"Умную" систему распознавания свиней в стаде с точностью более 95 процентов разработали ученые НИУ БелГУ в составе международного научного коллектива. Аппаратно-программный комплекс основан на механизме различения животных по их уникальным чертам: он распознает каждую особь и ведет за ней персональное наблюдение. Результаты исследования опубликованы в Technologies.

По словам разработчиков комплекса, предложенный метод отличается от аналогов тем, что идентифицирует свиней по биометрическим параметрам морды с помощью нейросети в режиме открытого набора. В отличие от закрытого, где система распознает только те объекты, на которых ее обучили, и требует полной переподготовки при появлении новых, открытый может самостоятельно обнаружить в стаде новое, ранее незнакомое животное и автоматически включить его в базу.

"Точность обнаружения животных на изображениях составляет 99,5 процента, а точность идентификации конкретной особи — более 95 процентов. Эти показатели выше, чем те, которые встречаются сейчас в научной литературе", — сообщила соавтор проекта, заведующая кафедрой информационных и робототехнических систем НИУ БелГУ Ольга Иващук.

Как объяснили исследователи, комплекс без физического контакта отслеживает передвижения животных, частоту и продолжительность их приемов пищи, что позволяет диагностировать заболевания на ранних стадиях. Эту систему мониторинга ученые протестировали на свиньях.

"Сегодня для контроля за состоянием сельскохозяйственных животных предлагаются в основном инвазивные методы (маркировка, прикрепление сенсоров или установка идентификационных меток). Такие методы дорогостоящие, а также могут оказывать стрессовое воздействие на животных. Наш метод не предполагает физического контакта с животным", — рассказала эксперт.

Работу системы ученые разделили на несколько этапов: нейросеть обнаруживает животных в видеопотоке с камер, затем идентифицирует животное по базе данных. После распознавания механизм в автоматическом режиме отслеживает пищевое поведение каждой особи, а затем уведомляет операторов об обнаруженных отклонениях.

"Система вырабатывает практические рекомендации для персонала фермы, включая оптимизацию графиков кормления и корректировку условий содержания, таких как температурный режим в вольере", — сообщается в исследовании.

В рамках проекта ученые также ведут работу над созданием мобильного приложения, которое позволит персоналу фермы идентифицировать свиней в режиме реального времени с помощью камеры мобильного телефона.

Разработанная система, как заключили исследователи, обладает высокой степенью масштабируемости и может быть адаптирована как для ферм, так и для крупных промышленных комплексов.

"Технология может применяться на фермах различного уровня, в перспективе она может стать частью цифровых платформ управления животноводческими комплексами, в том числе и в других странах", — добавила Иващук.

В разработке участвовали ученые Белгородского государственного национального исследовательского университета (НИУ БелГУ), а также Каспийского государственного университета технологий и инжиниринга имени Ш. Есенова (Актау, Казахстан).