Калькуляцией поголовья на фермах займется нейросеть
Технология с применением нейросети, которую создали разработчики из Белгородского госуниверситета и компании «ЦентрПрограммСистем», поможет вести автоматический подсчет поголовья животных на фермах. Первые испытания модели показали эффективность новой системы с применением технологий глубокого обучения Deep Learning. Она позволит повысить уровень автоматизации технологических процессов отгрузки и ревизии поголовья и таким образом улучшить качество работы свиноводческих ферм.
По словам доцента кафедры прикладной информатики и информационных технологий НИУ «БелГУ», кандидата технических наук Рустама Асадуллаева, многие технологические операции в сельском хозяйстве до сих пор не автоматизированы. Так, подсчет поголовья на свинофермах все еще ведется вручную. А это дело трудоемкое и требующее немалых денег.
— Инвентаризацию поголовья не могут проводить те же люди, которые работают на самой ферме, — поясняет генеральный директор
ООО «ЦентрПрограммСистем» Виктор Кононов. — Приходится привлекать персонал со стороны, что требует дополнительных затрат. К тому же это приводит к нарушению биологической безопасности: чем больше на ферме посторонних, тем выше риск занести туда какую-либо инфекцию. Свиньи — существа подвижные, определить визуально их индивидуальные особенности сложно, что приводит к погрешностям при подсчете. А в загоне могут единовременно содержаться до 60 голов.
Автоматическая калькуляция позволит существенно повысить эффективность ключевых технологических процессов: инвентаризацию животных, их перемещение внутри фермы и отгрузку. Благодаря нейросети можно с высокой точностью определять объекты и производить подсчеты как на фото, так и на видео. Ученые вместе с партнерами создали трекер, позволяющий проводить мониторинг перемещений животных и фиксировать их прохождение через заданную зону. Авторы технологии обращают внимание на то, что она может быть модифицирована с учетом индивидуальных требований заказчика.
Сейчас идет работа по интеграции новой технологии в процесс мониторинга заболеваемости поголовья на фермах. Это позволит своевременно выявлять отклонения в поведении животных и в результате уменьшить их падеж.
Марина Усенкова
Нет комментариев