由大阪大學科學與工業研究所的 Yasushi Yagi 教授領導的一個研究小組與 Rakuno Gakuen 大學的 Ken Nakata 教授合作，發現了一種蹄病，它是奶牛的三大疾病之一，基於在奶牛的行走圖像上。我們開發了一種檢測疾病跡象的方法，準確率高（3% 或更高）。
在以往的研究中，蹄病的跡像出現在奶牛背部的彎曲度以及它們的行走方式中，因此已經研究了通過從圖像中檢測彎曲度來檢測蹄病的方法。然而，雖然早期檢測是一種重要的疾病，但常規方法將檢測限制在中度至重度蹄病。
因此，八木教授等課題組將人體行走圖像分析技術應用於奶牛，以期早期發現蹄病。具體來說，距離圖像傳感器是一種可以測量到物體距離的相機，它防水防塵，安裝在研究合作機構樂野學園大學的穀倉中。我們根據拍攝的大量奶牛的行走圖像來表徵行走狀態，並通過機器學習檢測出患有蹄病的個體。結果，可以以99％或更高的準確度以溫和的方式檢測蹄病。
目前，在奶牛養殖中，工人數量正在減少，人口老齡化，迫切需要為奶農節省勞動力。預計通過人工智能和視頻分析監控技術，通過對奶牛進行詳細觀察，奶牛無法看到的細節，實現節省勞動力和產品質量的“智能畜舍”。預計這項研究的成果將大大有助於實現這個“智能穀倉”，實現奶農可以專注於節省勞動力和高質量產品的奶牛養殖新時代。
這項研究的結果於 2017 年 3 月 10 日至 11 日在日本信息處理協會的 CVIM 研究組上公佈。
