Нейросети для распознавания коров разработали в России

Ученые Челябинского государственного университета (ЧелГУ) совместно с международной командой специалистов представили новую технологию распознавания морд крупного рогатого скота с помощью нейронных сетей. По мнению авторов, массовая идентификация коров позволит фермерам более эффективно контролировать здоровье и поведение животных. Результаты исследования опубликованы в журнале Computers and Electronics in Agriculture. Согласно данным Росстата, на начало 2024 года в России содержится 17,1 миллиона голов крупного рогатого скота. Поддержка сельского хозяйства — ключевая задача государства, и к 2030 году предполагается значительное увеличение объемов производства в агропромышленном комплексе. На сегодняшний день идентификация животных осуществляется с помощью визуальных бирок и высокочастотных датчиков, однако такие методы имеют свои недостатки. Ученые разработали инновационный подход, при котором нейросеть самостоятельно распознает морды коров. Это важно для точного учета поголовья и дальнейшего управления стадом. Модель была создана на основе предварительно обученных моделей VGGFACE и VGGFACE2, и ее уровень распознавания составляет 97,1%. Уникальные особенности морд коров, такие как рисунок на «носовом зеркале», делают возможным высокую точность распознавания.