Исследователи РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева вышли на новый этап в работе по цифровизации АПК. Ими зарегистрирован уникальный набор данных «Скелетные ключевые точки коров для задачи keypoint detection»n(регистрационный номер 2025626469). Работа выполнена в рамках направления Российского научного фонда (РНФ), ориентированного на создание технологий бесконтактного взвешивания крупного рогатого скота.
Эта база данных служит ресурсом для обучения узконаправленных моделей компьютерного зрения, способных определять позу животного и ключевые анатомические ориентиры по изображениям и видеоматериалам.
Основное достоинство новой базы данных — расширенная схема скелетной разметки. Она охватывает 38 ключевых точек по телу коровы, тогда как в большинстве популярных наборов для оценки позы применяется примерно 17 точек. Такая более плотная разметка позволяет точнее фиксировать геометрию корпуса и конечностей животного даже в сложных реальных условиях. Это особенно важно, когда часть ориентиров оказывается скрытой из‑за ракурса съемки, перекрытий, загрязнения или активного движения животного.
За счёт анализа взаимного положения вспомогательных (косвенных) точек и заданной структуры скелета разработанная модель получает устойчивую способность разбирать неоднозначные детекции и восстанавливать координаты точек, находящихся временно за пределами зоны видимости. Это достигается за счёт опоры на согласованность позы и биомеханические ограничения движений животного.
Ключевой характеристикой базы является её объём: собрано более 12 тысяч аннотированных изображений. Такой объём данных значительно повышает пригодность датасета для эффективного обучения и валидации прикладных моделей машинного обучения.
В рамках практического применения АПК эти данные служат технологической основой для разработки следующих решений: бесконтактная оценка массы животных через извлечение метрических и геометрических признаков по ключевым точкам, мониторинг локомоции для раннего выявления признаков хромоты на основе анализа динамики скелетных ориентиров, что позволяет вовремя отреагировать на изменения в состоянии здоровья.
Помимо явной практической ценности, данная база данных обладает большим образовательным потенциалом. Её можно широко задействовать в подготовке студентов и молодых специалистов в областях компьютерного зрения, машинного обучения и анализа движений. Это материал, ориентированный на практику, который одновременно релевантен как учебным задачам Тимирязевской академии, так и актуальным запросам бизнеса на цифровые инструменты в животноводстве.
Источник: РГАУ-МСХА имени К.А.Тимирязева.