あなたの群れは整列して数えられるのを待ってくれません。でもドローンにはその必要がありません。
家畜のカウントは、牧畜の歴史と同じくらい長い間、体力と時間を要する作業でした。牧草地を歩き、柵を確認し、ゲートで数え、丘の上の遠い点を目を凝らして見る。1,000頭規模の運営では、手作業のカウントに毎週8から12時間の労働がかかり、それでも結果は推定値でしかありません。ドローンベースのAIカウントが、1日がかりの作業を20分のフライトに変えています。
従来の方法: 歩いて、推測して、数え直す
従来の群れカウントは、現場に足を運ぶことを意味します。牧場主は馬やATVで牧草地を巡り、移動しながら動物を数えます。開けた地形ではそれなりにうまくいきます。しかし、低木、樹木、起伏のある荒れた地形では動物が散って隠れます。朝に487頭を数え、午後に502頭を数えても、どちらの数字も正しくない可能性があります。
問題は規模が大きくなるほど深刻になります。大規模な牧場では、数千エーカーの複合的な地形に牛を放牧しています。ゲートを通しての頭数確認は移動や出荷時には機能しますが、日常的な健康チェックや在庫確認には向いていません。はぐれた動物、藪の中で出産した牛、あるいは木の陰にいるだけの動物は、地上からは見えなくなります。
ドローンとAIカウントの仕組み
ワークフローは5ステップ: 計画、飛行、撮影、検出、報告です。
まず飛行計画を設定します。ほとんどの民生用ドローンは、定義されたエリアを一定高度でカバーする自動グリッドパターン飛行に対応しています。一般的な牧草地の調査では、地上30から60メートルの高度で飛行し、数秒ごとに高解像度画像を撮影します。
ドローンはグリッドに沿って重なり合う写真を撮影します。これらの画像はAI検出モデルに送られ、形状、サイズ、色によって個々の動物を識別します。検出された各動物にはマーカーが付けられ、システムは合計数と各動物の位置を示すビジュアルマップを生成します。
ドローンベースのカウントサービス大手CattleQuantsによれば、一般的な牧草地の検査は飛行時間15から20分で完了し、着陸から数分以内に結果が出ます。離陸から確認済みカウントまでの全プロセスは、ほとんどの牧場で1時間以内に完了できます。
精度: データが示すもの
ドローンベースのAIカウントは、条件に応じて90から99%の精度を達成します。CattleQuantsは、開放的なペンのフィードヤード検査で99%の精度、植生や地形が複雑な牧草地環境で90から99%の精度を報告しています。
ニュージーランドの研究では、高度なシステムが初回分析で97%の精度を達成し、フラグ付けされた検出結果の人間レビュー後に99.9%に到達することが判明しました。AIは人間の観察者が見逃す動物を検出します。低木の後ろ、木の影の中、地形のくぼみにいる動物です。Nature誌の研究では、熱画像とRGB画像を組み合わせることで、背景に紛れた動物の検出率が15%から85%に改善されることがわかりました。
世界の家畜モニタリング市場は2024年に44億ドルと評価され、2030年までに85億ドルに達すると予測されています。年間成長率は11.8%です。精度の向上があらゆる規模の牧場での導入を促進しています。
フィールドテストでは、AI検出は同じ画像を見た人間の観察者よりも一貫して2から5%多くの動物を識別します。動物はカメラからは隠れていません。人間の注意から隠れているのです。
カウントの先: ドローンが見つけるもの
ドローンを飛ばせば、カウントはただの出発点です。同じ画像とAIモデルでさまざまな追加タスクに対応できます。
指定された牧草地から出たり柵を越えたりした動物を、遠くへ行ってしまう前に特定します。
サーマルカメラが、病気、けが、熱ストレスの可能性がある体温上昇を検出します。早期発見により早期治療が可能になります。
出産のために群れから離れた牛を発見し、母子を早期に見つけることで子牛のロスを減らします。
航空写真で放牧パターン、過度に利用されたエリア、水源の状態が明らかになり、ローテーション計画に役立つデータが得られます。
必要な機材
軍用グレードのハードウェアは必要ありません。良質なRGBカメラ付きの民生用ドローンで、ほとんどのカウント作業は十分です。
- ドローン: 20分以上の飛行時間、GPSウェイポイントナビゲーション、12MP以上のカメラを備えたモデル。小規模牧場にはDJI Miniシリーズ、大規模牧場にはDJI MavicまたはAirシリーズが人気です。
- サーマルカメラ(オプション): 密な藪、日陰、低光量条件で動物を見つけるための熱署名検出を追加します。基本的なカウントには必須ではありませんが有用です。
- カウントソフトウェア: 撮影した画像を処理してカウントを返すAI検出モデル。CattleQuantsのようなエンドツーエンドのソリューションを提供するサービスもあり、写真ベースのカウントアプリでも個々の航空画像を処理できます。
- 飛行計画アプリ: ほとんどのドローンメーカーがアプリにグリッド飛行計画機能を含めています。DJI FlyやLitchiが一般的な選択肢です。
知っておくべき限界
ドローンカウントは強力ですが完璧ではありません。密な森林の樹冠はカメラを完全に遮ります。夜間条件にはRGBセンサーより解像度が低いサーマルカメラが必要です。数千エーカーに広がる非常に大きな群れには複数回のフライトが必要な場合があり、風や雨は飛行を中止させることがあります。
密集した動物はAIにとって依然として課題です。フィードヤードの隅に密集した牛は、個々の輪郭が融合するため過小カウントされる可能性があります。MDPI Sensorsの研究では、密集した動物と背景コントラストの変動が、現在の検出モデルにとって最も困難な2つの課題であることが確認されています。
結論
牧場主は何世代にもわたって家畜を大変な方法で数えてきました。民生用ドローンとAIカウントモデルがあれば、同じ作業がわずかな時間で、より高い精度と毎回のカウントの永続的な視覚記録とともに完了します。
次に頭数確認が必要なときは、馬に鞍を乗せる代わりにドローンを飛ばしてください。コーヒーを飲み終わる前にカウント結果が出ます。そしておそらく、徒歩でこれまでに行ったどの集計よりも正確でしょう。