Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

(15.03.2021) Цифровые технологии для мониторинга здоровья молочного стада

(15.03.2021) Цифровые технологии для мониторинга здоровья молочного стада

More Decks by СМУ СПб ФИЦ РАН

Other Decks in Science

Transcript

  1. ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ЗДОРОВЬЯ МОЛОЧНОГО СТАДА М.н.с. Шульгин Илья

    М.н.с. Лужняк Валерия Руководитель Суровцев Владимир Николаевич youtube.com/channel/UCiQo406SKypmtAQXIHdZ6mA
  2. Актуальность  Молочные стада в хозяйствах России - от сотен

    до десяти тысяч животных  Рентабельность определяется качеством управления.  Необходимость знания деталей о состоянии каждого животного, формирование достоверной, полной и своевременной информации.  Потребность – Экономически эффективная система автоматизированного сбора данных о каждом животном и их анализ в режиме 24/7, представление информации специалистам в пригодном виде для принятия актуальных решений
  3. Доиндустриальная система  Стада с небольшим поголовьем до 30 -

    200 голов  Низкая продуктивность – 2-3 т в год на корову  Отсутствие механизации и автоматизации  Высокие трудозатраты - каждая корова была под присмотром доярки и любое отклонение в состоянии животных быстро фиксировалось  Коровы жили дольше, производили много телят proekt-sam.ru
  4. Индустриальная система  Большое поголовье – 2400 - 7000 коров

    (новые комплексы )  Высокая продуктивность – свыше 10 т в год  Высокий уровень механизации и автоматизации  Низкие трудозатраты  Интенсивное использование животных, сложность контроля за большим стадом  Коровы продуктивно используются менее трех лет, производят мало телят delaval.com
  5. При переходе с доиндустриального на индустриальное животноводство человек утратил зрительный

    контакт с каждым животным. Доярки работали с группой 30 коров 8 часов в день, визуально определяли отклонения в состоянии коров. Операторы машинного доения на современном комплексе обслуживают 30 коров за 15 мин. Всевозможные датчики помогают отслеживать состояние здоровья животных, однако с меньшей эффективностью. Срок продуктивного хозяйственного использования (ПХИ) коров снизился в высокопродуктивных стадах в среднем до 2,7 лет. Ежегодно Россия из-за рубежа покупает 60 тыс. ремонтного молодняка при средней цене 2 тыс. евро за 1 голову – 120 млн. Евро = 10 млрд. руб. Данные затраты можно сократить на 30 млн. Евро, увеличив ПХИ до 3-3,5 лет. Человеческий фактор
  6. Данные о состоянии животных в больших стадах  Проведение лабораторных

    анализов биохимии крови и молока, методы трудозатратны, взятие проб крови - стресс фактор для животных  Автоматизированный анализ биохимии молока – дорогое оборудование и его обслуживание  Использование датчиков - высокая стоимость, стресс при установке на животное, ограниченный срок эксплуатации
  7. Показатель Сигнал Метрит, мастит Вялость Лихорадка (t>39℃) Опухание, выделения Послеродовой

    парез Вялость, снижение аппетита Холодные уши Мышечная слабость, неспособность вставать Отсутствие лихорадки Недостаточное потребление корма Вялость Слабое наполнение рубца (менее 2 баллов) Скользкие проходы Коровы более насторожены Слабое выражение рефлекса неподвижности при половой охоте Поиск менее скользких зон, хождение по краю прохода Осторожная походка при широкой постановке ног и низко опущенной голове Хромота и травмы конечностей Спина животного дугообразно изогнута при стоянии и/или ходьбе. Пытается снизить нагрузку на одну ногу или более. Предпочитает лежать или встает с большим трудом Поведенческие особенности и рефлексы животных – «Сигналы коров» Ян Гулсен. Сигналы коров практическое руководство
  8. Отрыгивание, повторное пережевывание и заглатывание корма называется руминацией.  Начало

    руминации – через 30-70 мин. после кормления  Продолжительность жвачного периода – 30-60 мин.  Количество жвачных периодов в течении суток – 6-12 ед.  Количество жевательных движений 55-60 (цикл)  Количество жвачных циклов в периоде – 5-80 ед. Важность одного из сигналов - Руминация https://bestgif.su/_ph/46/2/27878056.gif Пример здоровой коровы с правильной руминацией
  9. Руминация – индикатор здоровья коровы  Ранний индикатор возможных осложнений

    после отела  Допустимый уровень отклонений по периодам:  Охота (готовность к оплодотворению) – снижение на 17%  Предотельный – снижение за 4 часа, прекращение – за 2 часа  Послеотельный – восстанавливается в течение 8 часов  Визуальный контроль нормального состояния стада – 50-60% коров должны одновременно, лёжа жевать жвачку (зоотехнический приём)  Количество жевательных движений у коров в минуту :  Здоровые : 55-60,  Ацидоз рубца: 35-45.  Дистония преджелудков: менее 35  Атонии и кетозы - вплоть до пропадания жвачки. progressivefarm.info/2017/03/06/zhvachka-kak-barometr-zdorovya-korovy
  10. Датчики, измеряющие руминацию  Автономная система Heatime HR-IR, мониторинг состояния

    их здоровья с помощью контроля уровня руминации. Транспондер HR-Tag™ : датчик движения, микропроцессор, карта памяти, микрофон. Компания SCR (Израиль)  SMARTBOW – интеллектуальная система: активные ушные бирки с трехосным акселерометром и радиочипом, приёмники, сервер и другие компоненты. Подсчет шагов, измерение времени лежания и активности, контроль руминации, кормовое поведение. Специфические движения ушей во время руминации - по данным акселерации, регистрируемой датчиком в ушной бирке SMARTBOW. Компания Zoetis (США) https://www.elibrary.ru/item.asp?id=24827537 https://www.smartbow.com/ru/home.aspx
  11. Измерение двигательной активности животных  AfiTag II закрепляется на ноге

    животного для измерения двигательной активности и отдыха. Посылает данные по активности беспроводным путем через считывающее устройство AfiAct, программное обеспечение управления стадом AfiFarm. Компания AfiMilk (Израиль) Болюсы  Цилиндр до 13 см в длину и до 3,5 см в ширину. За счет своего веса и формы он оседает в одной из четырех камер желудка у коровы. Термометрия, кислотность в камере желудка, половая охота. Данные с болюсов передаются на Базовую станцию в свободном ISM- диапазоне 2,4 ГГц. С Базовой станции информация передается на сервер посредством связи GSM, Wi-Fi или проводного интернета. Компания smaxtec (Австрия, Германия), а так же компания МТС https://www.afimilk.com/ru/ https://smaxtec.com/en/smaxtec-system- in-detail/#boli
  12. Камера упитанности  Автоматически фотографирует и определяет балл упитанности коров

    два-три раза в сутки, в момент прохождения на дойку через сортировочные ворота,  Алгоритмы считают динамику и выдают результат. Оценки отправляются в программу управления стадом.  Повышение точности корректировок рационов («точное кормление»), уменьшение стрессов при определении упитанности зоотехником и и трудозатрат . DeLaval BCS (Швеция-Франция) Очки с дополненной реальностью для молочной фермы  С помощью очков и специальных ошейников система представляет информацию о коровах фермеру  Компания Nedap (Голландия) https://milknews.ru/longridy/pjat-novyh-tehnologij-kotorye- menjajut-molochnoe-zhivotnovodstvo.html https://www.delaval.com/ru/our-solutions/farm-management/delpro- precision-analytics/delaval-body-condition-scoring-bcs/
  13. Определение потребностей животных по голосовым изречениям  Call-Recogniser - устройство,

    которое идентифицирует значение голосовых изречений коров, для понимания их состояния и представляет интерес для фермера. Распознавание поведения животного по движениям  Использование EfficientNet-LSTM для распознавания поведения одной коровы при движении в сложных условиях. Окончательная точность распознавания могла достигать 95,20%, что показало, что предложенный алгоритм является эффективным и может быть использован для восприятия состояния здоровья и профилактики заболеваний молочных коров. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169920315386 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169907001937
  14. Современные научные исследования Определение наступления отёла по осанке стельных коров

     Мониторинг передвижения и осанки стельных коров - анализ изображений с камер видеонаблюдения за коровами за 24 часа до их отела.  Данные по семи различным переменным для каждой коровы с помощью автоматического монитора в режиме реального времени:  x-y координаты геометрической точки обзора сверху в центре коровы;  траектория хождения; пройденное расстояние; ориентация главной оси; отношение ширины тела к длине; длина бёдер и площадь спины. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169908001373
  15. Обнаружение мастита по температурным показателям  Автоматическое распознавание мастита молочных

    коров по температурным изображениям с помощью глубокого машинного обучения.  Разница температур глаз и вымени с помощью алгоритма определения цели, обнаружение мастита у молочных коров было проведено и сопоставлено с количеством соматических клеток.  Точность алгоритма классификации мастита составляет 83,33% https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169920311923
  16. Система контроля за состоянием животных с помощью искусственного интеллекта, на

    основе анализа данных с камер наблюдения  Разрабатываемый нейросетевой алгоритм идентифицирует животных по уникальным особенностям строения их тела и окраса.  Полученные результаты могут быть использованы в деятельности ферм для мониторинга состояния здоровья животных и ранней диагностики заболеваний, а также оптимального ухода. Сибирский федеральный университет https://pt.2035.university/project/project-1197
  17. Недостатки датчиков  Датчики реагируют на отдельные факторы –руминация, движение,

    рН рубца.  Информация с отдельных датчиков пока редко объединяется в систему.  Повышение точности датчиков значительно увеличивает затраты.  Сложность в установке датчиков каждому животному и контролю за ними на крупных комплексах.  Установка датчиков вызывает стресс, особенно у первотёлок и высокопродуктивных животных.  Установка датчиков травмоопасна для человека.  Имеют ограниченный срок эксплуатации, риск потери или поломки.
  18. Эффективность системы контроля стада на основе анализа данных с камер

    наблюдения (ЦТ + ИИ) Задача «умной камеры» - стать универсальными «глазами» зоотехника и ветеринара:  по поведенческим сигналам коров определять их физиологическое состояние и потребности,  обеспечивать актуальной информацией 24/7 специалистов, повышая качество их решений Решение актуальных производственно-экономических задач:  Сохранение здоровья высокопродуктивных коров в больших стадах в условиях автоматизированного производства молока  Увеличение продолжительности хозяйственного использования коров, их пожизненную продуктивность  Улучшение воспроизводства, увеличение количества получаемых телят.  Рост экономической эффективность отрасли.