CowScreeningDB：用于检测牛cow鹿的公开基准数据集
计算机视觉与模式识别
2024-05-27 v1 图像与视频处理
摘要
鹿病是影响奶牛的成本最高的疾病之一。通常由专业兽医诊断师通过观察步态对称性或步态参数（如步数）等特征来评估。随着人工智能的发展，提出了各种模块化系统以最小化鹿病评估中的主观性。然而，其主要限制是缺乏公开数据集，目前数据集要么是商业数据，要么由私人持有。为克服这一限制，我们引入了 CowScreeningDB，该数据集是使用感应数据创建的。该数据集来自西班牙Gran Canaria的一家牧场的43头牛。它由在Apple Watch 6期间收集的多感应数据构成。由于数据采集环境、抽样技术、传感器信息、用于数据转换和存储的应用程序，使该数据集具有透明性。这种数据透明度可以进一步用于开发牛鹿病检测技术，以进行客观比较。除了公开共享数据集外，我们还共享了一种机器学习技术，用于使用原始感应数据将牛分类为健康或鹿病，从而验证了建立传感器数据与鹿病关系的主要目标。
引用
@article{arxiv.2405.15550,
title = {CowScreeningDB: A public benchmark dataset for lameness detection in dairy cows},
author = {Shahid Ismail and Moises Diaz and Cristina Carmona-Duarte and Jose Manuel Vilar and Miguel A. Ferrer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.15550},
year = {2024}
}