13.08.2026 05:18
Искусственный интеллект на страже здоровья коров Учёные Тимирязевской академии вместе с агрохолдингом «АГРОЭКО» тестиру
Искусственный интеллект на страже здоровья коров
Учёные Тимирязевской академии вместе с агрохолдингом «АГРОЭКО» тестируют на молочном комплексе в Воронежской области систему компьютерного зрения, которая анализирует походку коров и автоматически оценивает экстерьер животных. С помощью видеокамер высокой чёткости нейросеть отслеживает малейшие изменения в движениях — углы сгиба суставов, симметрию шагов и кривизну спины.
В основе разработки — 42-точечная скелетная модель коровы. Для сравнения: в зарубежных аналогах используется не более 17 таких точек. Это позволяет системе работать даже в условиях реальной фермы, где животные могут частично заслонять друг друга или перекрываться ограждениями.
Хромота — одна из самых серьёзных проблем молочного производства. Она снижает надои на 5–30%, и до 20% хромающих коров преждевременно выбывают из стада. Система выявляет признаки нарушения походки на первой-второй стадиях — когда отклонения от нормы ещё незаметны человеческому глазу. В конце дня ветеринар получает готовую подборку животных из группы риска и может отследить динамику каждой коровы за последние недели.
Контрольные испытания показали: алгоритм распознаёт животных с точностью 99%, локализация ключевых точек на теле достигает 97%. Система уже проходит апробацию в реальных условиях промышленного животноводства — это критический этап для любого ИТ-проекта в агросфере.
Учёные Тимирязевской академии вместе с агрохолдингом «АГРОЭКО» тестируют на молочном комплексе в Воронежской области систему компьютерного зрения, которая анализирует походку коров и автоматически оценивает экстерьер животных. С помощью видеокамер высокой чёткости нейросеть отслеживает малейшие изменения в движениях — углы сгиба суставов, симметрию шагов и кривизну спины.
В основе разработки — 42-точечная скелетная модель коровы. Для сравнения: в зарубежных аналогах используется не более 17 таких точек. Это позволяет системе работать даже в условиях реальной фермы, где животные могут частично заслонять друг друга или перекрываться ограждениями.
Хромота — одна из самых серьёзных проблем молочного производства. Она снижает надои на 5–30%, и до 20% хромающих коров преждевременно выбывают из стада. Система выявляет признаки нарушения походки на первой-второй стадиях — когда отклонения от нормы ещё незаметны человеческому глазу. В конце дня ветеринар получает готовую подборку животных из группы риска и может отследить динамику каждой коровы за последние недели.
Контрольные испытания показали: алгоритм распознаёт животных с точностью 99%, локализация ключевых точек на теле достигает 97%. Система уже проходит апробацию в реальных условиях промышленного животноводства — это критический этап для любого ИТ-проекта в агросфере.