Adathalmaz készítése sárga magyar tyúk állományok mesterséges intelligencia alapú videóelemzéséhez - Rampasek, Éva; Hajdu, Csaba; Tüű Szabó, Boldizsár; Tempfli, Károly; Környei, László (GEORGIKON FOR AGRICULTURE, 2024)
A precíziós állattenyésztési rendszerek (PLF) képesek valós időben folyamatos képet adni az állatok jólléti, valamint egészségi állapotáról, és egyben a termelés hatékonyságának növelését is biztosíthatják. A számítógépes látás az információs technológiák fejlődésének köszönhetően a baromfiiparban az állatok megfigyelését teszi lehetővé emberi erőforrás igénybevétele nélkül és számtalan információ bemutatására, rögzítésére képes. Az “End the Cage Age” elnevezésű európai polgári kezdeményezést az Európai Bizottság elfogadta, ami azt jelenti, hogy a haszonállatok ketreces tartásának fokozatos kivezetésére fog sor kerülni, legkorábban 2027-től. Ez többek között a tojótyúktartást is jelentős mértékben érinti, amellyel kapcsolatban fontos megjegyezni, hogy jelenleg hazánkban a tojótyúk- állomány közel háromnegyede (felújított vagy feljavított) ketreces tartástechnológiában termel. A ketrec nélküli rendszerekben, nagy állományméretek esetén a tyúkok társas viselkedése felértékelődik, a viselkedés folyamatos monitorozására van szükség. Az első kulcsfontosságú lépés a gépi látástechnológia alkalmazása során a tyúkok azonosítása és a felvételeken látható egyedek számának meghatározása. Ezt követheti a viselkedés, a jólléti állapot, az egészségi állapot és egyéb tényezők automatikus nyomon követése. A videófelvételeket Mosonmagyaróváron, a Széchenyi István Egyetem Uni-Agro-Food Kft. sárga magyar tyúk törzstenyészeteként működő baromfitelepén készítettük. A videofelvételek 49 tyúk tevékenységét rögzítették ellenőrzött környezetben, a hangsúlyt az egyes madarak mozgásának felismerésére és a viselkedés előrejelzésére helyeztük fejlett képfeldolgozási technikák segítségével. A kutatásunkban nyílt, madarakra vonatkozó adatbázisokat és nyílt forráskódú annotációs eszközöket használtunk fel a madarak viselkedésének elemzésére specializált adathalmaz létrehozásához. Amellett, hogy nagy mennyiségű nyers felvétel keletkezett, munkánk eredményeképpen kifejezetten tyúkokra koncentráló annotált adathalmaz készült, amely eredményességét az architektúránk kezdeti verziójának működésével bizonyítunk. Jövőbeni terv a detektálás és előrejelzés eredményességének javítása.
Keywords: tyúk; YOLO; precíziós állattenyésztés; mélytanulás; objektumkövetés; objektumdetektálás; mesterséges intelligencia; gépi látás