Компания «Агроэко» совместно с учёными МСХА имени Тимирязева в этом году начала испытания отечественной нейросети на молочном комплексе в селе Нижний Мамон, Воронежская область. Система построена на алгоритмах компьютерного зрения: специальные камеры фиксируют движение коров, а нейросеть анализирует их походку и внешний вид. Такие параметры позволяют оценить, как долго животное будет продуктивно работать и насколько эффективно будет всё стадо.
Отличительной чертой российской разработки является 42‑точечная скелетная модель коровы, созданная специалистами Тимирязевской академии. Для сравнения, зарубежные аналоги обычно оперируют не более 17 точками, что ограничивает точность оценки. Благодаря высокой разрешающей способности камер и продвинутым нейросетевым алгоритмам система сохраняет работоспособность даже в сложных ситуациях – когда коровы перекрывают друг друга или частично скрыты ограждениями.
Раннее выявление хромоты остаётся одной из самых острых проблем молочного животноводства. По данным ветеринаров, болезнь может снизить удой на 5–30 %, а около 20 % поражённых животных вынуждены покидать стадо преждевременно. Потери от одного случая хромоты могут достигать 40 000 рублей. Новая технология позволяет определить животных, находящихся в группе риска, ещё до того, как отклонения заметит персонал.
В ходе испытаний нейросеть продемонстрировала высокие показатели: точность идентификации коров составила 99 %, а точность локализации контрольных точек на теле – 97 %. Полученные структурированные данные ежедневно поступают к зоотехникам и ветеринарам, что даёт возможность отслеживать динамику походки каждой коровы в течение нескольких недель, пока клинические симптомы ещё не проявились.
Помимо диагностики хромоты, система собирает информацию о внешнем виде животных, открывая новые возможности для племенной работы и повышения эффективности производства.
