Американские исследователи разработали систему компьютерного зрения, которая объективно оценивает упитанность мясного скота. Технология призвана устранить субъективность традиционной визуальной оценки, от которой зависят решения по кормлению, разведению и общему состоянию стада.
Систему создали в Университете Теннесси. В отличие от предыдущих разработок, ориентированных в основном на молочные породы, новая технология учитывает особенности анатомии и отложения жира у мясного скота, для которого применяется другая шкала оценки – от 1 до 9 баллов. Модели, обученные на молочных коровах, для мясных пород не подходят.
В ходе исследования учёные сняли на видео 356 коров, проходивших через фиксационный станок. Камера, установленная над животными, записывала изображение, которое затем анализировала нейросеть. Система научилась распознавать ключевые анатомические области: позвоночник, основание хвоста и туловище. Затем она измеряет несколько параметров, которые человек-эксперт оценивает на глаз.
Алгоритм проверяет, виден ли хребет животного, что служит явным признаком худобы. Он также измеряет угол у основания хвоста и подсчитывает жировые отложения в этой области – по мере набора веса угол становится более плоским. Кроме того, система анализирует общую округлость контуров спины. Исследование показало, что наилучшую точность даёт совместный анализ всех этих признаков, а не оценка какой-то одной части тела.
Наиболее точной оказалась модель машинного обучения XGBoost, которая правильно классифицировала упитанность животных в 62,5% случаев. Важная особенность системы – её «объяснимость»: она может показать, какие именно признаки легли в основу её заключения, что повышает доверие к технологии. Например, видимый позвоночник служит для неё решающим фактором при определении истощённых животных, а угол у хвоста важен для оценки всех категорий скота.
Разработчики подчёркивают, что система пока не готова к коммерческому внедрению и требует дальнейших испытаний на более крупных выборках животных. Однако она закладывает основу для создания инструментов, которые позволят животноводам получать объективные, последовательные и прозрачные данные о состоянии стада.