Verbesserung der Erkennung von Kuhstallnummern mit KI

In den letzten Jahren ist die Nachfrage nach Milch gestiegen, was zu einem Wachstum in der Milchwirtschaft geführt hat. Die Gesundheit und Produktivität der Kühe zu managen, ist für Landwirte super wichtig. Um das zu erreichen, müssen die Bauern sicherstellen, dass die Kühe einen bequemen Lebensraum, genug Futter und regelmässige Gesundheitschecks haben. Eine der Herausforderungen dabei ist, die Stallnummer jeder Kuh zu identifizieren, was hilft, ihre Gesundheit und Milchproduktion zu verfolgen.

#Das CowStallNumbers-Dataset

Um das Problem der Identifizierung der Stallnummern zu lösen, wurde ein kleines Dataset namens CowStallNumbers erstellt. Dieses Dataset enthält Bilder, die aus Videos von Kuhzitzen aufgenommen wurden, mit dem Ziel, bei der Erkennung von Stallnummern zu helfen. Es umfasst 1.042 Bilder zum Training und 261 Bilder zum Testen. Die Stallnummern variieren von 0 bis 60. Die Bilder sind so aufgenommen, dass die Stallnummern besser erkannt werden können, indem man sich auf die Zitzen der Kühe konzentriert.

#Bedeutung der Stallnummernerkennung

Die genaue Erkennung der Stallnummern ist für Milcherzeuger entscheidend. So kann jede Kuh individuell überwacht werden, um ihre Gesundheit und Produktivität aufrechtzuerhalten. Wenn die Landwirte Stallnummern schnell und zuverlässig identifizieren können, können sie besser Entscheidungen bezüglich Futter, Gesundheitschecks und dem gesamten Management der Kühe treffen.

#Entwicklung des Erkennungsmodells

Um die Erkennung der Stallnummern zu verbessern, wurde ein Modell basierend auf der ResNet34-Architektur feinjustiert. Dieses Modell wurde mit Techniken wie zufälligem Zuschneiden, zentriertem Zuschneiden und Drehungen angepasst, um mehr Trainingsbilder zu erstellen. Nach der Anwendung dieser Methoden erreichte das Modell eine beeindruckende Genauigkeit von 92% bei der Erkennung von Stallnummern. Allerdings gab es Diskrepanzen bei der Vorhersage der genauen Positionen der Stallnummern, was zu einer niedrigeren Punktzahl in diesem Bereich führte.

#Verwandte Objekt-Erkennungstechniken

Es wurden verschiedene Methoden in der Objekterkennung eingesetzt, besonders in unterschiedlichen Umgebungen. Ein häufiger Ansatz basiert auf Algorithmen wie R-CNN und seinen schnelleren Versionen. Diese Techniken helfen, Objekte effizienter zu identifizieren, können aber bei schlechten Lichtverhältnissen oder wenn Objekte verdeckt sind, Schwierigkeiten haben. Zum Beispiel können Kühe eins mit ihrer Umgebung werden oder ihre Merkmale sind verdeckt, was die Erkennung kompliziert.

Neueste Fortschritte haben die Verwendung von Wärmebildern zur Erkennung von Kühen eingeführt. Diese Technologie nutzt Wärmeunterschriften, um Kühe selbst bei schwachem Licht oder wenn sie teilweise verdeckt sind, zu erkennen. Obwohl dieser Ansatz vielversprechend ist, gibt es Herausforderungen, insbesondere bei der Identifizierung von Kühen in grossen Gruppen.

#Herausforderungen bei der Kuh-Erkennung

Die Erkennung von Stallnummern kann aus verschiedenen Gründen schwierig sein. Umweltbedingungen, wie Beleuchtung, können das Funktionieren des Modells beeinflussen. Zudem haben unterschiedliche Rassen von Kühen einzigartige Erscheinungsbilder, sodass Modelle speziell gestaltet werden müssen, um diese Unterschiede zu berücksichtigen.

Ein weiteres Problem ist, dass Kühe oft eng beieinander stehen, was es schwierig macht, sie zu unterscheiden. Das Modell muss in der Lage sein, Bilder zu verarbeiten, auf denen Kühe dicht gepackt sind und manchmal nur teilweise sichtbar sind.

#Datenerhebungsprozess

Um das CowStallNumbers-Dataset zu erstellen, wurden Bilder aus Videos gesammelt, die aufgenommen wurden, um die Gesundheit von Kühen zu überwachen. Ein Modell wurde genutzt, um die relevantesten Frames aus dem Video zu extrahieren. Nach dieser Extraktion wurde jeder Frame sorgfältig überprüft, um fehlerhafte Bilder zu entfernen und so ein sauberes Dataset für das Training des Erkennungsmodells zu gewährleisten.

#Modellarchitektur

Das Erkennungsmodell basierend auf ResNet34 wurde sorgfältig strukturiert, um Bilder entgegenzunehmen und sowohl die Stallnummer als auch deren Position vorherzusagen. Das Modell umfasst separate Schichten zur Erkennung der Stallnummer und zur Identifizierung ihrer Position im Bild. Diese Dualität ermöglicht einen umfassenden Ansatz zur Erkennung von Stallnummern.

#Leistungsbewertung

Die Leistung des Stallnummernerkennungsmodells wurde mit einer Metrik namens Intersection over Union (IoU) bewertet. Dieser Score hilft zu messen, wie gut die vorhergesagte Position einer Stallnummer mit der tatsächlichen Position übereinstimmt. In diesem Fall hat das Modell zwar die Stallnummern erfolgreich erkannt, aber die Positionsgenauigkeit war nicht so hoch.

Die Leistung des Modells zeigt, dass es Stallnummern effektiv erkennen kann, aber es besteht Verbesserungsbedarf bei der Bestimmung ihrer genauen Positionen. Faktoren wie unterschiedliche Lichtverhältnisse und die Unterschiede zwischen den Bildern können die Fähigkeit des Modells beeinträchtigen, Positionen genau vorherzusagen.

#Fazit

Die Erstellung des CowStallNumbers-Datasets stellt einen bedeutenden Schritt zur Verbesserung der Erkennung von Stallnummern dar. Durch die Feinabstimmung eines ResNet34-Modells und die Anwendung verschiedener Bildaugmentierungstechniken erzielte das Projekt eine bemerkenswerte Genauigkeit bei der Erkennung von Stallnummern.

Mit dem Fortschritt der Technologie könnte die Einführung fortschrittlicherer Objekterkennungsmodelle die Fähigkeiten der Stallnummernerkennung weiter verbessern. Indem diese Methoden weiterhin verfeinert werden, können Milcherzeuger von einer verbesserten Überwachung ihrer Herden profitieren, was zu einem besseren Management und einer insgesamt höheren Produktivität in der Milchwirtschaft führt.