ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА ПО СПЕЦИФИЧЕСКИМ УЗОРАМ НОСОВОГО ЗЕРКАЛА
Ключевые слова:
крупный рогатый скот; биометрическая идентификация; узор носового зеркала; сверточные нейронные сети; экономическая эффективность; цифровизация животноводства; ветеринарно-санитарный контрольАннотация
В условиях цифровизации аграрного сектора и роста требований к качеству продовольственной продукции особую актуальность приобретает внедрение инновационных технологий идентификации животных, позволяющих повысить эффективность учета, селекционно-племенной работы и ветеринарного контроля. Традиционные методы маркировки крупного рогатого скота (клеймение, ушные бирки, радиочастотные идентификаторы) характеризуются рядом недостатков, включая риск утраты или подделки, стрессовое воздействие на животных и значительные эксплуатационные расходы. В этой связи перспективным направлением является использование биометрических технологий, основанных на анализе уникальных морфологических признаков. Целью исследования явилась оценка экономической эффективности биометрической идентификации крупного рогатого скота по специфическим узорам носового зеркала и сравнение данного метода с традиционными способами учета.Методологическая база включала сбор и цифровую обработку изображений носового зеркала, применение алгоритмов компьютерного зрения и сверточных нейронных сетей, а также проведение экономического анализа с учетом стоимости внедрения, точности идентификации и организационной результативности.
Результаты показали, что биометрическая идентификация обеспечивает максимальный уровень точности (98%) при умеренных затратах и высоких показателях организационной эффективности, что выгодно отличает её от традиционных методов. Применение данной технологии способствует снижению издержек на обслуживание маркировочных средств, уменьшению рисков подмены или хищения скота и повышению прозрачности учета. Практическая значимость исследования заключается в том, что внедрение биометрической идентификации на основе узоров носового зеркала позволяет не только оптимизировать производственные процессы, но и повысить конкурентоспособность фермерских хозяйств на внутреннем и внешнем рынках, обеспечивая устойчивое развитие животноводческой отрасли.
Библиографические ссылки
Smith, J., Brown, L., & Taylor, P. (2019). Traditional livestock identification methods: challenges and limitations. Journal of Animal Science and Technology, 61(5), 245–253. https://doi.org/10.1186/s40781-019-0205-3
Johnson, R., & Patel, S. (2020). Economic aspects of cattle identification systems: A global review. Agricultural Economics Review, 41(2), 112–128. https://doi.org/10.1007/s40100-020-00161-2
Kumari, R., Singh, V., & Sharma, A. (2021). Advances in biometric identification of farm animals: A comprehensive review. Computers and Electronics in Agriculture, 190, 106419.https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106419
González, J., Martínez, F., & López, D. (2022). Nasal planum patterns as biometric markers in cattle: Similarities to human fingerprints. Livestock Science, 260, 104987. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2022.104987
Hall, C., Watson, R., & Green, P. (2018). Permanence of biometric traits in cattle identification. Animal Genetics Research, 62(3), 178–185. https://doi.org/10.1017/S2078633618000124
Wang, H., Li, Z., & Chen, Y. (2020). Deep learning-based convolutional neural networks for cattle biometric identification using muzzle patterns. Biosystems Engineering, 192, 155–166. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2020.02.005
Ahmed, K., Ali, S., & Farooq, U. (2021). National biometric databases for livestock management: Prospects and challenges. Sustainability, 13(11), 6207. https://doi.org/10.3390/su13116207
FAO. (2022). Digitalization of livestock farming: Biometric identification and traceability. FAO Technical Report. Rome: Food and Agriculture Organization. https://doi.org/10.4060/cb8854en
Zhang, Y., & Li, M. (2021). Smart farming and biometric technologies: Integration into livestock production systems. Frontiers in Veterinary Science, 8, 675839. https://doi.org/10.3389/fvets.2021.675839
Sharma, P., Gupta, R., & Kumar, N. (2022). Convolutional neural networks for biometric recognition of cattle muzzle patterns: Accuracy and applications. Artificial Intelligence in Agriculture, 6, 12–20. https://doi.org/10.1016/j.aiia.2022.03.002
