Сотрудники Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН (СПИИРАН) и Северо-Западного центра междисциплинарных проблем продовольственного обеспечения (СЗЦППО) — структурных подразделений СПб ФИЦ РАН — создали первую в России автоматизированную систему для мониторинга северных оленей по видео YOLOv11.
Система анализирует фенотипические параметры животных — высоту в холке, обхват груди и другие. Это позволяет оценивать состояние здоровья и прогнозировать продуктивность стад. Об этом Науке Mail сообщили в пресс-службе Минобрнауки России.
Нейросеть обучили и протестировали на платформе AutoGenNet. Для этого ученые использовали 60 фотографий оленей из ямальского опытного стада. Эксперименты показали: система точно распознает все семь ключевых биометрических параметров со средней ошибкой 2 см даже на ранее незнакомых особях. По этим данным нейросеть рассчитывает общую и мышечную массу, репродуктивный потенциал и с высокой точностью оценивает состояние каждой особи.
Система позволяет бесконтактно мониторить оленей и исключить стресс-факторы, которые возникают при использовании носимых датчиков
Система решает сразу несколько задач. Мониторинг упитанности через анализ мышечной массы помогает прогнозировать продуктивность стад и управлять кормовой базой в условиях ограниченных пастбищ. Автоматическое определение половозрастной структуры заменяет травматичные методы ловли. Ранняя диагностика заболеваний по текстуре кожных покровов сокращает потери от падежа.
Руководитель отдела животноводства и рационального природопользования СЗЦППО — СПб ФИЦ РАН, академик РАН Касим Лайшев в разговоре с Наука Mail призвал не преувеличивать роль ИИ в обращении с животными. Оленеводство по-прежнему остается тонким занятием, требующим пристального внимания человека.
Контроль состояния больших оленьих стад остается сложной задачей, так как даже домашний северный олень является полудиким животным, поэтому любые технологические приемы требуют определенного навыка и имеют свои особенности. Не надо преувеличивать способности ИИ. Помогает внедрение современных инструментов (БПЛА, спутниковые ошейники, чипы) и получаемый массив данных анализирует ИИ. Применение современных технологий, несомненно, окажет существенную помощь в управлении стадами северных оленей
Нейросеть может определять только те клинические признаки болезней, которые ранее заметил человек. В этом смысле она является средством автоматизации, а не управления, подчеркнул Лайшев.
«Северное оленеводство — очень инерционная отрасль, внедрение нового идет медленно, но все, что поможет облегчить труд оленевода, внедряется активно», — отметил академик.
Исследование опубликовано в журнале «Природные ресурсы Арктики и Субарктики».
Ранее Наука Mail писала о том, какая опасная болезнь оленей может передаваться другим видам.
