The object of research, development or design (in Russian) : Интеллектуальная технология автоматизированного мониторинга состояния с/х животных и цифровая платформа как ее инструментальное воплощение

The object of research, development or design (in Kazakh) : Ауыл шаруашылығы жануарларының жағдайын автоматтандырылған бақылаудың интеллектуалды технологиясы және оның аспаптық көрінісі ретінде цифрлық платформа

Aim of work (in Russian) : Целью проекта является разработка технологии и автоматизированной системы с интеллектуальным техническим зрением для неинвазивного мониторинга поведенческих характеристик и физиологического состояния сельскохозяйственных животных, находящихся в плотных динамичных группах, для обеспечения автоматизированного сбора и интеллектуальной обработки приоритетных данных в управлении мясным животноводством, что позволит повысить качество содержания животных и увеличить сохранность поголовья

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты етті мал шаруашылығын басқаруда басым деректерді автоматтандырылған жинау мен интеллектуалдық өңдеуді қамтамасыз ету үшін тығыз динамикалық топтардағы ауыл шаруашылығы жануарларының мінез-құлық сипаттамалары мен физиологиялық жай-күйінің инвазивті емес мониторингі үшін интеллектуалды техникалық көру технологиясы мен автоматтандырылған жүйесін әзірлеу болып табылады, бұл жануарларды бағу сапасын арттыруға және малдың сақталуын арттыруға мүмкіндік береді

Методы исследования (на русском) : В ходе научного анализа и обработки результатов эмпирической работы использован системный подход и методы экспертных оценок. Основная идея для разработки методик интеллектуального видеомониторинга и анализа его данных – использование технологий искусственного интеллекта и создание специализированного устройства переработки видеоинформации на основе принципов работы естественных нейронных систем – НЕЙРОВЫЧИСЛИТЕЛЯ. Поиск объектов на изображении – задача, которая сегодня может быть эффективно решена с помощью интеллектуальных технологий, а именно с применением рекуррентных нейронных сетей. Детекция объектов на изображении осуществляется за счет определение рамок, ограничивающих объекты. Предполагается использование двух нейросетевых подходов для решение задачи детекции: 1) Семейство алгоритмов R-CNN представляет собой двухшаговый подход: на первом этапе определяются "регионы интереса" — области, где вероятность нахождения объекта высока, а на втором этапе выполняется классификация объектов и корректировка координат рамок. 2) Алгоритмы семейства YOLO используют одноэтапный подход, при котором одновременно предсказываются координаты заданного числа рамок вместе с результатами классификации и вероятностью наличия объекта в каждой из них. Во время обучения сети происходит уточнение координат рамок.

Методы исследования (на казахском) : Эмпирикалық жұмыстың нәтижелерін ғылыми талдау және өңдеу барысында сараптамалық бағалаудың жүйелі тәсілі мен әдістері қолданылды. Интеллектуалды бейне мониторинг әдістемелерін әзірлеу және оның деректерін талдау үшін негізгі идея жасанды интеллект технологияларын пайдалану және табиғи нейрондық жүйелердің – нейрондық есептегіштің жұмыс принциптері негізінде бейне ақпаратты өңдеудің мамандандырылған құрылғысын құру болып табылады. Суреттегі нысандарды іздеу-бұл бүгінгі күні интеллектуалды технологиялар арқылы, атап айтқанда қайталанатын нейрондық желілерді қолдану арқылы тиімді шешуге болатын міндет. Суреттегі объектілерді анықтау объектілерді шектейтін кадрларды анықтау арқылы жүзеге асырылады. Анықтау мәселесін шешу үшін екі нейрондық желіні қолдану ұсынылады: 1) R-CNN алгоритмдерінің тобы екі сатылы тәсілді білдіреді: бірінші кезеңде "қызығушылық аймақтары" анықталады — объектіні табу ықтималдығы жоғары аймақтар, ал екінші кезеңде объектілерді жіктеу және кадрлардың координаттарын түзету жүзеге асырылады. 2) YOLO тобының алгоритмдері жіктеу нәтижелерімен және олардың әрқайсысында объектінің болу ықтималдығымен бірге берілген кадрлар санының координаттарын бір уақытта болжайтын бір сатылы тәсілді қолданады. Желіні оқыту кезінде кадрлардың координаттары нақтыланады

Obtained results and novelty (in Russian) : Проведен анализ 160 научных и методических источников по неинвазивном анализу признаков состояния и активности плотной динамичной группы животных, а также обоснование выбранных методов исследования, подходов к построению методов и моделей. Это позволило уточнить задачи исследования и обосновать новые подходы. Выявленные 11 поведенческих характеристик и физиологического состояния животных позволит осуществлять оперативные научно обоснованные решения в сфере управления животноводством, значительно повысить качество состояния и содержания животных, снизить процент их падежа Определены соответствующие методы и уточнение конструкционных особенностей и приборных компонентов системы, что позволит осуществлять: биометрическая идентификация животных, контроль и оценку пищевого поведения, своевременное определенного болезненного состояния. Разработана методика автоматизированного сбора данных со стационарных видеокамер, что позволит обеспечить проведение интеллектуального видеомониторинга с анализом не менее 1500 животных/сутки. Данная методика обеспечивает новый уровень масштабирования систем видеонаблюдения в животноводстве Разработан банк данных, обеспечивающий структурированное хранение необходимого для объективного анализа количества паттернов поведения и физиологического состояния животных, возможных поведенческих профилей, результатов биометрической идентификации, оценки состояния животных и результатов принятия решений

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жануарлардың тығыз динамикалық тобының жай-күйі мен белсенділігінің белгілерін инвазивті емес талдау бойынша 160 ғылыми және әдістемелік дереккөздерге талдау, сондай-ақ таңдалған зерттеу әдістерін, әдістер мен модельдерді құру тәсілдерін негіздеу жүргізілді. Бұл зерттеу міндеттерін нақтылауға және жаңа тәсілдерді негіздеуге мүмкіндік берді. Жануарлардың анықталған 11 мінез-құлық сипаттамасы мен физиологиялық жай-күйі мал шаруашылығын басқару саласында жедел ғылыми негізделген шешімдерді жүзеге асыруға, жануарлардың жай-күйі мен бағу сапасын едәуір арттыруға, олардың өлім-жітім пайызын төмендетуге мүмкіндік береді. Тиісті әдістер мен жүйенің құрылымдық ерекшеліктері мен аспаптық компоненттерін нақтылау анықталды, бұл мыналарды жүзеге асыруға мүмкіндік береді: жануарларды биометриялық сәйкестендіру, тамақтану тәртібін бақылау және бағалау, белгілі бір аурудың уақтылы жағдайы. Стационарлық бейнекамералардан деректерді автоматтандырылған жинау әдістемесі әзірленді, бұл тәулігіне кемінде 1500 жануарды талдай отырып, интеллектуалдық бейнемониторинг жүргізуді қамтамасыз етуге мүмкіндік береді. Бұл әдіс мал шаруашылығындағы бейнебақылау жүйелерін масштабтаудың жаңа деңгейін қамтамасыз етеді Объективті талдау үшін қажетті мінез-құлық үлгілерінің санын және жануарлардың физиологиялық жай-күйін, мүмкін болатын мінез-құлық профильдерін, биометриялық сәйкестендіру нәтижелерін, жануарлардың жай-күйін бағалауды және шешім қабылдау нәтижелерін құрылымдық сақтауды

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : В рамках реализации данного научного проекта прикладного характера предполагается использование стационарных видеокамер, а также разработка специализированной мобильной робототехнической платформы видеонаблюдения с расширенным оснащением, позволяющей в оперативном режиме детализировать ситуацию и провести локальный углубленный анализ состояния животного, вызывающего опасения, в состав которой войдут следующие компоненты: - система технического зрения с интеллектуальным распознаванием и построением карты глубины (3D модель) для определения поз, различных сценариев поведения и изменения веса животных; - тепловизионная система с интеллектуальным контролем температурных особенностей животных; - мультиспектральная система технического зрения для выделения различных признаков на покрове животного; - система видеонаблюдения с возможностью многократного приближения интересующего объекта. При оснащении будут использованы: - камера Full HD с трансфокатором с увеличением в 26 раз с круговым обзором; - мультиспектральная подсветка от ближнего инфракрасного до мягкого ультрафиолетового диапазона; - дополнительные датчики (микрофон, пирометр и т.д.); и обеспечены: - обеспечена дальность перемещения до 1 км в ручном и автоматическом режиме со скоростью до 10 км/ч; - обеспечена защита от агрессивной химической среды; - беспроводная передача данных.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Осы қолданбалы сипаттағы ғылыми жобаны іске асыру шеңберінде стационарлық бейнекамераларды пайдалану, сондай-ақ жедел режимде жағдайды егжей-тегжейлі нақтылауға және күмән тудыратын жануардың жай-күйіне жергілікті терең талдау жүргізуге мүмкіндік беретін кеңейтілген жарақтандырумен мамандандырылған мобильді робототехникалық бейнебақылау платформасын әзірлеу көзделеді, оның құрамына мынадай компоненттер кіреді: - жануарлардың позаларын, әр түрлі мінез-құлық сценарийлерін және салмағының өзгеруін анықтау үшін тереңдік картасын (3D-модель) интеллектуалды тану және құрастыру арқылы техникалық көру жүйесі; -жануарлардың температуралық сипаттамаларын интеллектуалды басқаратын термобейнелеу жүйесі; - жануардың жамылғысындағы әртүрлі белгілерді ерекшелеуге арналған мультиспектрлі техникалық көру жүйесі; - қызығушылық тудыратын объектіні бірнеше рет жақындату мүмкіндігі бар бейнебақылау жүйесі. Жарықтандыру кезінде пайдаланылатын болады: - айналмалы көрінісі бар 26 есе үлкейтетін трансфокаторы бар Full HD камерасы; - жақын инфрақызылдан жұмсақ ультракүлгін диапазонға дейінгі мультиспектрлі жарықтандыру; - қосымша датчиктер (микрофон, пирометр және т. б.); және қамтамасыз етілген: - 10 км/сағ дейінгі жылдамдықпен қолмен және автоматты режимде 1 км-ге дейінгі қозғалыс қашықтығы қамтамасыз етілді; - агрессивті химиялық ортадан қорғау қамтамасыз етілген; - сымсыз деректерді беру.

Level of implementation (in Russian) : Основные результаты, полученные на первом этапе, представлены в научной статье, которая находится на стадии рецензирования в научном журнале, индексируемого в базе Scopus, имеющий процентиль по CiteScore не менее 50 (пятидесяти). Также научные результаты апробированы на международной научной конференции ACN - International Conference on Environment, Agriculture and Biotechnology (ICEABT)

Level of implementation (in Kazakh) : Бірінші кезеңде алынған негізгі нәтижелер CiteScore бойынша кемінде 50 (елу) процентильге ие Scopus базасында индекстелген ғылыми журналда рецензиялау сатысында тұрған ғылыми мақалада келтірілген. Сондай - ақ, ғылыми нәтижелер ACM-International Conference on Environment, Agriculture and Biotechnology (ICEABT)халықаралық ғылыми конференциясында сыналды.

Efficiency (in Russian) : Созданная новая технология станет основой для разработки уникальной автоматизированной системы с техническим зрением, обеспечивающей значительное повышение качества состояния и содержания животных на животноводческом комплексе за счет обеспечения оперативной объективной оценки, формирования научно обоснованных решений при максимальном исключении негативного влияния человеческого фактора. Использование разработанной в рамка реализации научного проекта технологии и системы обеспечит возможность решения избыточного спектра научно-исследовательских и практических задач, выделить значимые факторы для сведения к минимуму ущерба от различных аномалий поведенческого характера и физиологического состояния животных, определить необходимое и достаточное рациональное оснащение, и структуру подобных платформ для масштабирования и коммерциализации, составить базу знаний для проведения последующих НИОКР в других сферах науки.

Efficiency (in Kazakh) : Құрылған жаңа технология жедел объективті бағалауды қамтамасыз ету, адам факторының теріс әсерін барынша жою кезінде ғылыми негізделген шешімдерді қалыптастыру есебінен мал шаруашылығы кешеніндегі жануарлардың жай-күйі мен ұсталу сапасын едәуір арттыруды қамтамасыз ететін техникалық көзқарасы бар бірегей автоматтандырылған жүйені әзірлеу үшін негіз болады. Ғылыми жобаны жүзеге асыру шеңберінде әзірленген технологиялар мен жүйелерді пайдалану ғылыми және практикалық мәселелердің шамадан тыс ауқымын шешуге мүмкіндік береді, әртүрлі мінез-құлық ауытқулары мен жануарлардың физиологиялық күйінен болатын зиянды азайтудың маңызды факторларын бөліп көрсетуге, жануарлардың физиологиялық жағдайын анықтауға мүмкіндік береді. Қажетті және жеткілікті ұтымды жабдықтар, сондай-ақ масштабтау және коммерцияландыру үшін осындай платформалардың құрылымы ғылымның басқа салаларында кейінгі ҒЗТКЖ үшін білім базасын құрастырады

Field of application (in Russian) : Пользователями автоматизированной интеллектуальной системы, разрабатываемой в рамках проекта, являются - животноводческие комплексы любого уровня. Масштабирование системы возможно, как в Республике Казахстан, так и за рубежом. Реализация результатов исследования будет способствовать повышению уровня компетентности страны: подготовка специалистов с современными навыками и развитие междисциплинарных технологий, что является ключевым фактором для инновационного и устойчивого развития агропромышленного комплекса страны.

Field of application (in Kazakh) : Жоба шеңберінде әзірленетін автоматтандырылған интеллектуалдық жүйенің пайдаланушылары кез келген деңгейдегі мал шаруашылығы кешендері болып табылады. Жүйені масштабтау Қазақстан Республикасында да, шетелде де мүмкін. Зерттеу нәтижелерін іске асыру елдің құзыреттілік деңгейін арттыруға ықпал ететін болады: заманауи дағдылары бар мамандарды даярлау және пәнаралық технологияларды дамыту, бұл елдің агроөнеркәсіптік кешенін инновациялық және тұрақты дамыту үшін негізгі фактор болып табылады