Одной из важнейших задач на молочных фермах является контроль питания животных. Правильное и своевременное дополнение кормовых рационов является неотъемлемой частью ухода за животными и влияет на здоровье и продуктивность животных. Специальные корма для этих нужд достаточно дороги, чтобы их постоянно заменять — такой подход приведет к тому, что часть корма будет выброшена или потрачена впустую. Кроме того, разные породы коров имеют разное пищевое поведение, и невозможно заранее рассчитать распределение корма в течение дня.
Наш продукт решает эту проблему: система на основе компьютерного зрения способна определять наличие и объем корма в лотках животных с помощью предустановленной заказчиком инфраструктуры видеонаблюдения.
Используя передовые алгоритмы распознавания образов, система способна автоматически определять объем и тип корма в лотке. Это реализуется за счет анализа видеопотока с камер, установленных над каждым лотком.
Как это работает
Все начинается с обработки видеопотока. Алгоритмы компьютерного зрения анализируют кадры, извлекая информацию о наличии и объеме корма в лотке. Для обучения алгоритмов мы использовали большое количество размеченных данных, включая различные типы фидов и их объемы. Это делает систему очень точной и надежной в определении этих параметров — точность определения превышает 80%.
Когда система определяет, что количества корма в лотке недостаточно, она автоматически сигнализирует о необходимости кормления. Сотрудник фермы получает уведомление на свое мобильное устройство или компьютер о необходимости пополнения корма в соответствующем лотке. Нейросетевой классификатор обучен не только понимать наличие/отсутствие корма на заданном участке, но и точно определять количество корма по 4 классам, для оперативного пополнения: оповещает, когда корм вот-вот закончится или отправляет экстренное уведомление, если лоток полностью пуст.
Преимущества
Внедрение нашей системы компьютерного зрения на молочных фермах имеет ряд преимуществ. Во-первых, это экономит время и ресурсы фермера, автоматически контролируя состояние питания животных. Во-вторых, система помогает предотвратить развитие заболеваний, связанных с неправильным питанием животных. В-третьих, полноценное и сбалансированное питание положительно влияет на надои — коровы становятся более продуктивными.
Еще одним важным аспектом системы является возможность мониторинга и анализа данных. Система может сохранять данные о количестве и типе корма в каждой кормушке с течением времени. Это позволяет фермеру анализировать и сравнивать данные, выявлять тенденции и принимать обоснованные решения по оптимизации рационов животных.
Мы также используем глубокое обучение и нейронные сети для улучшения системы. Мы разработали модель, которая способна классифицировать различные типы кормов на основе различий в цвете и текстуре. Это помогает повысить точность определения типов корма и предоставить более подробные данные о рационе животных, чтобы обеспечить максимальную индивидуальную настройку для каждого животного.
Планы и масштабирование
На данный момент мы работаем над разработкой системы уведомлений и автоматического управления подачей. Наша цель — создать двунаправленную систему, которая будет не только сигнализировать о необходимости пополнения корма, но и сможет автоматически контролировать и регулировать количество корма в лотке с помощью специальной машины или робота. Это позволит еще больше автоматизировать процесс кормления животных и повысить эффективность фермы.
Важно отметить, что такие системы компьютерного зрения изготавливаются по индивидуальному заказу и могут быть адаптированы под конкретные нужды каждой фермы, а не только молочной специализации.
Наш опыт разработки видеосистемы определения количества корма для молочных ферм показал, что такие технологические решения могут значительно повысить эффективность и производительность фермы. Они позволяют более точно контролировать и оптимизировать питание животных, а также экономить время и ресурсы фермеров.
