CCTV 기반 모돈 자세 분석 및 발정/인공수정 적기 예측 연구

CCTV-based Sow Posture Analysis and Estrus/AI Timing Prediction

연구 내용

CCTV 영상에서 모돈을 탐지하고 자세 변화 시계열을 모델링하여 발정 상태와 인공수정 적기를 예측하는 딥러닝 기반 의사결정 연구

본 연구는 CCTV 기반 컴퓨터 비전으로 모돈의 자세를 추출하고, 자세와 체류 정보를 결합한 시계열 학습으로 발정 및 인공수정 적기를 예측하는 방법론을 제공합니다. 경량 객체 탐지 모델을 사용해 개체와 자세를 안정적으로 분리하고, 순차 추론을 통해 관리자가 판단하던 신호를 데이터 기반으로 정량화합니다. 또한 현장 적용을 고려한 엣지 카메라 시스템 및 데이터 수집·DB 업데이트 기능을 결합하여 작업량을 줄이고 표준화된 사육 운영을 지원하는 차별성을 보유합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

초기에는 돈사 현황판의 수기 문자를 OCR로 변환하고 DB 갱신을 자동화하여 운영 데이터를 축적하는 기반을 마련했습니다. 이후 스마트팜 환경에서 모돈 행동 특성을 빅데이터로 수집하고 딥러닝 기반 발정 예측 및 인공수정 적기 모델을 확장하는 방향으로 연구를 수행했습니다. 최근에는 번식우 인공수정 알람을 위한 추적·관리 엣지 카메라 시스템을 개발하고, CCTV 영상으로 발정 예측과 자세 기반 인공수정 타이밍 예측을 고도화하여 현장 의사결정 자동화를 목표로 발전시키고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

엣지 기반 발정 알람 자동화
정밀 인공수정 일정 추천
모돈 자세/행동 모니터링 자동화
표준화된 번식 관리 지표 구축
대량 사육 작업량 저감
CCTV 영상 기반 이상 징후 탐지
데이터 수집-DB 연동 파이프라인
운영 의사결정 지원 대시보드
실시간 추론형 스마트팜 게이트웨이
개체 추적 기반 번식 이력 관리