Международный консорциум учёных, включая специалистов из Орхусского университета (Дания), запустил проект SMART Broiler. Его цель — создание интеллектуальной системы мониторинга состояния птицы на основе компьютерного зрения и машинного обучения.
Кафедра зоотехнии Орхусского университета стала ключевым участником масштабного международного проекта SMART Broiler, объединившего исследователей из Дании, Нидерландов, Бельгии и США. Финансирование проекта обеспечивают Американский научно-исследовательский фонд продовольственных и сельскохозяйственных исследований (FFAR) и компания McDonald's. Стратегическая задача инициативы — гарантировать стабильно высокий уровень благополучия цыплят-бройлеров на промышленных фермах с помощью передовых цифровых решений.
В основе проекта лежат принципы точного животноводства (Precision Livestock Farming), которые предполагают использование информационных технологий, датчиков и систем автоматического анализа для круглосуточного наблюдения за состоянием поголовья.
Вызовы современного птицеводства
Интенсивное выращивание бройлеров с высокой скоростью роста в условиях крупных стад часто сопряжено с рисками для здоровья птиц. Быстрый набор массы и ограниченная подвижность приводят к проблемам с опорно-двигательным аппаратом: хромоте, трудностям с передвижением. Кроме того, из-за длительного контакта с влажной подстилкой, содержащей аммиак, у птиц развиваются дерматиты и ожоги скакательных суставов и подушечек лап.
Проект SMART Broiler фокусируется на создании инструментов для автоматической оценки двух критически важных аспектов: здоровья конечностей и качества походки птиц. Система призвана стать инструментом «раннего предупреждения», который сможет автоматически сигнализировать фермеру о возникновении неблагоприятных условий — например, о повышении влажности подстилки — ещё до того, как это скажется на здоровье стада. Дополнительно система будет анализировать уровень стресса и страха в стаде, общую активность птиц и модели их естественного поведения.
Поведение как индикатор состояния
«Поведенческие реакции — это один из самых точных и ранних индикаторов благополучия животных, — поясняет Аня Бринч Рибер, старший научный сотрудник и эксперт по оценке благополучия птицы, участвующая в проекте. — Классические методы оценки требуют регулярного присутствия обученных специалистов в птичнике, что делает процесс точечным и зависимым от человеческого фактора».
Ручной мониторинг не только ресурсоёмок и дорог, но и охватывает лишь небольшую выборку животных, что не даёт полной картины по всему стаду.
Обратите внимание: Digital Sensor – новая технология оценки качества молока.
Как отмечает Аня Бринч Рибер, физически невозможно вручную непрерывно оценивать, например, походку тысяч цыплят на протяжении всего цикла откорма. Поэтому птицеводческая отрасль остро нуждается в автоматизированных, масштабируемых решениях. «Технологии на основе компьютерного зрения позволяют нам непрерывно отслеживать ключевые параметры благополучия у значительной части поголовья, не вмешиваясь в естественную жизнь птиц и не создавая для них дополнительного стресса», — подчёркивает исследовательница.Автоматизированная система оценки на стыке технологий и науки
Команда Орхусского университета под руководством Ани Бринч Рибер отвечает в проекте за crucial этап — валидацию данных. Учёные связывают информацию, полученную с видеокамер и фотофиксации, с уже существующими и научно обоснованными методиками оценки здоровья и благополучия бройлеров. «Наша система представляет собой симбиоз видеотехнологий, продвинутого анализа данных и методов машинного обучения для оценки поведения. Затем мы проводим перекрёстную проверку этих данных с результатами традиционных наблюдений, чтобы обеспечить высочайшую точность алгоритмов», — объясняет принцип работы Аня Бринч Рибер.
Внедрение новейших алгоритмов машинного обучения открывает ранее недоступные возможности для мониторинга. В частности, система позволяет объективно и непрерывно оценивать общий уровень активности стада, что является важным интегральным показателем.
«Внедрение технологий точного животноводства предоставит фермерам мощный инструмент для повседневного управления крупными стадами. Автоматический мониторинг поведения позволит оперативно выявлять проблемы и своевременно принимать профилактические меры. В перспективе это не только улучшит здоровье и благополучие птиц, но и повысит общую эффективность и устойчивость производства», — резюмирует Аня Бринч Рибер.
Читайте также:
Как отследить выбросы метана и аммиака из открытого коровника?
Как обеспечить биобезопасность свиней в небольшом хозяйстве
#куры #бройлеры #фермерство #птицеводство #инновации #
Еще по теме здесь: Фермер.
Источник: Новая технология наблюдения за бройлерами.