В Воронежской области испытывают отечественный ИИ для выявления хромоты у коров

"Агроэко" совместно с  МСХА имени К.А. Тимирязева тестируют отечественный ИИ на молочном комплексе в селе Нижний Мамон Воронежской области. Технология компьютерного зрения анализирует походку коров и автоматически оценивает экстерьер животных. Эти показатели напрямую влияют на продуктивное долголетие коровы и экономическую эффективность стада, сообщили в пресс-службе "Агроэко".

ИСТОЧНИК ФОТО: Агроэко.

Работа системы основана на видеокамерах высокой чёткости и нейросетевых алгоритмах компьютерного зрения. Учёные Тимирязевской академии разработали 42-точечную скелетную модель коровы, тогда как в зарубежных аналогах используют не более 17 точек. Отечественное решение способно работать в условиях, когда животные частично заслоняют друг друга или их перекрывают элементы ограждений.

Особенно важно точно и заблаговременно распознать у животного хромоту — одну из самых серьёзных проблем молочного производства. Ветеринарные врачи отмечают, что она приводит к снижению надоев на 5–30%, при этом до 20% хромающих животных преждевременно выбывают из стада. Всего один случай хромоты может принести убыток до 40 тысяч рублей в зависимости от тяжести патологии. Технология позволяет выделить группы риска животных задолго до того, как симптомы идентифицирует персонал.

По результатам контрольных испытаний алгоритм показал точность 99% в распознавании животных и 97% локализации точек на теле. Так зоотехник или ветеринарный врач в конце дня получает готовую подборку с параметрами по каждому животному, чтобы отследить динамику походки конкретной коровы за последние недели ещё до появления клинических признаков. Помимо диагностики хромоты, система собирает данные для оценки других параметров экстерьера коровы, что перспективно для отбора и племенной работы.

"Переход от лабораторных моделей к работе в реальном производственном секторе — это критическая точка для любого ИТ-проекта в агросфере. Наша система базируется на технологиях компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Полевые испытания на мощностях таких крупных партнеров, как АГРОЭКО, позволяют нам обучать нейросети на уникальных массивах данных, добиваясь максимальной точности в прогнозировании состояния здоровья животных и их племенной ценности", — отметила директор Проектного института цифровой трансформации АПК РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, кандидат технических наук Анастасия Греченева.