Narzędzie monitorujące oparte na AI dla rzeźni owiec i jagniąt
Analiza wideo oparta na AI łączy kamery, czujniki i algorytmy, aby przekształcić obraz w ustrukturyzowane alerty i dane. Najpierw kamery rejestrują materiał wideo. Następnie inteligentny system kamer lub serwer lokalny wykonuje techniki widzenia komputerowego. Potem algorytmy AI przetwarzają klatki pod kątem wykrywania obiektów, analizy postawy i zliczania przepływu. W praktyce Visionplatform.ai wykorzystuje istniejące kamery i system VMS na miejscu, utrzymując dane lokalnie dla zgodności i kontroli. Na przykład nasza platforma może przesyłać zdarzenia do pulpitów nawigacyjnych i MQTT, dzięki czemu zyskują zarówno operacje, jak i służby bezpieczeństwa.
Systemy monitorujące prowadzą monitoring ruchu i zachowań w czasie rzeczywistym. Powiązują również wykrycia z znacznikami czasu, strefami i działaniami personelu. W rezultacie operatorzy widzą anomalie na pulpitach i otrzymują alerty przez webhook. To pomaga pracownikom rzeźni szybko reagować i ograniczać incydenty związane z obsługą. Ponadto obserwacja bezkontaktowa unika ingerencji w zwierzęta. To zmniejsza stres i również podnosi bezpieczeństwo pracowników.
Na podstawie zestawu danych z oznakowanym wideo modele uczą się rozpoznawać poślizgi, wokalizacje i ponowne grupowanie. Na przykład splotowa sieć neuronowa lub głęboka splotowa sieć neuronowa może klasyfikować pozy. Również sieć neuronowa, taka jak detektory oparte na YOLO, może zliczać zwierzęta i wykrywać personel. W 2024 roku globalny rynek analityki wideo opartej na AI rósł, a raporty branżowe prognozują stałą ekspansję (prognoza rynku). W związku z tym zakłady zyskują dostęp do dojrzałych narzędzi, które skalują się do dużych wolumenów danych.
W porównaniu z kontrolami ręcznymi zautomatyzowane śledzenie zapewnia spójną, całodobową obserwację. Daje też audytowalne dzienniki dla auditorów dobrostanu i kierowników. Na przykład automatyczne zliczanie owiec zmniejsza błędy podczas rozładunku i poprawia planowanie przetwarzania. W praktyce narzędzie monitorujące łączy zdarzenia z kamer z operacyjnymi KPI, dzięki czemu łańcuch dostaw działa płynniej. Co więcej, inteligentny system kamer połączony z inferencją na krawędzi utrzymuje niską latencję i oszczędza przepustowość. Wreszcie, takie podejście wspiera lepszy dobrostan zwierząt i bardziej przejrzystą analizę operacyjną.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do poprawy dobrostanu zwierząt w rzeźni
Wykorzystanie sztucznej inteligencji umożliwia ciągłe kontrole dobrostanu bez dotykania zwierząt. Modele AI wykrywają wskaźniki dobrostanu, takie jak postawy wskazujące na stres, wokalizacje, poślizgi i drżenie. Techniki widzenia komputerowego również wychwytują nieprawidłowy chód i zwiększoną pobudliwość. Na przykład niedawne badania nad dobrostanem zwierząt pokazują, że systemy AI mogą dorównywać lub przewyższać obserwatorów ludzkich pod względem spójności oceny obsługi (studium porównawcze). Dlatego te narzędzia wspierają humanitarne obchodzenie się ze zwierzętami i zmniejszają zmienność w audytach.
Monitorowanie dobrostanu koncentruje się na oznakach możliwych do zaobserwowania. Na przykład system może zgłaszać klastry wokalizacji, powtarzające się poślizgi oraz nadmierny czas przebywania w boksach. Algorytmy identyfikujące stres mogą łączyć detekcję postawy z obrazowaniem termicznym i dźwiękowymi sygnałami. W rezultacie personel otrzymuje alert zanim problemy eskalują i może interweniować w celu uspokojenia zwierząt. W ten sposób zautomatyzowane śledzenie poprawia czas reakcji i zmniejsza ryzyko obrażeń.
Regulacje i wytyczne branżowe zmuszają zakłady do wykazywania zgodności. Audytorzy na przykład szukają spójnych zapisów obsługi i działań korygujących. Organizacje branżowe i inspektorzy oczekują też mierzalnych KPI, takich jak liczba poślizgów/upadków i przepływ. Dzięki audytowalnemu rejestrowi zdarzeń rzeźnie mogą wykazać zgodność i zmniejszyć ryzyko sporów. Ponadto stosowanie AI wspiera przejrzyste zapisy dla łańcucha dostaw i klientów wymagających humanitarnych praktyk.
Z technicznego punktu widzenia modele działają na materiale wideo i sygnałach z czujników na urządzeniu. Wyniki mogą zasilać monitoring zdrowia i alerty zdrowotne zwierząt. Połączenie modelu głębokiego uczenia z etapem analizy głównych składowych pomaga wydobyć kluczowe wzorce z dużych wolumenów danych. Wreszcie integracja z istniejącym VMS utrzymuje wdrożenia w praktycznych ramach. Więcej o praktycznych wdrożeniach kamer oraz wykrywaniu i zliczaniu osób w dużych obiektach znajdziesz w zasobach Visionplatform.ai na temat liczenia osób (liczenie osób) oraz (poślizg, potknięcie i upadek).
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Analiza wideo oparta na AI: monitorowanie dobrostanu i zgodności w rzeźniach owiec
Systemy AI audytują protokoły obsługi i działania personelu za pomocą obiektywnych metryk. Najpierw system mierzy czas przebywania w boksach, przepływ przez kanały oraz liczbę poślizgów/upadków. Następnie koreluje te metryki ze zmianami personelu i warunkami środowiskowymi. Przechowuje też klipy wideo powiązane z każdym incydentem do przeglądu. To przyspiesza szkolenia korygujące i upraszcza dowody dla audytorów.
Studia przypadków pokazują, że narzędzia AI szybciej wykrywają naruszenia procedur niż okresowe kontrole ludzkie. Na przykład zautomatyzowany monitoring zmniejsza liczbę pominiętych zdarzeń podczas intensywnych zmian. Strumień zdarzeń Visionplatform.ai może przesyłać detekcje do systemów operacyjnych. W konsekwencji menedżerowie mogą uwzględniać zdarzenia z kamer w pulpitach BI i SCADA. To rozszerza zastosowanie wideo poza bezpieczeństwo na potrzeby operacji i dobrostanu.
Kluczowe wskaźniki to czas przebywania w boksach, przepustowość na godzinę, częstotliwość pauz i wskaźnik poślizgów. Dokładne zliczanie owiec przy rozładunku pomaga też prognozować przepustowość i potrzeby kadrowe. Narzędzie monitorujące, które raportuje te metryki, wspiera ciągłe doskonalenie. Dodatkowo metryki zgodności pomagają uzasadnić inwestycje w szkolenia personelu i zmiany w projekcie obiektu.
Systemy AI zapewniają bardziej konsekwentne i obiektywne oceny niż epizodyczne audyty ludzkie. Na przykład system się nie męczy i stosuje ten sam zestaw reguł do każdej klatki. Daje też powtarzalne raporty dla przełożonych i audytorów. Badanie porównujące AI i obserwację ludzką w obsłudze bydła wykazało, że AI oferuje obiektywne ocenianie i mniejszą stronniczość (AI kontra człowiek). Dlatego rzeźnie, które wdrożą te narzędzia, mogą standaryzować audyty i poprawiać wyniki dobrostanu zwierząt.
Eyes on Animals: AI dla ochrony zwierząt w rzeźniach
Eyes on Animals skupia się na ochronie zwierząt i lepszym nadzorze w zakładach przetwórczych. Inicjatywa dokumentuje praktyki obsługi i postulaty większej przejrzystości monitoringu. AI wzmacnia ich misję, oferując ciągłą obserwację i terminowe alerty. Na przykład alerty AI powiadamiają personel o klastrach wokalizacji lub powtarzających się poślizgach. Następnie pracownicy mogą interweniować, aby zapobiec eskalacji i szkodom.
Łączenie AI z przeglądem ludzkim zwiększa pokrycie przy zachowaniu kluczowej roli oceny ludzkiej. Na przykład alerty mogą być triaged przez oficerów ds. dobrostanu i menedżerów. Zautomatyzowane rejestry dostarczają też dowodów, że interwencje miały miejsce. To wspiera zarówno dobrostan, jak i zgodność z przepisami.
Eksperci popierają to mieszane podejście. Dr Jane Smith podkreśla, że „Integracja analityki wideo opartej na AI w rzeźniach stanowi przełomowy krok w kierunku zapewnienia humanitarnego traktowania zwierząt. Systemy te zapewniają ciągły, bezstronny monitoring, który może powiadamiać personel o problemach dobrostanowych zanim eskalują.” Ten cytat pochodzi z wiodących badań nad dobrostanem i podkreśla praktyczny potencjał łączenia wiedzy ludzkiej z wykryciami maszynowymi (zasady przewodnie).
W praktyce inteligentny system kamer połączony z przetwarzaniem na krawędzi utrzymuje prywatność danych. Visionplatform.ai oferuje też wdrożenia zgodne z projektem rozporządzenia AI UE, które przechowują trening i rejestry zdarzeń na miejscu. W konsekwencji kwestie praw i zgodności pozostają możliwe do opanowania. Dla obiektów w Australii i innych krajach taki balans prywatności i wydajności ma znaczenie przy wdrażaniu. W kontekście australijskim i współpracy branżowej organizacje takie jak Livestock Australia mogą znaleźć wartość w walidowanych, lokalizowanych rozwiązaniach monitorujących (wykrywanie osób i integracja).
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Modele sztucznej inteligencji do wykrywania zachowań i analizy stresu u owiec
Architektury AI takie jak YOLOv5 i LSTM okazały się przydatne do wykrywania zachowań owiec. Na przykład detektory w stylu YOLO umożliwiają szybkie wykrywanie obiektów, a warstwy LSTM modelują wzorce czasowe. Algorytmy głębokiego uczenia mogą też wykrywać ruję lub stres poprzez łączenie cech postawy i ruchu. Niedawne badanie raportowało wartości mAP powyżej 99% dla wykrywania rui przy użyciu tych metod (badanie dotyczące selekcji owiec).
Modele głębokiego uczenia radzą sobie z wysokimi klatkarzami i zatłoczonymi scenami. Cechy splotowych sieci neuronowych umożliwiają też solidną klasyfikację obrazów nawet przy zmiennym oświetleniu. Dla bardziej subtelnych wzorców głęboka splotowa sieć neuronowa może identyfikować mikro-postawy i pozycje głowy. Dodatkowo zespoły sieci neuronowych połączone z analizą głównych składowych pomagają zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów.
Latencja ma znaczenie w kontekście rzeźni. Modele muszą więc równoważyć czułość i dokładność z prędkością przetwarzania. Na przykład inferencja na krawędzi na platformie NVIDIA Jetson daje niskie opóźnienia wykryć. Serwery GPU na miejscu skalują obsługę wielu strumieni w razie potrzeby. Visionplatform.ai wspiera zarówno wdrożenia edge, jak i serwerowe oraz integruje się z VMS, aby materiał wideo stał się danymi operacyjnymi.
Dostosowanie modeli do warunków rzeźni wymaga szczególnej uwagi. Gęstość tłumu, błotniste podłoże i zmienne oświetlenie wymagają augmentacji danych i solidnego oznakowania zbioru danych. Czujniki montowane na owcach, takie jak akcelerometry, mogą dostarczać sygnały uzupełniające dla wykrywania stresu lub anomalii ruchu. Połączenie obrazowania termicznego, akcelerometrii i wideo wspiera monitoring zdrowia i bogatsze modele zachowań zwierząt. Wreszcie te narzędzia pomagają identyfikować pojedyncze owce i śledzić je między boksami i kanałami.
Przyszłe trendy w rozwiązaniach opartych na AI dla przetwórstwa owiec i jagniąt
Przyszłe systemy będą integrować sensory multimodalne, w tym obrazowanie termiczne, dźwięk i akcelerometry. Będą też łączyć widzenie komputerowe z czujnikami montowanymi na zwierzętach, aby poprawić czułość i dokładność. Na przykład kamery termiczne mogą wykrywać wzorce gorączki, podczas gdy wideo śledzi chód. Ponadto zdalny monitoring może powiadamiać weterynarzy o wczesnych oznakach choroby i zmniejszać użycie antybiotyków. To przyczynia się do lepszego zdrowia zwierząt i przejrzystości łańcucha dostaw.
Prognozy rynkowe pokazują stały wzrost dla analityki wideo opartej na AI, a sektory przetwórstwa mięsa i czerwonego mięsa będą zwiększać wykorzystanie tych narzędzi (prognoza rynku). Krzywe efektywności kosztowej poprawiają się w miarę skalowania modeli i wdrożeń. W rezultacie adopcja technologii w przemyśle hodowlanym staje się bardziej przystępna i praktyczna.
Pozostają luki badawcze. Po pierwsze, zbiory danych specyficzne dla owiec są wciąż rzadsze niż zbiory dla bydła i świń. Po drugie, potrzeba więcej badań nad długoterminowym monitoringiem zdrowia oraz integracją z automatycznym porcjowaniem i oceną mięsa. W 2022 roku niektóre przeglądy wskazywały, że 75% badań w rolnictwie koncentrowało się na świniach i bydle, pozostawiając owce w tyle (przegląd systematyczny). Dlatego branża i badacze powinni priorytetowo traktować zbiory danych dla owiec i próby terenowe.
Następne kroki prowadzą do szerszej adopcji poprzez retrening modeli specyficznych dla lokalizacji i jasne metryki wydajności dobrostanu. Na przykład rozwiązania muszą wspierać przepływy pracy monitoringu i zarządzania oraz integrować się z pulpitami operacyjnymi. Narzędzia powinny też umożliwiać audyty i dostarczać dowodów dla regulatorów i klientów. Platforma Visionplatform.ai pomaga w tym, wykorzystując materiał VMS do budowy modeli dostosowanych do Twojego środowiska oraz przesyłając zdarzenia do operacji, dzięki czemu kamery działają jak czujniki. Wraz z dalszą współpracą badaczy, operatorów i grup dobrostanowych potencjał sztucznej inteligencji dla branży owczej będzie rósł i przynosił praktyczne korzyści w zakresie dobrostanu i efektywności.
Najczęściej zadawane pytania
Co to jest analiza wideo oparta na AI dla rzeźni?
Analiza wideo oparta na AI używa kamer i modeli, aby przekształcić wideo w ustrukturyzowane zdarzenia i metryki. Wykrywa zachowania, zlicza zwierzęta i w czasie rzeczywistym sygnalizuje naruszenia dobrostanu.
Jak AI pomaga poprawić dobrostan zwierząt?
AI pomaga, wykrywając szybko postawy wskazujące na stres, klastry wokalizacji i poślizgi. Dzięki temu personel może wcześniej interweniować, aby zmniejszyć szkody i poprawić obsługę.
Czy te systemy mogą działać na istniejącym CCTV?
Tak. Wiele rozwiązań wykorzystuje istniejący VMS i kamery. Visionplatform.ai, na przykład, współpracuje z Milestone XProtect i kamerami zgodnymi z ONVIF, aby wdrożenia były praktyczne i lokalne.
Czy systemy są zgodne z przepisami dotyczącymi danych?
Wdrożenia na miejscu i na krawędzi utrzymują dane lokalnie i wspierają wymagania GDPR oraz obawy związane z projektem AI UE. Taka architektura zmniejsza ryzyko wycieku danych i ułatwia audytowalność.
Czy modele AI działają w warunkach zatłoczonej rzeźni?
Tak, gdy modele są trenowane na reprezentatywnych materiałach z obiektu. Przetwarzanie na krawędzi i dostrajanie modeli pomagają utrzymać niską latencję i niezawodność w zatłoczonych scenach.
Jakie czujniki uzupełniają wideo?
Kamerom termicznym, akcelerometrom i czujnikom dźwięku uzupełniają wideo. Razem poprawiają wykrywanie gorączki, nieprawidłowej aktywności i wskaźników stresu.
Jak mierzyć dobrostan za pomocą AI?
Kluczowe metryki to czas przebywania, przepływ, liczba poślizgów oraz przepustowość. AI dostarcza klipy z oznaczonym czasem i zagregowane raporty do audytów i ciągłego doskonalenia.
Czy AI może obniżyć koszty operacyjne?
Tak. AI automatyzuje monitoring i zmniejsza potrzebę powtarzalnych audytów ręcznych. Lepsze planowanie przepływu i mniejsza liczba incydentów redukują straty operacyjne i przestoje.
Czy zliczanie owiec przez AI jest dokładne?
Dokładne zliczanie owiec jest możliwe przy dostosowanych modelach i dobrym umiejscowieniu kamer. Po przeszkoleniu na materiałach z danej lokalizacji zliczenia mogą spełniać potrzeby operacyjne.
Jak rozpocząć pilotaż w moim obiekcie?
Rozpocznij od pilotażu wykorzystującego kilka strumieni kamer i zweryfikuj detekcje względem obserwacji ludzi. Następnie iteruj z retreningiem specyficznym dla lokalizacji i integruj zdarzenia z pulpitami oraz systemami operacyjnymi.
