Российский агропромышленный комплекс (АПК) активно внедряет цифровые технологии, и многие решения на базе искусственного интеллекта уже используются. Тем не менее, уровень квалификации работников и некоторые производственные практики все еще значительно отстают от современных требований. В таких условиях Тимирязевская академия сосредоточилась на создании прочной базы для подготовки цифровых специалистов.
На Международной выставке-форуме AGROBRICS+ Анастасия Греченева, директор проектного института цифровой трансформации АПК при Московской государственной сельскохозяйственной академии имени К. А. Тимирязева, рассказала о новом образовательном пространстве, которое готовит специалистов с междисциплинарными знаниями.
Одной из ключевых технологий, способствующих развитию сельского хозяйства, является машинное зрение. «Эта технология наиболее актуальна, так как позволяет автоматизировать множество процессов, требующих визуального контроля на производстве. Она понятна аграриям, которые могут проверить, насколько точно система справилась с задачей, например, подсчетом животных», — отметила Греченева на сессии, посвященной цифровизации и автоматизации в агросекторе.
Институт уже внедряет задачи цифровизации в учебный процесс. Для подсчета птиц, свиней и коров был разработан специализированный программный продукт. Используется трекер BoT-SORT, который обеспечивает надежное отслеживание объектов в сложных условиях. Система автоматически аннотирует объекты, классифицирует их и сохраняет результаты в формате JSON. Модульная архитектура позволяет легко адаптировать систему, а OpenCV и Supervision используются для визуализации данных и мониторинга работы. Точность достигает не менее 92%, также предусмотрена интеграция с камерами для захвата изображений и базами данных для хранения информации.
Машинное зрение также применяется для анализа биологических образцов. В Тимирязевке успешно реализуются проекты в области цитологии и предиктивной аналитики по развитию паразитарных заболеваний у птиц и сельскохозяйственных животных. Это обеспечивает раннюю диагностику и снижает потребность в антибиотиках, пояснила эксперт.
В частности, был разработан алгоритм для автоматизированного анализа клеток крови птиц. Проект направлен на создание системы, которая может не только составлять лейкоцитарную формулу, но и выявлять соматические клетки и паразитов. Достигнута точность анализа не менее 98%, также создана уникальная база данных.
Кроме того, в институте разработано решение для отслеживания сотрудников, которое фиксирует биомеханику и нарушения норм на производстве, включая санитарные требования и пересечение зон контроля.
Машинное зрение позволяет определять позы человека, ключевые точки и лицевые центры. Обработка движений осуществляется параметрически, а не в виде видео. Система работает только с параметрами движения (амплитуда, скорость, ускорение, время), что снижает объем передаваемых данных и нагрузку на сеть связи, а также обеспечивает конфиденциальность и упрощает предобработку данных благодаря готовым числовым признакам. Модель предсказывает последующие движения на основе предыдущих данных.
Машинное зрение также используется для выявления хромоты у крупного рогатого скота. Этот проект уже находится на стадии практического применения и реализуется в сотрудничестве с компаниями Smart Farm и «РМ Агро». Направление будет продолжать развиваться с помощью Национального союза обработчиков копыт, который поможет в разметке данных и повышении их качества, пояснила Греченева.
В Тимирязевке также работают над мониторингом кормового стола. Машинное зрение и алгоритмы позволяют отслеживать отклонения в поведении животных и их активность. Проводится классификация состояний животных, что позволяет определить частоту кормлений, объем потребляемого корма и время активности и отдыха в рамках технологий здоровьесбережения.
