Ученые ЛЭТИ научили нейросетевую модель следить за отклонениями в поведении коров

Ученые ЛЭТИ научили нейросетевую модель следить за отклонениями в поведении коров

Программное обеспечение позволяет анализировать поведение животных на ферме и сообщать оператору об отклонениях – это может быть признаком недомогания.

05.10.2021 890

Количество коров на современных молочных фермах может достигать тысяч особей. В таких условиях оперативное отслеживание болезней или недомоганий у животных на ранних стадиях становится важным фактором для сокращения экономических издержек на оборудование и ветеринарные услуги.

Ранее ученые СПбГЭТУ «ЛЭТИ» предложили следить за состоянием коров с помощью нейросетевой модели, которая распознает основные характеристики их поведения на основе видеозаписей с животными. Для этого в 2020 году на молочной ферме компании ««ЭкоНиваАгро» в Воронежской области провели съемки нескольких десятков коров. С помощью собранных данных нейросетевая модель научилась определять, как выглядят коровы и чем отличаются друг от друга, этот первый прототип выиграл грант молодежного конкурса инновационных проектов ЛЭТИ.

«Сейчас мы добавили анализ кормового поведения. То есть теперь нейросеть не только понимает, что перед ним какая-то конкретная корова, но и как часто она принимает пищу, много или мало ест. Причем программа может зафиксировать даже минимальные отклонения от нормального поведения и сообщить о них оператору – это важно для выявления недомоганий на раннем этапе».

Студент 1 курса магистратуры ФКТИ Евгений Шалугин

Сегодня баз видеозаписей о домашних животных, которые находятся в открытом доступе для исследователей, достаточно мало, поэтому важнейшей задачей для исследователей стала обработка данных о поведении коров таким образом, чтобы сделать их пригодными для обучения нейросети. Затем исследователи работали с теми фрагментами видео, на которых животные потребляли пищу – отслеживали закономерности траекторий движения частей тела. Кроме того, для съемки новых материалов на средства гранта, выигранного в 2020 году, были приобретены три специальные IP-камеры.

«Анализ поведения на основе видео сразу с трех камер позволяет точнее фиксировать в системе координат траектории движения живых объектов. После обработки полученного набора данных возможности нашей нейросети можно расширить: отслеживать не только кормовое поведение, но и то, как каждая конкретная корова ходит, стоит, лежит.  Это расширяет возможности по диагностике состояния животных».

Доцент кафедры АПУ Дмитрий Ильич Каплун

Ученые планируют в ближайшее время отправиться на молочную ферму для сбора дополнительной информации. Также для того, чтобы оценить правильность работы предлагаемого решения, его требуется проверить на видеоданных с коровами с других ферм. Конечной целью разработчиков является создание универсального программного комплекса, который сможет выявлять аномальные паттерны поведения у человека и различных видов домашних животных.