Методика и результаты натурных испытаний системы цифрового мониторинга экстерьера молочных коров
В Российской Федерации в области агропромышленного комплекса (АПК) существует значительный потенциал развития сельского хозяйства, раскрытие которого возможно, если использовать инструменты повышения эффективности аграрного производства путем создания и внедрения средств автоматизации, цифровых технологий и искусственного интеллекта. Развитие АПК в настоящее время имеет тренд в направлении использования и внедрения цифровых и интеллектуальных технологий. В России ведутся научные исследования в тематике создания отечественных систем цифровизации молочного и мясного животноводства, использующих машинное зрение.
Приоритетными направлениями в современной селекции и генетике животных становятся разработка и внедрение систем мониторинга и оптимизации, а также совершенствование методов управления, планирования и прогнозирования в животноводстве. В условиях современных требований к мясному и молочному животноводству особое внимание уделяется повышению продуктивности отрасли. Для улучшения процесса содержания животных современное животноводство использует информационные и коммуникационные технологии, направленные на мониторинг и управление в реальном времени. Один из ключевых аспектов в данном контексте — оценка экстерьерных характеристик животных, поскольку они напрямую коррелируют с их продуктивными и репродуктивными качествами.
Сбор данных, включая линейные параметры экстерьера, традиционно осуществляется посредством ручного измерения параметров туловища животных. Однако этот процесс, включающий последующую обработку полученных данных, аналитику и прогнозирование, характеризуется значительной трудоемкостью и сложностью, а также подвержен влиянию человеческого фактора.
Большинство племенных и молочных ферм используют ручные методы мониторинга состояния здоровья животных, а цифровизация замедлена сложностью создания алгоритмов автоматической бесконтактной оценки состояния здоровья животных. Одной из проблем перевода ручных операций с животными к автоматическим является то, что опытные специалисты хоть и принимают решения с результатами высокого качества, но их наблюдения сложно поддаются количественной оценке.
Использование новых технологий позволит снизить инвестиционные затраты и улучшить как производительность, так и здоровье животных.
Применение систем видеонаблюдения дает ученым и инженерам значительные возможности для сбора и аккумуляции данных о животных, включая их идентификацию, местоположение, биофизиологические особенности, а также хронологию жизненного цикла.
Кроме того, такие системы позволяют осуществлять контроль за деятельностью персонала фермы, оценивать процессы потребления корма животными, динамику роста объемов и массы тела, отслеживать двигательную активность и поведенческие паттерны животных. На их основе возможно проведение бонитировки, диагностики заболеваний, ветеринарных и профилактических мероприятий.
Интеграция и анализ данных обеспечивают возможность управления животноводческими процессами за счет мониторинга в режиме реального времени таких параметров, как состояние здоровья, поведенческие реакции, уровень продуктивности, репродуктивные функции и воздействие на окружающую среду.
Бесконтактные датчики могут работать непрерывно без участия оператора, и обычно считается, что они способны с высокой точностью количественно оценивать поведение животного в рамках заранее определенного процесса, который существенно не меняется. Но сами бесконтактные датчики — это лишь средство для получения изображения, а для проведения цифровой бонитировки необходимы обученные нейросети.
К сожалению, фермерские и другие коммерческие организации редко публикуют такую информацию в открытом доступе. В реальных условиях важные показатели параметров тела животных часто недостаточно измеряются, что отражается на организации процессов разведения, откорма и в целом на успехе точного животноводства.
Цель исследования — проведение натурного испытания работоспособности системы цифрового мониторинга экстерьера молочных коров.
Материалы и методы исследования
Первичные натурные испытания системы цифрового мониторинга экстерьера молочных коров проводили в сентябре 2024 года на действующей молочно-товарной ферме в Московской области. Все животные в исследовании принадлежали к черно-пестрой породе зебувидного типа.
Объект исследования — испытательный стенд системы цифрового мониторинга экстерьера молочных коров. Он состоит из непосредственно системы цифрового мониторинга (проходной бокс системы и 8 блоков камер), накопителя коров и ограждения, которое регулирует движение животных в проходной бокс системы цифрового мониторинга. Общий вид накопителя, ограждения и проходного бокса системы цифрового мониторинга экстерьера молочных коров представлен на рисунке 1.
Проходной бокс системы цифрового мониторинга изготовлен из стали Ст3сп1. Полные линейные размеры проходного бокса (Д х Ш х В) составляют 3060 х 2740 х 3171 мм, ширина прохода для животных — 850 мм. Для безопасного прохождения животных пол проходного бокса покрыт нескользящими резиновыми матами.
Каждый блок камер системы цифрового мониторинга состоит из двух частей — трехмерной времяпролетной камеры M5 3D TOF RGB (Rakinda, Китай) и цифровой стереокамеры из расположенных на плате двух объективов 1/3-Inch CMOS OV4689 (OmniVision, Китай).
Шесть блоков камер устанавливали сбоку (по три с каждой стороны) на расстоянии 700 мм от стенки проходного бокса системы цифрового мониторинга и два блока камер — сверху на расстоянии 2000 мм от пола проходного бокса системы цифрового мониторинга.
В исследовании оценивали работоспособность системы цифрового мониторинга к прохождению молочных коров. Работа системы цифрового мониторинга экстерьера молочных коров заключается в последовательном прохождении животных из накопителя в проходной бокс системы, где камерами делаются трехмерные изображения животных, позволяющие оценить расстояние между ключевыми точками тела коров. В сумме система из 8 блоков камер позволяет одномоментно делать снимки животного со всех сторон, обеспечивая измерение 18 основных промеров тела коровы и расчет 12 индексов телосложения.
Проводили первичную оценку погрешности системы, а также устойчивости всей конструкции при прохождении коров. Оценку погрешности измерений проводили сопоставлением числовых значений, полученных системой цифрового мониторинга с результатами, используемыми в качестве референтных, измеренных ветеринаром.
Подготовку инструментов и измерение ветеринаром линейных параметров животных проводили в соответствии с приказом Минсельхоза РФ от 28 октября 2010 года № 379 «Об утверждении Порядка и условий проведения бонитировки племенного крупного рогатого скота молочного и молочно-мясного направлений продуктивности». Устойчивость конструкции оценивали по возможности блоков камер делать снимки проходящих животных без искажения кадров.
Параметры установки используемого программного обеспечения для трехмерных времяпролетных камер и цифровых стереокамер, а также результаты лабораторных испытаний были опубликованы в предыдущих работах.
Результаты и обсуждение
На рисунке 2 представлены снимки, полученные двумя блоками камер, установленных сверху. Все трехмерные изображения c трехмерных времяпролетных камер дублировали цифровыми изображениями со стереокамер.
В результате определили, что блокам камер, расположенных сверху, удается захватывать изображение животных, двигающихся в проходном боксе системы цифрового мониторинга без остановки. Выявленные проблемы при съемке сверху: в некоторых случаях съемки вторым блоком камер голова животного находится на границе кадра, что может помешать получить промеры головы, при этом, комбинируя кадры с двух блоков, можно получить полное изображение животного с искомого ракурса. Погрешность разрешения собираемой из снимков карты расстояний составила ±10 мм.
На рисунке 3 представлены снимки, полученные шестью блоками камер, установленных сбоку.
В результате было установлено, что блокам камер, расположенных сбоку, удается захватывать изображение животных, двигающихся в проходном боксе системы цифрового мониторинга без остановки. Недостатком разработанной схемы расположения камер, установленных сбоку, является выявленное частичное перекрытие лучей при одновременной работе камер. В будущем возможна разработка алгоритма последовательного включения сканирования, чтобы избежать перекрытия (информацию необходимо будет проверить и подтвердить).
Для улучшения точности будет реализована обработка изображения для нивелирования эффекта «рыбьего глаза» в цифровых изображениях со стереокамер. Погрешность разрешения собираемой из снимков карты расстояний, как было определено в сравнении с ручными измерениями, составила ±10 мм.
Для полной оценки необходимо собирать больший объем данных на значимой временной дистанции, однако даже первичный результат достаточен для измерения 8 из 18 основных промеров. Некоторые боковые блоки камер были установлены слишком высоко, что приводило к ухудшению точности измерения промеров ног.
Выявленные проблемы при съемке сбоку, продемонстрированные на рисунке 4, — бликующее стекло, что легко исправить, заменив полностью закрывающее стекло фрагментными рейками и изменив их расположение, а также искривление кадра (исправляется программными методами).
Для снижения погрешности всех блоков камер рекомендуется обеспечить надежную фиксацию платформы к полу. Наблюдаемое незначительное смещение стенда при проходе животных указывает на необходимость усиления конструкции. Оптимальным решением является жесткое закрепление платформы в бетонный пол, что минимизирует вибрации и повысит стабильность системы цифрового мониторинга.
По результатам первичных натурных испытаний были сформированы ожидаемые временные диапазоны работы системы цифрового мониторинга для молочных ферм с двукратным доением: с 5:00 до 7:00 часов (постепенный вывод животных с утренней дойки) и с 16:00 до 18:00 часов (животные с пастбища возвращаются в коровник).
Выводы
В результате проведения первичных натурных испытаний системы цифрового мониторинга экстерьера молочных коров доказали возможность реализации проходного метода оценки экстерьера непрерывного потока животных.
Выполняются все критерии, определенные при подготовке испытаний: беспрепятственный проход коров из накопителя в проходной бокс системы цифрового мониторинга реализуем; животные спокойно шли в проходном боксе системы цифрового мониторинга, не демонстрировали признаки чрезмерного стресса; проведена первичная оценка погрешности составляемых трехмерных карт поверхности тела молочных коров в ±10 мм.
Были собраны параметры обратной связи. Все выявленные недостатки могут быть исправлены, и в дальнейшем это позволит реализовать уже полнофункциональный образец системы цифрового мониторинга экстерьера молочных коров.
Об авторах
Сергей Сергеевич Юрочка, кандидат технических наук, старший научный сотрудник
yssvim@yandex.ru https://orcid.org/0000-0002-2511-7526
Дмитрий Юрьевич Павкин, кандидат технических наук, старший научный сотрудник
dimqaqa@mail.ru https://orcid.org/0000-0001-8769-8365
Артём Рустамович Хакимов, младший научный сотрудник
arty.hv@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-4332-9274
Павел Сергеевич Бердюгин, младший научный сотрудник
BPS71188@yandex.ru https://orcid.org/0009-0005-8217-9482
Фёдор Евгеньевич Владимиров, научный сотрудник
fvladimirov21@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-2480-5754
Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ, 1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428, Россия
УДК 631.171
DOI: 10.32634/0869-8155-2025-393-04-153-158
