佛罗里达大学的科学家们希望更快、更准确地评估牲畜的流动性，最终帮助农场动物的健康和生产。

为此，他们将使用人工智能（AI）来分析动物移动时的高清视频。

佛罗里达大学的遗传学家和马匹生理学副教授Samantha Brooks与其他研究人员一起，获得了农业基因组到表型组计划（AG2PI）的49,713美元拨款，用于这项研究。

该团队将把机器学习与步态分析结合起来，以加快他们对牲畜流动性的评估。

Samantha Brooks教授举了一个例子来说明这项技术如何提供帮助。在马身上，一名兽医可以在大约15分钟内完成基本的跛行检查。

该教授说："我们的长期目标是建立一个自动化管道，几乎可以在动物经过相机后几秒钟内实时产生结果。这个试点项目是朝着这个目标迈出的第一步"。

Samantha Brooks和她的同事主要研究马，因为它们是运动的优秀模型，而且科学家可以快速收集大量数据。

她和她的实验室已经在处理大约2,000 个马匹运动的视频片段。多亏了佛罗里达州中部数百名马主的慷慨解囊，才有了这些视频。

"庞大的视频库将使我们能够构建精确的模型来追踪动物在视频帧中的运动，"Samantha Brooks说。"虽然我们从马开始，但我们在这里学到的知识将转化为其他四足农场动物的类似模型。"

在这个项目中，他们还将建立AI模型来分析牛、猪和小型反刍动物的视频。

在审查数据时，研究人员将查看马的特征，如站立时间、步长和肢体伸展。在牛和猪中，科学家对不对称性和表明一个或多个肢体功能异常的疼痛的姿势更感兴趣。

Samantha Brooks说她想帮助其他科学家和农场动物的主人，因为人工智能虽然有帮助，但并不总是直观的。

"人工智能方法可以加速我们测量牲畜复杂运动特征的能力，比人眼更准确，"Samantha Brooks说。"然而，人工智能工具往往对生物学家不友好，也没有为具有挑战性的农场应用做好准备。"

她说："为了应对这些问题，我们希望改编并将现有的人工智能方法组合成一个分析包，供不同背景的科学家使用，并可部署在各种牲畜管理环境中。”

例如，该技术可以检测牲畜每天经过摄像机时的跛足情况。例如，设想一下乳牛进入挤奶厅的情景，提醒农场主尽早发现潜在的严重健康问题，而且农场工作人员的工作量也会减少。

由美国农业部国家食品和农业研究所资助的AG2PI是一个为期三年的项目，将于2023年结束。

AG2PI的目标是将作物和牲畜科学家相互联系起来，并与从事数据科学、统计、工程和社会科学的科学家联系起来，以识别共同的问题并就解决方案进行合作。

#农技科普大赛第二季#