Development of a Technology for Detecting Straining in Cows During Labor Using Deep Learning

Author:

Ide Tatsuki12,Oguma Atsuko3,Arakawa Toshiya2

Affiliation:

1. Industrial Research Institute of Shizuoka Prefecture Fuji Technical Support Center

2. Nippon Institute of Technology

3. Seibu Livestock Disease Diagnostic Center of Shizuoka Prefecture

Publisher

Institute of Electrical Engineers of Japan (IEE Japan)

Reference16 articles.

1. (1) 農林水産省:「畜産統計(令和4年2月1日現在)」,https://www.maff.go.jp/j/tokei/kekka_gaiyou/tiku_toukei/r4/(参照 2023-10-31)

2. (2) 一般社団法人中央酪農会議:「令和2(2020)年度酪農全国基礎調査結果の概要」,中酪情報,No. 592, pp. 4-7 (2021)

3. (3) 松井寛二,山田真衣,竹田謙一,高橋友継:「乳牛における分娩時の管理および事故の実態調査」,信州大学農学部AFC報告,No. 5, pp. 65-69 (2007)

4. (4) 川原孝吉,後藤裕作,馬場俊見,山口 諭,鈴木三義:「ホルスタインの泌乳量,繁殖性,死産および経済的効果に対する分娩難易の影響」,日本畜産学会報,No. 84, pp. 309-317 (2013)

5. (5) G. M. Schuenemann, I. Nieto, S. Bas, K. N. Galvão, and J. Workman: “Assessment of calving progress and reference times for obstetric intervention during dystocia in Holstein dairy cows”, J. Dairy Sci., Vol. 94, pp. 5494-5501 (2011)

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