الإدارة والرعاية الحيوانية

رصد دجاج التسمين في مختلف الأعمار بواسطة نماذج التعلّم المتعمّق المتقدّمة

لقراءة المزيد من المحتوى حول aviNews Arabic June 2024

مقدّمة

  • في يومنا هذا، يُربّى حوالي 20,000 إلى 30,000 طائراً في بيوت دجاج التسمين في الولايات المتّحدة الأميركيّة، الأمر الذي يؤدّي إلى زيادة القلق العام حول رفاهيّة الحيوانات.
  • تتمّ معاينة رفاهيّة دجاج التسمين ونموّه يوميّا بشكلٍ يدويّ، وهو أمرٌ يتطلّب الكثير من العمل وعرضةٌ إلى الأخطاء البشريّة. لذلك، هناك حاجة لوسيلة تلقائيّة لرصد تصرّف الدجاج وتحليله، وتوقّع حالة الرفاهيّة.
  • تتمتّع تقنيّات التّعلّم المتعمّق بقدراتٍ قويّة على وصف السّمات، وسرعة معالجة عالية، وقُدرة على حلّ مشكلاتٍ متعلّقة بالتداخلات الخارجيّة.
  • لذلك، تعتبر خوارزميّات التعلّم المتعمّق نماذجَ مناسبةً لتطوير أداةٍ تلقائيّةٍ، وذات فاعليّة، وذكيّةٍ لتربية الحيوانات بدقّة.
  • لكنّ حجم الدجاج والأعداد الكبيرة منها التي تربّى في البيت الواحد تشكّلان تحدّياً أمام تطبيق تقنيّات التعلّم المتعمّق لمراقبة الدجاجات المنفردة.
  • في الدراسة المقدّمة، تمّ دمج وحدة انتباه البلوك الالتفافيّة (convolutional block attention module أو CBAM) مع YOLOv5 (وهو نموذجٌ مصمّمٌ لرصد أشياء صغيرة بشكلٍ سريع) لتحسين قدرة الخوارزميّات على استخلاص سمات الصورة.

الطرق

  • تمّ إجراء هذه الدراسة في بيتٍ تجريبيّ لدجاج التسمين في مركز أبحاث الدواجن في جامعة جورجيا في آثنز، الولايات المتّحدة الأميركيّة.
  • تمّ تثبيت آلات تصوير عالية الوضوح (PRO-1080MSFB, Swann Communications, Santa Fe Springs, CA) على السقف (على ارتفاع مترين ونصف فوق الأرض) لالتقاط الفيديو (15 إطار/ثانية، 1440 بيكسل × 1080 بيكسل).
  • ثمّ تمّ اختيار نوعين من الفراش (نشارات صنوبر حديثة، بالإضافة إلى فراشٍ مستعملٍ لتربية ثلاثة قطعان دجاج تسمين من قبل) كساحاتِ تطبيقٍ لعمليّة رصد دجاج التسمين. وبعد ذلك، تمّ اختيار لكلّ من ساحتَي الفراش 70 صورةً من د2، ود9، ود16، ود23 تباعاً، لمجموع 560 صورة.

الرسم 1. أمثلة عن صور دجاج التسمين من الساحات المختلفة. (أ) صور لدجاج التسمين من أرضيّة نشارات الصنوبر الحديثة. (ب) صور لدجاج التسمين من أرضيّة الفراش المستعمل. (ج) صور لدجاج التسمين من أرضيّة الأقفاص المتعدّدة.

بالإضافة إلى ذلك، تمّ تركيب الصور البارزة في الرسم 1(ج) لتقييم قدرة النموذج على الرصد في خضمّ وجود عدّة أقفاص في كلّ ساحة. ولذلك تمّ اختيار 70 صورة من د16 ود23.

  • وأخيراً، تمّ الحصول على 700 صورة وتقسيمها بشكلٍ عشوائيّ على مجموعات تمرينٍ وتفحّص، بمعيار 5 إلى 2.
  • يوضّح الرسم 1 أمثلة عن صور دجاج التسمين من ساحاتٍ مختلفة.

النتائج

يُوضّح الرسمان 2 و 3 نتائج رصد دجاج التسمين بواسطة YOLOv5 ومُدمج YOLOv5-CBAM على أرضيّتي الصنوبر الحديث والفراش المستعمل، تباعاً.

كانت دقّة وقدرة الاسترجاع والبُعد البُؤري ومعدّل الدقّة الوسطيّة على عتبة 0.5 للمُدمج YOLOv5-CBAM 97.3% و92.3% و94.7% و96.5%، وهي أعلى من تلك العائدة إلى YOLOv5 (96.6% و92.1% و94.3% و96.3%) أو إلى Faster R-CNN (79.9% و95.4% و86.8% و90.6%) وSSD (60.8% و94.0% و73.8% و88.5%).

تواصل بعد الإعلان.

بيّنت النتائج أنّ الفاعليّة العامّة للمُدمج YOLOv5-CBAM كانت الأفضل.

الرسم 3. نتائج الرصد باستخدام YOLOv5 والمُدمج YOLOv5-CBAM على الفراش المستعمل. (أ) طيور بعمر اليومين. (ب) طيور بعمر التسعة أيّام. (ج) طيور بعمر الستّة عشر يوماً. (د) طيور بعمر الثلاثة والعشرين يوماً.

ملخّص

قراءة إضافيّة:   Guo, Y., S. E. Aggrey, X. Yang, A. Oladeinde, Y. Qiao, L. Chai. (2023) Detecting broiler chickens on litter floor with the YOLOv5- CBAM deep learning model. Artificial Intelligence in Agriculture,9: 36-45. https://doi.org/10.1016/j.aiia.2023.08.002.

 

إنضمّ إلى جماعتنا لتربية الدواجن

إحصل على النسخة الرقمية للمجلّة مجانًا
إبقى مع الأحداث من خلال رسائلنا الإخبارية
PDF إمكانية الوصول إلى المقالات بنسق الـ

إكتشف
AgriFM - البودكاست لقطاع الثروة الحيوانية باللغة الإسبانية
agriCalendar - تقويم أحداث العالم الزراعيagriCalendar
agrinewsCampus - دورات تدريبية لقطاع الثروة الحيوانية