Ученые из ЧелГУ, работая вместе с международным коллективом, предложили инновационный подход к идентификации коров. Они утверждают, что это поможет фермерам не только более эффективно управлять здоровьем и перемещением животных, но и прогнозировать удои молочных коров, а также увеличивать мясную продуктивность мясных пород.

Исследование, финансируемое грантом РНФ, подтвердило перспективность новой методики и позволило опубликовать результаты в авторитетном журнале Computers and Electronics in Agriculture. Это открывает новые горизонты для сельского хозяйства и животноводства, предоставляя возможность более точного и детального анализа данных о животных.

С помощью этой технологии фермеры смогут не только повысить эффективность своего бизнеса, но и улучшить условия содержания скота, что в конечном итоге приведет к увеличению производства молока и мяса. Внедрение инноваций в животноводство станет важным шагом к устойчивому развитию отрасли и повышению качества продукции.

Сельское хозяйство играет важную роль в экономике России, и поддержка этой отрасли является приоритетной задачей государства. Согласно данным Росстата, к концу января 2024 года в российских хозяйствах содержалось 17,1 млн голов крупного рогатого скота. Это свидетельствует о значительном вкладе животноводства в общую структуру сельскохозяйственного производства.

Массовая идентификация животных становится все более актуальной задачей для предприятий животноводства. Существующие технологии, такие как визуальные бирки с номерами или высокочастотные датчики, уже применяются на многих фермах. Однако, несмотря на их эффективность, эксперты указывают на некоторые сложности в техническом обслуживании и высокую стоимость таких систем.

Планы развития отрасли сельского хозяйства включают в себя амбициозные цели по увеличению объема производства и экспорта сельхозпродукции. К 2030 году планируется увеличить объем производства российского АПК не менее чем на четверть по сравнению с 2021 годом, а экспорт должен увеличиться в полтора раза. Это требует внедрения новых технологий и подходов, включая совершенствование систем идентификации животных.

Недавно ученые Челябинского государственного университета (ЧелГУ) в сотрудничестве с экспертами Федерального научного центра биологических систем и агротехнологии РАН, а также с учеными из Италии и Китая, представили новый метод управления стадом, основанный на использовании нейросетей. Этот подход позволяет автоматически распознавать морды коров.

Исследователи из ЧелГУ отметили, что разработанная модель для идентификации морд крупного рогатого скота базируется на предварительно обученных моделях VGGFACE и VGGFACE2, которые изначально применялись для распознавания лиц людей.

Такой инновационный подход к управлению стадом не только повышает эффективность работы с животными, но и способствует улучшению условий их содержания. Это открывает новые перспективы для сельского хозяйства и развития сельских территорий.

Исследование проведено с использованием изображений RGB, которые были предварительно обработаны для улучшения точности распознавания морд коров. Для этого были применены методы контрастности, контурного усиления, изменения размера изображения и другие техники. Результаты исследования показали, что предварительно обученная модель VGGFACE2 достигла уровня распознавания на уровне 97,1 процента.

Ученый, отвечая на вопрос корреспондента РИА Новости, подчеркнул, что точность распознавания не связана с предположением о том, что все коровы "на одно лицо". Он отметил, что каждая корова имеет уникальные особенности морды, которые можно успешно распознать с помощью современных методов компьютерного зрения.

Таким образом, исследование подтвердило эффективность использования предварительно обученных моделей и методов обработки изображений для точного распознавания животных. Результаты работы ученых могут быть полезными не только в сельском хозяйстве, но и в других областях, где требуется идентификация животных на основе их внешних особенностей.

В мире существует множество стереотипов о внешности людей разных национальностей. Например, многие европейцы считают, что все азиаты "на одно лицо", в то время как азиаты зачастую тоже испытывают трудности в различении лиц европейцев. Однако, с развитием компьютерного зрения стало возможным точно распознавать и различать даже самые мельчайшие детали внешности.

Ученый подчеркнул, что искусственный интеллект способен легко различать морды коров, даже если люди могут испытывать затруднения в этом. Например, каждая корова имеет уникальный нос, который остается неизменным на протяжении всей ее жизни. Этот "носовое зеркало" у коров имеет уникальный рисунок, аналогичный отпечаткам пальцев у человека, состоящий из различных элементов, таких как точки, бороздки, ветки и другие.

Важно отметить, что даже в наиболее обыденных вещах, таких как узор на коже животных, можно найти уникальные идентификационные признаки. Это подчеркивает важность использования новейших технологий, включая компьютерное зрение, для точного и надежного распознавания объектов и лиц в различных сферах жизни.

Для ученых ЧелГУ важно не только разработать модель массовой идентификации животных, но и продолжать ее обучение и переобучение в долгосрочной перспективе. Это связано с тем, что характеристики животных могут изменяться в течение их жизни. Кроме того, проект предусматривает создание новых технологий для автоматической оценки подвижных животных с применением методов бесконтактной 3D-реконструкции и формирование баз данных, содержащих информацию о конституции, экстерьере, продуктивности и генетических маркерах коров.

Исследования, проводимые в рамках проекта, позволят ученым более гасить важность постоянного обновления модели и баз данных для точной и эффективной идентификации животных. Развитие новых технологий автоматической оценки позволит значительно улучшить процессы отслеживания и учета животных в сельском хозяйстве.

Такой подход к идентификации и оценке животных не только повысит эффективность производства, но и способствует более точному контролю за их здоровьем и продуктивностью. В конечном итоге, это поможет сельскохозяйственным предприятиям оптимизировать процессы и повысить качество продукции.

Новые исследования в области технологий оценки животных показывают, что современные методы могут революционизировать процесс оценки крупного рогатого скота. Согласно данным ученых, эта технология имеет потенциал для широкого коммерческого применения, оценивая до одного миллиарда голов скота по всему миру.

Эксперты отмечают, что использование новых технологий позволяет существенно сократить время, затрачиваемое на оценку животных, и исключить контактные измерения, которые могут негативно сказываться на их здоровье и продуктивности.

Особое внимание уделяется тому, что контактное взвешивание животных может вызвать стресс, приводя к потере массы и снижению продуктивности на пять-десять процентов. Поэтому использование бесконтактных методов оценки становится все более востребованным в сфере животноводства и сельского хозяйства.

Источник и фото - ria.ru