Команда Бурятской ГСХА создает разработку для автоматизации племенного отбора в свиноводстве

Команда Бурятской ГСХА создает разработку для автоматизации племенного отбора в свиноводстве. Система использует компьютерное зрение на базе YOLO v26 для оценки состояния конечностей животных, помогая своевременно выявлять патологии и снижать экономические потери от выбраковки.

Диагностика происходит полностью автоматически: животное попадает в специализированный станок, где четыре синхронизированные камеры снимают задние конечности с разных ракурсов. Видеопоток обрабатывается на GPU-сервере, где двухэтапная нейросеть сначала детектирует животное, затем классифицирует состояние конечностей. В зависимости от полученного кода животное направляется либо в загон ремонтного молодняка, либо в загон для углубленного ветеринарного осмотра или выбраковки. Результат передается в ERP-систему предприятия, а свинка направляется в соответствующий загон через автоматические двери, управляемые микроконтроллерами ESP32.

В основе модели - архитектура компьютерного зрения YOLO v26, реализованная на Python с использованием PyTorch и OpenCV. Текущий прототип подтверждает работоспособность концепции. Целевой показатель для промышленного внедрения - F1≥0,85, которого планируется достичь после дообучения на реальных данных в течение 9-12 месяцев.

Первичная валидация выполнена на тренировочном датасете. Следующий этап - сбор и разметка 5000 кадров на производственной площадке, пилотная эксплуатация на ферме-партнере и сертификация.

Система выявляет ранние признаки патологий задних конечностей: деформации суставов, нарушения постановки, хромоту, асимметрию нагрузки и визуальные маркеры воспалений. При целевой точности система будет пропускать не более 5-10% заболеваний против 50-60% при ручном осмотре.

Внедрение решения не требует сложной перестройки инфраструктуры предприятия.

Проект стал победителем в номинации "Лучшая инновация по направлению ИИ в свиноводстве " Агрохакатона 2026.