Фейсконтроль для Буренок. Ученые обучили нейросеть распознавать морды коров

Ученые из ЧелГУ, работая вместе с международным коллективом, предложили инновационный подход к идентификации коров, который может принести ощутимые выгоды для фермеров.

Эта технология позволит не только более эффективно контролировать здоровье и перемещение животных, но и прогнозировать удои молочных коров, а также повышать мясную продуктивность пород. Результаты исследования, поддержанного грантом РНФ, были опубликованы в журнале Computers and Electronics in Agriculture, что подчеркивает важность данного открытия для сельского хозяйства.

Эта инновационная методика имеет потенциал изменить подход к управлению животноводством, обеспечивая более точные данные и возможность принимать более обоснованные решения. Внедрение подобных технологий может стать ключевым фактором в современном сельском хозяйстве, способствуя повышению производительности и улучшению условий содержания животных.

Современные технологии играют ключевую роль в развитии сельского хозяйства. Одним из важных направлений является массовая идентификация животных, что позволяет повысить эффективность производства и контроль над поголовьем. По данным Росстата, в конце января 2024 года в российских хозяйствах всех форм собственности содержали 17,1 млн голов крупного рогатого скота.

Поддержка сельскохозяйственной отрасли важна для обеспечения продовольственной безопасности страны и устойчивого развития сельского хозяйства. Поэтому к 2030 году планируется увеличить объем производства российского АПК не менее чем на четверть по сравнению с 2021 годом, а экспорт продукции сельского хозяйства - увеличиться в полтора раза.

Существующие технологии идентификации животных, такие как визуальные бирки с номерами или высокочастотные датчики, уже применяются на многих фермах. Однако, помимо своей эффективности, они также имеют некоторые недостатки, включая сложности в техническом обслуживании и высокую стоимость.

Уникальный метод управления стадом коров, разработанный учеными Челябинского государственного университета (ЧелГУ) совместно с специалистами Федерального научного центра биологических систем и агротехнологии РАН, а также с участием итальянских и китайских коллег, представляет собой значительный шаг в инновационной сфере животноводства. Этот подход основан на использовании нейросети, способной автоматически распознавать морды коров.

Согласно информации, предоставленной университетом, модель для распознавания морд крупного рогатого скота была создана на основе предварительно обученных моделей VGGFACE и VGGFACE2, которые изначально применялись для идентификации людей. Это открывает новые перспективы в области применения современных технологий в животноводстве и позволяет повысить эффективность управления стадом.

Инновационный подход, разработанный учеными, не только упрощает процесс идентификации коров, но также способствует улучшению условий их содержания и заботы. Такие технологии могут быть ключевым фактором в повышении производительности животноводства и обеспечении благополучия животных.

Для повышения эффективности распознавания морд коров на изображениях RGB были применены различные методы предварительной обработки, такие как контрастность, контурное усиление и изменение размера изображения. Эксперименты показали, что предварительно обученная модель VGGFACE2 достигла уровня распознавания на уровне 97,1 процента.

Как отметил ученый в интервью корреспонденту РИА Новости, точность распознавания несмотря на разнообразие морд коров обусловлена не только различиями во внешности животных, но и их уникальными особенностями.

Исследование также выявило, что использование комбинации различных методов обработки изображений позволяет улучшить качество распознавания и снизить вероятность ошибок.

Эксперт в области компьютерного зрения подчеркивает, что существует расхожее мнение о том, что все азиаты похожи друг на друга, аналогично тому, как многие азиаты могут испытывать трудности в различении лиц европейцев. Однако, с точки зрения искусственного интеллекта, каждое лицо, включая морды коров, уникально и различимо.

Исследователь отмечает, что у каждой коровы есть уникальный нос, который можно сравнить с отпечатками пальцев человека. Носовое зеркало коровы, разделяющее ноздри, остается неизменным на протяжении всей жизни животного и имеет уникальный рисунок, состоящий из разнообразных элементов.

С точки зрения компьютерного зрения, анализ узоров на коже коровы позволяет точно идентифицировать каждое животное, используя различные характеристики, такие как количество точек, бороздок, веток, колосков, крон, зерен и другие детали. Таким образом, искусственный интеллект способен распознавать и различать даже самые мельчайшие отличия между коровами, что делает его незаменимым инструментом в сфере идентификации животных.

Для ученых ЧелГУ важно не только создать модель массовой идентификации животных, но и постоянно совершенствовать ее. Это связано с тем, что характеристики животных могут меняться в течение их жизни. В дальнейшем планируется не только дообучать, но и переобучать разработанную модель.

Новые технологии автоматической оценки подвижных животных, которые разрабатываются в рамках проекта, будут основаны на методах бесконтактной 3D-реконструкции поверхности тела. Это позволит создать базы данных, содержащие информацию о конституции и экстерьере коров, их продуктивности и генетических маркерах.

Помимо этого, ученые планируют использовать новейшие методы анализа данных для более точной и надежной идентификации животных. Такой подход позволит эффективнее управлять популяциями животных и повысить эффективность сельского хозяйства.

Новые исследования в области технологий оценки животных показали, что возможности данной технологии применения при коммерческой оценке крупного рогатого скота огромны. Согласно данным ученых, это может кардинально изменить подход к оценке стада по всему миру.

По мнению специалистов, использование этой технологии позволит существенно сократить время, затрачиваемое на оценку животных, и исключить контактные измерения, которые могут негативно сказываться на их массе и продуктивности.

Особенно важно отметить, что контактное взвешивание животных, вызывая стресс, может привести к потере массы и снижению продуктивности на пять-десять процентов. Таким образом, новые технологии в оценке животных не только упрощают процесс, но и способствуют сохранению здоровья и производительности животных.

Источник и фото - ria.ru