Ученые Центра ВИМ разрабатывают систему для бесконтактного фенотипирования крупного рогатого скота

Бесконтактное фенотипирование животных снижает затраты ресурсов животноводческих предприятий при ежегодной бонитировке животных

Ученые Центра ВИМ разрабатывают систему для бесконтактного фенотипирования крупного рогатого скота
  • Админ 14.05.2024

Ученые Федерального научного агроинженерного центра ВИМ успешно разрабатывают интеллектуальную систему, которая сканирует животных за несколько секунд и автоматически оценивает экстерьер.

Бесконтактное фенотипирование животных снижает затраты ресурсов животноводческих предприятий при ежегодной бонитировке животных. Вместо 20 минут, которые затрачиваются при ручной оценке экстерьера животных, система за несколько секунд оценивает животное и сохраняет информацию в базы данных. Полученные верифицированные данные об экстерьере животных будут использоваться селекционерами для разведения животных и улучшения их генетического потенциала для производства животноводческой продукции.

За первый год исследований были получены следующие результаты НИР:

1. Проанализированы селекционно-генетические параметры хозяйственно-биологических показателей у коров. Проведенная оценка позволила выявить животных, у которых заложен на генетическом и фенотипическом уровне потенциал для дальнейшего роста и развития.

2. Выполнены работы по исследовании крови (морфологические, биохимические показатели и витамин D) и продуктивности молочных коров. По результатам выявлена зависимость между показателями крови, продуктивности и физиологическим состоянием коров

3. Разработан макет интеллектуальной системы бесконтактной оценки экстерьерных показателей крупного рогатого скота. Определение экстерьера будет проводиться с использованием нейросетевых алгоритмов на данных полученных от оптической подсистемы.

В дальнейшем ученые: проведут лабораторные и близкие к натурным условиям испытания макета интеллектуальной системы бесконтактной оценки экстерьерных показателей крупного рогатого скота в связи и их продуктивностью на животноводческой ферме; продолжат исследовать кровь (морфологические, биохимические показатели и витамин D) дойных коров и телят; бесконтактным способом будут исследовать упитанность крупного рогатого скота и живую массу животных.

Исследование выполняется за счет гранта Российского научного фонда № 23-76-10041 (https://rscf.ru/project/23-76-10041/). В рамках гранта ученые Центра ВИМ опубликовали научные статьи в российских библиографических базах.

 

  • 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

      Декабрь 2025
      ПнВтСрЧтПтСбВс
      1
      2
      3
      1. 03 Dec 2025 10:00 Агропромышленный форум Сибири 2025 3-6 декабря г. Красноярск, ул. Авиаторов, 19, МВДЦ «Сибирь»
      2. 03 Dec 2025 10:00 XVII МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ «СВИНОВОДСТВО - 2025» Москва, 1-й Щипковский переулок, д. 20 Международная промышленная академия 3-4 декабря 2025 г.
      4
      1. 04 Dec 2025 10:00 Агропромышленный форум Сибири 2025 3-6 декабря г. Красноярск, ул. Авиаторов, 19, МВДЦ «Сибирь»
      2. 04 Dec 2025 10:00 XVII МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ «СВИНОВОДСТВО - 2025» Москва, 1-й Щипковский переулок, д. 20 Международная промышленная академия 3-4 декабря 2025 г.
      5
      1. 05 Dec 2025 10:00 Агропромышленный форум Сибири 2025 3-6 декабря г. Красноярск, ул. Авиаторов, 19, МВДЦ «Сибирь»
      6
      1. 06 Dec 2025 10:00 Агропромышленный форум Сибири 2025 3-6 декабря г. Красноярск, ул. Авиаторов, 19, МВДЦ «Сибирь»
      7
      8
      9
      10
      1. 10 Dec 2025 10:00 XXV ежегодная конференция «Агроинвестора» об инвестициях в АПК 10 декабря 2025 Москва, Отель «Hilton Moscow Ленинградская», ул. Каланчевская, д. 21/40
      11
      12
      13
      14
      15
      16
      17
      18
      19
      20
      21
      22
      23
      24
      25
      26
      27
      28
      29
      30
      31