Пекин, 11 января /Синьхуа/ -- Китайские ученые успешно разработали облегченную модель распознавания поведения мясного крупного рогатого скота на пастбищах по видеозаписям, снятым с помощью четвероногого робота, что позволило повысить эффективность кормления и управления стадом.

Облегченная модель MASM-YOLO была создана Институтом сельскохозяйственной информации Китайской академии сельскохозяйственных наук, а соответствующие исследования были опубликованы в журнале Computers and Electronics in Agriculture.

Точная и быстрая идентификация типичного поведения крупного рогатого скота имеет основополагающее значение для диагностики заболеваний, мониторинга гона, прогнозирования отела и оценки состояния здоровья.

MASM-YOLO позволяет точно определять различные типы поведения в сложных условиях, что подходит для работы в режиме реального времени на борту мобильного робота.

Благодаря интеграции сети многомерной фокусировки и извлечения, адаптивного измерения и других технологий, MASM-YOLO решает ключевые проблемы, такие как сильные изменения освещения, размытость изображения при движении и загораживание объектива скотом.

MASM-YOLO обеспечивает быстрое распознавание шести типичных форм поведения мясного скота, включая кормление, отдых и передвижение, а также достигает оптимального баланса между точностью распознавания и эффективностью вычислений.

Эта модель обеспечивает ключевую техническую поддержку для полномасштабной разработки роботов для выпаса скота. -0-