Коровы держатся группами: изменения в поведении животных легче выявлять при системном мониторинге
~12 часов сохраняется запах после посещения фермы
Нейросеть для мониторинга здоровья коров
Определение упитанности и ранняя диагностика состояния стада с помощью компьютерного зрения и LiDAR
NDA
Заказчик Крупная российская компания (NDA), занимающаяся производством кормов для крупного рогатого скота и содержанием молочных ферм на 3000+ голов
Задача Автоматизировать мониторинг состояния коров: научить нейросеть определять степень упитанности (BCS) и выявлять отклонения, чтобы ветеринары и сотрудники фермы могли оперативно реагировать на ухудшение здоровья животных и управлять стадом на основе данных
Срок 2025
О проекте
На фермах состояние коров обычно оценивают вручную — визуально или выборочно, поэтому изменения в здоровье части стада замечают с опозданием. Мы разработали систему, которая автоматически оценивает упитанность каждой коровы по данным с камер и LiDAR и показывает отклонения от нормы. Это позволяет вовремя реагировать на проблемы со здоровьем животных и управлять стадом на основе данных, а не субъективных оценок.
Как это работает:
- Корова проходит мимо камеры, установленной над проходом в зону дойки
- На кадрах с камеры детектируется задняя часть каждой коровы
- Нейросеть определяет параметры упитанности и сравнивает их с нормой
- Результаты аналитики по каждому животному сохраняются в базе данных для формирования отчетов по фильтрам
- Аналитика помогает ветеринарам и фермерам в принятии решений относительно здоровья животного.
NDA
Заказчик Крупная российская компания (NDA), занимающаяся производством кормов для крупного рогатого скота и содержанием молочных ферм на 3000+ голов
Задача Автоматизировать мониторинг состояния коров: научить нейросеть определять степень упитанности (BCS) и выявлять отклонения, чтобы ветеринары и сотрудники фермы могли оперативно реагировать на ухудшение здоровья животных и управлять стадом на основе данных
Срок 2025
X40 к скорости
1
Подключение оборудование (камер и Lidar)
Подключили к камеры по RTSP потоку. Наладили генерацию датасета под обучение нейросети.
2
Сегментация изображений для разметки данных
Сегментировали изображения коров, а затем разметили ключевые точки задней части. Всего вышло 10 000 уникальных коров.
3
Обучение модели и извлечение параметров
На основе видео и 3D-данных рассчитываются физические параметры тела, которые невозможно стабильно оценивать вручную.
4
Внедрение и оценка состояния по модели
Нейросеть определяет индекс упитанности (BCS), сравнивает его с нормативами и выявляет отклонения на ранней стадии.
5
Передача отчетов
Настроили передачу отчетов несколько раз в сутки, а также интегрировались с RFID для идентификации животных.
6
Формирование цифровой истории животного
Все результаты сохраняются в базе данных и позволяют отслеживать динамику состояния каждой коровы во времени.
Интересные факты
Технологический стек
Frontend
Интерфейс пользователя: отчеты, графики, панели управления
Backend
Логика обработки и базовые компоненты системы
ML
Модели и фреймворки для обучения
Вызовы и решения
Угол обзора и размещение камер
При запуске системы важно было обеспечить стабильное качество данных в условиях существующей инфраструктуры фермы и ограничений по размещению оборудованияРЕШЕНИЕ
Выбор оптимальных параметров
Провели серию тестов с разными углами установки камер и параметрами съёмки, подобрали оптимальные конфигурации под геометрию проходов и освещение. Это позволило добиться устойчивой детекции без доработки инфраструктуры фермы.Обработка данных 3D-лидара (много лишних точек)
Использование лидара в сельскохозяйственной среде требовало точной настройки для получения репрезентативных данных без шумов и артефактов.РЕШЕНИЕ
Доработка алгоритмов облака точек
Настроили параметры оборудования и доработали алгоритмы обработки облака точек, применив фильтрацию и группировку данных. В результате лидар стал фиксировать только релевантные участки тела животных100 000 точек
Анализируется для построения 3D-модели тела коровы
3 раза в сутки
Проход каждой коровы через систему в зоне доения
3000+ голов
Одновременный мониторинг всего стада на ферме
Команда, которая внедрила проект
Дмитрий Долгин
Tech Lead
Константин Порошкин
ML-инженер
Дмитрий Соркин
DevOps-инженер
Марк Яговкин
Руководитель разметки данных
Никита Никонов
ML-инженер
Роман Фёдоров
Бизнес-аналитик
Планы на будущее:
Внедрение биометрии для идентификации каждой коровы и автоматическую оценку хромоты для раннего выявления проблем с движением.
Готовые проекты
Наша команда с 2017 года успешно реализовала 60 проектов с искусственным интеллектом. Тут собраны наши лучшие работы, про которые мы можем рассказать, про некоторые совсем немного, а некоторые мы вообще не можем тут упомянуть из-за NDA. Но готовы применять опыт в разработке нейросетей для ваших задач.
Разработка крупной системы
Компьютерное зрение в метрологии
ИИ для промышленности
ИИ-отбор качественных снимков с дронов
Разработка крупной системы
Распознавание QR для контроля сборки и упаковки заказов
Разработка крупной системы
Платформа для регистрации рекламы блогеров и ЕРИР
Разработка крупной системы
Нейросеть для определения возраста: аналитика и безопасность в одном решении
Разработка крупной системы
AI-контроль выкладки свежей рыбы + соблюдение FIFO
Разработка крупной системы
Нейросеть распознаёт пустые полки в магазинах и помогает вовремя их заполнить
Разработка крупной системы
Контроль ношения СИЗ на производстве рыбы
Разработка крупной системы
Автоматизация досмотра багажа и анализа X-ray снимков с помощью ИИ
Разработка крупной системы
ИИ-контроль опасных ситуаций при движении погрузчиков
Сбор и разметка данных для ИИ
Собрали датасет оружия в 1000+ видео
Разработка крупной системы
Машинное зрение измеряет паллеты и передает данные в WMS
Сбор и разметка данных для ИИ
Учим нейросеть распознавать драки, чтобы в вашем городе стало безопаснее
Сбор и разметка данных для ИИ
Разметка данных для беспилотных комбайнов
Экспертная разметка данных
Медицинский датасет МРТ позвоночника для обучения AI
Разработка крупной системы
Как контролировать брак этикетки на работающем конвейере
Экспертная разметка данных для ИИ
Разметка 7000 исследований совместно с врачами-экспертами
Разработка крупной системы
Распознавание номеров автомобиля для въезда на парковку
Разработка крупной системы
ИИ расставляет стеллажи в 10 раз быстрее
Операционный ИТ-аутсорсинг
Команда разметчиков как сервис для маркетплейса
ИИ для образования
Распознавание рукописного текста на экзаменационных бланках с помощью нейросети
Разработка крупной системы
ИИ-система для оценки повреждений автомобилей
Сбор данных для ML и ИИ
Собрали 10 000 уникальных лошадей для биометрии
Разработка крупной системы
ИИ-учет индивидуальной выработки на конвейере
Разработка крупной системы
Цифровой контроль движения вагонов
Разработка крупной системы
От цветка к идеальному букету: ИИ распознает качество роз
Разработка крупной системы
Нейросеть для распознавания 2D чертежей
Разработка крупной системы
Платформа, объединившая поиск блогеров, целевой аудитории и аналитику
Разработка для ритейла
Внедрение видеоаналитики для контроля комплектации товаров на складе
Разработка крупной системы
Нейросеть, которая контролирует бодрость сотрудников аэропорта, чтобы вы улетели в отпуск вовремя
Разработка крупной системы
ИИ контролирует опасные зоны конвейера 24/7
Сбор и разметка данных
AI-мониторинг вечной мерзлоты
Разработка крупной системы
Нейросеть контролирует качество чипсов прямо на конвейере
Разработка для сельского хозяйства
Нейросеть для мониторинга здроровья коров
Мы в NeuroCore создаём решения на основе искусственного интеллекта и берём на себя полное проектирование, создание продукта, его тестирование и дальнейшую поддержку.
Наша цель — помогать бизнесу расти, сокращать издержки и ускорять процессы.
Интегрируем ИИ в ваши существующие бизнес-процессы и запускать автоматизацию бизнеса на всех этапах. Для этого используем готовые модули или обучаем нейросети на вашем датасете.
Предлагаем индивидуальную разработку, а для некоторых задач у есть готовые решения.
Ориентируемся на результат и SLA: прозрачные сроки, понятная цена, измеримая эффективность. Наши клиенты получают интеллектуальные инструменты, которые легко адаптируются к корпоративным IT-системам и любому языку.