В Санкт-Петербурге разработали первую в РФ нейросеть, которая позволит следить за состоянием здоровья северных оленей по видео - Поиск — Новости науки, технологий и техники

<p>Исследователи Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) создали первую в России автоматизированную систему, которая оценивает внешние (фенотипические) характеристики северных оленей по анализу видеозаписей с помощью компьютерного зрения. Разработка позволит повысить точность расчетов экономически значимых параметров животных и, тем самым, повысить эффективность животноводства в Арктике.</p><p>Северных оленей разводят коренные малочисленные народы, проживающие в арктической зоне. Россия является лидером по численности этих животных, выпасающихся в Ненецком и Ямало-Ненецком автономных округах, Саха-Якутии, а также на Таймыре и Чукотке. Для этих регионов олени составляют не только основу традиционной хозяйственной деятельности, но и способствуют выживанию местных народов, а также сохранению их культуры, обычаев и языков.</p><p>Сегодня оленеводческая отрасль сталкивается с комплексом вызовов, среди которых нехватка квалифицированных специалистов на фермах, а также недостаточное количество данных о наследственности. Эти факторы препятствуют успешному развитию северного оленеводства и в некоторых случаях даже приводят к сокращению поголовья животных.</p><p>Одним из путей для преодоления данной проблемы является разработка средств для автоматизации, которая позволит увеличить продуктивность сотрудников отрасли, а также повысить количество и качество информации о северных оленях. Междисциплинарное решение предложили ученые Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН (СПИИРАН) и Северо-Западного центра междисциплинарных проблем продовольственного обеспечения (СЗЦППО), входящие в состав СПб ФИЦ РАН. Они создали автоматизированную систему для мониторинга состояния здоровья северных оленей.</p><p>Разработка использует нейросеть, которая при помощи компьютерного зрения по видео анализирует фенотипические данные, на основание которых можно рассчитать общую и мышечную массу, репродуктивный потенциал. Это помогает нам с высокой точностью и скоростью оценивать состояние каждой особи. Кроме того, наша система позволяет бесконтактно мониторить оленей и исключить стресс-факторы, которые возникают у животного, например, при использовании носимых датчиков,</p><p>– поясняет старший научный сотрудник Лаборатории информационных технологий в системном анализе и моделировании СПИИРАН – СПб ФИЦ РАН Владислав Соболевский.</p><p>В систему мониторинга входит нейросеть YOLOv11 с использованием программной платформы AutoGenNet, которая позволила автоматизировать и оптимизировать анализ информации. В качестве распознаваемых фенотипических параметров северных оленей были выбраны семь основных: высота в холке, обхват груди, косая длина туловища, высота в локте, глубина груди, ширина груди, ширина в маклоках. Именно их анализ помогает судить о состоянии здоровья оленя.</p><p>В качестве базы данных для обучения и тестирования использовалось 60 фотографий северных оленей, полученных в ямальском опытном стаде. Эксперименты продемонстрировали способность системы к точному распознаванию всех семи ключевых биометрических параметров со средней абсолютной ошибкой 2 см при работе на ранее незнакомых особях.</p><p>Практическая значимость создания системы автоматизированного распознавания характеристик северных оленей определяется экономическими и экологическими особенностями северных регионов.</p><p>Наша система позволяет решать сразу комплекс различных задач. Так, мониторинг упитанности оленей через анализ объемов мышечной массы позволяет точно прогнозировать продуктивность стад, что критично для управления кормовой базой в условиях лимитированных пастбищных ресурсов. Кроме того, автоматизация определения половозрастной структуры популяций решает проблему неинвазивной оценки репродуктивного потенциала, заменяя традиционные, но травматические методы ловли. А компьютерное выявление патологий по текстуре кожных покровов обеспечивает раннюю диагностику заболеваний, сокращая потери от падежа,</p><p>– отмечает руководитель отдела животноводства и рационального природопользования СЗЦППО – СПб ФИЦ РАН, академик РАН Касим Лайшев.</p><p>Разработка выполнена в рамках гранта Российского научного фонда (№ 24-16-20017).</p><p>Результаты исследования опубликованы в научном журнале «Природные ресурсы Арктики и Субарктики».</p><p>Источник: Минобрнауки России</p>