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LETI 创建了一个利用计算机视觉监控奶牛场奶牛状况的系统
该程序使用神经网络模型从可能表明疾病的视频记录中自动跟踪动物行为模式。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）该程序使用神经网络模型从可能表明疾病的视频记录中自动跟踪动物行为模式。
现代乳品农工企业是容纳成百上千头奶牛的大型综合体。在这种情况下，农场最重要的任务之一是建立一个及时跟踪动物疾病的系统，以确保降低治疗和兽医药物的经济成本。
出于这些目的，传感器通常用于测量位于动物颈部和内脏器官（例如胃）中的生理参数。然而，使用此类系统需要大量可穿戴设备的额外成本。
“为了解决一家乳制品企业的这一问题，我们提出使用神经网络模型，该模型可以根据视频监控摄像头的记录自动识别奶牛的行为特征。这样的系统将能够在早期阶段监测动物的异常行为，并迅速向操作员报告。”圣彼得堡电子技术大学“LETI”自动控制系技术员 Dariya Andreevna Valenkova 说道。
通常，神经网络是在包含数千张照片和视频的数据库上进行训练的。然而，奶牛行为的研究是一个特定的主题，很难找到合适的数据集进行模型训练。因此，开发者的首要任务就是收集信息。为此，作为工业合作伙伴 ASHOD 资助的一部分，科学家们前往沃罗涅日地区 EkoNiva 农工控股公司的一个奶牛场，收集了一组视频数据，其中拍摄了数十头奶牛：当天和不同条件下。用于训练神经网络的数据库大约有 12,000 张图像。
照片：Unsplash/Jonas Koel
照片：Unsplash/Jonas Koel