Результат интеллектуальной деятельности: СПОСОБ КОНТРОЛЯ ЖИВОГО ВЕСА И ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЖИВОТНОГО

Изобретение относится к области автоматизации животноводства, в частности к способам и средствам контроля веса и физиологического состояния сельскохозяйственных животных.

Изобретение может быть использовано для автоматизации расчета веса животного и контроля физиологического состояния в процессе передвижения через весовую платформу по данным ежедневного мониторинга.

Известен способ взвешивания животных в неподвижном состоянии, недостатком которого является сложность удержания животного в статическом положении, требующий дополнительных затрат труда на присутствие людей (удержание животного в неподвижном состоянии, закрытие-открытие калиток весов). Также известны способы взвешивания животных в движении (патенты SU 1616559, SU 1704730, SU 1688126, SU 1569577), однако алгоритмы обработки весовых данных не обладают достаточной избирательностью и специфичностью по отношению к виду животных, разнице в массе, особенностям передвижения животных разной массы и физиологического состояния.

Задачей изобретения является усовершенствование взвешивания животных для автоматизированного получения данных не только о живой массе, но и о физиологическом состоянии в процессе передвижения животных через платформу весов с регистрацией всей картины импульсного воздействия на датчики весов во времени, с последующей обработкой данных на компьютере, оснащенном обучающейся вычислительной системой на основе нейронных сетей.

Технический результат достигается за счет того, что данные флуктуации живого веса с датчиков весов поступают на вход предварительно обученных: нейронной сети с обратным распространением ошибки и нейронной сети Кохонена, эмулированных на компьютере. Сеть Кохонена использует как данные с электронных весов, так и данные с выхода нейронной сети с обратным распространением ошибки. Результат расчетов сетей, а также идентификационный номер животного, считанный сканером, поступают в базу данных.

Сущность изобретения поясняется схемой.

Весовая оборудуется таким образом, чтобы животное спокойно, в непринужденной обстановке (в отсутствии других животных и людей) передвигалось через электронные весы 1 по пути к месту кормления и обратно. Сигнал с датчиков электронных весов поступает на вход вычислительной системы компьютера, построенной на основе нейронной сети с обратным распространением ошибки 2, предварительно обученной транспонировать массив чисел флуктуации веса в живую массу, а для получения сведений о физиологическом состоянии используется нейронная сеть Кохонена 3, которая кластеризует входные данные, полученные с выхода сети 2, данные с весов 1 и массивы данных предыдущих взвешиваний из базы данных 4. Для корректной работы вычислительной системы нейронные сети 2 и 3 предварительно обучают на образцах массивов чисел, соответствующих разным выходным параметрам живой массы и физиологического состояния. Сеть 2 по массиву чисел, полученному с электронных весов, рассчитывает живую массу животного. Сеть 3, по характеру контакта конечностей животных с платформой весов и значением веса, рассчитанным сетью 2, способна различать состояния конечностей: здоровые конечности, заболевания опорнодвигательной системы, и общее физиологическое состояние: нормальная реактивность, угнетенное состояние разной степени.

Полученные результаты работы вычислительной системы, вместе с идентификационным номером животного, считанным сканером идентификации животных 5 с микрочипа, поступают в базу данных компьютера.

Эффект использования данного изобретения заключается в переводе мероприятий по взвешиванию животных в автоматический режим ежедневного мониторинга состояния стада. Нейронные сети, обученные отслеживать разные физиологические состояния животных по характеру передвижения и изменения живой массы, способны решать целый ряд самых разнообразных задач: контроль заболеваний опорно-двигательной системы; общего физиологического состояния - нормальная реактивность, угнетенное состояние разной степени; контроль кормления; контроль протекания беременности самок, мониторинг ритмичности роста и др.