Notice: Use of undefined constant CACHE_TIME - assumed 'CACHE_TIME' in /home/admin/nguoichannuoi.vn/home/libraries/fsfactory.php on line 15
Digipig, đột phá trong công nghệ theo dõi và giám sát heo

Notice: Undefined offset: 8 in /home/admin/nguoichannuoi.vn/home/modules/news/controllers/news.php on line 25

Digipig, đột phá trong công nghệ theo dõi và giám sát heo

09/05/2022 | 05:51

(Người Chăn Nuôi) - Các nhà nghiên cứu từ nhiều quốc gia khác nhau ở châu Âu đã và đang thực hiện một Dự án có tên là Digipig, nhằm nỗ lực nâng cao công nghệ học máy phù hợp hơn để phát hiện và theo dõi hành vi của từng cá thể heo.

Nhóm nghiên cứu được thành lập bởi các nhà khoa học từ Đại học Khoa học Đời sống Na Uy, đặt tại Ås, Akershus; Đại học Maribor, Slovenia; Và Đại học Khoa học Ứng dụng Saxion ở Enschede, Hà Lan. Theo đó, nhóm nghiên cứu đã mô tả Digipig là một hệ thống giám sát tự động phát hiện thân, đầu và đuôi heo để ứng dụng nghiên cứu các hành vi trong tương lai.

Digpig

Lý do thúc đẩy nghiên cứu này là hiện nay, người chăn nuôi không thể giám sát đàn heo 24/7. Do đó, với việc triển khai hệ thống giám sát tự động sẽ có thể thu thập thêm thông tin về hành vi tích cực và tiêu cực của heo. Từ đó có cơ sở giúp người nuôi cung cấp các điều kiện tối ưu cho heo ở trang trại, giảm khối lượng công việc và chi phí cũng như cải thiện phúc lợi của heo. Nhóm nghiên cứu cho rằng, việc phát hiện từng con heo và các bộ phận cơ thể của nó bằng cách sử dụng thị giác máy tính dựa trên học máy có tiềm năng lớn như một công cụ đánh giá phúc lợi để xác định trạng thái cảm xúc tích cực và tiêu cực ở từng cá thể heo.

Bộ dữ liệu mà nhóm đã làm việc bao gồm một bộ sưu tập 583 hình ảnh, với trung bình 13 con heo/hình ảnh và tổng số 7.579 tư thế của từng con heo có thể nhìn thấy được. Nghiên cứu bao gồm 2 phần riêng biệt. Mục đích trong phần 1 của nghiên cứu là nhận biết từng con heo (ở tư thế nằm và đứng) theo nhóm và các bộ phận cơ thể của chúng (đầu/tai và đuôi) bằng cách sử dụng các thuật toán trong học máy. Mô hình nhận dạng cơ thể từng con heo với độ chính xác 96%, đuôi heo được nhận dạng với độ chính xác là 77% và đầu heo có độ chính xác là 66%. Trong phần thứ 2 của nghiên cứu, nhóm chỉ đề cập đến việc cải thiện khả năng phát hiện tư thế đuôi (đuôi thẳng và cong) trong quá trình hoạt động (đứng/di chuyển xung quanh) bằng cách sử dụng mô hình mạng lưới thần kinh nhân tạo. Mô hình nhận dạng tư thế đuôi với độ chính xác 90%.

Với công nghệ này, các nhà nghiên cứu có thể phân biệt từng cá thể trong 1 đàn có số lượng khoảng 12 - 15 con heo, đây cũng là nhóm đàn được nuôi phổ biến nhất ở các trang trại Na Uy và nhiều nước châu Âu khác. Phương pháp mới này có thể phân tích được sâu hơn trong việc phát hiện chuỗi hành vi, sự đồng bộ của nhóm. Hầu hết các hành vi này đều liên quan đến các tư thế cơ thể nhất định và công nghệ mới với độ chính xác cao, cấp độ con người sẽ giúp cải thiện tình trạng phúc lợi của heo. Điều này có nghĩa là các phương pháp thu thập dữ liệu cổ điển hiện nay dựa trên quan sát thủ công trong thời gian thực hoặc phân tích thủ công các hành vi của động vật tốn kém cả về thời gian và nhân công trong tương lai sẽ được thay thế bằng phương pháp giám sát kỹ thuật số thời gian thực với nhiều ưu điểm vượt trội hơn.

Nguyễn Hằng

(Theo Pigprogess)

Gửi bình luận

Gửi Làm lại

Ấn phẩm đã xuất bản