«ЦПС» научил нейросеть считать свиней
22.07.2020
Точность подсчета составила 94% в станках и 99% при проходе животных через отгрузочную рампу.
Эксперимент по применению возможностей нейросети в свиноводстве проведен резидентом кластера ГЛОНАСС в рамках проекта АгроНТИ на одном из крупнейших агропредприятий Белгородской области. Точность подсчета составила 94% в станках и 99% при проходе животных через отгрузочную рампу.Задача сведения к минимуму «человеческого фактора», проверки возможностей искусственного интеллекта в распознавании животных в большом скоплении и их подсчета решалась командой «ЦентрПрограммСистем», занимающейся проектами для цифровизации сельского хозяйства, около полутора лет.
Олег Гомазков: «Если пожара не было пять лет, это не значит, что можно уволить пожарных»
Как устроен рынок корпоративного ИИ в России
Вайбкодинг: реальный инструмент или опасная игрушка?
Для автоматизации процесса подсчета поголовья свиней и повышения эффективности производственного и управленческого учета была создана и обучена по технологии Deep learning нейронная сеть.
Комплексное решение представляет собой систему, состоящую из мобильного комплекса фото-видео фиксации и обработки изображений, модуля сбора, анализа и хранения данных, а также подсистемы формирования отчетности по заданным параметрам.
Оператор (возможно с применением квадрокоптера) производит фотосъемку животных с привязкой к позиции локации. Данные попадают в систему, и она распознает образы и ведет подсчет животных. Информация консолидируется и анализируется на сервере в разрезе станков, помещений, площадок и подразделений. Доступ к данным осуществляется централизованно (в том числе, через «мобильный клиент» и передачу оповещений через мессенджеры). В итоге один оператор способен организовать подсчет всего поголовья на ферме.
Программно-аппаратный комплекс максимально адаптирован к условиям животноводческого предприятия, выработаны оригинальная методология распознавания и алгоритм подсчета. Система работает в мобильном и стационарном режимах, автоматически документирует результаты, может интегрироваться с другими системами при помощи API, результаты хорошо визуализированы. В начале 2020 г. компания-разработчик запатентовала технологию.