Zen
МОСКВА, 22 окт.Новую технологию распознавания морд крупного рогатого скота с помощью нейронных сетей предложили ученые из Челябинского государственного университета в составе международной команды. По их мнению, массовая идентификация коров поможет фермерам эффективнее контролировать здоровье, поведение и перемещение животных, прогнозировать надои молочных коров и повышать мясную продуктивность мясных пород. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале «Вычислительная техника и электроника в сельском хозяйстве».
По данным Росстата, на конец января 2024 года в российских хозяйствах всех форм собственности содержалось 17,1 млн голов крупного рогатого скота. Поддержка аграрной отрасли — одна из ключевых задач государства. К 2030 году объем производства продукции российского АПК должен вырасти не менее чем на четверть по сравнению с 2021 годом, а экспорт — в полтора раза.
Массовая идентификация животных — актуальный запрос для животноводческих предприятий. В настоящее время эта проблема решается с помощью визуальных меток с номером животного или высокочастотных датчиков (аналогичных брелокам для входа в подъезд). Подобные технологии уже используются на многих фермах, однако, по словам специалистов, они имеют свои нюансы в обслуживании и достаточно дороги.
Ученые из Челябинского государственного университета (ЧелГУ) в сотрудничестве со специалистами Федерального научного центра биологических систем и агротехнологий РАН и при участии коллег из Италии и Китая разработали инновационный подход к управлению стадом, в котором нейронная сеть самостоятельно распознает морды коров.
«Эта технология может быть использована на всех животноводческих фермах, где необходим строгий учет поголовья скота: в разрезе молочных пород это важно для прогнозирования надоев, а в разрезе мясных пород — для выведения новых пород и повышения мясной продуктивности», — отметил заведующий кафедрой компьютерной безопасности и прикладной алгебры Челябинского государственного университета Алексей Ручей, подчеркнув, что дальнейшие шаги в управлении стадом, ветеринарном контроле и улучшении условий содержания животных невозможны без идентификации.
По данным университета, модель распознавания морд крупного рогатого скота была разработана на основе предобученных моделей VGGFACE и VGGFACE2, которые используются для идентификации людей. Для повышения надежности распознавания морд коров RGB-изображения были предварительно обработаны (использовались методы контрастирования, усиления контуров, изменения размера изображения и т. д.). Результаты показали, что процент распознавания предобученной модели VGGFACE2 составил 97,1%.
Отвечая на вопрос корреспондента о том, как происходит столь точное распознавание, ученый опроверг мнение о том, что все коровы «выглядят одинаково», назвав это распространенным заблуждением.
«Многие европейцы считают, что все азиаты «выглядят одинаково», точно так же многие азиаты часто испытывают трудности с различением лиц европейцев. В этом и заключается смысл компьютерного зрения, которое выполняет все операции и вычисления с большой точностью, в отличие от людей, подверженных иллюзиям и искажениям», — отметил ученый, подчеркнув, что морды коров отличаются друг от друга, и искусственный интеллект способен четко распознавать эти различия.
В частности, по его словам, у каждой коровы уникальный нос. Так называемое «носовое зеркало», разделяющее ноздри коровы, остается неизменным на протяжении всей ее жизни и имеет уникальный рисунок, который можно сравнить с отпечатками пальцев человека. Рисунок на коже имеет разное количество точек, бороздок, ответвлений, колосков, коронок, зерен и т. д. 
В дальнейшем ученые Челябинского государственного университета планируют дообучать, а в некоторых случаях и переобучать разработанную модель, поскольку массовая идентификация животных — непрерывная процедура, и в течение жизни у животных некоторые характеристики меняются.
«»Вероятность ошибки, которая составляет не более двух-трех процентов, говорит о высокой точности разработанной модели, но мы планируем улучшить эти результаты, поскольку любые нейронные сети требуют большого объема данных, что требует дополнительных исследований», — добавил Алексей Ручай.
Кроме того, в рамках проекта будут разработаны новые технологии автоматической оценки подвижных животных с использованием методов бесконтактной 3D-реконструкции поверхности тела, а также сформированы базы данных по особенностям конституции и экстерьера коров, параметрам их продуктивности и некоторым генетическим маркерам.
По мнению ученых, данная технология может быть использована для коммерческой оценки одного миллиарда голов крупного рогатого скота во всем мире.
«Мы значительно сокращаем время проведения оценки и исключаем контактные измерения линейных размеров и живой массы», — пояснил специалист, добавив, что контактное взвешивание животного из-за стресса приводит к потере его веса и продуктивности на пять-десять процентов.
Свежие комментарии