Теоретическое обоснование требований к интеллектуальной системе видеомониторинга для анализа физиологического состояния коров и прогнозирования его изменения

На современном этапе развития молочного животноводства основной  задачей,  стоящей  перед  отраслью,  становится  эффективное управление всеми процессами, обеспечивающими работу фермы с большим  поголовьем.  Поставленная  задача  будет  не  достижима без использования цифровых интеллектуальных систем контроля и управления производством, отслеживания здоровья животных и их продуктивности.  Существует  множество  систем,  интегрирующихся  в  производство  и позволяющих отслеживать здоровье коров на молочной ферме. Эти системы базируются на идентификации, отслеживании и сборе информации о физиологическом состоянии животных за счет различных датчиков. Однако, все эти системы дорогостоящие, требовательны к обслуживанию, часто выходят из строя из-за агрессивных условий эксплуатации.  В  статье  рассмотрена  возможность  использования  интеллектуальной  системы видеомониторинга для анализа физиологического состояния коров и прогнозирования его изменения. Для обоснования требований к интеллектуальной системе видеомониторинга  физиологического  состояния  коров  предложена  математическая  модель  жизни продуктивных коров в виде графа состояний. Данный метод графически отображает возможные состояния системы и их возможные переходы из состояния в состояние. Построив  граф  состояний, опираясь  на  центральную  теорему  вероятностей  для  потоков событий,  можно  с  использованием  дифференциальных  уравнений  определить  вероятность и интенсивность переходов состояний. Для функционирования системы видеомониторинга анализа физиологического состояния коров и прогнозирования его изменения предложенная математическая модель может являться основой системы и базироваться на сборе и анализе видеоинформации о поведении животных. При покрытии видеокамерами всей территории жизненного пространства животных, интеллектуальная система видеомониторинга сможет обеспечивать раннюю диагностику изменения физиологического состояния наблюдаемых животных и выдавать предупреждение, что позволит проводить своевременные лечебные и профилактические мероприятия.

1. Иванов, Ю. Г. Системы дистанционного контроля сигналов коров / Ю. Г. Иванов, Г. П. Дюльгер, М. С. Сидоренко // Зоотехния. – 2014. – № 12. – С. 6-7.

2. Разработка методов и средств зоотехнического контроля в скотоводстве для управления физиологическим состоянием стада / Ф. Е. Владимиров, С. О. Базаев, Д. Ю. Павкин, С. С. Юрочка // Главный зоотехник. – 2023. – № 1(234). – С. 32-46. – DOI 10.33920/sel-03-2301-04.

3. Кирсанов В.В., Павкин Д.Ю., Владимиров Ф.Е., Никитин Е.А., Юрочка С.С., Гелетий Д.Г. Контроль и управление подсистемой «Животное» в сложной биотехнической системе «Человек-Машина-Животное» молочной фермы // Агроинженерия. 2020. No 6 (100). С. 4-10. DOI: 10.26897/2687-1149-2020-6-4-10.

4. Кирсанов В.В., Владимиров Ф.Е., Павкин Д.Ю. и др. Сравнительный анализ и подбор систем мониторинга здоровья КРС // Вестник Всероссийского научно-исследовательского института механизации животноводства. 2019. No 1 (33). С. 27-31.

5. Цифровые технологии мониторинга здоровья коров / В. Н. Суровцев, И. К. Шульгин, В. Д. Лужняк, О. В. Погодина // Молочное и мясное скотоводство. – 2021. – № 5. – С. 2-6. – DOI 10.33943/MMS.2021.10.13.001

6. Шульгин И.К., Лужняк В.Д., Суровцев В.Н., Хазанов В.Е., Гордеев В.В. Цифровая трансформация производственных процессов в молочном скотоводстве Ленинградской области. Молочное и мясное скотоводство. 2022. № 4. С. 3-8.

7. Осипов В.Ю. Кулешов С.В., Суровцев В.Н., Никулина Ю.Н. Метод оценки экономической эффективности цифровых технологий в молочном животноводстве с учетом изменений параметров процесса. Доклад на Пятой международной научно-практической конференции "Аграрная экономика в условиях глобализации и интеграции" (AGEGI-2023). 20-21 июня 2023 г. НИОПТУСХ – филиал ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ

8. Суровцев В.Н., Никулина Ю.Н., Зайцева А.А. Анализ методов оценки экономической эффективности цифровых технологий в молочном скотоводстве. Экономика сельского хозяйства России. 2023. № 8. С. 55-63.

9. Владимиров Ф.Е., Базаев С.О., Хакимов А.Р. Разработка цифровой системы для оценки физиологического состояния крупного рогатого скота. Аграрная наука. 2023; 375(10): 73–78. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2023-375-10-73-78

10. Цифровые технологии мониторинга здоровья коров / В. Н. Суровцев, И. К. Шульгин, В. Д. Лужняк, О. В. Погодина // Молочное и мясное скотоводство. – 2021. – № 5. – С. 2-6. – DOI 10.33943/MMS.2021.10.13.001.