Закрити

Адреса

03151, Україна, м Київ, вул. Ушинського, 40

Розклад роботи

Пн-Пт 8:30 - 17:30
044 201-06-06

Адреса

03151, Україна, м Київ, вул. Ушинського, 40

Розклад роботи

Пн-Пт 8:30 - 17:30

Контроль стану здоров'я корови через "розпізнавання обличчя"

Контроль стану здоров'я корови через "розпізнавання обличчя"

Дослідники з Embrapa (Бразильська корпорація сільськогосподарських досліджень) та Федерального університету Жуїс-де-Фора в Бразилії прагнуть використати технологыю розпізнавання обличчя не тільки для індивідуальної ідентифікації корів, але й для визначення стану їхнього здоров'я.

У проекті Happy Cow ID використовується комп'ютерний зір та машинне глибоке навчання, мета якого – замінити дорогі, обмежені та неефективні вушні бирки та чіпи більш швидкою та точною системою, щоб допомогти фермерам.
Очікується, що повна програма буде запущена в 2022 році і буде доступна виробникам по всьому світу, за словами Бруно Карвалью, дослідника Embrapa Gado de Leite. Крім того, він запросив всіх молочних фермерів надсилати зображення своїх корів на цю адресу електронної пошти bruno.carvalho@embrapa.br і використовуючи цей протокол. Ви зацікавлені в участі?

Контроль стану здоров'я корови через "розпізнавання обличчя"

У своєму інтерв'ю Бруно Карвалью розповідає про те, як вони хочуть зробити корів (та виробників) щасливішими.

Як просувається проект?

Наша основна мета – класифікувати тварин за станом здоров'я на основі аналізу обличчя (морди) тварини. Для цього ми застосовуємо методи обробки зображень та комп'ютерного зору, зокрема глибоке навчання та штучні нейронні мережі.
Отже, важливо структурувати величезний набір даних, визначаючи параметри або функції для кожного зображення, які будуть корисні в процесі навчання моделі. Одним з цих параметрів є індивідуальна ідентифікація по породі, категорії, поставі та стану здоров'я.
Нині ми маємо мало зображень нездорових тварин. Тому ми просуваємо інші характеристики. Наша теорія полягає в тому, що легше класифікувати стан здоров'я тварини за її породою чи поставою. У цьому процесі ми помітили, що точність системи підвищується при впливі на один і той самий об'єкт.
Оскільки ідентифікація морди тварини - більш складний процес захоплення, ідентифікація окремих тварин тільки мордою вимагає автоматизації за допомогою однієї або декількох фіксованих камер на території.

Контроль стану здоров'я корови через "розпізнавання обличчя"

Як працює технологія?

Глибоке навчання та штучні нейронні мережі – це обчислювальні моделі, що імітують функції людського мозку. Іншими словами, чим більше зразків буде експоновано, тим краще буде вивчено їх характеристики та закономірності. У нашому випадку ми направляємо нашу модель на вивчення рис обличчя тварин. Після цього етапу модель отримає зображення нових тварин та автоматично класифікує їхній стан здоров'я.

Які цілі?

Ціль полягає в тому, щоб створити технологію, здатну з високим ступенем достовірності прогнозувати стан здоров'я тварин, а також ідентифікувати їх індивідуально по морді.

Яку користь це приносить виробникам?

Ця технологія спрямована на те, щоб дозволити виробникам краще контролювати свою поголів'я. Крім ідентифікації, у них буде доступ до точної інформації про тварин, що дозволить краще керувати фермою та краще розуміти поведінку та здоров'я стада. Ця інформація може зберігатися через комп'ютери та/або смартфони. Таким чином, система ідентифікації та моніторингу дозволяє використовувати кілька функцій для більш розумного та дешевого керування.

Які переваги перед звичайними моделями індивідуальної ідентифікації, такими як вушні бирки та чіпи?

В даний час вушні бірки, що використовуються для ідентифікації тварин на фермах, можуть бути дорогими і вимагають придбання приладів для зчитування кодів, надрукованих на самих вушних бірках. Цей тип ідентифікації має певні труднощі. Наприклад, потрібно прив'язати кожну одиницю великої рогатої худоби, щоб розмістити на ній ідентифікатори і прочитати дані. Ці дії викликають стрес та травми.
Таким чином, ідентифікація зображення має переваги. Система камер дозволяє швидко та точно ідентифікувати кожну корову, уникаючи стресу чи травм тварин. Крім того, є багато можливостей, включаючи зберігання, обробку можливих даних та простежуваність.

Що робити далі?

Як тільки ми досягнемо найкращих результатів у глибокому навчанні для виявлення особин, класифікації тварин та індивідуалізації, ми створимо додаток, який підтримуватиме всі ці моделі на фермах. Цей крок вимагатиме дослідження, щоб об'єднати всі функціональні можливості та забезпечити зручність використання.
Ще один дуже важливий момент полягає в тому, що проект продовжує отримувати зображення тварин для побудови набору даних, оскільки чим більше зображень у нас буде, тим краще для глибокого навчання.

Контроль стану здоров'я корови через "розпізнавання обличчя"

Який прогноз за версіями, доступними виробникам?

Проект побачить свою першу чернетку у листопаді 2021 року. Не виключено, що перші версії для виробників з усіма функціями будуть доступні 2022 року.

Чи буде системне програмне забезпечення безкоштовним?

Ми все ще визначаємо стратегію монетизації. Ідея полягає в пропозиції чогось доступного, щоб бути конкурентоспроможним з іншими доступними технологіями.

Чи зможуть іноземні виробники використовувати його?

Звісно! Ми маємо намір запропонувати програму виробникам по всьому світу!

Ви отримуєте зображення тварин із інших країн?

Безперечно, будь-який внесок вітається! Ми розробили протокол для отримання зображення через bruno.carvalho@embrapa.br. Важливо дотримуватися цих вказівок, щоб правильно зробити і надіслати зображення.