Китайские ученые создали новую модель для анализа поведения скота с помощью робототехники

Эффективная и быстрая идентификация обычных действий скота является важным элементом для диагностики заболеваний, отслеживания половой активности, прогнозирования отёлов и оценки здоровья животных

Китайские ученые создали новую модель для анализа поведения скота с помощью робототехники
  • Админ 13.01.2026

Команда исследователей из Китая представила инновационную облегчённую модель, предназначенную для распознавания поведения крупного рогатого скота с использованием видеосъемки, осуществляемой четвероногими роботами на пастбищах. Эта разработка, получившая название MASM-YOLO, значительно улучшает процесс управления стадом и кормления животных. Исследование было опубликовано в научном журнале Computers and Electronics in Agriculture и разработано Институтом информатики сельского хозяйства при Китайской академии сельскохозяйственных наук. 

Эффективная и быстрая идентификация обычных действий скота является важным элементом для диагностики заболеваний, отслеживания половой активности, прогнозирования отёлов и оценки здоровья животных. Модель MASM-YOLO отличается высокой точностью в распознавании различных типов поведения в трудных условиях и подходит для работы в реальном времени на мобильных роботах. Она использует передовые технологии, такие как Сеть фокусировки и извлечения на нескольких масштабах и Адаптивная голова декомпозиции и выравнивания, что позволяет решать проблемы, связанные с изменениями освещения, размытиями и перекрытием объектов в группах животных.

MASM-YOLO способна быстро распознавать шесть ключевых поведенческих паттернов, включая кормление, отдых, передвижение и вылизывание, обеспечивая при этом оптимальный баланс между точностью и вычислительной эффективностью. Эта модель представляет собой важный шаг к развитию «пастушьих» роботов, которые смогут самостоятельно контролировать состояние скота. Важно отметить, что применение робототехники и искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, именуемое «агроботника» или «цифровое фермерство», становится всё более популярным на глобальной арене. Помимо мониторинга скота, роботы также активно используются для точной прополки, сбора урожая фруктов и анализа состояния почвы, что способствует сокращению применения пестицидов и воды.

Источник: https://monavista.ru

 

  • Оперативные новости отрасли удобно отслеживать на нашем канале в TELEGRAM
  • Добавьте EMEAT в избранное в ДЗЕН.НОВОСТИ
  • Подписывайтесь на канал EMEAT в ЯНДЕКС.ДЗЕН

    Комментарии ()

      ПОХОЖИЕ ЗАПИСИ

      Июль 2024
      ПнВтСрЧтПтСбВс
      1
      2
      3
      1. 03 Jul 2024 23:21 АгроВолга 2024 Международная выставка пройдет в Казани, МВЦ "Казань Экспо"
      4
      1. 04 Jul 2024 23:21 Всероссийский день поля для виноградарей 2024 Выставка пройдет в поместье Голубицкое, Краснодар
      5
      1. 05 Jul 2024 23:21 День Липецкого поля 2024 Выставка пройдет в Липецком районе, селе Бруслановка, Областная сортоиспытательная станция
      6
      7
      8
      9
      10
      1. 10 Jul 2024 23:21 День Сибирского поля 2024 Выставка пройдет в Сибирском агропарке, город Барнаул
      11
      12
      1. 12 Jul 2024 23:21 День Тамбовского поля 2024 Межрегиональная агропромышленная выставка-демонстрация пройдет в Тамбовской области, село "Лысые горы"
      2. 12 Jul 2024 23:21 День Брянского поля 2024 Выставка-демонстрация сельскохозяйственной техники и передовых аграрных технологий пройдет в с. Кокино
      13
      14
      15
      16
      17
      1. 17 Jul 2024 23:21 День поля в Чувашии 2023 День поля пройдет в селе Михайловка, Цивильский округ
      2. 17 Jul 2024 23:21 День поля Рязанской области – 2024 День поля пройдет в Рязанской области, в селе Подвязье
      18
      1. 18 Jul 2024 23:21 Дальневосточный зерновой форум 2024 Международная конференция пройдет во Владивостоке
      19
      20
      21
      22
      1. 22 Jul 2024 23:21 XX Сибирская агротехническая выставка-ярмарка «АгроОмск-2024» Выставка пройдет в Омске, парк "На королева"
      23
      24
      25
      26
      27
      28
      29
      30
      31