В основе разработки лежит 42-точечная модель, анализирующая походку коровы в режиме реального времени. Алгоритм не теряет объект из вида, даже если животные перекрывают друг друга или заходят за ограждения. По данным разработчиков, точность идентификации достигает 99%, а локализация ключевых точек на теле — 97%. Это позволяет зоотехникам получать ежедневные отчеты с динамикой состояния каждого подопечного.
Ранняя диагностика критически важна, так как до 20% хромающих особей преждевременно выбывают из стада, а убытки от одного случая могут достигать 40 тысяч рублей. Помимо анализа здоровья, система собирает данные для оценки экстерьера, что упрощает племенной отбор. Директор Проектного института цифровой трансформации АПК РГАУ-МСХА Анастасия Греченева подчеркивает, что работа на площадках АГРОЭКО дает ученым необходимые массивы данных для обучения нейросетей в реальных производственных условиях.
Технологию уже оценили на федеральном уровне: в мае 2026 года с ней ознакомились глава Минсельхоза Оксана Лут, вице-спикер Госдумы Алексей Гордеев и воронежский губернатор Александр Гусев. В министерстве рассчитывают, что внедрение подобных решений станет драйвером роста производительности труда в российском агропромышленном комплексе.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!