Usprawnienie pracy na fermie bydła mlecznego to jedno z działań, które nieprzerwanie absorbuje naukowców. Zautomatyzowanie hodowli zwierząt jest celem wielu zespołów badawczych na całym świecie. Jednym z nich kieruje dr George Azzopardi, informatyk z holenderskiego Uniwersytetu w Groningen, który wraz ze współpracownikami stworzył technologię rozpoznawania krów rasy holsztyńsko-fryzyjskiej w stacji udojowej na podstawie wzoru plam na sierści przy użyciu sztucznej inteligencji. W dalszej pracy zespół skupi się na monitorowaniu krów stale, w dowolnym miejscu na gospodarstwie. Dzięki temu krowa będzie rozpoznana na podstawie wyglądu, a nie czujników, numerów i urządzeń, które musi nosić.

Badania na gospodarstwie

Obecnie używane na fermach systemy, opierające się na obrożach i kolczykach wykorzystujących technologię RFID do identyfikacji krów mają ograniczony zasięg i możliwości, jak wyjaśnia Azzopardi. Dlatego naukowcy skupili się na nieinwazyjnej metodzie, całkowicie opierającej się na informacjach wizualnych uchwyconych przez kamerę.

Metodę sprawdzono we współpracy z fermą mleczną w Leeuwarden, gdzie utrzymywano 383 krów HF. Umożliwiło to naukowcom pozyskanie niezbędnych danych. Wykorzystano do tego kamerę termowizyjną, która wykonywała w czasie jednego ujęcia dwa zdjęcia: jedno jako obraz w podczerwieni, wskazujący temperaturę na nagrywany obszarze, drugie jako normalne zdjęcie. Oba obrazy są następnie przetwarzane przez sztuczną inteligencję.

Po co zdjęcie w podczerwieni? Otóż trzeba przede wszystkim odróżnić zwierzę od otoczenia, co można zrobić na podstawie monitorowania termowizyjnego. Dodatkowo podstawowego techniki przetwarzania obrazu wyodrębniają kontur krowy.  

Kamera zamocowana była strategicznie w miejscu, w którym opuszczające robota udojowego krowy były najlepiej widoczne, pod optymalnym kątem.

Kiedy już oprogramowanie rozróżniło zwierzę od otoczenia, trzeba było określić i zeskanować wzór na jej sierści. Tutaj naukowcy użyli opracowanego przez zespół algorytmu CORF, który ma być niezawodny w wykrywaniu konturów w niewyraźnych obszarach. Gdyby nie stworzony przed laty algorytm, nie udało by się tak skutecznie rozpoznać wzoru.

Analiza danych

Zespół badaczy przy pomocy niemal 3700 zdjęć i obliczeń osiągnął skuteczność rozpoznawania na poziomie 99,7%. To niezwykle wysoki wynik, jednak nie jest stuprocentowo skuteczny. Dlaczego?

Niestety, krowami, które nie zostały rozpoznane, są te sztuki, które są jednolicie czarne lub białe. Badacze twierdzą, że problem jest do rozwiązania, jeśli doda się inne kamery, rejestrujące krowy od przodu, tyłu, z góry itp. Taki system z wieloma widokami mógłby rejestrować także trudne przypadki.

Jakie są zalety takiego systemu?

Pojawia się pytanie: jakie zalety, w porównaniu do znanych już hodowcom rozwiązań, ma metoda opracowana przez zespół z Groningen?

– Po pierwsze, jest nieinwazyjna, a zatem korzystniejsza dla dobrostanu zwierząt – wymienia Azzopardi – Po drugie, jest tańsza, ponieważ hodowcy nie muszą kupować obroży, znaczników czy kolczyków i oprogramowania do zarządzania nimi. I po trzecie, jest skalowalna funkcjonalnie i finansowo: jeśli liczba krów w gospodarstwie wzrasta, nie ma potrzeby stosowania dodatkowych obroży itd. Potrzeba tylko kilku zdjęć nowych krów do zaktualizowania parametrów modelu klasyfikacji.