Ученые РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева провели испытание системы предиктивной видеоаналитики для раннего выявления хромоты крупного рогатого скота на предприятии. В разработке используются компьютерное зрение, ИИ, тепловизионный мониторинг и трехмерная видеосъемка.

Система анализирует походку коров. Для этого фиксируются малозаметные изменения углов сгиба суставов, кривизны спины и симметрии движений. Нейросеть определяет степень хромоты и выделяет патологические паттерны до появления очевидных симптомов.

Во время испытания велась съемка в нескольких режимах: в формате Full HD, в инфракрасном диапазоне и на камеру глубины Intel RealSense. Съемка в Full HD нужна для детального анализа перемещения животных и построения скелетных моделей по ключевым точкам. Инфракрасный диапазон позволяет оценить локальную температуру в зонах возможных воспалительных процессов. Камера глубины Intel RealSense применяется для получения трехмерных облаков точек тела животного — они станут основой модуля нейросетевой оценки животной массы.

Разработчики накопили больше 60 Тб аннотированных видеоданных. На них обучается модель персонального трекинга. Как утверждается, точность распознавания — больше 96%.