В рамках стратегического технологического проекта программы «Приоритет 2030» команда проекта «Система предиктивной диагностики хромоты крупного рогатого скота и экстерьерной оценки» разработала методику сбора многомерных данных для задач бесконтактной оценки объемных характеристик и экстерьерных параметров крупного рогатого скота. Новая методика ориентирована на формирование стандартизированных мультимодальных датасетов, включающих RGB-изображения, карты глубины и верифицированные линейные промеры.
13 Март / 2026В основе предложенного подхода лежит использование трехточечной измерительной схемы на базе RGB-D сенсоров Intel RealSense, позволяющей получать пространственные данные с нескольких ракурсов. В ходе исследования были обоснованы оптимальные параметры размещения оборудования, обеспечивающие высокое качество съемки и минимизацию проекционных искажений. Это создает основу для последующего применения технологии в задачах автоматизированной экстерьерной оценки животных и анализа их объемно-весовых характеристик.
Для первичной валидации методики исследователи провели испытания на полноразмерном статичном макете коровы, что позволило исключить влияние двигательных артефактов и сосредоточиться на точности оптической схемы и алгоритмов пространственной реконструкции. В рамках тестирования были сопоставлены результаты ручных промеров с данными, полученными бесконтактным способом. По итогам апробации подтверждена высокая точность разработанного решения: средняя относительная погрешность автоматизированных измерений по ключевым экстерьерным параметрам не превысила допустимых значений и составила до 2,66%.
Полученные результаты подтверждают перспективность разработанной методики для дальнейшего перехода к исследованиям в условиях реальных животноводческих комплексов. Разработка стандартизированного протокола сбора данных является важным этапом в создании отечественных систем машинного зрения для точного животноводства, направленных на повышение объективности оценки состояния животных и развитие цифровых инструментов в агропромышленном комплексе.