Аннотирование видеомониторинга поведения поголовья свиней

Агробизнес в России достиг определенного уровня зрелости, о чем свидетельствуют рост инвестиций в сельское хозяйство последних 10 лет и возросшая конкуренция среди производителей сельхозпродукции. В АПК растет объем и качество применения современных технологий искусственного интеллекта, в том числе систем компьютерного зрения, а значит — нужны качественные и целостные датасеты с релевантными аннотациями для машинного обучения.

Стабильный спрос на аннотирование данных есть по широкому перечню перспективных областей применения. Например, это обнаружение поврежденной продукции, подсчет продукции, распознавание растений, обнаружение заболеваний злаковых культур, автоматизация ферм и мониторинг животных. В частности, видеонаблюдение в животноводстве может быть полезно для раннего выявления заболеваний, изменения поведения или, например, родов.

Основная часть затрат в свиноводстве приходится на корм, и оптимизация процесса откорма — центральная задача современного свиноводства. Фермеры могли бы решить эту задачу, если бы у них была подробная информация о привесе свиней. Однако животных обычно взвешивают всего два раза за всю жизнь: в самом начале и в самом конце откорма. Если бы специалисты знали, как идет откорм каждого поросенка, можно было бы составить индивидуальную программу откорма каждой свиньи, а то и индивидуальный состав пищевых добавок, что существенно улучшило бы выход продукции.

Загнать животных на весы не так уже и сложно, но это большой стресс для животных, а от стресса свиньи худеют. Модели компьютерного зрения для оценки веса свиней по фото- и видеоданным могут решить эту проблему.