Ученые из Челябинского государственного университета (ЧелГУ) совместно с Федеральным научным центром биологических систем и агротехнологии РАН, а также коллегами из Италии и Китая разработали технологию распознавания морд коров с помощью нейросетей.Специалисты уверены, что массовая идентификация коров поможет фермерам лучше контролировать здоровье и поведение животных, прогнозировать удои молочных коров и повышать мясную продуктивность. Результаты исследования, профинансированного грантом РНФ, опубликованы в журнале Computers and Electronics in Agriculture.
По информации Росстата, по состоянию на конец января текущего года в России насчитывалось 17,1 миллиона голов крупного рогатого скота. Поддержка сельского хозяйства является одной из основных целей государства, и к 2030 году объем производства в агропромышленном комплексе должен вырасти не менее чем на 25% по сравнению с 2021 годом, а экспорт – увеличиться в 1,5 раза.
Потребность в массовой идентификации животных актуальна для животноводческих предприятий. Сейчас она осуществляется с помощью визуальных бирок или высокочастотных датчиков. Хотя эти технологии уже применяются на многих фермах, специалисты указывают на их высокую стоимость и недостатки в техобслуживании.
«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», – рассказал заведующий кафедрой компьютерной безопасности и прикладной алгебры ЧелГУ Алексей Ручай.
