Систему распознавания скота с применением ИИ разрабатывают ученые Казахстана
Фото: АПК Новости
Ученые Казахстана демонстрируют достижения цифровых технологий в сельском хозяйстве. Они ведут разработки моделей автоматизированных систем в животноводстве и растениеводстве, сообщает агентство АПК Новости.
Постдокторант Айгуль Мейрманова реализует модель разработки автоматизированных систем распознавания крупного рогатого скота с применением Искусственного Интеллекта. Делает это она на основе проекта «Модель принятия ИИ предприятиями зернового рынка в целях обнаружения и предотвращения мошенничества в электронной коммерции» по грантовому финансированию исследований молодых ученых по проекту «Жас ғалым» на 2024-2026 годы.
«В проекте применяются алгоритмы YOLOv5, ArcFace и Paddle OCR для обнаружения и распознавания отдельных характеристик КРС, таких как голова, морда и ушные бирки, что позволит достичь высокой точности в идентификации объектов. Методология HDM используется для структурированной оценки различных алгоритмов, учитывая критерии, такие как точность, стоимость и простота интеграции. Такой подход позволит определить наиболее подходящие модели для конкретных задач, оптимизируя систему для реальных условий», - рассказала ученый.
По ее словам, правильный учет и идентификация животных играют важную роль в государственной системе субсидирования животноводов.
Система может обеспечить точный и неподдельный учет количества животных на ферме, что позволяет государству предоставлять субсидии более прозрачно и обоснованно, избегая фальсификаций. За счет точного подсчета фермеры могут избежать ситуаций, когда выделенные субсидии либо не соответствуют численности скота, либо не могут быть получены из-за ошибок в документации. Это также помогает государственным органам сократить случаи мошенничества, исключая «двойные» записи или подделки данных о численности скота.
«Благодаря автоматизированному учету, данные о поголовье становятся прозрачными и легкими для проверки. Это особенно важно для органов, которые занимаются распределением субсидий: они получают доступ к достоверной информации о каждом животном на ферме. Например, если фермер получает субсидию за конкретное количество голов скота, система идентификации КРС с электронными платежами позволяет контролирующим органам проверять правильность выплат, исключая возможность злоупотреблений и фиктивных сделок», - отметила ученый.
Между тем, научный сотрудник НИЦ AgroTech и докторант ЕНУ им. Л.Н. Гумилева Куаныш Бакиров рассказал о возможностях применения IoT-сенсоров для мониторинга состояния сельскохозяйственных культур, а также для контроля за климатическими условиями на фермах. В связке с облачными вычислениями и аналитическими платформами, такими как Microsoft Azure, такие решения позволяют не только собирать, но и анализировать данные, что значительно улучшает процессы принятия решений и управления ресурсами.
PhD и ассоциированный профессор КазАТИУ Курмет Байбусенов рассказал об использовании цифровых технологий в мониторинге фитосанитарной безопасности, а именно в прогнозировании и борьбе с саранчовыми вредителями, которые позволяют с помощью цифровых систем отслеживать и прогнозировать распространение вредителей, что позволяет оперативно реагировать и минимизировать ущерб для сельхозкультур.
Постдокторант Айгуль Мейрманова реализует модель разработки автоматизированных систем распознавания крупного рогатого скота с применением Искусственного Интеллекта. Делает это она на основе проекта «Модель принятия ИИ предприятиями зернового рынка в целях обнаружения и предотвращения мошенничества в электронной коммерции» по грантовому финансированию исследований молодых ученых по проекту «Жас ғалым» на 2024-2026 годы.
«В проекте применяются алгоритмы YOLOv5, ArcFace и Paddle OCR для обнаружения и распознавания отдельных характеристик КРС, таких как голова, морда и ушные бирки, что позволит достичь высокой точности в идентификации объектов. Методология HDM используется для структурированной оценки различных алгоритмов, учитывая критерии, такие как точность, стоимость и простота интеграции. Такой подход позволит определить наиболее подходящие модели для конкретных задач, оптимизируя систему для реальных условий», - рассказала ученый.
По ее словам, правильный учет и идентификация животных играют важную роль в государственной системе субсидирования животноводов.
Система может обеспечить точный и неподдельный учет количества животных на ферме, что позволяет государству предоставлять субсидии более прозрачно и обоснованно, избегая фальсификаций. За счет точного подсчета фермеры могут избежать ситуаций, когда выделенные субсидии либо не соответствуют численности скота, либо не могут быть получены из-за ошибок в документации. Это также помогает государственным органам сократить случаи мошенничества, исключая «двойные» записи или подделки данных о численности скота.
«Благодаря автоматизированному учету, данные о поголовье становятся прозрачными и легкими для проверки. Это особенно важно для органов, которые занимаются распределением субсидий: они получают доступ к достоверной информации о каждом животном на ферме. Например, если фермер получает субсидию за конкретное количество голов скота, система идентификации КРС с электронными платежами позволяет контролирующим органам проверять правильность выплат, исключая возможность злоупотреблений и фиктивных сделок», - отметила ученый.
Между тем, научный сотрудник НИЦ AgroTech и докторант ЕНУ им. Л.Н. Гумилева Куаныш Бакиров рассказал о возможностях применения IoT-сенсоров для мониторинга состояния сельскохозяйственных культур, а также для контроля за климатическими условиями на фермах. В связке с облачными вычислениями и аналитическими платформами, такими как Microsoft Azure, такие решения позволяют не только собирать, но и анализировать данные, что значительно улучшает процессы принятия решений и управления ресурсами.
PhD и ассоциированный профессор КазАТИУ Курмет Байбусенов рассказал об использовании цифровых технологий в мониторинге фитосанитарной безопасности, а именно в прогнозировании и борьбе с саранчовыми вредителями, которые позволяют с помощью цифровых систем отслеживать и прогнозировать распространение вредителей, что позволяет оперативно реагировать и минимизировать ущерб для сельхозкультур.
Комментарии
Прекрасный проект нацеленную на перспективу!! К/ “ Даниал” район Шал акына хотим участвоват в этом проекте в южной части Северо Казахстанской Области в порядке опыта на орашаемом участке на площади 270- га . Если примете мое предложения я готов на переговоры, телефон написал. . Жду ответа от организатороа проекта . Спасибо
Хороший пример оперативного , а главное положительного вмешательства органов. Только цифру 120,0 млрд.тг. надо бы уточнить. Запятую не там поставили.Из-за этой ошибки статья вызывает сомнение.
Как Минсельхоз может ускорить ход строительства этих объектов когда их строят акиматы???
Супер????????????
Наша компания приобрела сельхозтехнику через АО«казагрофинанс» прошло четыре года и мы платим за нее процентную ставку 23,5% хотя нам обещали 6% а17.5% субсидируется государством ! Но досихпор мы платим бешеный процент! Нас загнали в кабалу это больше чем коммерческий кредит!
Организуйте внесение жидкого аммиака с осени для повышения урожайности кукурузы на богаре х2.
Керемет!! Қандай экономия, кандай резерв!!!
Жылдам пайдалану керек.
Зачем закрывать? Это же натуральный прессованные дрожжи,они так не заменимы ,,
Пусть продают через интернет-площадки.
Это плохо, пусть работают.
Хоть бы с профильным Союзом сверились, это, типа Исследовательское бюро прежде чем дезинформацию нести. Хотя наверное в этом и заключалась щадача, дезинформировать.
Добавить комментарий