vetpressАграрная наукаAgrarian science0869-81552686-701XРедакция журнала "Аграрная наука"10.32634/0869-8155-2025-393-04-153-158vetpress-3587Research ArticleАГРОИНЖЕНЕРИЯ И ПИЩЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИAGROENGINEERING AND FOOD TECHNOLOGIESМетодика и результаты натурных испытаний системы цифрового мониторинга экстерьера молочных коровMethodology and results of field tests of the digital monitoring system for the exterior of dairy cowshttps://orcid.org/0000-0002-2511-7526ЮрочкаС. С.YurochkaS. S.

Сергей Сергеевич Юрочка, кандидат технических наук, старший научный сотрудник

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Sergey Sergeevich Yurochka, Candidate of Engineering Sciences, Senior Researcher

5 1st Institutsky Passage, Moscow, 109428

yssvim@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8769-8365ПавкинД. Ю.PavkinD. Yu.

Дмитрий Юрьевич Павкин, кандидат технических наук, старший научный сотрудник

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Dmitry Yurevich Pavkin, Candidate of Engineering Sciences, Senior Researcher

5 1st Institutsky Passage, Moscow, 109428

dimqaqa@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4332-9274ХакимовА. Р.KhakimovA. R.

Артём Рустамович Хакимов, младший научный сотрудник

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Artyom Rustamovich Khakimov, Junior Researcher

5 1st Institutsky Passage, Moscow, 109428

arty.hv@gmail.comhttps://orcid.org/0009-0005-8217-9482БердюгинП. С.BerdyuginP. S.

Павел Сергеевич Бердюгин, младший научный сотрудник

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Pavel Sergeevich Berdyugin, Junior Researcher Assistant

5 1st Institutsky Passage, Moscow, 109428

BPS71188@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2480-5754ВладимировФ. Е.VladimirovF. E.

Фёдор Евгеньевич Владимиров, научный сотрудник

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Fyodor Evgenievich Vladimirov, Researcher Associate

5 1st Institutsky Passage, Moscow, 109428

fvladimirov21@gmail.comФедеральный научный агроинженерный центр ВИМРоссияFederal Scientific Agroengineering Center VIMRussian Federation20252504202514153158Copyright © Юрочка С.С., Павкин Д.Ю., Хакимов А.Р., Бердюгин П.С., Владимиров Ф.Е., 20252025Юрочка С.С., Павкин Д.Ю., Хакимов А.Р., Бердюгин П.С., Владимиров Ф.Е.Yurochka S.S., Pavkin D.Y., Khakimov A.R., Berdyugin P.S., Vladimirov F.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vetpress.ru/jour/article/view/3587

В агропромышленном комплексе России существует запрос на технологии цифровизации процесса сбора линейных параметров экстерьера животных, в особенности молочных коров. Переход от субъективной ручной бонитировки к унифицированной автоматической позволит резко увеличить производительность и точность проведения подобных операций.

Цели исследования — составление методики и проведение первичного натурного испытания системы цифрового мониторинга экстерьера молочных коров.

Исследование проводили на действующей молочно-товарной ферме в Московской области, все животные принадлежали к черно-пестрой зебувидной породе. Оценивали пригодность проходного бокса системы цифрового мониторинга к прохождению молочных коров, работоспособность и погрешность 8 блоков камер, возможный стресс животных, а также общую устойчивость системы. Для сбора изображений использовали трехмерные времяпролетные камеры M5 3D TOF RGB и стереопары из расположенных на плате двух объективов 1/3-Inch CMOS OV4689. В сумме система из 8 блоков камер, расположенных сверху и сбоку от проходного бокса системы цифрового мониторинга, позволяет одномоментно делать снимки каждого животного со всех сторон, обеспечивая измерение 18 основных промеров тела коровы и расчет 12 индексов телосложения. В результате определили, что блокам камер удается захватывать изображение животных, двигающихся в проходном боксе системы цифрового мониторинга без остановки. Погрешность разрешения собираемой из снимков карты расстояний составила ±10 мм. Подтвердили, что животные спокойно шли в проходном боксе системы цифрового мониторинга, не демонстрируя признаков чрезмерного стресса.

In the agro-industrial complex of Russia, there is a demand for technologies for digitalization of the process of collecting linear parameters of the exterior of animals, especially dairy cows. The transition from subjective manual grading to a unified automatic one will dramatically increase the productivity and accuracy of such operations. The aim of the study was to develop a methodology and conduct an initial full-scale test of a digital monitoring system for the exterior of dairy cows.

The study was conducted on an operating dairy farm in the Moscow region; all animals belonged to the black-and-white zebu breed. The suitability of the digital monitoring system’s pass-through box for the passage of dairy cows, the operability and error of 8 camera units, possible animal stress, and the overall stability of the system were assessed. M5 3D TOF RGB three-dimensional time-of-flight cameras and stereo pairs of two 1/3-inch CMOS OV4689 lenses located on the board were used to collect images. In total, the system of 8 camera units located above and to the side of the digital monitoring system’s walk-through box allows for simultaneous shooting of each animal from all sides, providing for the measurement of 18 basic body measurements of the cow and the calculation of 12 body condition indices.

As a result, it was determined that the camera units are able to capture images of animals moving in the digital monitoring system’s walk-through box without stopping. The resolution error of the distance map collected from the images was ±10 mm. It was confirmed that the animals were walking calmly in the entrance box of the digital monitoring system, without showing signs of excessive stress.

коровацифровизацияэкстерьерцифровой мониторингбонитировкасowdigitalizationexteriordigital monitoringgradingИсследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-76-10041. https://rscf.ru/project/23-76-10041/The study was supported by a grant from the Russian Science Foundation No. 23-76-10041. https://rscf.ru/en/project/23-76-10041/ReferencesЛобачевский Я.П., Дорохов А.С. Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2021; 15(4): 6-10. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10Lobachevsky Ya.P, Dorokhov A.S. Digital technologies and robotic devices in the agriculture. Agricultural Machinery and Technologies. 2021; 15(4): 6-10 (in Russian). https://doi.org/10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10Ценч Ю.С. Научно-технический потенциал как главный фактор развития механизации сельского хозяйства. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022; 16(2): 4-13. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-2-4-13Tsench Yu.S. Scientific and Technological Potential as the Main Factor for Agricultural Mechanization Development. Agricultural Machinery and Technologies. 2022; 16(2): 4-13 (in Russian). https://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-2-4-13Юрочка С.С., Хакимов А.Р, Павкин Д.Ю., Базаев С.О., Комков И.В. Обзор исследований и технологий, применимых для цифровизации процесса оценки экстерьера животных в мясном и молочном животноводстве. Аграрная наука. 2024; (4): 114-122. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2024-381-4-114-122Yurochka S.S., Khakimov A.R., Pavkin D.Yu., Bazaev S.O., Komkov I.V. Review of researches and technologies applicable to digitalization of the process of assessing the exterior of meat and dairy animals. Agrarian science. 2024; (4): 114-122 (in Russian). https://doi.org/10.32634/0869-8155-2024-381-4-114-122Alem H. The Role of Technical Efficiency Achieving Sustainable Development: A Dynamic Analysis of Norwegian Dairy Farms. Sustainability. 2021; 13(4): 1841. https://doi.org/10.3390/su13041841Alem H. The Role of Technical Efficiency Achieving Sustainable Development: A Dynamic Analysis of Norwegian Dairy Farms. Sustainability. 2021; 13(4): 1841. https://doi.org/10.3390/su13041841Halachmi I., Guarino M. Editorial: Precision livestock farming: a ‘per animal’ approach using advanced monitoring technologies. Animal. 2016; 10(9): 1482-1483. https://doi.org/10.1017/S1751731116001142Halachmi I., Guarino M. Editorial: Precision livestock farming: a ‘per animal’ approach using advanced monitoring technologies. Animal. 2016; 10(9): 1482-1483. https://doi.org/10.1017/S1751731116001142Батанов С.Д., Баранова И.А., Старостина О.С. Модель прогнозирования молочной продуктивности коров по их экстерьерным особенностям. Вестник Башкирского государственного аграрного университета. 2019; (1): 55-62. https://doi.org/10.31563/1684-7628-2019-49-1-55-62Batanov S.D., Baranova I.A., Starostina O.S. Prediction model for milk production of cows by their exterior features. Vestnik Bashkir State Agrarian University. 2019; (1): 55-62 (in Russian). https://doi.org/10.31563/1684-7628-2019-49-1-55-62Харченко А.В., Фейзуллаев Ф.Р, Лепехина Т.В. Экстерьерные особенности казахской белоголовой породы крупного рогатого скота. Инновационная наука. 2022; (6-1): 62-64. https://elibrary.ru/hchsjbKharchenko A.V., Feyzullaev F.R., Lepekhina T.V. The exterior features of the Kazakh white-headed cattle. Innovation science. 2022; (6-1): 62-64 (in Russian). https://elibrary.ru/hchsjbЧиндалиев А.Е., Калимолдинова А.С., Алипов А.У, Баймуканов А.Д. Использование линейной оценки экстерьера коров. Главный зоотехник. 2019; (8): 32-38. https://elibrary.ru/hycfxaChindaliev A.E., Kalimoldinova A.S., Alipov A.U., Baimukanov A.D. The use of linear evaluation of body conformation of cows. Head of animal breeding. 2019; (8): 32-38 (in Russian). https://elibrary.ru/hycfxaWilkins J.F., McKiernan W.A., Walmsley B.J., McPhee M.J. Automated data capture using laser technology to enhance live cattle assessment and description. Australian Farm Business Management Journal. 2015; 12: 70-77. https://doi.org/10.22004/ag.econ.284945Wilkins J.F., McKiernan W.A., Walmsley B.J., McPhee M.J. Automated data capture using laser technology to enhance live cattle assessment and description. Australian Farm Business Management Journal. 2015; 12: 70-77. https://doi.org/10.22004/ag.econ.284945Hansen M.F., Smith M.L., Smith L.N., Jabbar K.A., Forbes D. Automated monitoring of dairy cow body condition, mobility and weight using a single 3D video capture device. Computers in Industry. 2018; 98: 14-22. https://doi.org/10.1016/j.compind.2018.02.011Hansen M.F., Smith M.L., Smith L.N., Jabbar K.A., Forbes D. Automated monitoring of dairy cow body condition, mobility and weight using a single 3D video capture device. Computers in Industry. 2018; 98: 14-22. https://doi.org/10.1016/j.compind.2018.02.011O’Leary N., Leso L., Buckley F., Kenneally J., McSweeney D., Shalloo L. Validation of an Automated Body Condition Scoring System Using 3D Imaging. Agriculture. 2020; 10(6): 246. https://doi.org/10.3390/agriculture10060246O’Leary N., Leso L., Buckley F., Kenneally J., McSweeney D., Shalloo L. Validation of an Automated Body Condition Scoring System Using 3D Imaging. Agriculture. 2020; 10(6): 246. https://doi.org/10.3390/agriculture10060246Banhazi T.M. etal. Precision Livestock Farming: An international review of scientific and commercial aspects. International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2012; 5(3): 1-9. https://doi.org/10.3965/j.ijabe.20120503.001Banhazi T.M. et al. Precision Livestock Farming: An international review of scientific and commercial aspects. International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2012; 5(3): 1-9. https://doi.org/10.3965/j.ijabe.20120503.001Башилов А.М., Королев В.А. Видеоцифровое системнометрическое управление агротехнологическими процессами. Вестник аграрной науки Дона. 2019; (4): 68-75. https://elibrary.ru/vsyvcnBashilov A.M., Korolev V.A. Video-digital system-metric management of agrotechnological processes. Don agrarian science bulletin. 2019; (4): 68-75 (in Russian). https://elibrary.ru/vsyvcnBuller H., Blokhuis H., Lokhorst K., Silberberg M., Veissier I. Animal Welfare Management in a Digital World. Animals. 2020; 10(10): 1779. https://doi.org/10.3390/ani10101779Buller H., Blokhuis H., Lokhorst K., Silberberg M., Veissier I. Animal Welfare Management in a Digital World. Animals. 2020; 10(10): 1779. https://doi.org/10.3390/ani10101779Xue T., Qiao Y, Kong H., Su D., Pan S., Rafique K. One-Shot Learning-Based Animal Video Segmentation. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2022; 18(6): 3799-3807. https://doi.org/10.1109/TN.2021.3117020Xue T., Qiao Y, Kong H., Su D., Pan S., Rafique K. One-Shot Learning-Based Animal Video Segmentation. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2022; 18(6): 3799-3807. https://doi.org/10.1109/TII.2021.3117020Jones J.W. etal. Toward a new generation of agricultural system data, models, and knowledge products: State of agricultural systems science. Agricultural Systems. 2017; 155: 269-288. https://doi.org/10.1016Zj.agsy.2016.09.021Jones J.W. et al. Toward a new generation of agricultural system data, models, and knowledge products: State of agricultural systems science. Agricultural Systems. 2017; 155: 269-288. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2016.09.021Упелниек В.П., Завгородний С.В., Махнова Е.Н., Сенатор С.А. История происхождения и перспективы распространения зебувидного типа черно-пестрой породы крупного рогатого скота (обзор). Достижения науки и техники АПК. 2020; 34(12): 66-72. https://elibrary.ru/cerfphUpelniek V.P., Zavgorodny S.V, Makhnova E.N., Senator S.A. The history of the origin and prospects for the spread of the zebu-type Black-and-White cattle (review). Achievements of science and technology in agribusiness. 2020; 34(12): 66-72 (in Russian). https://elibrary.ru/cerfphЮрочка С.С., Павкин Д.Ю., Хакимов А.Р, Бердюгин П.С., Базаев С.О. Оценка стереокамер для цифрового мониторинга экстерьера коров. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2024; 18(4): 34-40. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2024-18-4-34-40Yurochka S.S., Pavkin D.Yu., Khakimov A.R., Berdyugin P.S., Bazaev S.O. Assessing Stereo Camera Applicability for Digital Monitoring of Cattle Exterior. Agricultural Machinery and Technologies. 2024; 18(4): 34-40 (in Russian). https://doi.org/10.22314/2073-7599-2024-18-4-34-40

The authors declare that there are no conflicts of interest present.