Цифровая бонитировка КРС: отечественная ИТ-система сможет оценивать до 500 животных в день.
На агропромышленной выставке «Золотая осень — 2026» представили отечественную ИТ-систему для автоматизированной оценки крупного рогатого скота. Разработка Проектного института цифровой трансформации АПК РГАУ–МСХА имени К. А. Тимирязева позволит проводить бонитировку до 500 голов в день — примерно в 25 раз больше, чем способен обработать за это время один специалист. Технология призвана повысить объективность оценки животных и в перспективе помочь хозяйствам совершенствовать селекционную работу и раньше выявлять признаки заболеваний.
От фотографии к трехмерной модели животного
О системе рассказала директор Проектного института цифровой трансформации АПК Анастасия Греченева. В основе решения лежит компьютерное зрение с использованием специализированных камер, которые фиксируют не только цветовое изображение — RGB, но и глубину сцены — D-канал.
Благодаря этому система получает информацию о расстоянии до объекта и формирует трехмерное представление животного в виде облака точек. Если обычная фотография фиксирует внешний вид коровы с определенного ракурса, то объемные данные позволяют анализировать геометрию тела и изменения положения животного во времени.
«Если сегодня бонитер осуществляет экстерьерную оценку одного животного за 20–30 минут, то наша система позволит осуществлять бонитировку до 500 голов в день с более высокой точностью и со снижением субъективности», — отметила Греченева.
По данным проекта, исследовательская база уже превышает 100 ТБ. Вычислительные мощности для обработки данных предоставляет Тимирязевская академия.
Какие параметры уже научились оценивать
Бонитировка — это комплексная оценка племенных и продуктивных качеств сельскохозяйственных животных. При ее проведении учитывают экстерьер, продуктивность и другие характеристики, которые помогают определить хозяйственное назначение животного и его ценность для селекционной работы.
На текущем этапе разработчики завершили модули, связанные с оценкой телосложения и основными экстерьерными признаками. В числе следующих задач — автоматизированная оценка вымени и конечностей.
По словам Греченевой, команда работает не только над алгоритмами измерения отдельных параметров, но и над методологией, позволяющей воспроизводить эксперименты и применять единую методику в разных хозяйствах.
Это важный этап для практического внедрения технологии. Результаты автоматизированных измерений должны быть сопоставимы независимо от конкретной производственной площадки. Для этого необходимы единые правила сбора данных, оценки признаков и проверки полученных результатов.
От селекции к раннему выявлению заболеваний
Технологическая база проекта может использоваться не только для оценки экстерьера, но и для мониторинга здоровья крупного рогатого скота. В частности, разработчики работают над механизмами раннего выявления хромоты и нарушений обмена веществ.
Анализ движений животного и изменений его внешних параметров потенциально позволяет выявлять отклонения, которые требуют дополнительного внимания специалистов. Однако цифровая система в таком случае выступает инструментом мониторинга и раннего обнаружения подозрительных признаков, а не заменой ветеринарного осмотра и диагностики.
Связь между оценкой экстерьера и здоровьем животных расширяет возможную область применения разработки. Одни и те же массивы данных могут помогать специалистам анализировать особенности телосложения, отслеживать изменения движения и формировать более полное представление о состоянии животного.
В материалах Тимирязевской академии проект также рассматривается как часть более широкого направления цифрового фенотипирования КРС — формирования объективного цифрового профиля животного на основе стандартизированных измерений и анализа данных.
Какой эффект технология может дать молочной отрасли
По оценке Греченевой, повышение качества экстерьерной оценки способно заметно повлиять на результаты селекционной работы. Она заявила, что даже при сохранении одного процента качества селекции отрасль может сохранить до 300–385 тыс. тонн молока в год.
Эту оценку следует рассматривать как заявленный потенциальный эффект, а не как уже достигнутый прирост производства. Реальный результат будет зависеть от того, насколько успешно цифровые измерения удастся встроить в селекционные программы и насколько полученные оценки повлияют на решения специалистов.
Для хозяйств важна не только скорость обработки данных. Автоматизация должна обеспечивать сопоставимость результатов, помогать выявлять значимые различия между животными и давать специалистам информацию, пригодную для практического использования. Поэтому производительность в 500 голов в день — лишь один из показателей эффективности разработки.
Главный этап — проверка в реальных хозяйствах
Переход от исследовательской системы к регулярному применению на фермах потребует подтверждения точности и воспроизводимости результатов. Необходимо сопоставлять автоматизированные оценки с заключениями квалифицированных бонитёров, проверять работу алгоритмов на разных группах животных и условиях содержания, а также оценивать, насколько стабильно система распознает необходимые признаки.
Отдельный вопрос — организация практической работы: как будут собираться данные, сколько времени займет обследование поголовья, каким образом результаты будут передаваться специалистам и как их планируют использовать в селекции и ветеринарном мониторинге. Подробные сведения о стоимости внедрения, сроках промышленного запуска и доступности решения для хозяйств в представленных материалах не приводятся.
Тем не менее направление разработки соответствует одной из ключевых задач цифровизации животноводства — переходу от преимущественно визуальной оценки к измеряемым и воспроизводимым данным. Если точность системы подтвердится в производственных условиях, она сможет ускорить обследование поголовья, уменьшить влияние субъективного фактора и создать дополнительную информационную основу для селекционной работы и контроля здоровья животных.
С уважением к Вашему делу, Ника Виноградова
Источник: ВиЖ
