Зарегистрирована уникальная база данных для обучения AI-моделей в животноводстве

Ученые РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева совершили значительный шаг в развитии цифровых технологий для аграрного сектора. Успешно зарегистрирована уникальная база данных «Скелетные ключевые точки коров для задачи keypoint detection» (№2025626469). Эта разработка выполнена в рамках логики проекта Российского научного фонда (РНФ), направленного на создание технологий бесконтактного взвешивания крупного рогатого скота (КРС). Об этом говорится насайтеВУЗа.

Данная база данных предназначена для обучения специализированных моделей компьютерного зрения, которые способны определять позу животного и анатомические ориентиры по изображениям и видео.

Ключевая особенность и преимущество новой базы данных — это расширенная схема скелетной разметки. Она включает в себя 38 ключевых точек на теле коровы, в то время как во многих распространённых конфигурациях для задач определения позы (pose estimation) используется порядка 17 точек. Такое «уплотнение» скелета позволяет значительно точнее фиксировать геометрию корпуса и конечностей животного даже в сложных реальных условиях. Это особенно важно, когда часть ориентиров может быть скрыта из-за ракурса съемки, перекрытий, загрязнения или активного движения животного.

За счёт аналитики взаимного расположения вспомогательных («косвенных») точек и заданной структуры скелета, разработанная модель получает способность более устойчиво разрешать неоднозначные детекции и достраивать положение точек, временно находящихся вне зоны видимости. Это становится возможным благодаря опоре на согласованность позы и биомеханические ограничения движения животного.

Важной характеристикой базы является её объем: она включает более 12 тысяч аннотированных изображений. Такое количество данных существенно повышает пригодность этого датасета для эффективного обучения и валидации прикладных моделей машинного обучения.

В практическом контуре агропромышленного комплекса (АПК) такие данные могут использоваться как технологический фундамент для разработки решений: бесконтактной оценки массы животных путём извлечения промерных и геометрических признаков по ключевым точкам и мониторинга локомоции и раннего выявления признаков хромоты на основе анализа динамики скелетных ориентиров, что позволит своевременно реагировать на изменения в состоянии здоровья животных.

Помимо прямого прикладного значения, данная база данных обладает значительным образовательным потенциалом. Она может активно применяться в подготовке студентов и молодых специалистов в области компьютерного зрения, машинного обучения и анализа движения. Это практико-ориентированный материал, который одновременно релевантен как учебным задачам Тимирязевской академии, так и актуальным запросам бизнеса на цифровые инструменты в животноводстве.

Первоисточник: glavpahar.ru

Опубликовано: 2026-01-16