В РГАУ — МСХА имени К. А. Тимирязева разрабатывают интеллектуальную систему ранней диагностики хромоты крупного рогатого скота. Она позволит увидеть то, что пропускает человеческий глаз, и распознать проблему раньше, чем ее заметят животноводы.
Передовая система предиктивной видеоаналитики включает технологии компьютерного зрения, искусственного интеллекта, тепловизионного мониторинга и трехмерной видеосъемки. Все это в комплексе дает возможность фиксировать нарушения походки животных на ранней стадии и оценить сопутствующие физиологические показатели.
Во время полевых испытаний команда исследователей проводила съемку одновременно в нескольких режимах: для детального анализа локомоции и построения скелетных моделей по ключевым точкам — в формате Full HD; для оценки локальной температуры в зонах возможных воспалительных процессов (суставы конечностей, копыта, вымя) — в инфракрасном диапазоне; для получения трехмерных облаков точек тела животного, которые станут основой модуля нейросетевой оценки живой массы, — с использованием глубинной камеры Intel RealSense.
Созданная в Тимирязевке система умеет анализировать походку коров, фиксируя малозаметные изменения углов сгиба суставов, кривизны спины и симметрии движений. Она может определить степень хромоты по шкале и выявить патологические паттерны до появления симптомов. Сейчас накоплено более 60 ТБ аннотированных видеоданных, на которых обучается модель персонального трекинга, точность распознавания паттернов локомоции составляет более 96%.
Над проектом работает междисциплинарная команда Тимирязевской академии под руководством директора Проектного института цифровой трансформации АПК Анастасии Гречневой. В нее входят заведующий лабораторией интернета вещей Максим Бакнин, научный сотрудник лаборатории ИИ Дмитрий Прошин, разработчик ИИ-моделей Павел Воронков, дата-инженер Сергей Лапшин, доцент кафедры ветеринарной медицины Евгения Латынина.
Проект реализуется в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (национальный проект «Молодежь и дети»).
