Исследователи из лаборатории интеллектуальных систем Китайского с/х университета применили метод автоматического обнаружения мастита у молочных коров на основе объединения температурных и размерных характеристик вымени, основанный на глубоком обучении, используя сети 'you only look once' version 7 (YOLOv7) и CenterNet.
В качестве набора данных для оценки эффективности предложенного метода в исследовании использовались тепловые инфракрасные видеозаписи 196 молочных коров:
- Точность предложенного метода составила 88,61%,
- Значения чувствительности и специфичности модели для клинического
мастита составили 87,50% и 94,03% соответственно,
- Чувствительность и специфичность модели для субклинического
мастита составили 81,25% и 91,94% соответственно.
Таким образом, это перспективный подход для автоматической диагностики на ранних стадиях мастита молочных коров и может быть использован для объективного мониторинга и оптимального управления на коммерческих фермах.
Под руководством профессора Эндрю Доуси из Бристольской ветеринарной школы планируется использовать ИИ для мониторинга социальных взаимодействий КРС с целью раннего выявления мастита и хромоты. Было установлено, что больные коровы также способствуют увеличению доли выбросов метана, что влияет на экологическую стабильность отрасли.
"Реакцией коровы на инфекцию или травму является снижение поведения, не являющегося непосредственно необходимым для выживания, например, социального взаимодействия... Поэтому мы считаем, что изменения социального поведения могут быть ранними предсказателями заболевания", - добавил он. "Собрав за 2 года видеозаписи с 64 камер, охватывающих наш главный коровник, мы обучим модель, которая узнает, какие типы поведения меняются с течением времени, что свидетельствует о мастите и хромоте на ранних стадиях". Затем система будет развернута на сети ферм, набранных для тестирования.
Публикация: 15 сентября 2023