Release
Перспективы использования технологии компьютерного зрения в выявлять ранние признаки заболеваний у лошади
Компьютерное зрение является одним из самых мощных видов ИИ, с которым почти наверняка каждый из нас неоднократно сталкивался, даже не подозревая об этом. В этой статье мы подробно расскажем и покажем как с помощью компьютерного зрения можно выявлять признаки заболевания лошадей на раннем этапе.
Что такое компьютерное зрение
Компьютерное зрение — это область компьютерных наук, которая фокусируется на воспроизведении частей сложной системы человеческого зрения и позволяет компьютерам идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео так же, как это делают люди.
Компьютерное зрение — это область компьютерных наук, которая фокусируется на воспроизведении частей сложной системы человеческого зрения и позволяет компьютерам идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео так же, как это делают люди.
Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и инновациям в области глубокого обучения и нейронных сетей в последние годы эта область смогла совершить большой скачок вперед и превзойти людей в некоторых задачах, связанных с обнаружением и маркировкой объектов.
Как работает компьютерное зрение
На определенном уровне компьютерное зрение — это набор алгоритмов и методов которые позволяют компьютеру выслеживать шаблоны, которые относятся к определенным классам изображения. Так, например, если вы скормите компьютеру миллион изображений кошек, он подвергнет их всех алгоритмам, которые позволят им анализировать цвета на фотографии, формы, расстояния между фигурами, где объекты граничат друг с другом и т. д., чтобы определить профиль того, что означает «кошка».
На определенном уровне компьютерное зрение — это набор алгоритмов и методов которые позволяют компьютеру выслеживать шаблоны, которые относятся к определенным классам изображения. Так, например, если вы скормите компьютеру миллион изображений кошек, он подвергнет их всех алгоритмам, которые позволят им анализировать цвета на фотографии, формы, расстояния между фигурами, где объекты граничат друг с другом и т. д., чтобы определить профиль того, что означает «кошка».
Как компьютерное зрение помогает человеку диагностировать заболевания лошадей
Изменение в поведении лошади является одним из внешних факторов свидетельствующих о наличии заболеваний у животного. Отказ от корма, принятие неестественные позы, копание копытом, оглядывание на живот - указывают на явное наличие болевых ощущений у животного. Их раннее выявление и наличие объективного анамнеза позволяют команде быстро поставить точный диагноз и вести более эффективное лечение.
Изменение в поведении лошади является одним из внешних факторов свидетельствующих о наличии заболеваний у животного. Отказ от корма, принятие неестественные позы, копание копытом, оглядывание на живот - указывают на явное наличие болевых ощущений у животного. Их раннее выявление и наличие объективного анамнеза позволяют команде быстро поставить точный диагноз и вести более эффективное лечение.
Использование технологии компьютерного зрения позволяет полностью автоматизировать процесс выявления ранних признаков патологического поведения у лошадей и в отличии от человека позволяет:
1
Обеспечить объективность наблюдения
2
Обеспечить непрерывность наблюдения
3
Обеспечить детализацию наблюдений
4
Обеспечить сохранность и историю наблюдений
Виды и компьютерного зрения и их особенности
Существует несколько видов компьютерного зрения, каждый из которых решает свою задачу. Их комбинирование и совместное использование позволяет полностью оцифровать всю логику процесса анализа животного:
Существует несколько видов компьютерного зрения, каждый из которых решает свою задачу. Их комбинирование и совместное использование позволяет полностью оцифровать всю логику процесса анализа животного:
Классификация объектов в деннике
Классификация объектов является фундаментальным аспектом компьютерного зрения. Используя эту технологию, EMBLE может точно идентифицировать лошадей, людей, сено, овес и даже обнаруживать фекалии на полу. Эти возможности позволяют провести комплексный анализ ситуации внутри стойла.
Классификация объектов является фундаментальным аспектом компьютерного зрения. Используя эту технологию, EMBLE может точно идентифицировать лошадей, людей, сено, овес и даже обнаруживать фекалии на полу. Эти возможности позволяют провести комплексный анализ ситуации внутри стойла.
Классификация объектов в деннике
Использование компьютерного зрения позволяет определять как события связанные непосредственно с лошадью (поведение, физиология), так и события, связанные с событиями в деннике.
Использование компьютерного зрения позволяет определять как события связанные непосредственно с лошадью (поведение, физиология), так и события, связанные с событиями в деннике.
Анализ позиции тела
Контроль позы лошади — это технология, которые предоставляют подробную информацию о позе лошади. Они помогают отслеживать и контролировать движение лошади, помогая в диагностике хромоты. Кроме того, они помогают анализировать производительность лошади и предоставляют тренерам ценную информацию.
Контроль позы лошади — это технология, которые предоставляют подробную информацию о позе лошади. Они помогают отслеживать и контролировать движение лошади, помогая в диагностике хромоты. Кроме того, они помогают анализировать производительность лошади и предоставляют тренерам ценную информацию.
Анализ позиции тела
Технология анализа объема и глубины объектов позволяет создать карту глубины объектов и позволяет проводить более точный анализ движения животного.
Технология анализа объема и глубины объектов позволяет создать карту глубины объектов и позволяет проводить более точный анализ движения животного.
Выводы
Несмотря на сложность разработки и компьютерные мощности для анализа видео, очевидно, что данная технология в ближайшие несколько лет будет играть ключевую роль для интеллектуальных систем мониторинга здоровью не только людей но и других видов животных.
Несмотря на сложность разработки и компьютерные мощности для анализа видео, очевидно, что данная технология в ближайшие несколько лет будет играть ключевую роль для интеллектуальных систем мониторинга здоровью не только людей но и других видов животных.