Российские учёные из Челябинского государственного университета (ЧелГУ) разработали технологию на основе искусственного интеллекта, позволяющую идентифицировать с высокой точностью крупный рогатый скот по мордочкам. Об этом сообщает РИА Новости.

Помощь проекту оказывали их коллеги из Италии и Китая, а также специалисты Федерального научного центра биологических систем и агротехнологии Российской академии наук (РАН). На сегодня для идентификации скота уже применяются визуальные бирки или высокочастотные датчики. Однако авторы проекта напомнили, что такие средства дорого стоят и имеют свои нюансы в техобслуживании. В основу новой технологии вошло использование предварительно обученных моделей VGGFACE и VGGFACE2, которые уже применяются для идентификации людей. До ознакомления нейросети с животными учёные предварительно обработали их RGB-изображения, чтобы повысить надёжность распознавания мордочек. Для этого они применяли методы контрастности, контурного усиления, изменения размера изображения и прочие манипуляции. Результаты идентификации оказались достаточно успешными. В частности, модель VGGFACE2 смогла распознать этих животных с точностью в более чем 97 процентов. 

Главный автор проекта, заведующий кафедрой компьютерной безопасности и прикладной алгебры ЧелГУ Алексей Ручай, пояснил, что компьютерное зрение сильно отличается от человеческого. По его словам, «оно с большой точностью выполняет все операции и вычисления, в отличие от людей, подверженных иллюзиям и искажениям». Также он назвал другие преимущества такого подхода. Например, это позволяет сократить время на распознавание и избавиться от необходимости проводить контактное взвешивание. Кроме того, по подсчётам учёного, от стресса, которое испытывают животные из-за этой процедуры, они могут потерять 5-10 процентов своих массы и продуктивности. Ручай отметил, что новую технологию можно применять на всех животноводческих фермах, где требуется строгий учет поголовья. По подсчётам его коллег, такой метод может быть использован при коммерческой оценке до миллиарда голов КРС по всему миру.

В дальнейшем учёные челябинского вуза планируют ещё больше повысить точность идентификации. Также они хотят разработать новые технологии автоматической оценки подвижных животных с использованием методов бесконтактной 3D-реконструкции поверхности тела и составить базы данных, связанные с особенностями конституции и экстерьера коров, параметрами их продуктивности и некоторыми генетическими «маркерами».