Портфолио

Система мониторинга поведения животных

Система мониторинга активности свиней позволяет автоматически отслеживать поведение животных, рано выявлять признаки заболеваний и оценивать их вес без необходимости стрессового визуального осмотра.

Задачи

Создать пайплайн компьютерного зрения для детекции, отслеживания и идентификации свиней на видео.
Собрать и разметить датасет поведенческих паттернов (лежит, двигается, ест).
Разработать модель быстрой оценки веса по видеокадру.
Интегрировать систему оповещений о потенциальных аномалиях поведения.

Preview Система мониторинга поведения животных

О проекте

Состояние здоровья свиньи во многом определяется её поведением — лежит ли она дольше обычного, активно ли ест, перемещается ли по загону.

Разработана компьютерная система, которая с помощью видеокамер и меток на спинах животных фиксирует действия каждой конкретной свиньи, собирает поведенческую статистику и в режиме реального времени сигнализирует о любых отклонениях. Это существенно снижает нагрузку на персонал, уменьшает стресс у животных и, как следствие, минимизирует потери в приросте веса.

Благодаря интеграции этих решений ферма получает непрерывный поток аналитики и может оперативно реагировать на любые признаки недомогания животных.

Результаты

91%точность детекции свиней на кадре при помощи YOLOv5

65%точность идентификации свиней в кадре с использованием OSNet

0.75метрика MOTA для отслеживания между кадрами при помощи DeepSORT

±10 %среднее расхождение модели оценки веса

Вызовы и решения

Главная сложность заключалась в том, что свиньи активно передвигаются и часто перекрывают друг друга, а метки на спинах могут временно скрываться.

Перекрытия животных: дообучили YOLOv5 на собственных образцах, чтобы уверенно различать даже частично закрытых особей.
Потеря трека при резких движениях: улучшили настройки DeepSORT (коррекцию по скорости и размеру) и ввели повторную идентификацию через OSNet, снижая количество ложных разрывов цепочки.
Точность оценки веса: применили регрессионную модель, использующую площадь проекции тела и относительное положение камеры; валидация на контрольной группе показала погрешность в 10 %.