Система предиктивной видеоаналитики
для ранней диагностики хромоты КРС

В отрасли отсутствуют научно обоснованные и стандартизированные методы объективной цифровой оценки локомоции и экстерьера крупного рогатого скота на основе видеоаналитики и искусственного интеллекта.

Диагностика хромоты и экстерьерная оценка зависят от субъективных наблюдений, нет единой методики сбора и валидации видеоданных, нет национальной базы фенотипических видеозаписей.

Это блокирует создание масштабируемых ИИ-сервисов предиктивной диагностики, цифровой бонитировки и систем точного животноводства в контуре цифровой трансформации АПК.

РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева — координационный центр цифровой трансформации АПК с компетенциями в животноводстве, машинном зрении и ИИ и действующей инфраструктурой: лаборатории компьютерного зрения, GPU-кластер, методики оценки экстерьера.

Команда СТП может системно решить задачу за счёт:

• сети аграрных вузов с единой методикой сбора видеоданных и контролем качества;
• масштабной аннотации и кросс-валидации данных силами академического сообщества и студентов;
• вовлечения практиков и компаний-партнёров академии, интеграции с их производственными контурами;
• учёта региональных и породных особенностей при формировании датасетов и моделей;
• создания сети региональных центров цифрового фенотипирования КРС под единым научно-методическим управлением.

Создание национального центра компетенций и базы данных по цифровому фенотипированию КРС, обеспечивающих научно-технологическую основу для предиктивной диагностики, селекции и управления здоровьем животных.

Ключевые измеримые результаты к завершению СТП:

• единая национальная база фенотипических данных КРС — не менее 100 ТБ аннотированных видеоматериалов;
• разработанные и апробированные методики цифровой оценки локомоции и экстерьера, согласованные с отраслевыми стандартами;
• действующая цифровая платформа видеоаналитики с точностью автоматической диагностики хромоты не ниже 96 %;
• снижение доли хромоты на пилотных фермах с ~25 % до 10–12 % и сокращение длительности заболевания с ~60 до 30 дней;
• подготовка 50+ специалистов и команд аграрных вузов в области цифрового фенотипирования и анализа данных, формирование сетевой лаборатории в структуре университета.