to remove noise from images. We used the YOLO algorithm for cattle muzzle detection in the image and the FaceNet architecture to learn unified embeddings from muzzle images using squared $L_2$ distances. Our system performs with an accuracy of $96.489\%$, $F_1$ score of $97.334\%$, and a true positive rate (tpr) of $87.993\%$ at a remarkably low false positive rate (fpr) of $0.098\%$. This reliable and efficient system for identifying cattle can significantly advance livestock insurance and precision farming.

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