https://arctic.ru
Учёные создали нейросеть для мониторинга здоровья оленей в Арктике
Учёные создали нейросеть для мониторинга здоровья оленей в Арктике
Arctic.ru: О реализации государственных задач развития Арктики и Дальнего Востока
2026-06-19T13:36
2026-06-19T13:36
2026-06-19T16:31
новости
наука и технологии
арктическая зона россии
/img/07e6/0a/15/1009567_0:105:2000:1230_1920x0_80_0_0_8077207dd50e5cecb8bf09a1b02b9e9d.jpg
Сотрудники Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) создали первую в России автоматизированную систему – нейросеть, которая способна оценить по внешним характеристикам состояние северных оленей по видео. Разработка позволит решить комплекс проблем, с которыми сталкивается отрасль животноводства в Арктике, сообщает пресс-служба комитета по науке и высшей школе Санкт-Петербурга.Согласно исследованиям, опубликованным в журнале "Природные ресурсы Арктики и Субарктики", разработка позволит повысить точность расчётов экономически значимых параметров животных и тем самым повысить эффективность животноводства в Заполярье.Как пояснил старший научный сотрудник лаборатории информационных технологий в системном анализе и моделировании СПИИРАН – СПб ФИЦ РАН Владислав Соболевский, разработка основана на нейросети, которая при помощи компьютерного зрения по видео анализирует внешние данные животных. Уже на их основании учёные могут проанализировать состояние каждой особи.Для обучения нейросети были выбраны 60 фотографий северных оленей, полученных в ямальском опытном стаде. Эксперименты продемонстрировали способность системы к точному распознаванию всех ключевых биометрических параметров, которые позволяют судить о состоянии здоровья особи."Мониторинг упитанности оленей через анализ объёмов мышечной массы позволяет точно прогнозировать продуктивность стад, что критично для управления кормовой базой в условиях лимитированных пастбищных ресурсов. А компьютерное выявление патологий по текстуре кожных покровов обеспечивает раннюю диагностику заболеваний, сокращая потери от падежа", – отметил руководитель отдела животноводства и рационального природопользования СЗЦППО – СПб ФИЦ РАН, академик РАН Касим Лайшев.
https://arctic.ru/20251003/1051471.html
2026
Новости
ru-RU
https://arctic.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
/img/07e6/0a/15/1009567_112:0:1889:1333_1920x0_80_0_0_f68545bd1b6c049e8ef8da0d36287f13.jpgновости, наука и технологии, арктическая зона россии
Учёные создали нейросеть для мониторинга здоровья оленей в Арктике
Сотрудники Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) создали первую в России автоматизированную систему – нейросеть, которая способна оценить по внешним характеристикам состояние северных оленей по видео. Разработка позволит решить комплекс проблем, с которыми сталкивается отрасль животноводства в Арктике,
сообщает пресс-служба комитета по науке и высшей школе Санкт-Петербурга.
Согласно исследованиям,
опубликованным в журнале "Природные ресурсы Арктики и Субарктики", разработка позволит повысить точность расчётов экономически значимых параметров животных и тем самым повысить эффективность животноводства в Заполярье.
Как пояснил старший научный сотрудник лаборатории информационных технологий в системном анализе и моделировании СПИИРАН – СПб ФИЦ РАН Владислав Соболевский, разработка основана на нейросети, которая при помощи компьютерного зрения по видео анализирует внешние данные животных. Уже на их основании учёные могут проанализировать состояние каждой особи.
"Кроме того, наша система позволяет бесконтактно мониторить оленей и исключить стресс-факторы, которые возникают у животного, например, при использовании носимых датчиков", – отмечает он.
Для обучения нейросети были выбраны 60 фотографий северных оленей, полученных в ямальском опытном стаде. Эксперименты продемонстрировали способность системы к точному распознаванию всех ключевых биометрических параметров, которые позволяют судить о состоянии здоровья особи.
"Мониторинг упитанности оленей через анализ объёмов мышечной массы позволяет точно прогнозировать продуктивность стад, что критично для управления кормовой базой в условиях лимитированных пастбищных ресурсов. А компьютерное выявление патологий по текстуре кожных покровов обеспечивает раннюю диагностику заболеваний, сокращая потери от падежа", – отметил руководитель отдела животноводства и рационального природопользования СЗЦППО – СПб ФИЦ РАН, академик РАН Касим Лайшев.
