Arriva la stalla con il riconoscimento facciale di ogni bovina

 

L’elettronica è sempre più protagonista nelle stalle da latte. Spesso le novità sono derivazioni e adattamenti di soluzioni pensate e applicate in altri settori produttivi.

 

Prendete il settore del riconoscimento immagini che permette ad un auto (ma non solo) di muoversi autonomamente, senza pilota, grazie al continuo ingresso di dati dalle telecamere e alle decisioni prese dal sistema di intelligenza artificiale che questi dati lavora e trasforma in comandi sul motore, sui freni, sul volante…

 

Qualcosa di analogo è quello che sta mettendo a punto un’azienda di computer vision technology che si occupa di rilevamento immagini e trasformazione delle informazioni raccolte in dati prontamente utilizzabili.

 

In particolare l’impegno di questa azienda è attualmente rivolto al settore agricolo, per le potenzialità che offre ai fini di un’agricoltura sostenibile, efficace e con il minimo degli sprechi.

 

La cosa interessa anche l’allevamento, perché è in fase di testaggio sul campo, in una stalla californiana di 400 capi, un sistema sperimentale che sfrutta la computer vision technology allo scopo di dare all’allevatore indicazioni precise su ogni animale per moltissimi aspetti dell’allevamento, come lo stato di salute, gli estri, la quantità di alimento assunto, le visite alla mangiatoia, l’efficienza di trasformazione, la quantità di acqua bevuta…

 

Il tutto basandosi su immagini raccolte da telecamere processate con algoritmi specifici messi a punto dall’azienda.

 

Nella stalla di prova ci sono 40 telecamere che raccolgono immagini nel gruppo delle bovine, con la media di una telecamera ogni 16 bovine.

 

Ogni telecamera cattura 30 immagini al secondo.

 

Queste immagini sono inviate a un server che le analizza ed è in grado di definire l’attività di ogni singola vacca.

 

Come fa?

 

Il software individua ogni bovina basandosi sul mantello (che ha particolarità uniche per ogni soggetto) e sulle caratteristiche di deambulazione.

 

Un altro algoritmo interpreta attività e movimenti. L’obiettivo è quello di definire soglie di normalità e relativi allarmi ogni volta che si registrano anomalie.

 

Ad esempio un cambiamento anomalo rispetto a una routine, ad esempio nell’assunzione di alimento, abbeverata, locomozione.

 

Non solo.

 

Si può arrivare a definire un ranking nell’efficienza alimentare di ogni capo.

 

Il sistema è in grado di dire quanto tempo resta alla mangiatoia la bovina e quanto mangia. Il tutto, confrontato con il dato di produzione di quella singola bovina (ad esempio fornito dal robot di mungitura), permette di definire valori di efficienza alimentare.

 

Volete saperne di più? Andate qui, quo e qua.

 

 

1-bella-bovine-mangiatoia

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