Учёные Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) разработали первую в России нейросеть, которая оценивает состояние северных оленей по видео с помощью компьютерного зрения. Система анализирует объём мышечной массы, текстуру кожных покровов и позволяет бесконтактно мониторить здоровье животных, исключая стресс от носимых датчиков. Это поможет решить проблему нехватки кадров и данных в оленеводстве.
Для обучения нейросети использовали 60 фотографий ямальского опытного стада. Эксперименты подтвердили, что система точно распознаёт ключевые биометрические параметры. Мониторинг упитанности через анализ мышечной массы помогает прогнозировать продуктивность стад, а выявление патологий по текстуре кожи обеспечивает раннюю диагностику заболеваний, снижая падёж.
Разработка особенно актуальна в условиях Арктики, где оленеводство сталкивается с нехваткой специалистов и недостатком наследственных данных. Как отметил руководитель отдела животноводства и рационального природопользования СЗЦППО — СПб ФИЦ РАН, академик РАН Касим Лайшев, автоматизация позволит повысить продуктивность сотрудников и качество информации о животных. В перспективе систему можно адаптировать для других видов сельскохозяйственных животных.
«Мониторинг упитанности оленей через анализ объёмов мышечной массы позволяет точно прогнозировать продуктивность стад, что критично для управления кормовой базой в условиях лимитированных пастбищных ресурсов. А компьютерное выявление патологий по текстуре кожных покровов обеспечивает раннюю диагностику заболеваний, сокращая потери от падежа», — подчеркнул учёный.
Источник: www.ferra.ru