この研究の目的は、時系列分類問題に特化して開発されたROCKETとCatch22の特徴量が、従来の手作り特徴量と比べて、乳牛の行動分類性能がどの程度優れているかを評価することである。
30頭の乳牛にアクセラレーターセンサーを装着し、6つの行動(飲乳、毛づくろい、横臥、走る、歩く、その他)を観察・ラベル付けした。得られた加速度データから、ROCKET特徴量、Catch22特徴量、手作り特徴量を抽出し、3つの機械学習モデル(ランダムフォレスト、勾配ブースティング、リッジ回帰)を用いて分類を行った。
その結果、ROCKET特徴量が最も高い分類精度(平均バランス精度0.70±0.07)を示し、Catch22特徴量(0.69±0.05)も手作り特徴量(0.65±0.03)を上回る性能を発揮した。特に、RIDGEClassifierCVとROCKET特徴量の組み合わせが最高のバランス精度0.77を達成した。
このように、時系列分類問題に特化した特徴量抽出手法であるROCKETとCatch22は、従来の手作り特徴量よりも乳牛の行動分類に有効であることが示された。今後、特定の行動や状況に合わせてこれらのアプローチをさらに最適化することで、精密畜産業と動物福祉の向上につながると考えられる。
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by Oshana Dissa... : arxiv.org 04-30-2024
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