Китайские ученые успешно разработали легкую модель распознавания поведения мясного скота из четвероногих роботов на пастбищах, повышая эффективность кормления и управления стадом, сообщает QazInform.com.

Легкая модель MASM-YOLO была предложена Институтом сельскохозяйственной информации Китайской академии сельскохозяйственных наук, а соответствующее исследование было опубликовано в Computers and Electronics in Agriculture.

Точное и быстрое выявление типичного поведения крупного рогатого скота имеет основополагающее значение для диагностики заболеваний, мониторинга эстрой, прогнозирования отела и оценки здоровья.

MASM-YOLO обеспечивает точное многоповедение в сложных условиях, подходящих для выполнения в реальном времени на борту мобильного робота.

Интегрируя многомасштабную сеть фокусировки и извлечения, адаптивную декомпозицию и выравнивание головы и другие технологии, MASM-YOLO решает ключевые проблемы, включая изменения освещения, размытие движения и окклюзии в группах крупного рогатого скота.

MASM-YOLO достигает быстрого распознавания шести типичных поведений мясного скота, включая кормление, отдых, перемещение и облизывание. Это обеспечивает оптимальный баланс между точностью распознавания и вычислительной эффективностью.

Эта модель обеспечивает ключевую техническую поддержку для полномасштабного развития пастбищных роботов.

Ранее сообщалось, что Илон Маск заявил, что ИИ и человекоподобные роботы устранят бедность и сделают работу «необязательной».