В условиях растущего давления на молочную промышленность, вызванного сокращением числа фермеров и необходимостью поддерживать высокие объемы производства, управление здоровьем каждой коровы приобретает первостепенное значение. Эффективный мониторинг состояния животных – залог стабильного производства молока, поэтому поиск неинвазивных методов контроля, позволяющих оперативно выявлять отклонения, предотвращать распространение болезней и правильно управлять циклами размножения, является крайне важным.
Традиционные методы мониторинга, основанные на механических устройствах и других инвазивных способах, вызывают стресс у животных и не всегда дают полную картину их состояния. В ответ на эти вызовы, исследователи из Токийского университета науки (TUS), из Департамента информационных и компьютерных технологий инженерного факультета, разработали инновационную систему многокамерного отслеживания коров, которая превосходит по своим возможностям существующие решения.
В основе разработки, возглавляемой доцентом Йотой Ямамото и включающей также Казухиро Акизаву, Шунпея Аоу и профессора Юкинобу Танигучи, лежит принцип многокамерного отслеживания, позволяющий наблюдать за животными на всей территории коровника. Это принципиально отличается от предыдущих систем, которые были ограничены в охвате и не обеспечивали полного понимания активности коров. Новая система, описанная в журнале Computers and Electronics in Agriculture, использует локационный метод, который сводит к минимуму проблемы, связанные с перекрытием камер, специфическим окрасом шерсти и искажениями линз.
Локационный метод отслеживания основан на определении местоположения животного, а не на анализе сложных образов изображения. Это позволяет системе эффективно работать даже при наличии препятствий, перекрывающих обзор камер. Одним из ключевых параметров, используемых системой, является высота коровы, для определения которой используется значение 0.9 метра, когда животное находится в лежачем положении. Система с высокой точностью идентифицирует и отслеживает отдельных особей, что дает возможность своевременно выявлять признаки заболевания и в целом улучшить управление стадом.
При создании системы многокамерного отслеживания исследователи использовали передовые методы глубокого обучения, которые позволили добиться высокой точности работы. Многообъектная точность отслеживания (Multi-Object Tracking Accuracy) составляет примерно 90%, что свидетельствует о способности системы с высокой точностью отслеживать одновременно множество движущихся объектов. Точность идентификации отдельных особей (Identification F1 score) достигает 80%, обеспечивая надежную идентификацию каждой коровы в стаде. Система также отлично работает независимо от того, движутся коровы, стоят или лежат.
В отличие от методов, основанных на анализе сложных образов, система отслеживает коров, базируясь на их местоположении в пространстве. По мнению разработчиков, локационный метод минимизирует проблемы, связанные со сложностью распознавания образов из-за специфического окраса, а также позволяет избежать искажений, вызванных линзами. Одно из преимуществ метода заключается в том, что он устойчив к помехам, вызванным перекрытием камер.
Дальнейшие планы исследователей направлены на автоматизацию процесса настройки камер и повышение эффективности выявления признаков болезни. Целью данной разработки является оптимизация управления стадом и обеспечения круглосуточного мониторинга здоровья коров для производства высококачественного молока. Система, созданная учеными из TUS, открывает новые возможности для повышения эффективности молочного производства за счет применения передовых технологий мониторинга и управления.
Особое значение имеет то, что система применяет неинвазивные методы, то есть не требует физического воздействия на животных. Это повышает комфорт коров и, как следствие, их продуктивность. Разработка позволяет отслеживать не только общее состояние, но и выявлять отклонения в поведении коров, что может быть признаком начала заболевания. Раннее выявление таких признаков позволяет оперативно принимать меры и предотвращать распространение болезней в стаде.
Благодаря высокой точности идентификации отдельных особей, фермеры могут более эффективно контролировать процессы размножения, в частности, отслеживать эстральный цикл. Своевременное выявление охоты и проведение искусственного осеменения в оптимальные сроки повышают шансы на успешное оплодотворение и, как следствие, увеличение надоев. Таким образом, внедрение этой инновационной системы способствует не только улучшению здоровья животных, но и повышению эффективности молочного производства в целом.
Изображение носит иллюстративный характер
Традиционные методы мониторинга, основанные на механических устройствах и других инвазивных способах, вызывают стресс у животных и не всегда дают полную картину их состояния. В ответ на эти вызовы, исследователи из Токийского университета науки (TUS), из Департамента информационных и компьютерных технологий инженерного факультета, разработали инновационную систему многокамерного отслеживания коров, которая превосходит по своим возможностям существующие решения.
В основе разработки, возглавляемой доцентом Йотой Ямамото и включающей также Казухиро Акизаву, Шунпея Аоу и профессора Юкинобу Танигучи, лежит принцип многокамерного отслеживания, позволяющий наблюдать за животными на всей территории коровника. Это принципиально отличается от предыдущих систем, которые были ограничены в охвате и не обеспечивали полного понимания активности коров. Новая система, описанная в журнале Computers and Electronics in Agriculture, использует локационный метод, который сводит к минимуму проблемы, связанные с перекрытием камер, специфическим окрасом шерсти и искажениями линз.
Локационный метод отслеживания основан на определении местоположения животного, а не на анализе сложных образов изображения. Это позволяет системе эффективно работать даже при наличии препятствий, перекрывающих обзор камер. Одним из ключевых параметров, используемых системой, является высота коровы, для определения которой используется значение 0.9 метра, когда животное находится в лежачем положении. Система с высокой точностью идентифицирует и отслеживает отдельных особей, что дает возможность своевременно выявлять признаки заболевания и в целом улучшить управление стадом.
При создании системы многокамерного отслеживания исследователи использовали передовые методы глубокого обучения, которые позволили добиться высокой точности работы. Многообъектная точность отслеживания (Multi-Object Tracking Accuracy) составляет примерно 90%, что свидетельствует о способности системы с высокой точностью отслеживать одновременно множество движущихся объектов. Точность идентификации отдельных особей (Identification F1 score) достигает 80%, обеспечивая надежную идентификацию каждой коровы в стаде. Система также отлично работает независимо от того, движутся коровы, стоят или лежат.
В отличие от методов, основанных на анализе сложных образов, система отслеживает коров, базируясь на их местоположении в пространстве. По мнению разработчиков, локационный метод минимизирует проблемы, связанные со сложностью распознавания образов из-за специфического окраса, а также позволяет избежать искажений, вызванных линзами. Одно из преимуществ метода заключается в том, что он устойчив к помехам, вызванным перекрытием камер.
Дальнейшие планы исследователей направлены на автоматизацию процесса настройки камер и повышение эффективности выявления признаков болезни. Целью данной разработки является оптимизация управления стадом и обеспечения круглосуточного мониторинга здоровья коров для производства высококачественного молока. Система, созданная учеными из TUS, открывает новые возможности для повышения эффективности молочного производства за счет применения передовых технологий мониторинга и управления.
Особое значение имеет то, что система применяет неинвазивные методы, то есть не требует физического воздействия на животных. Это повышает комфорт коров и, как следствие, их продуктивность. Разработка позволяет отслеживать не только общее состояние, но и выявлять отклонения в поведении коров, что может быть признаком начала заболевания. Раннее выявление таких признаков позволяет оперативно принимать меры и предотвращать распространение болезней в стаде.
Благодаря высокой точности идентификации отдельных особей, фермеры могут более эффективно контролировать процессы размножения, в частности, отслеживать эстральный цикл. Своевременное выявление охоты и проведение искусственного осеменения в оптимальные сроки повышают шансы на успешное оплодотворение и, как следствие, увеличение надоев. Таким образом, внедрение этой инновационной системы способствует не только улучшению здоровья животных, но и повышению эффективности молочного производства в целом.
