KR102903311B1

KR102903311B1 - 가축의 사료요구율을 측정하는 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102903311B1
Application number: KR1020230193362A
Authority: KR
Inventors: 전광명; 권솔빈; 주소현
Original assignee: 인트플로우 주식회사
Priority date: 2023-12-27
Filing date: 2023-12-27
Publication date: 2025-12-24
Anticipated expiration: 2043-12-27
Also published as: US20250212849A1; KR20250101554A

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른, 가축 사료요구율 산출 장치 에 있어서, 가축의 사료요구율을 산출하는프로그램이 저장된 메모리 및 가축의 사료요구율을 산출하는프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되, 가축의 사료요구율을 산출하는프로그램은 축사 내부를 촬영 중인 적어도 하나의 카메라로부터 영상 데이터를 수신하고, 영상 데이터로부터 가축을 인식 후 가축의 이동거리 및 무게를 각각 산출하고, 가축이 기설정된 식사영역 내에 머무르는 시간을 바탕으로 가축의 식사량을 산출하고, 가축의 무게 및 식사량을 바탕으로 사료요구율(Feed conversion ratio)을 산출하여 사용자 단말로 제공한다.

Description

가축의 사료요구율을 측정하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR MEASURING FEED CONVERSION RATIO OF LIVESTOCK}

본 발명은 축사 내에 설치된 카메라를 통해 촬영된 영상으로부터 가축이 먹는 사료의 요구율을 산출하거나, 가축의 활동량을 산출하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.

가축을 사육함에 있어 가장 많은 비용을 차지하는 부분이 사료값이다. 그에 따라, 사료가 가축의 고기로 바뀌는 효율을 나타내는 사료요구율(FCR; Feed conversion ratio)이 중요해지고 있는 상황이다. 일반적으로, 사료요구율은 사료섭취량을 증가한 체중(또는 지육량)으로 나누어 산출한다. 예를 들어, FCR을 0.1만 개선하더라도, 한국을 기준으로 연간 육우 생산비를 1.2조 원을 절감하고, 연간 양돈 생산비를 0.9조 원을 절감할 수 있게 된다.

그러나, 종래의 가축 농장안에는 가축의 FCR을 사육기간 중에 측정할 방법이 없는 문제를 가진다. 그에 따라, 현재는 농장의 총 사료 투입량과 가축이 총 출하를 수행하는 과정에서 산출된 출하 지육량을 바탕으로 FCR을 산출하게 된다. 그러나 이러한 방법으로 FCR을 측정하려면 가축이 모두 출하된 이후에 얻을 수밖에 없는 사후 정보에 불과하다.

그에 따라, 가축의 사육과정에서 FCR을 측정하기 위해서는 사료의 투입량과 그 당시의 가축에 대한 체중을 직접 측정 후 산출해야 되는데, 이는 많은 노동력을 필요로 한다는 한계를 지니고 있다.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 실시간으로 가축의 사료요구량을 산출할 수 있는 방법의 구현을 필요로 한다.

구체적으로, 축사에서 기르고 있는 가축의 체중을 직접 측정하지 않고도, 축사를 촬영한 영상 데이터를 바탕으로 실시간으로 가축의 무게와 이를 바탕으로 하는 FCR의 산출을 목적으로 한다.

다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상기와 같은 기술적 과제를 달성하기 위해, 가축의 사료요구율을 산출하는 장치에 있어서, 가축의 사료요구율을 산출하는프로그램이 저장된 메모리 및 가축의 사료요구율을 산출하는프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되, 가축의 사료요구율을 산출하는프로그램은 축사 내부를 촬영 중인 적어도 하나의 카메라로부터 영상 데이터를 수신하고, 영상 데이터로부터 가축을 인식 후 가축의 이동거리 및 무게를 각각 산출하고, 가축이 기설정된 식사영역 내에 머무르는 시간을 바탕으로 가축의 식사량을 산출하고, 가축의 무게 및 식사량을 바탕으로 사료요구율(Feed conversion ratio)을 산출하여 사용자 단말로 제공하는 장치일 수 있다.

서버에 의해 수행되는, 가축의 사료요구율을 산출하는 방법에 있어서, 축사 내부를 촬영 중인 적어도 하나의 카메라로부터 영상 데이터를 수신하는 단계; 영상 데이터로부터 가축을 인식 후 가축의 이동거리 및 무게를 각각 산출하는 단계; 가축이 기설정된 식사영역 내에 머무르는 시간을 바탕으로 가축의 식사량을 산출하는 단계; 및 가축의 무게 및 식사량을 바탕으로 사료요구율을 산출하여 사용자 단말로 제공하는 단계로 구성될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른, 축사에 설치된 카메라가 촬영하는 영상 데이터를 바탕으로 가축의 무게를 실시간으로 측정하고, 가축이 사료를 섭취하는지 유무를 판단하여 사료요구율을 실시간으로 산출할 수 있게 된다.

또한, 영상 만으로 축사의 각 방에서 사육되는 가축의 재고두수, 이동궤적 등을 함께 산출함으로써, 가축의 활동량을 산출할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 가축의 사료요구율을 산출하기 위한 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 가축의 사료요구율을 산출 과정을 나타낸 동작흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 가축이 촬영된 영상 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 사용자 단말로 제공되는 인터페이스의 실시예를 나타낸 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하의 실시예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 상세한 설명이며, 본 발명의 권리 범위를 제한하는 것이 아니다. 따라서 본 발명과 동일한 기능을 수행하는 동일 범위의 발명 역시 본 발명의 권리 범위에 속할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 가축의 사료요구율을 산출하기 위한 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.

본 발명의 일실시예에 따른, 시스템은 가축 사료요구율 산출장치(100, 이하 '장치'라 함), 카메라(200) 및 사용자 단말(300)을 포함할 수 있다. 또한, 각 장치는 통신망(도면 상에 미도시)을 통해 상호 연결될 수 있다.

본 명세서를 설명하기에 앞서, 사료요구율(FCR; Feed conversion ratio)은 가축의 지육량(kg)에 대한 식사량(kg)의 비율이다. 이때, 지육량은 가축으로부터 획득할 수 있는 고기량에 해당된다. 예를 들어, 돼지의 경우 돼지의 도축 직전까지의 식사량이 621kg이며, 도축 이후 획득 가능한 고기량이 259kg이면, 사료요구율은 2.4(621/259=2.4)가 된다.

본 발명의 일 실시예에 따른, 장치(100)는 카메라(200)로부터 수신된 영상 데이터로부터 가축을 인식하고, 인식된 가축의 이동거리와 무게를 산출하게 된다.

또한, 장치(100)는 산출된 이동거리와 무게를 바탕으로 가축이 식사영역 내에서 얼마나 체류하는지를 확인한 후 체류 시간에 따라 식사량을 산출하게 된다.

마지막으로 장치(100)는 가축의 무게 및 식사시간을 바탕으로 사료요구율을 산출하고, 사용자 단말(300)로 제공하는 것을 특징으로 한다.

이때, 가축은 축사와 같이 실내에서 기르게 되는 돼지나 소에 해당될 수 있고, 식사영역은 가축이 식사를 하기 위해 머물러야 하는 축사 내의 일 영역에 해당될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른, 카메라(200)는 축사에 설치되며, 사육칸(Room, 이하 '방' 또는 '특정 방'이라 함) 내부를 촬영하며 실시간으로 영상 데이터를 생성 후 장치(100)로 전달하는 영상취득 센서에 해당될 수 있다.

이때, 카메라(200)는 일반적인 종래의 영상 촬영을 위한 카메라, 뎁스카메라, 라이다 등이 해당될 수 있고, 영상 데이터는 RGB, RGB-D 또는 포인트 클라우드에 해당될 수 있다.

한편, 일반적인 축사에는 낮은 사양의 컴퓨팅 능력(제한된 컴퓨팅 자원)을 가진 단말(혹은 카메라(200))로 구비될 수 있기에, 영상 데이터는 기설정된 시간 동안과 일정한 간격으로 녹화되고, 그에 따라 복수의 영상 데이터가 산출될 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 영상 데이터를 처리하기 위해 초기 1분간 축사 내의 모든 카메라(200)가 촬영을 수행하여 영상 데이터를 파일로 저장하게 된다.

또한, 장치(100) 또는 카메라(200)는 영상 데이터의 측정에 소모된 시간을 바탕으로 실시간 인자(RTF; Real time factor)를 아래의 [수학식1]을 통해 산출하게 된다.

[수학식1]: (측정 소요시간 + 녹화시간) ÷ 녹화시간 = 실시간 인자

이때, 장치(100)는 다음의 영상 데이터의 측정이 시작되기까지의 남은 시간 중 실시간 인자를 고려하여, 영상 데이터를 처리할 수 있는 시간을 계산하게 된다. 예를 들어, 현재 시간이 2시 30분이고 RTF가 3.0이라고 가정하면, 장치(100)는 3시까지 남은 시간인 30분 중 10분에 대한 처리를 수행하게 된다.

이후, 장치(100)는 1분의 조각녹화, RTF -1분 간의 조각처리 시간을 거쳐 카메라(200)를 통한 녹화 및 처리 스케쥴을 반복하게 된다. 장치(100)는 각각의 영상 데이터에 대한 측정값들은 버퍼에 저장된 후 복수의 영상 데이터마다 산출된 가축의 식사량, 무게 및 사료요구율의 통계값을 산출하여, 데이터베이스(140)에 저장하거나, 사용자 단말(300)로 전달하게 된다.

본 발명의 일 실시예에 따른, 사용자 단말(300)은 축사와 가축을 관리하는 관리자가 이용하는 단말에 해당될 수 있다.

그에 따라, 사용자 단말(300)은 장치(100)로부터 축사 및 가축에 대한 다양한 정보를 수신하게 된다. 여기서, 사용자 단말(300)로 제공되는 정보란, 가축의 재고두수, 활동량, 식사량 및 사료요구율 등이 해당되며, 선택적 실시예로 축사 내부를 촬영하고 있는 영상 데이터가 실시간으로 제공될 수 있다.

한편, 통신망은 장치(100)와 카메라(200) 및 사용자 단말 (300)를 연결하는 역할을 수행한다. 즉, 통신망은 사용자 단말(300)이 장치(100)에 접속하거나, 장치(100)가 카메라(200) 접속한 후 데이터를 송수신할 수 있도록 접속 경로를 제공하는 통신망을 의미한다. 통신망은 예컨대 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 장치의 구성을 나타낸 도면이다.

이하를 설명하기에 앞서 장치(100)는 일종의 서버의 형태로 구현될 수 있다. 장치(100)가 서버로서 기능하는 경우, SaaS (Software as a Service), PaaS (Platform as a Service) 또는 IaaS (Infrastructure as a Service)와 같은 클라우드 컴퓨팅 서비스 모델에서 동작하거나, 사설(private) 클라우드, 공용(public) 클라우드 또는 하이브리드(hybrid) 클라우드와 같은 형태로 구축될 수 있다

도 2를 참조하면, 장치(100)는 메모리(110), 프로세서(120), 통신 모듈(130) 및 데이터베이스(150)를 포함한다.

상세히 설명하자면, 메모리(110)는 가축의 사료요구율을 산출하기 위한 프로그램이 기록된다. 또한, 프로세서(120)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 여기서, 메모리(110)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

프로세서(120)는 일종의 중앙처리장치로서 가축의 사료요구율을 산출하는 전체 과정을 제어한다. 프로세서(120)가 수행하는 각 단계에 대해서는 도 3을 참조하여 후술하기로 한다.

여기서, 프로세서(120)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

통신 모듈(130)은 통신망과 연동하여 장치(100)와 카메라(200) 및 사용자 단말(300) 간의 송수신 신호를 패킷 데이터 형태로 제공하는 데 필요한 통신 인터페이스를 제공한다. 나아가, 통신 모듈(130)은 사용자 단말(300)로부터 데이터 요청을 수신하고, 이에 대한 응답으로서 데이터를 송신하는 역할을 수행할 수 있다.

여기서, 통신 모듈(130)은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.

데이터베이스(140)는 가축 농장에 대한 식별정보, 위치 정보, 사육 정보를 시작으로, 영상 데이터 및 가축의 재구두수, 활동량, 식사량 및 사료요구율 등이 저장될 수 있다.

비록 도 2에는 도시하지 아니하였으나, 각종 정보에 대한 데이터 중 일부는 데이터베이스(150)와 물리적 또는 개념적으로 분리된 데이터베이스(미도시)에 저장될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 가축의 사료요구율을 산출 과정을 나타낸 동작흐름도이다.

도 3을 참고하면, 장치(100)는 축사 내부를 촬영 중인 적어도 하나의 카메라(200)로부터 영상 데이터를 수신한다(S110).

이때, 카메라(200)는 하나 이상이 존재할 수 있으며, 축사 내부의 여러 구역을 촬영하여 복수의 영상 데이터를 생성하여 장치(100)로 제공하게 된다. 그에 따라, 장치(100)는 복수의 영상 데이터로부터 가축의 재고두수, 활동량, 식사량 및 사료요구율을 산출하게 된다. 선택적 실시예로, 장치(100)는 복수의 영상 데이터 중 가장 많은 가축이 산출된 영상 데이터를 이용하거나, 복수의 영상 데이터로부터 산출된 값들의 평균치를 이용하게 된다.

다음으로 장치(100)는 영상 데이터로부터 가축을 인식 후 가축의 이동거리 및 무게를 각각 산출한다(S120).

이때, 장치(100)가 가축을 인식하는 과정에서, 영상 데이터를 프레임 단위로 분리하여 복수의 영상 이미지를 생성하게 된다.

장치(100)는 영상 이미지 별로 기설정된 이미지 기반 인식모델을 적용하여 가축의 인식을 수행하게 된다. 이때, 영상 이미지 상에서 가축을 식별하기 위해 적용되는 인식모델은 Faster RCNN, YOLO, DETR. OAD 등의 모델이 해당될 수 있다.

또한, 장치(100)는 인식된 가축에 대한 추적 식별자를 각각 부여하게 된다.

선택적 실시예로, 추적 식별자는 각각의 가축이 인식될 시 임의로 생성되어 부여되거나, 다른 선택적 실시예로 사전에 가축의 관리자가 각 가축의 이미지 및 고유 식별자를 인식모델에 학습시킨 이후, 장치(100)가 영상 데이터에서 가축을 식별하면 해당 가축의 고유 식별자를 부여할 수도 있다.

이때, 장치(100)는 연속된 영상 이미지로부터 동일한 추적 식별자가 부여된 가축의 위치정보를 바탕으로 가축의 이동거리를 산출하게 된다. 이를 구현하기 위해선, 영상 이미지 내부에 포함되는 축사 이미지 상의 각 영역별 위치정보와 실제 축사 내부의 각 영역별 위치정보를 각각 동기화할 필요가 있다.

먼저, 가축의 무게는 영상 이미지 상에서 가축에 해당되는 픽셀의 재원, 영상 이미지와 실제 축사 내부의 길이를 바탕으로 산출된 축척 및 기설정된 무게 계수를 바탕으로 산출하게 된다. 다음의 [수학식2]를 통해 영상 이미지에서 가축을 무게를 인식하게 된다.

[수학식2]:

: 가축의 무게

: 가축의 견폭

: 가축의 등길이

: pixel/cm(축척)

: 기설정된 무게 계수

여기서, 도 4는 카메라(200)를 통해 생성된 영상 데이터의 어느 한 프레임을 나타낸 영상 이미지의 예시이다.

이미지를 기반으로 가축의 무게를 산출하기 이전에, 도 4와 같은 카메라(200)를 통해 촬영된 영상 이미지 속 축사 내부의 재원(즉, 픽셀의 길이)과 실제 축사 내부의 재원을 바탕으로 축척()을 산출한다. 축척()이 산출되면, 장치(100)는 영상 이미지로부터 가축 객체(210)를 식별하고, 영상 이미지를 기반으로 가축 객체(210)의 머리부터 꼬리까지의 제1등길이(h)와 한 쌍의 앞다리 사이의 간격인 제1견폭(l)의 길이를 각각 산출하게 된다. 이때, 산출된 제1길이는 영상 이미지(픽셀)를 기반으로 산출된 값에 해당되기에, 축척을 적용하여, 가축 객체(210)의 실제 길이에 해당되는 제2등길이 및 제2견폭을 각각 산출하게 된다. 이후 장치(100)는 산출된 제2등길이 및 제2견폭과 돼지(210)의 크기 대비 무게와 관련된 무게 계수()를 통해 가축 객체(210)의 실제 무게를 산출하게 된다.

만약, 축사의 특정 방에 가축이 복수로 존재하고, 축사 내부 중 일 영역이 무게측정영역으로 설정되면, 장치(100)는 복수의 영상 이미지에서 측정된 각각의 가축의 무게 및 각각의 가축이 무게측정영역에서 인식된 프레임 별 영상 이미지의 총 합계를 바탕으로 무게측정영역 기준 가축의 평균 무게를 각각 산출할 수 있다.

이때, 장치(100)는 각각의 영상 이미지에서 인식된 가축이 무게의 산출에 적합한 포즈인지 판단하고, 무게가 산출될 수 있는 포즈가 인식된 영상 이미지에 대한 가축의 무게를 산출하게 된다. 또한, 무게측정영역을 기준으로 산출되는 가축의 평균 무게는 특정 가축 개체인 '가축 i'가 복수의 영상 이미지 상의 무게측정영역에서 인식될 시, 각각의 영상 이미지마다 '가축 i'객체의 무게를 산출한 후 그에 대한 평균값을 산출한 값이며, 이를 통해 '가축 i'객체의 무게에 대한 정확도를 높이게 된다. 이때, '가축 i'에 대한 평균무게를 구하는 공식은 다음의 [수학식3]과 같다.

[수학식3]:

: j프레임에서 순간 측정된 가축의 무게

: '가축 i'가 무게측정 영역에 들어온 프레임의 총 합

: 체중측정 영역에서 계산된 평균 무게

또한, 장치(100)는 무게측정영역 기준 가축의 평균 무게 및 무게측정영역에 들어온 가축의 총 숫자를 바탕으로 특정 방 기준 가축의 평균 무게를 다음의 [수학식4]를 통해 산출하게 된다.

[수학식4]:

RAW: 특정 방 기준 가축의 평균 무게

N: 무게측정영역으로 들어온 가축 객체의 총 숫자

최종적으로 장치(100)는 가축의 이동거리 및 무게가 각각 산출되면, 이를 바탕으로 기초대사량을 산출하거나, 가축의 활동량을 산출하게 된다.

만약, 축사의 특정 방에 가축이 복수로 존재하면, 장치(100)는 복수의 가축들 각각의 총 이동거리 및 기설정된 가축의 활동량 변화계수를 바탕으로 특정 방 기준 가축의 총 활동량을 다음의 [수학식5]를 통해 산출하게 된다.

[수학식5]:

Act: 방 기준 총 활동량(kcal)

: '가축 i'의 총 이동거리(cm)

: 활동량 변환계수(kcal/cm)

또한, 장치(100)는 총 활동량 및 특정 방에 실제 존재하는 가축의 총 숫자를 바탕으로 특정 방의 평균 활동량을 다음의 [수학식6]을 통해 산출하게 된다.

[수학식6]:

: 특정 방의 평균 활동량

: 실제 특정 방 안의 가축의 총 숫자

한편, 장치(100)는 복수의 영상 이미지 중 가장 많은 가축이 인식된 영상 이미지를 바탕으로 가축의 재고두수를 산출하게 된다. 이는, 카메라(200)에 존재하는 사각지대에 가축이 위치할 수 있으므로, 각각의 프레임마다 촬영되는 가축의 숫자가 달라질 수 있다. 이에, 가장 많은 숫자가 촬영된 영상 이미지로부터 인식된 가축의 숫자를 바탕으로 재고두수를 지정하게 된다.

다음으로 장치(100)는 가축이 기설정된 식사영역 내에 머무르는 시간을 바탕으로 가축의 식사량을 산출하고, 가축의 무게 및 식사량을 바탕으로 사료요구율을 산출한다(S130).

구체적으로 장치(100)는 특정 방 기준 가축의 평균 무게, 기설정된 계수, 복수의 영상 이미지에서 각각 인식된 가축의 숫자 및 영상 데이터의 평균 프레임을 바탕으로 특정 방 기준 총 식사량을 다음의 [수학식7]을 통해 산출하게 된다.

[수학식7]:

Eat: 특정 방 기준 총 식사량(kg)

: 복수의 영상 이미지에서 각각 인식된 가축의 숫자

: 초당 가축이 먹는 식사량(kg/s)

이때, 장치(100)는 가축의 머리 방향과 몸의 중심이 이루는 직선 방향과 머리, 몸의 중심 및 식사영역의 중심부가 이루는 직선 방향이 갖는 차이를 바탕으로 가축이 급이 중인지 여부를 판단할 수 있다.

특정 방을 기준으로 총 식사량이 산출되면, 장치(100)는 특정 방 기준 총 식사량, 특정 방에 실제 존재하는 가축의 총 숫자를 바탕으로 특정 방의 평균 식사량을 다음의 [수학식8]을 통해 산출하게 된다.

[수학식8]:

: 특정 방의 평균 식사량

: 실제 특정 방 안의 가축의 총 숫자

최종적으로, 장치(100)는 특정 방 기준 가축의 평균 무게 및 특정 방의 평균 식사량을 바탕으로 사료요구율을 산출하게 된다.

마지막으로 장치(100)는 산출된 사료요구율을 사용자 단말(300)로 제공하게 된다(S140).

장치(100)가 산출한 각종 정보는 후술할 도 5 및 도 6에 도시된 인터페이스를 통해 사용자 단말(300)로 제공될 수 있다.

도 5 및 도 6을 참고하면, 장치(100)가 사용자 단말(300)로 제공하게 되는 정보로는 방 선택 메뉴(310), 제1데이터 표시옵션(320), 제2데이터 표시옵션(330) 및 축사 영상(340) 등이 포함될 수 있다.

방 선택 메뉴(310)는 축사 내에 복수의 방이 존재하는 경우, 각각의 방 마다 사육되는 가축에 대한 정보를 불러오기 위한 옵션으로, 적어도 하나의 방을 선택하는 경우 제1데이터 표시옵션(320) 및 제2데이터 표시옵션(330)을 통해 가축의 재고두수, 활동량 및 사료요구율 등이 표시될 수 있다.

제1데이터 표시옵션(320)은 방 내에 존재하는 가축에 대한 재고두수, 체중, 이동거리, 활동량, 식사량 및 사료요구율을 그래프나 표의 형태로 사용자 단말(300) 상에 표시하게 된다. 예를 들어, 도 5에는 체중, 활동량 및 식사량을 각각 그래프의 형태로 표시하고 있다. 이때, 각각의 데이터는 사용자 단말(300)에 의해 선택된 적어도 하나의 방에서 사육중인 가축의 데이터 평균치를 바탕으로 표시하되, 복수의 방과 날짜별로 데이터를 함께 표시하고 있다. 하지만, 선택적 실시예로 제1데이터 표시옵션(320)은 동일한 방에서 사육중인 복수의 가축에 대한 데이터 각각을 날짜별로 표시할 수도 있다.

제2데이터 표시옵션(330)은 가축의 활동량을 시간별로 표시한 데이터의 예시이며, 사용자는 시간별 가축의 평균 활동량을 선택하여 사용자 단말(300) 상에 표시할 수 있다.

축사 영상(340)은 사용자 단말(300)이 선택한 카메라(200)가 촬영중인 영상 데이터를 표시하게 된다. 이때, 사용자 단말(300)은 축사의 어떤 카메라(200)를 확인할 것인지 사전에 확인할 수 있고, 선택적 실시예로 이전 시간대에 촬영된 영상 데이터를 사용자 단말(300)을 통해 재생할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100: 가축 사료요구율 산출장치
110: 통신 모듈
120: 메모리
130: 프로세서
140: 데이터 베이스
200: 카메라
300: 사용자 단말

Claims

가축 사료요구율 산출 장치 에 있어서,
가축의 사료요구율을 산출하는프로그램이 저장된 메모리 및
상기 가축의 사료요구율을 산출하는프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되,
상기 가축의 사료요구율을 산출하는프로그램은 축사 내부를 촬영 중인 적어도 하나의 카메라로부터 영상 데이터를 수신하고, 상기 영상 데이터로부터 가축을 인식 후 상기 가축의 이동거리 및 무게를 각각 산출하되,
상기 가축의 무게는 상기 영상 데이터를 프레임 단위로 분리한 영상 이미지상에서 상기 가축에 해당되는 픽셀의 재원, 상기 영상 이미지와 실제 상기 축사 내부의 길이를 바탕으로 산출된 축척 및 기설정된 무게 계수를 바탕으로 산출하는 것이고,
상기 가축이 기설정된 식사영역 내에 머무르는 시간을 바탕으로 상기 가축의 식사량을 산출하고, 상기 가축의 무게 및 식사량을 바탕으로 사료요구율(Feed conversion ratio)을 산출하여 사용자 단말로 제공하는 것인, 가축 사료요구율 산출 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 가축을 인식하는 과정은,
상기 영상 데이터를 프레임 단위로 분리하여 복수의 영상 이미지를 생성하고,
상기 영상 이미지 별로 기설정된 이미지 기반 인식모델을 적용하여 상기 가축을 인식하고,
인식된 상기 가축에 대한 추적 식별자를 각각 부여하는 것인, 가축 사료요구율 산출 장치.
제 2 항에 있어서,
복수의 상기 영상 이미지 중 가장 많은 상기 가축이 인식된 영상 이미지를 바탕으로 상기 가축의 재고두수를 산출하는 것인, 가축 사료요구율 산출 장치.
제 2 항에 있어서,
연속된 상기 영상 이미지로부터 동일한 상기 추적 식별자가 부여된 가축의 위치정보를 바탕으로 상기 이동거리를 산출하는 것인, 가축 사료요구율 산출 장치.
제 4 항에 있어서,
상기 가축의 이동거리 및 무게로부터 기초대사량을 산출하고, 상기 가축의 활동량을 산출하는 것인, 가축 사료요구율 산출 장치.
제 5 항에 있어서,
상기 축사의 특정 방에 상기 가축이 복수로 존재하면,
복수의 상기 가축들 각각의 총 이동거리 및 기설정된 상기 가축의 활동량 변화계수를 바탕으로 상기 특정 방 기준 상기 가축의 총 활동량을 산출하고,
상기 총 활동량 및 상기 특정 방에 실제 존재하는 상기 가축의 총 숫자를 바탕으로 상기 특정 방의 평균 활동량을 산출하는 것인, 가축 사료요구율 산출 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 가축의 머리 방향과 몸의 중심이 이루는 직선 방향과 상기 머리, 상기 몸의 중심 및 식사영역의 중심부가 이루는 직선 방향이 갖는 차이를 바탕으로 상기 가축이 급이중인지 여부를 판단하는 것인, 가축 사료요구율 산출 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 축사의 특정 방에 상기 가축이 복수로 존재하고, 상기 축사 내부 중 일 영역이 무게측정영역으로 설정되면,
복수의 영상 이미지에서 측정된 각각의 상기 가축의 무게 및 각각의 상기 가축이 상기 무게측정영역에서 인식된 프레임 별 상기 영상 이미지의 총 합계를 바탕으로 상기 무게측정영역 기준 가축의 평균 무게를 각각 산출하고,
상기 무게측정영역 기준 가축의 평균 무게 및 상기 무게측정영역에 들어온 상기 가축의 총 숫자를 바탕으로 상기 특정 방 기준 가축의 평균 무게를 산출하는 것인, 가축 사료요구율 산출 장치.
제 8 항에 있어서,
상기 특정 방 기준 가축의 평균 무게, 기설정된 계수, 상기 복수의 영상 이미지에서 각각 인식된 상기 가축의 숫자 및 상기 영상 데이터의 평균 프레임을 바탕으로 상기 특정 방 기준 총 식사량을 산출하고,
상기 특정 방 기준 총 식사량, 상기 특정 방에 실제 존재하는 상기 가축의 총 숫자를 바탕으로 상기 특정 방의 평균 식사량을 산출하는 것인, 가축 사료요구율 산출 장치.
제 9 항에 있어서,
상기 사료요구율은 상기 특정 방 기준 가축의 평균 무게 및 상기 특정 방의 평균 식사량을 바탕으로 산출하는 것인, 가축 사료요구율 산출 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 영상 데이터는 기설정된 시간 동안 및 일정 간격으로 녹화되어, 복수의 상기 영상 데이터가 산출되되,
복수의 상기 영상 데이터마다 산출된 상기 가축의 식사량, 무게 및 사료요구율의 통계값을 산출하는 것인, 가축 사료요구율 산출 장치.
가축 사료요구율 산출 장치 에 의해 수행되는, 가축의 사료요구율을 산출하는 방법에 있어서,
(a) 축사 내부를 촬영 중인 적어도 하나의 카메라로부터 영상 데이터를 수신하는 단계;
(b) 상기 영상 데이터로부터 가축을 인식 후 상기 가축의 이동거리 및 무게를 각각 산출하는 단계;
(c) 상기 가축이 기설정된 식사영역 내에 머무르는 시간을 바탕으로 상기 가축의 식사량을 산출하는 단계; 및
(d) 상기 가축의 무게 및 식사량을 바탕으로 사료요구율을 산출하는 단계로 구성되는 것이고,
상기 (b) 단계는
상기 가축의 무게는 상기 영상 데이터를 프레임 단위로 분리한 영상 이미지상 상기 가축에 해당되는 픽셀의 재원, 상기 영상 이미지와 실제 상기 축사 내부의 길이를 바탕으로 산출된 축척 및 기설정된 무게 계수를 바탕으로 상기 가축의 무게를 산출하는 것인, 가축의 사료요구율을 산출하는 방법.
제 12 항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
상기 영상 데이터를 프레임 단위로 분리하여 복수의 영상 이미지를 생성하고,
상기 영상 이미지 별로 기설정된 이미지 기반 인식모델을 적용하여 상기 가축을 인식하고,
인식된 상기 가축에 대한 추적 식별자를 각각 부여하는 것인, 가축의 사료요구율을 산출하는 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 (b) 단계는
복수의 상기 영상 이미지 중 가장 많은 상기 가축이 인식된 영상 이미지를 바탕으로 상기 가축의 재고두수를 산출하는 것인, 가축의 사료요구율을 산출하는 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 (b) 단계는
연속된 상기 영상 이미지로부터 동일한 상기 추적 식별자가 부여된 가축의 위치정보를 바탕으로 상기 이동거리를 산출하는 것인, 가축의 사료요구율을 산출하는 방법.
제 15 항에 있어서,
상기 (b) 단계는
상기 가축의 이동거리 및 무게로부터 기초대사량을 산출하고, 상기 가축의 활동량을 산출하는 것인, 가축의 사료요구율을 산출하는 방법.
제 16 항에 있어서,
상기 (b) 단계 이후
상기 축사의 특정 방에 상기 가축이 복수로 존재하면,
복수의 상기 가축들 각각의 총 이동거리 및 기설정된 상기 가축의 활동량 변화계수를 바탕으로 상기 특정 방 기준 상기 가축의 총 활동량을 산출하고,
상기 총 활동량 및 상기 특정 방에 실제 존재하는 상기 가축의 총 숫자를 바탕으로 상기 특정 방의 평균 활동량을 산출하는 것인, 가축의 사료요구율을 산출하는 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 가축의 머리 방향과 몸의 중심이 이루는 직선 방향과 상기 머리, 상기 몸의 중심 및 식사영역의 중심부가 이루는 직선 방향이 갖는 차이를 바탕으로 상기 가축이 급이중인지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것인, 가축의 사료요구율을 산출하는 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 (b) 단계는
상기 축사의 특정 방에 상기 가축이 복수로 존재하고, 상기 축사 내부 중 일 영역을 무게측정영역으로 설정되면,
복수의 영상 이미지에서 측정된 각각의 상기 가축의 무게 및 각각의 상기 가축이 상기 무게측정영역에서 인식된 프레임 별 상기 영상 이미지의 총 합계를 바탕으로 상기 무게측정영역 기준 가축의 평균 무게를 각각 산출하고,
상기 무게측정영역 기준 가축의 평균 무게 및 상기 무게측정영역에 들어온 상기 가축의 총 숫자를 바탕으로 상기 특정 방 기준 가축의 평균 무게를 산출하는 것인, 가축의 사료요구율을 산출하는 방법.
제 19 항에 있어서,
상기 (c) 단계는
상기 특정 방 기준 가축의 평균 무게, 기설정된 계수, 상기 복수의 영상 이미지에서 각각 인식된 상기 가축의 숫자 및 상기 영상 데이터의 평균 프레임을 바탕으로 상기 특정 방 기준 총 식사량을 산출하고,
상기 특정 방 기준 총 식사량, 상기 특정 방에 실제 존재하는 상기 가축의 총 숫자를 바탕으로 상기 특정 방의 평균 식사량을 산출하는 것인, 가축의 사료요구율을 산출하는 방법.
제 20 항에 있어서,
상기 사료요구율은 상기 특정 방 기준 가축의 평균 무게 및 상기 특정 방의 평균 식사량을 바탕으로 산출하는 것인, 가축의 사료요구율을 산출하는 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 (a) 단계는
상기 영상 데이터는 기설정된 시간 동안 및 일정 간격으로 녹화되어, 복수의 상기 영상 데이터가 산출되되,
복수의 상기 영상 데이터마다 산출된 상기 가축의 식사량, 무게 및 사료요구율의 통계값을 산출하는 것인, 가축의 사료요구율을 산출하는 방법.
제 12 항 내지 제 22 항 중 어느 한 항에 의한 가축의 사료요구율을 산출하는 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체.