3D-модель предлагает новый инструмент для измерения поведения молочных коров
Молочные коровы обычно отдыхают 10 или более часов в день, поэтому сухое, чистое и удобное место, например, стойло для свободного содержания, где можно лечь и отдохнуть, необходимо для их здоровья, благополучия и производительности. Одним из ключевых факторов, определяющих удобство стойл для коров, является легкость, с которой они могут подниматься и опускаться, поэтому на фермах персонал обычно следит за ненормальным поведением при подъеме в рамках стандартного управления благополучием.
В новом исследовании в журнале Journal of Dairy Science шведская группа в сотрудничестве с Sony Nordic представила новую автоматизированную модель, которая точно определяет изменения поз у молочных коров. Этот инновационный подход с использованием трехмерной (3D) оценки поз дает ценные, беспристрастные сведения о благополучии животных и может предложить менее трудоемкий и более последовательный инструмент оценки для исследователей и фермеров.
Целью исследования, проведенного под руководством доктора ветеринарной медицины Никласа Хегберга и инженера Адриена Крезе с кафедры клинических наук факультета ветеринарной медицины и зоотехники Шведского университета сельскохозяйственных наук в Уппсале (Швеция), была разработка надежного метода мониторинга легкости, с которой коровы могут подниматься и опускаться в своих стойлах, что является важнейшим показателем общего комфорта и благополучия.
Адриен Крез пояснил: «Доказательства указывают на четкую связь между ограничением передвижения коров и признаками ухудшения их благополучия, поэтому обычно применяется некая практика наблюдения, позволяющая выявлять признаки затруднений с передвижением».
Традиционные методы, которые часто опираются на человеческое наблюдение, могут быть субъективными, спорадическими и трудоемкими.
Учитывая необходимость в более последовательных методах, исследовательская группа предложила новую структуру для обнаружения движений коров, в частности, чтобы понять, как измерять переходы из положения лежа в положение стоя на основе данных трехмерной оценки позы в сравнении с человеческим глазом.
Команда использовала 24-часовую установку из семи камер, записывающих стадо коров шведской голштинской и шведской красной породы. Затем эти кадры были использованы с программным обеспечением для оценки 3D-поз, которое отслеживает и записывает движения с помощью 2D-детектора объектов и оценщика поз.
Эти точки данных затем подаются в сверточные нейронные сети для обнаружения движений коровы в сравнении с определенными анатомическими ориентирами на статических изображениях из отснятого материала. Результатом является 3D-карта движения коров в стойлах и выборка движений, указывающих на переход в положение стоя.
Крез объяснил:
«Затем мы сравнили данные о состоянии, собранные программным обеспечением, с временными метками на видео, аннотированными тремя наблюдателями-людьми, что считается золотым стандартом для поведенческих наблюдений».
Как 3D-модель данных показала себя в сравнении с человеческим глазом? Крез сказал: «Структура смогла обнаружить, когда корова переходит из положения лежа в положение стоя, с той же точностью, что и человек. Чувствительность обнаружения составила более 88%».
Примечательно, что результаты также указывают на то, что модель не внесла больше предвзятости по сравнению с наблюдателями-людьми.
Хотя и не без ограничений, результаты исследования демонстрируют потенциал оценки 3D-позы для предоставления объективных и надежных данных о поведении коров. Крез отметил:
«Эта технология представляет собой захватывающее достижение в нашей способности изучать и контролировать поведение и благополучие животных. Автоматически и точно определяя переходы поз, мы можем получить ценную информацию о комфорте и благополучии молочных коров».
Модель может помочь исследователям расширить масштабы изучения поведения и моделей движения молочных коров и открывает путь к разработке новых инструментов оценки, которые позволят фермерам принимать обоснованные решения относительно своего стада.
Источник: Elsevier
