AI機能搭載 飼育牛モニタリング機器・IoTシステム 本研究のソフトウェア設計の技術的考察（2）
複合的なセンシングシステムとデータ処理設計

複合的なセンシングシステムとデータ処理設計

目指したところ

AIを製造するため、純度の高い教師データ作成を目指しました。
教師データはセンサデータに加え、牛の行動が付与されたメタデータが紐づいている必要があります。 紐づけが正しく行われている時、例えば牛が草を食べているセンサデータに対して、草を食べているメタデータが付与されていれば、純度の高いAIデータが出来上がります。

開発にあたっての課題

ビデオとセンサの時刻データを正確に同期させることが課題です。
複合的なセンシングシステムは毎秒25回データ取得するよう設計します、ビデオとセンサの時刻同期はその2倍以上の性能である必要があります。 ビデオとセンサの測定開始の同期にも課題がありました。
音を鳴らし、センサと牛の行動データの同期を取ることなどを考えましたが、音で牛が驚き、正確なデータが取得できないこと、音をセンサで拾わなければいけない等の課題があり実現していません。

その解決方法

ビデオとセンサの時刻データの同期はGNSS時刻情報を付与することで解決しました、GNSS時刻情報の精度(±100ns)に基づき、時間のずれの少ない紐づけを行うことができます。
市販品のビデオにはGNSS時刻情報を取得する機能が付加されており、ウシに取り付けるセンサはIoTボードのGPS機能を活用しプログラムは内製しました。 センサで取得したレコードはSDカードに保存され、おおよそ30分間隔でGNSSの時刻補正を繰り返しながら、ロギングし続けます。 ビデオの時刻情報とセンサの時刻情報を紐づけることで、純度の高い教師データ作成の準備を整えました。