U savremenoj mlečnoj industriji, efikasno upravljanje zdravljem krava postalo je ključni faktor za stabilnu proizvodnju mleka. Zdravlje pojedinačnih krava igra značajnu ulogu u očuvanju visoke kvalitete mleka, a rano otkrivanje bolesti i abnormalnosti može znatno smanjiti rizik od širenja bolesti i osigurati optimalne uvjete za proizvodnju.
Iako postoje invazivne metode praćenja zdravlja, kao što su mehanički uređaji povezani s kravama, neinvazivni pristupi, koji koriste tehnologiju za praćenje ponašanja krava, postaju sve popularniji. Ove tehnike omogućavaju manje stresa za životinje i lakšu svakodnevnu upotrebu na farmama.
Jedan od naprednih metoda koristi kamere i duboko učenje za analizu kretanja i ponašanja krava. Naime, krave često pokazuju promene u ponašanju zbog bolesti, stresa ili ciklusa estrusa, a praćenje tih promena omogućava rano otkrivanje problema. Tim istraživača sa Univerziteta u Tokiju, predvođen profesorom Iotom Iamamotom, razvio je inovativnu tehniku za praćenje krava unutar štale koristeći sistem sa više kamera.
Sistem koji su razvili koristi informacije o lokaciji, umesto tradicionalnih složenih obrazaca slike, čime se omogućava precizno praćenje kretanja krava širom štale. Prethodni sistemi su se oslanjali na pojedinačno praćenje svake krave, često koristeći samo nekoliko kamera, što je ograničavalo preciznost, posebno u velikim i prepunim štalama. Novi pristup omogućava bešavno praćenje kroz preklapanje kamere, što je poboljšalo tačnost praćenja čak i u složenim okruženjima.
Testovi su pokazali da je sistem postigao tačnost od oko 90% u praćenju kretanja krava i oko 80% tačnosti u identifikaciji pojedinačnih životinja. Ovo predstavlja značajno poboljšanje u odnosu na prethodne metode, koje su se borile sa preciznošću u izazovnim uslovima.
Dodatno, sistem se dobro snalazi u različitim situacijama, bilo da se krave kreću polako ili brzo, te je uspešno prilagođen za praćenje i kada su krave u ležećem položaju. Povećanje tačnosti praćenja omogućava poljoprivrednicima da bolje prate zdravlje svojih stada i efikasnije detektuju potencijalne probleme.
Dr. Iamamoto objašnjava da ovaj sistem pomaže u optimalnom upravljanju zdravljem krava, čime se poboljšava proizvodnja mleka, a istovremeno smanjuju troškovi. Tim planira dalje unapređenje sistema, uključujući automatizaciju podešavanja kamere, čime će sistem biti još lakši za implementaciju u različitim štalama.
U budućnosti, cilj je unaprediti mogućnost sistema da otkriva rane znakove bolesti, čime bi se poljoprivrednicima omogućilo brže i efikasnije upravljanje zdravljem stada, a sve u cilju postizanja visokokvalitetne proizvodnje mleka po povoljnijoj ceni.