Разработка и тестирование прототипа системы автоматического выявления отклонений в походке крупного рогатого скота посредством компьютерного зрения и интеллектуальной видеоаналитики.

Мировая животноводческая отрасль развивается в направлении внедрения элементов точного животноводства. Технология скрининга здоровья и функционального состояния животного КРС является весьма востребованной в животноводческой отрасли. При этом промышленное животноводство перед данной технологий ставит ряд жёстких требований, в их числе: тотальность, ежедневность, оперативность, неинвазивность, низкая стоимость, высокая достоверность. Существующие подходы (ручной осмотр, сенсоры двигательной активности, датчики рубца, анализы крови, молока и выделений) имеют ряд существенных недостатков и не отвечают вышеприведённым требованиям. Таким образом, в настоящее время задача эффективного скрининга здоровья и функционального состояния животного КРС нерешена. В cилу чего дальнейшие исследования и разработки по означенной проблематике являются весьма актуальными. В ходе реализации проекта будет разработана система автоматического выявления отклонений в походке КРС посредством компьютерного зрения и интеллектуальной видеоаналитики. В качестве основного источника данных будет взята унифицированная Сенсорная платформа видеоаналитики, данные с которой будут специальным образом размечены. На размеченных данных будут обучены и протестированы соответствующие нейросетевые алгоритмы. Коммерческим продуктом проекта является система автоматического выявления отклонений в походке КРС посредством компьютерного зрения и интеллектуальной видеоаналитики, позволяющая обеспечить тотальность, ежедневность, оперативность, неинвазивность мониторинга здоровья и функционального состояния животного КРС через обнаружение изменения походки животного, которая является мощнейшим диагностическим фактором. Заявитель имеет значительный научный задел по проекту. Для защиты полученных результатов по проекту будет подана одна заявка будет подана одна заявка на получение Свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ. Защите подлежит следующий результат: «Базовое ядро прикладного программного обеспечения системы автоматического выявления отклонений в походке КРС на основе нейросетевой обработки видеоданных в ближнем ИК диапазоне». Подача заявки планируется в четвертом квартале реализации проекта. Для защиты других полученных результатов НИОКР, полученных в ходе реализации проекта (алгоритмы, математические модели и пр.), будет использован режим «ноу-хау», который планируется ввести в фирме реализующей проект в первом квартале его реализации. Целевым рынком разрабатываемой в проекте системы являются фермы для выращивания КРС с численностью коров от 100 голов. Стоимостной объём российского рынка для разрабатываемой системы составляет порядка 9.6 млрд. руб. и имеет тенденцию к росту. Разрабатываемая система имеет ряд значимых конкурентных преимуществ как перед системами мониторинга, в которых используются датчики, находящиеся у (в) каждой корове, так и перед решениями на основе ручного осмотра. Это позволяет говорить о хороших перспективах ее выхода на рынок. Доход от использования систем состоит из двух составляющих. Первая – продажа фермам КРС системы автоматического сбора и первичной обработки информации, позволяющей идентифицировать факт изменения походки. Вторая – оказание услуг по обработке и анализу полученной информации и подготовки информационной справки о состоянии стада (группы) животных и рекомендаций о возможных решениях возникших проблем. Использование разработанной системы на ферме 100 голов КРС позволяет снизить годовые затраты на их осмотр на предмет выявления заболеваний и функциональных изменений на 720 тыс. руб./год при более высокой точности оценки. Для ферм КРС с количеством коров от 100 до 300 срок окупаемости системы составит не более 2.5 лет, с количеством коров от 300 - не более 2 лет. Планируемая дата начала продаж системы и оказания услуг – 4 квартал 2027 г. Анализ основных рисков реализации проекта показывает, что их уровень находится в допустимом диапазоне. Кроме того, в ходе реализации проекта запланированы действия, позволяющие снижать воздействие этих рисков на реализацию проекта.