Для крупного рогатого скота стабилизация кормового поведения играет одну из главных ролей. Высокопродуктивные животные нуждаются в качественных кормах, полноценных рационах и соблюдении технологии кормления. Важной задачей, помимо обеспечения животных кормами, является достижение высокой эффективности использования кормов.

Для продуктивной работы фермы и получения достаточного количества молока необходимо всегда следить за количеством и качеством корма для коров, а также состоянием самих животных. Корм может храниться не больше суток, поэтому его нельзя насыпать с запасом. Поэтому приходится подкладывать еду как минимум два раза в день. Если этого не делать — коровы будут голодать и дадут меньше молока.

Эффективное функционирование молочного скотоводства в новых условиях хозяйствования предполагает использование новых технологий кормления и содержания. Поэтому компания НейроСистемс разработала программное обеспечение на базе компьютерного зрения, которое оценивает в достаточном ли объеме свежий корм у коров, а также отслеживает их местоположение и передвижение по ферме.

Опираясь на эти данные, фермеры могут отслеживать основные метрики, с помощью которых можно прогнозировать количество молока.

Используя существующую инфраструктуру видеонаблюдения клиентов, наша система позволяет определять наличие и количество корма и посылает сигналы фермерам, когда требуется новая поставка. Таким образом, удалось оптимизировать расход корма и не допускать перекорма или недокорма. Следовательно, корм перестал портиться, что также благоприятно сказалось на расходах владельцев фермы.

Ядром системы ИИ является программное обеспечение, использующее алгоритмы машинного обучения. Мы использовали большой объем исторических данных в сочетании с искусственно синтезированными выборками для обучения моделей.

Так как это была часть большого проекта, мы сделали оформление в виде отдельного модуля, который может быть интегрирован в сервер либо локально, либо в облаке. Модуль достаточно оптимизирован, чтобы работать в любом виде.