Учёные НИУ «БелГУ» предложили новую технологию интеллектуального видеомониторинга

Инновационным результатом проекта станет искусственная нейронная сеть с мощной архитектурой Mask R-CNN для реализации компьютерного зрения с распознаванием живых существ в плотной динамичной группе, определением, оценкой и прогнозированием их поведенческого и физиологического состояния. В настоящее время ведётся формирование специальной базы данных для автоматической идентификации животных, исследуются поведенческие профили и профили физиологического состояния, на основе чего выстраивается комплекс ситуационных моделей.

Как пояснила руководитель проекта, доктор технических наук, профессор НИУ «БелГУ» Ольга Иващук, автоматизированные системы с компьютерным зрением позволят эффективно управлять наиболее значимыми и проблемными этапами мясного животноводства, в частности, на свиноводческих комплексах.

– Сегодня в животноводстве на этапе откорма, а это 60 процентов всего срока выращивания, приходится до 7,5 процента падежа. Поэтому крайне важно вовремя зафиксировать возникающие отклонения в состоянии, поведении и развитии животного в группе, чтобы оперативно принять необходимые решения. Это становится возможным при использовании автоматизированных систем с компьютерным зрением, которые позволяют отслеживать каждое животное в динамике в режиме онлайн, – отметила Ольга Александровна.

По словам научного сотрудника лаборатории информационно-измерительных и управляющих комплексов и систем, директора ООО «Контрольные и измерительные приборы БелГУ» Юрия Маслакова, разрабатываемая уникальная автоматизированная система с интеллектуальным техническим зрением при внедрении на животноводческих комплексах поможет проводить инвентаризацию поголовья, контролировать процесс кормления, а также автоматически распознавать неадекватное поведение животных с точностью до 95 процентов. Благодаря присваиваемому индивидуальному индексу активности система позволяет вести точный учёт каждого животного, даже если оно находится в постоянном движении.

Новое техническое решение позволит снизить, а в некоторых случаях исключить влияние человеческого фактора на мониторинг данных. Тем самым повышается объективность в оценке ситуации, оперативность и результативность принятия управленческих решений.

Первые результаты проекта будут представлены на Международной выставке инноваций «Hi-Tech-2020» в Санкт-Петербурге в марте.