지금까지의 연구에서는, 발굽의 징후는 젖소의 등의 만곡이나 걷는 방법에 나타나는 것으로부터, 그 만곡 정도를 화상으로부터 검출해, 발굽을 검출하는 수법이 연구되어 왔다.그러나, 보다 조기의 발견이 중요한 질병이면서, 종래의 수법에서는, 검출 대상은 중간 정도 내지 중증의 발병에 한정되어 있었다.

　거기서, 야기 교수등의 연구 그룹에서는, 발굽을 조기 발견하기 위해, 인물 보행 영상 해석 기술을 젖소에 응용.구체적으로는, 물체까지의 거리를 계측 가능한 카메라인 거리 화상 센서에 방수·방진 가공을 실시해, 연구 협력 기관인 낙농학원 대학의 우사에 설치.촬영된 대량의 젖소의 보행 영상을 바탕으로 보행의 모습을 특징화하고, 기계 학습에 의해 발굽 개체를 검출했다.그 결과, 발굽을 경도 중 99% 이상의 정밀도로 발견할 수 있었다.

　현재 낙농업은 종사자의 감소와 고령화가 이어지고 낙농가의 절력화는 급무로 여겨지고 있다.인공 지능과 영상 해석에 의한 모니터링 기술에 의해, 낙농가의 눈에 띄지 않는 세부까지 젖소를 관찰해, 낙농가의 절력화와 생산물의 고품질화를 양립시키는 「스마트 우사」의 실현이 기대된다 가운데 이번 연구 성과는 이 '스마트 우사'의 실현에 크게 기여하고 낙농가의 절력화, 낙농가가 생산물의 고품질화에 전념할 수 있는 신시대의 낙농업을 실현할 것으로 기대 된다.

　본 연구 성과는 2017년 3월 10·11일의 정보처리학회 CVIM연구회에서 발표되었다.