Ученые разработали нейронную сеть для бесконтактного взвешивания КРС
Исследователи из Челябинского государственного университета в России разработали нейронную сеть для анализа видео наблюдения для бесконтактного взвешивания крупного рогатого скота.
Ученые пояснили, что взвешивание коров необходимо для оценки их продуктивности и своевременного выявления проблем со здоровьем. С другой стороны, традиционное взвешивание скота является стрессом для животных. Сегодня вес большинства коров в России приблизительно оценивается работниками фермы, но оценка «на глаз» крайне неточна.
Ученые заявили, что нейронная сеть использует компьютерное зрение не только для расчета текущего веса животных, но и для оценки их морфологических характеристик и даже для прогнозирования их будущих производственных показателей.
Новая система может помочь аграриям скорректировать операционные расходы, считает Алексей Ручай, заведующий кафедрой компьютерной безопасности Челябинского государственного университета и один из авторов исследования. Среди прочего, он мог пометить подходящее время для забоя коровы.
В настоящее время ученые работают над созданием всеобъемлющей базы данных, чтобы научить алгоритмы лучше выполнять свои обязанности. Размер базы данных имеет решающее значение для машинного обучения.
В своей текущей версии система имеет погрешность в диапазоне от 5% до 10%, что сравнимо с обычным взвешиванием. Ожидается, что по мере роста размера базы данных система будет повышать точность.
В настоящее время ученые работают над тем, чтобы научить нейросеть полагаться на кадры с одной камеры и вычислять вес движущегося животного всего за несколько секунд.
Новая разработка — не первая попытка в России использовать машинное зрение для улучшения операций в молочной отрасли. В 2021 году еще одна группа ученых из Новосибирского государственного университета запустила систему «ВекторМоо», предназначенную для анализа кадров с видеонаблюдения, своевременного выявления болезней животных и выработки рекомендаций, помогающих фермерам наладить работу.
Ученые заявили, что их система может быть интегрирована в современную ферму в течение 12 часов. Инвестиции должны были окупиться в течение года. Однако никакой дополнительной информации об этой системе нет.
Источник: www.dairyglobal.net
