Фейсконтроль для Буренок. Ученые обучили нейросеть распознавать морды коров

МОСКВА, 22 окт — РИА Новости. Новую технологию распознавания морд крупного рогатого скота с помощью нейронных сетей предложили ученые ЧелГУ в составе международного коллектива. По их мнению, массовая идентификация коров поможет фермерам более эффективно контролировать здоровье, поведение и перемещение животных, прогнозировать удои молочных коров и повышать мясную продуктивность мясных пород. Результаты исследования, которое было поддержано грантом РНФ, опубликованы в журнале Computers and Electronics in Agriculture.По данным Росстата, в конце января 2024 года в российских хозяйствах всех форм собственности содержали 17,1 млн голов крупного рогатого скота. Поддержка сельскохозяйственной отрасли — одна из ключевых задач государства. К 2030 году объем производства российского АПК должен вырасти не менее чем на четверть по сравнению с 2021 годом, а экспорт – увеличиться в полтора раза.Массовая идентификация животных — актуальный запрос предприятий животноводства. В настоящее время эта задача решается с помощью визуальных бирок с номером животного или высокочастотных датчиков (наподобие брелоков для входа в подъезд). Такие технологии уже применяются на многих фермах, однако, как утверждают эксперты, они имеют свои нюансы в техобслуживании и довольно дорогие.Ученые Челябинского государственного университета (ЧелГУ) в коллаборации со специалистами Федерального научного центра биологических систем и агротехнологии РАН и при участии коллег из Италии и КНР разработали инновационный подход к управлению стадом, при котором нейросеть самостоятельно распознает морды коров.««Данную технологию можно применять на всех животноводческих фермах, где требуется строгий учет поголовья: в контексте молочных пород это важно для прогнозирования удоев, а в контексте мясных — для выведения новых пород и повышения мясной продуктивности», — отметил заведующий кафедрой компьютерной безопасности и прикладной алгебры ЧелГУ Алексей Ручай, подчеркнув, что без идентификации невозможны дальнейшие шаги по управлению стадом, ветеринарному контролю и улучшению условий содержания животных.Как сообщили в вузе, модель для распознавания морд крупного рогатого скота была разработана на основе предварительно обученных моделей VGGFACE и VGGFACE2, которые используются для идентификации людей. Изображения RGB предварительно обработали для повышения надежности распознавания морд коров (применялись методы контрастности, контурного усиления, изменения размера изображения и пр.). Результаты показали, что уровень распознавания предварительно обученной модели VGGFACE2 составляет 97,1 процента.© Фото: Заведующий кафедрой компьютерной безопасности и прикладной алгебры ЧелГУ Алексей РучайДетектирование и идентификация морды коровы© Фото: Заведующий кафедрой компьютерной безопасности и прикладной алгебры ЧелГУ Алексей РучайДетектирование и идентификация морды коровыОтвечая на вопрос корреспондента РИА Новости, за счет чего происходит столь точное распознавание, ученый опроверг мнение о том, что все коровы «на одно лицо», назвав его распространенным заблуждением. «Многие европейцы считают, что все азиаты „на одно лицо“, ровно как и многие азиаты зачастую с трудом различают лица европейцев. В этом и заключается смысл компьютерного зрения, которое с большой точностью выполняет все операции и вычисления, в отличие от людей, подверженных иллюзиям и искажениям», — отметил ученый, подчеркнув, что морды коров отличаются друг от друга, и искусственный интеллект способен четко распознать эти отличия.В частности, по его словам, у каждой коровы уникальный нос. Так называемое, «носовое зеркало», разделяющее ноздри коровы, остается неизменным на протяжении всей ее жизни и имеет уникальный рисунок, который можно сравнить с отпечатками пальцев человека. Узор на коже имеет разное количество точек, бороздок, веток, колосков, крон, зерен и пр.В дальнейшем ученые ЧелГУ планируют дообучать, а в некоторых случаях и переобучать разработанную модель, поскольку массовая идентификация животных — непрерывная процедура, а в течение жизни у животных изменяются некоторые характеристики. ««Вероятность ошибки, составляющая не более двух-трех процентов, говорит о высокой точности разработанной модели, однако эти результаты мы планируем улучшить, ведь для любых нейронных сетей необходим большой объем данных, что требует дополнительных исследований», — добавил Алексей Ручай.Кроме того, в рамках проекта будут разработаны новые технологии автоматической оценки подвижных животных с использованием методов бесконтактной 3D-реконструкции поверхности тела и составлены базы данных, связанные с особенностями конституции и экстерьера коров, параметрами их продуктивности и некоторыми генетическими маркерами.По подсчетам ученых, данная технология может быть использована при коммерческой оценке одного миллиарда голов крупного рогатого скота по всему миру. «Мы существенно сокращаем временные затраты на проведение оценки и исключаем контактные измерения линейных промеров и живой массы», — пояснил специалист, добавив, что контактное взвешивание животного из-за стресса ведет к потере его массы и продуктивности на пять-десять процентов.