Фейсконтроль для Буренок. Ученые обучили нейросеть распознавать морды коров

Новая технология распознавания морд крупного рогатого скота с использованием нейронных сетей представляет собой значительный шаг вперед в сельском хозяйстве.

Ученые ЧелГУ, работая вместе с международным коллективом, предложили инновационный подход, который может революционизировать отрасль.

Основной целью этой новой технологии является обеспечение более эффективного контроля за здоровьем, поведением и перемещением животных на фермах. Это позволит фермерам оперативно реагировать на любые изменения и принимать меры по улучшению условий содержания скота.

Кроме того, благодаря массовой идентификации коров, возможно также прогнозировать удои молочных коров и повышать мясную продуктивность мясных пород. Эти данные позволят оптимизировать процессы производства и повысить эффективность работы фермеров.

Результаты исследования, поддержанного грантом РНФ, были опубликованы в журнале Computers and Electronics in Agriculture, что свидетельствует о значимости исследования для отрасли и науки в целом.

Сельское хозяйство играет важную роль в экономике страны, и одной из приоритетных задач является поддержка животноводства. По данным Росстата, в конце января 2024 года в российских хозяйствах всех форм собственности содержали 17,1 млн голов крупного рогатого скота. Экспорт сельскохозяйственной продукции также является важным направлением развития отрасли. К 2030 году объем производства российского АПК должен вырасти не менее чем на четверть по сравнению с 2021 годом, а экспорт – увеличиться в полтора раза.

Массовая идентификация животных — актуальный запрос предприятий животноводства. Однако, помимо визуальных бирок с номером животного или высокочастотных датчиков, существуют и другие методы идентификации, такие как биометрические технологии. Такие инновации могут значительно упростить процесс идентификации животных и повысить эффективность работы ферм. В настоящее время эта задача решается с помощью визуальных бирок с номером животного или высокочастотных датчиков (наподобие брелоков для входа в подъезд). Такие технологии уже применяются на многих фермах, однако, как утверждают эксперты, они имеют свои нюансы в техобслуживании и довольно дорогие.

Эксперты из Челябинского государственного университета (ЧелГУ) в сотрудничестве с учеными Федерального научного центра биологических систем и агротехнологии РАН, а также специалистами из Италии и Китая, представили новый метод управления стадом, который позволяет нейросети автоматически распознавать морды коров. Этот инновационный подход открывает новые перспективы для эффективного ведения животноводства и улучшения условий содержания скота.

По информации, полученной от университета, разработанная модель для идентификации морд крупного рогатого скота основана на использовании предварительно обученных моделей VGGFACE и VGGFACE2, которые изначально были созданы для распознавания лиц людей. Это позволяет повысить точность и скорость процесса распознавания морд коров, что в свою очередь способствует улучшению ухода за животными и повышению производительности ферм.

Интеграция нейросетей в управление стадом представляет собой инновационный шаг в развитии современного животноводства. С помощью автоматического распознавания морд коров возможно более точное и индивидуализированное управление каждым животным, что способствует улучшению условий содержания и здоровья скота в целом.

Для улучшения точности 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.

Однако, когда корреспондент РИА Новости задал вопрос об источнике такой высокой точности распознавания, ученый опроверг распространенное мнение о том, что все коровы выглядят одинаково, назвав это заблуждением. Он подчеркнул, что каждая корова имеет уникальные черты лица, которые можно распознать с помощью современных технологий.

Благодаря комплексному подходу к предварительной обработке изображений и использованию передовых моделей распознавания лиц, удалось добиться высокой точности в идентификации коров. Это открывает новые перспективы для применения подобных методов в сельском хозяйстве и животноводстве, улучшая уход за животными и обеспечивая безопасность их идентификации.

Каждый человек уникален, также как и каждая корова имеет свой неповторимый носовой рисунок. Этот факт подчеркивает важность компьютерного зрения, способного точно распознавать даже самые мельчайшие детали. Многие европейцы и азиаты могут испытывать трудности в различении лиц представителей другой культуры, но искусственный интеллект не знает подобных ограничений.

Согласно ученым, нос коровы является своего рода "носовым зеркалом", сохраняющим свою уникальность на протяжении всей жизни животного. Точно так же, как у человека отпечатки пальцев, у коровы есть свой неповторимый узор на коже, состоящий из различных элементов. Это позволяет искусственному интеллекту с высокой точностью идентифицировать каждую корову по ее носовому рисунку.

Таким образом, использование компьютерного зрения для распознавания уникальных черт животных не только упрощает процессы и вычисления, но и демонстрирует важность детального анализа даже в таких аспектах, как различение морд коров.

Для более эффективной работы ученые ЧелГУ планируют расширить свои исследования и начать дообучение и переобучение разработанной модели. Это необходимо, так как процесс массовой идентификации животных является непрерывным, а характеристики животных могут меняться в течение их жизни.

Новые технологии автоматической оценки подвижных животных, которые будут разработаны в рамках проекта, открывают перед учеными широкие возможности. Использование методов бесконтактной 3D-реконструкции поверхности тела позволит более точно и эффективно определять особенности конституции и экстерьера коров, а также параметры их продуктивности.

Кроме того, создание баз данных, связанных с генетическими маркерами животных, поможет ученым лучше понять взаимосвязи между генотипом и фенотипом. Это откроет новые горизонты в изучении генетических особенностей животных и их влияния на производственные показатели.

Эксперты утверждают, что использование новой технологии может значительно упростить процесс коммерческой оценки крупного рогатого скота по всему миру. Согласно данным исследований, это может быть особенно полезно при оценке одного миллиарда голов скота.

Как пояснил специалист, новая технология позволяет существенно сократить время, затрачиваемое на оценку, и исключить контактные измерения, такие как линейные промеры и взвешивание живой массы. Это особенно важно, учитывая, что контактное взвешивание животного может привести к стрессу и потере его массы и продуктивности на пять-десять процентов.

Благодаря новой технологии, процесс оценки становится более точным и эффективным, что может принести значительные выгоды как производителям, так и потребителям мясной продукции.

Источник и фото - ria.ru