Цель проекта — создать цифровую систему для автоматического контроля и анализа событий, которые присходят на птицефабрике во Ржеве. Сейчас проект находится на этапе сбора информации: потоковые данные с камер наблюдения поступают на защищенный сервер. После их обработки нейронные сети будут обучены алгоритмам действия при различных событиях. В частности, технологов предприятия интересуют два показателя: распределение особей по территории птичника и отсутствие движения. Обычно здоровые бройлеры равномерно заполняют пространство. Если они начинают кучковаться, это может служить сигналом инфекции. А если какая-то птица перестает двигаться, скорее всего, она погибла. Поэтому главная задача — научить нейронную сеть своевременно обнаруживать пустоты в птичнике и реагировать на бройлеров, которые не двигаются.
.jpg)
Как отмечает главный технолог по выращиванию птицы «Ржевской птицефабрики» Алексей Пелагенко, мониторинг здоровья птицы требует больших затрат и постоянного присутствия специалистов-зоотехников. Но даже такой неусыпный контроль не будет на 100% эффективен. Кроме того, из-за человеческого фактора никто не застрахован от упущений: в одном цехе могут размещаться более 100 тыс. голов, и не всегда можно быстро увидеть, когда гибнет птица. Это слишком высокие риски, ведь может пасть все поголовье, поэтому было решено автоматизировать такой контроль.
По итогам пилотного проекта компания даст оценку работы системы видеоаналитики, что позволит растиражировать ее на другие птицеводческие хозяйства по всей стране. Проект разрабатывается с учетом возможного масштабирования, поэтому его реализация возможна как на небольших фермах, так и в крупных агрохолдингах.
