В СПб ФИЦ РАН разработали нейросеть для бесконтактной оценки здоровья северных оленей по видео
Учёные Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) создали первую в России нейросеть, которая оценивает состояние северных оленей по видеозаписям с помощью компьютерного зрения. Алгоритм анализирует объём мышечной массы и текстуру кожных покровов. Такой подход позволяет следить за здоровьем животных бесконтактно и не подвергать их стрессу, который возникает при использовании носимых датчиков.
Модель обучали на 60 фотографиях ямальского опытного стада. Эксперименты показали, что система корректно распознаёт ключевые биометрические параметры. Анализ объёма мышечной массы используют для оценки упитанности и прогнозирования продуктивности стада. Изучение текстуры кожи помогает замечать патологии и выявлять заболевания на ранней стадии, что снижает падёж.
Разработку ориентируют на использование в условиях Арктики, где оленеводство часто сталкивается с нехваткой специалистов и дефицитом наследственных данных. Руководитель отдела животноводства и рационального природопользования СЗЦППО - СПб ФИЦ РАН, академик РАН Касим Лайшев отметил, что автоматизация может повысить продуктивность сотрудников и улучшить качество информации о животных. В дальнейшем систему планируют адаптировать и для других видов сельскохозяйственных животных.
Ключевые факты
Учёные Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) разработали первую в России нейросеть, оценивающую состояние северных оленей по видео с использованием компьютерного зрения.
Для обучения модели использовали 60 фотографий ямальского опытного стада.
Система анализирует объём мышечной массы и текстуру кожных покровов, что позволяет бесконтактно мониторить здоровье животных без использования носимых датчиков.
Руководитель отдела животноводства и рационального природопользования СЗЦППО, СПб ФИЦ РАН, академик РАН Касим Лайшев заявил, что автоматизация может повысить продуктивность сотрудников и качество информации о животных.