Применение БПЛА для распознавания скота, их нахождения и прогнозирование их миграции.

Пропажа скота и животных, особенно в крупных пастбищных областях или в удаленных районах, может быть серьезной проблемой для фермеров, государства, зоопарков и владельцев скота. Этот процесс может происходить по разным причинам, включая недостаточное пастбище, кражи, атаки диких животных или даже потерю ориентации животных в незнакомой местности. Однако, вне зависимости от причины, потеря скота и животных приводит к финансовым потерям и может снизить производственную эффективность ферм и заповедников. Эффективным решением этой проблемы является использование БПЛА с нейроной сетью, которая может опознать на камере потерявшихся животных, после сделать два снимка в двух отрезках времени, скинуть местоположение, фото потерявшегося скота или животных. Благодаря чему можно вычислить направление, скорость миграции и будущее положение.

Оборудование:

1.    Беспилотные летательные аппараты (БПЛА):

2.    Нейронные сети и программное обеспечение для обработки данных:

Не исправность и возможные неполадки:

При использовании нейронных сетей для распознавания животных на изображениях могут возникать различные неполадки, которые могут повлиять на вероятность правильного распознавания. Вот некоторые из них:

1.     Недостаточный объем данных: Если нейронная сеть обучается на недостаточном объеме данных или на данных, которые недостаточно разнообразны, это может привести к переобучению или недообучению модели. В результате модель может давать неправильные предсказания или недостаточно точные результаты.

2.     Низкое качество изображений: Если качество изображений, получаемых с камер на БПЛА, недостаточно хорошее (например, из-за плохого освещения, размытости или низкого разрешения), это может затруднить распознавание животных на изображениях.

3.     Несбалансированные классы: Если в обучающем наборе данных присутствует дисбаланс классов (например, меньше изображений определенного типа животных), модель может быть предвзята в сторону более часто встречающихся классов, что может привести к неправильным предсказаниям для менее распространенных классов.

4.     Недостаточная адаптация к изменяющимся условиям: Если условия съемки изменяются (например, изменения освещения или погодные условия), модель может не быть адаптирована к таким изменениям, что может снизить ее точность распознавания.

5.     Недостаточная обученность модели: Если модель не была обучена на данных, содержащих различные условия (например, разные времена года, ландшафты и типы животных), ее способность к обобщению может быть ограничена.

Традиционное решение подобной проблемы:

Проблема: Пропажа скота и животных, особенно в крупных пастбищных областях или в удаленных районах, что может привести к финансовым потерям и снижению производственной эффективности для фермеров и владельцев скота. Отсутствие эффективного и надежного способа обнаружения и локализации потерянных животных усложняет их поиск и возвращение на ферму, что в конечном итоге может привести к ухудшению здоровья и благополучия скота, а также к финансовым потерям для фермерского бизнеса.

Традиционный подход решения этих проблем:

·        Обход пастбища: Фермеры и работники фермы могут проводить обход пастбища, чтобы найти потерянных животных. Этот процесс может быть проведен пешком, на лошадях или на транспортных средствах, таких как квадроциклы или мотоциклы.

·        Поиск по окрестностям: Если скот покинул пастбище, поиск может быть расширен на соседние территории и окрестные районы. Возможно, потерявшийся скот будет обнаружен в лесах, полях или по дорогам.

·        Использование животных пастухов: В некоторых случаях фермеры могут использовать специально обученных животных, таких как пастушие собаки или лошади, для помощи в поиске потерявшегося скота. Эти животные могут обладать нюхом и чуйкой, которые позволяют им находить скот в разных условиях.

·        Помощь сообщества: Фермеры могут также обратиться за помощью к соседям, местным жителям или властям района, чтобы сообщить о потерянном скоте и получить помощь в его поиске.

Недостатки традиционных методов:

·        Ограниченность обзора: Обход пастбища вручную или с помощью животных пастухов имеет ограниченную обзорную площадь. Это может затруднить обнаружение скота в обширных или труднодоступных районах.

·        Затраты времени и ресурсов: Поиск потерянного скота вручную требует значительных временных и физических затрат со стороны фермеров и работников фермы. Это может привести к задержкам в обнаружении и увеличению расходов на персонал и транспортные средства.

·        Ограниченная эффективность: Традиционные методы поиска могут быть неэффективными в случае, если скот перемещается на большие расстояния или находится в удаленных районах, где обход пастбища затруднен.

·        Недостаточная точность: Использование животных пастухов или визуальный обход пастбища могут быть недостаточно точными методами для обнаружения скота, особенно в случае, если животные находятся в лесах, полях или в густой растительности.

·        Зависимость от погодных условий: Традиционные методы поиска могут быть затруднены погодными условиями, такими как туман, дождь или снег, что может снизить видимость и усложнить поиск скота.