Computer vision · Monitorizarea animalelor
Ochi pe adăpost,și noaptea.
Monitorizarea animalelor cu computer vision folosește camere și AI ca să detecteze și să numere animalele dintr-un adăpost sau o zonă și să urmărească semnale de activitate și comportament. Construim sisteme care observă continuu boxele, zonele de hrănire sau de fătare și trimit fermierului semnalări de verificat, iar decizia despre animale rămâne la el și la medicul veterinar.
Evenimente
- 05:52:31Țarc 2 · 8 animale numărate
- 05:52:31Zona de hrănire · liberă
- 05:52:32#05 · activitate sub obișnuit
- 05:58:00Semnalat fermierului
Nu poți fi în fiecare adăpost, la fiecare oră
Multe semne că ceva nu este în regulă apar treptat: un animal care stă izolat, o zonă de hrănire unde merg mai puține animale, o femelă neliniștită înainte de fătare. Verificările se fac la ore fixe, iar ce se întâmplă între ele, mai ales noaptea, rămâne nevăzut.
- Numărătorile la intrarea sau ieșirea din adăpost se fac manual și pot fi greșite
- Fătările încep adesea noaptea, când nimeni nu este în adăpost
- Schimbările de activitate sau de hrănire se observă abia când devin evidente
- Camerele din fermă, acolo unde există, sunt privite doar când cineva are timp
Pentru cine este potrivită
- Ferme de vaci, porci, oi sau păsări care vor să urmărească adăposturile fără să fie mereu de față
- Crescători care vor să afle din timp când o fătare sau un animal izolat cere atenție
- Ferme cu mai multe adăposturi sau locații, unde verificările de rutină consumă mult timp
- Echipe tehnice sau integratori agricoli care au nevoie de o componentă de analiză video
Pas cu pas
Cum urmărește sistemul un țarc, pas cu pas
Cele cinci etape de pe animație arată o cameră deasupra unui țarc, înainte de răsărit: de la imaginea brută la animalul semnalat fermierului.
Evenimente
Evenimente
- 05:52:31Țarc 2 · 8 animale numărate
Evenimente
- 05:52:31Țarc 2 · 8 animale numărate
- 05:52:31Zona de hrănire · liberă
Evenimente
- 05:52:31Țarc 2 · 8 animale numărate
- 05:52:31Zona de hrănire · liberă
- 05:52:32#05 · activitate sub obișnuit
- 05:58:00Semnalat fermierului
Evenimente
- 05:52:31Țarc 2 · 8 animale numărate
- 05:52:31Zona de hrănire · liberă
- 05:52:32#05 · activitate sub obișnuit
- 05:58:00Semnalat fermierului
Pasul 1 din 5
Camera deasupra țarcului
O cameră montată sus, deasupra țarcului sau a zonei de hrănire, vede animalele de deasupra, de unde se acoperă cel mai puțin unele pe altele. Noaptea lucrează în infraroșu, așa că imaginea devine alb-negru, iar modelul trebuie antrenat și pe astfel de cadre. Praful și condensul de pe lentilă sunt principalii dușmani, de aceea curățarea camerelor intră în rutina fermei.
Ce fel de urmărire se potrivește fermei tale
Numărare în țarc sau la poartă
Numărarea se poate face în interiorul țarcului, din cadre luate la intervale regulate, sau la o poartă, unde animalele care trec o linie virtuală sunt numărate la intrare și la ieșire. Prima variantă arată câte animale sunt acolo acum, iar a doua se potrivește la intrarea în saivan sau la mutarea între adăposturi.
Activitate pe grup sau pe animal
Cea mai robustă variantă urmărește activitatea întregului țarc, comparată cu zilele anterioare. Urmărirea fiecărui animal în cadru oferă mai mult detaliu, dar în grupurile dense se poate pierde când animalele se suprapun, așa că o folosim doar unde densitatea o permite.
Detectare simplă sau cu postură
Pentru numărare și prezența la hrănire este suficientă detectarea animalelor. Pentru boxele de fătare sau pentru animalele care stau mult culcate, un model care estimează și postura corpului dă semnale mai fine, dar are nevoie de mai multe exemple etichetate împreună cu îngrijitorii.
Ce primești la predare
- Modelul de detectare adaptat speciei și adăposturilor tale, antrenat pe imagini de zi și în infraroșu și exportat pentru dispozitivul din fermă
- Țarcurile, zonele de hrănire și boxele de fătare desenate pe fiecare cameră, cu regulile de semnalare stabilite împreună
- Notificările configurate prin SMS, e-mail sau Telegram, cu imaginea momentului, către persoanele alese
- Un istoric pe țarcuri și zile, cu numărătorile, activitatea și semnalările, în care fiecare alertă poate fi marcată ca utilă sau nu
- Un raport de măsurare din perioada de test, cu numărarea comparată cu cea făcută de om, semnalările utile și situațiile ratate
- Documentație, instruire și, de regulă, un plan de întreținere a camerelor și de reajustare a pragurilor
Fără obligații: ne spui ce vrei să vadă camerele, îți spunem sincer dacă se poate.
Hai să vorbimCe poate urmări sistemul de monitorizare a animalelor
- 01
Detectarea și numărarea animalelor
Numără animalele dintr-o boxă, un țarc sau o zonă și semnalează când totalul nu se potrivește cu efectivul așteptat.
- 02
Semnale de activitate
Estimează cât de mult se mișcă animalele dintr-o zonă și compară cu tiparul obișnuit al acelei boxe, la aceeași oră.
- 03
Prezența la hrănire și adăpare
Măsoară cât timp și câte animale stau la jgheab sau la adăpătoare, ca semnal al unor schimbări care merită verificate.
- 04
Supravegherea zonelor de fătare
Urmărește boxele de fătare și semnalează schimbări de postură sau de neliniște care pot indica începutul fătării.
- 05
Semnalarea comportamentelor neobișnuite
Poate semnala un animal care stă culcat sau izolat mult timp, înghesuiri sau un animal ieșit din țarc, pentru verificare.
- 06
Notificări către fermier
Semnalările ajung pe telefon sau pe e-mail cu o imagine din momentul respectiv, ca fermierul să decidă dacă merge să verifice.
Cum funcționează
De la imaginea din adăpost la verificarea fermierului
Pașii marcați cu galben sunt validați de un om.
- Intrare
- AI
- Acțiune
- Om în buclă
- Rezultat
- 01
Intrare
Camere în adăpost
Camerele care acoperă boxele, țarcurile sau zonele de hrănire trimit imagini continuu.
- 02
AI
Detectare și postură
Modelul găsește animalele, le numără și estimează poziția și mișcarea lor.
- 03
Acțiune
Comparare cu tiparul
Activitatea este comparată cu cea obișnuită a boxei, iar abaterile devin semnalări.
- 04
Om în buclă
Verificarea fermierului
Fermierul privește imaginea și decide dacă merge la animal sau cheamă veterinarul.
- 05
Rezultat
Jurnal și statistici
Semnalările, numărătorile și activitatea rămân într-un istoric pe boxe și zile.
Ce date sunt necesare pentru monitorizarea animalelor
- Imagini reale din adăposturile tale, la ore diferite, inclusiv noaptea, cu animalele și densitatea obișnuite
- Exemple etichetate pentru situațiile de interes, de exemplu animal culcat, la hrănire sau în travaliu, marcate împreună cu cei care îngrijesc animalele
- Informații despre efectiv, boxe, programul de hrănire și rutina fermei, ca semnalările să țină cont de ele
- Camere potrivite mediului: rezistente la praf și umezeală, cu infraroșu pentru noapte și montate deasupra zonelor de interes
- Acces la fluxul camerelor (de exemplu prin RTSP sau ONVIF, acolo unde echipamentul le suportă) și o conexiune stabilă în fermă
- Un dispozitiv edge sau un server local, pentru ca analiza să funcționeze și când internetul este slab
Integrări posibile
- Camere IP cu flux RTSP și iluminare în infraroșu
- Camere compatibile ONVIF
- NVR și sisteme VMS
- Dispozitive edge NVIDIA Jetson
- Notificări prin SMS, e-mail sau Telegram
- Aplicații de management al fermei, prin API, acolo unde furnizorul o oferă
- Sisteme de hrănire sau de climatizare, ca sursă de date despre program și condiții
- MQTT
- Baze de date PostgreSQL
- Camere IP cu flux RTSP și iluminare în infraroșu
- Camere compatibile ONVIF
- NVR și sisteme VMS
- Dispozitive edge NVIDIA Jetson
- Notificări prin SMS, e-mail sau Telegram
- Aplicații de management al fermei, prin API, acolo unde furnizorul o oferă
- Sisteme de hrănire sau de climatizare, ca sursă de date despre program și condiții
- MQTT
- Baze de date PostgreSQL
Compatibilitatea fiecărei integrări se verifică în faza de analiză, pentru sistemele și versiunile pe care le folosești.
Control și transparență
Ce rămâne în grija oamenilor
- Orice decizie despre sănătatea, tratamentul sau mutarea unui animal, care aparține fermierului și medicului veterinar
- Verificarea la fața locului a semnalărilor, pentru că o imagine nu arată tot ce vede un om în adăpost
- Stabilirea a ce înseamnă comportament neobișnuit pentru fiecare specie, vârstă și adăpost
- Ajustarea pragurilor de semnalare, astfel încât alertele să fie utile și nu prea dese
Limite și condiții de funcționare
- Sistemul nu pune diagnostice: semnalează schimbări vizibile, iar cauza lor o stabilesc oamenii care cunosc animalele
- În grupuri dense, animalele care se suprapun sau se acoperă unele pe altele sunt numărate mai greu
- Recunoașterea unui anumit animal din grup nu este garantată; fără crotalii vizibile sau alte marcaje, sistemul lucrează în principal la nivel de boxă sau grup
- Praful, condensul, murdăria de pe lentile și lumina slabă pot reduce calitatea imaginii, așa că întreținerea camerelor face parte din proiect
Cum evaluăm calitatea monitorizării animalelor
Stabilim împreună indicatorii înainte de lansare și îi urmărim după. Valorile depind de proces, date și volum.
- Precizia numărării
- Numărul dat de sistem comparat cu numărătoarea făcută de om pe aceleași imagini, pe boxe și momente diferite
- Semnalări utile
- Proporția semnalărilor pe care fermierul le confirmă ca fiind situații care meritau verificate, notată la fiecare alertă
- Situații ratate
- Evenimentele observate de personal, de exemplu o fătare, pentru care sistemul nu a trimis semnalare, adunate într-un jurnal comun
- Stabilitate zi și noapte
- Rezultatele comparate separat pe imagini de zi și pe imagini în infraroșu, pe adăposturi diferite
Cum implementăm monitorizarea animalelor, în 4 pași
- 01
Alegem ce urmărim
Stabilim împreună cu fermierul ce situații contează, în ce adăposturi și cine primește semnalările.
- 02
Instalăm sau verificăm camerele
Analizăm camerele existente sau propunem poziții noi și adunăm imagini reale, de zi și de noapte.
- 03
Antrenăm și testăm în paralel
Adaptăm modelele la animalele și adăposturile tale și le lăsăm să ruleze alături de verificările obișnuite, comparând semnalările cu ce observă personalul.
- 04
Pornim notificările și urmărim
Activăm notificările, ajustăm pragurile după feedbackul fermierului și reantrenăm când se schimbă adăposturile sau efectivul.
Exemple de utilizare
Scenariile de mai jos sunt exemple conceptuale, gândite pentru a ilustra aplicații realiste. Nu reprezintă implementări livrate de WEB-AZ.
- Fermă de vaci
Boxele de fătare peste noapte
Camerele cu infraroșu urmăresc boxele de fătare, iar când o vacă dă semne de neliniște prelungită îngrijitorul de serviciu primește o notificare cu imaginea, ca să decidă dacă merge la ea.
Exemplu conceptual - Fermă de porci
Activitatea la jgheaburi
Pentru fiecare boxă se urmărește cât timp stau animalele la hrănire, iar scăderile față de zilele anterioare apar într-un raport de dimineață verificat de fermier.
Exemplu conceptual - Fermă de oi
Numărarea la intrarea în saivan
O cameră deasupra porții numără oile care intră seara, iar diferența față de efectiv este trimisă ciobanului, care verifică dacă lipsește vreun animal.
Exemplu conceptual
Ghiduri utile
Înainte să decizi, citește
Întrebări frecvente
Ce este monitorizarea animalelor din fermă cu AI?
Este folosirea camerelor și a unor modele de computer vision pentru a detecta și număra animalele și pentru a urmări semnale de activitate și comportament în adăposturi, la hrănire sau în zonele de fătare. Sistemul trimite semnalări de verificat, iar fermierul și medicul veterinar decid ce se face mai departe.
Poate sistemul să spună că un animal este bolnav?
Nu. Poate semnala schimbări vizibile, de exemplu un animal care stă izolat sau mănâncă mai puțin decât de obicei, dar nu pune diagnostice. Interpretarea și orice tratament rămân la fermier și la medicul veterinar.
Pentru ce specii funcționează?
Principiul se poate aplica la vaci, porci, oi, capre sau păsări, dar modelele trebuie adaptate fiecărei specii și fiecărui tip de adăpost. Pornim de la imagini din ferma ta și verificăm ce se poate observa realist în condițiile de acolo.
Poate recunoaște fiecare animal în parte?
Nu promitem asta. În majoritatea situațiilor sistemul lucrează la nivel de boxă sau grup, pentru că animalele seamănă între ele și se acoperă unele pe altele. Unde crotaliile sau alte marcaje sunt clar vizibile, putem verifica împreună dacă o identificare a animalelor este fezabilă.
Ce se întâmplă cu oamenii care apar în imagini?
Sistemul este gândit pentru animale și nu identifică persoanele care lucrează în fermă. Camerele se orientează spre boxe și zone de hrănire, oamenii pot fi estompați în imaginile păstrate, iar angajații trebuie informați despre camere, conform obligațiilor privind supravegherea video la locul de muncă.
Funcționează și fără internet bun în fermă?
Analiza poate rula pe un dispozitiv local, în fermă, astfel încât să nu depindă de o conexiune rapidă. Pentru notificări este suficientă o legătură modestă, de exemplu prin rețeaua mobilă, iar imaginile nu trebuie trimise în cloud.
Nu găsești răspunsul? Scrie-ne și îți răspundem direct.
Vrei să știi ce se întâmplă în adăpost când nu ești acolo?
Spune-ne ce animale crești, câte adăposturi ai și ce situații vrei să urmărești. Îți spunem ce se poate observa cu camere și ce ar fi necesar.
Soluții conexe
- Numărarea persoanelor și obiectelorNumărare anonimă a trecerilor, a ocupării unei zone sau a obiectelor dintr-un lot, fără identificarea nimănui.
- Detectarea evenimentelor videoReguli vizuale care semnalează intrări în zone restricționate, lipsa echipamentului de protecție sau obiecte căzute, pentru verificare umană.
- Edge AI pentru computer visionAnaliză video pe dispozitive instalate în locație: răspuns rapid, rețea mai puțin încărcată și imagini care nu părăsesc clădirea.