في عالم الزراعة الحديثة، يعتبر تحليل سلوك الحيوانات أحد أهم العوامل التي تؤثر على الصحة والإنتاجية والرفاهية الحيوانية. تعتمد الطرق التقليدية لمراقبة سلوك الحيوانات على المراقبة اليدوية، مما يتطلب وقتًا طويلاً ويكون عرضة للعوامل الذاتية ومحدود النطاق. في ضوء هذه التحديات، تم تطوير نظام رؤية حاسوبية (Computer Vision) متكامل يستند إلى تقنيات متطورة لتحليل سلوك الخنازير في بيئات الإيواء الجماعي.

تعتمد هذه المنظومة على نماذج متقدمة للكشف عن الأجسام (Object Detection) بدون الحاجة إلى البيانات المسبقة، فضلاً عن تقنية تقسيم الحركة (Motion-Aware Segmentation) والتتبع المتقدم، مما يسهل استخراج الميزات باستخدام المحولات البصرية (Vision Transformers) لتحقيق التعرف القوي على السلوكيات. وقد أثبت النظام كفاءته في مواجهة صعوبات مثل وجود حيوانات تتداخل مع بعضها البعض ونقص الرؤية.

تم اختبار النظام الجديد على مجموعة بيانات سلوك الخنازير في إدنبره (Edinburgh Pig Behavior Video Dataset) حيث حقق نموذجنا الزمني دقة إجمالية بلغت 94.2%، مما يشكل تحسنًا كبيرًا بنسبة 21.2% مقارنة بالأساليب الحالية. كما أظهر النظام قدرات تتبع قوية، حيث حصل على درجة حفظ الهوية (IDF1) تبلغ 93.3% ودقة متوسطة للكشف (Average Precision) بلغت 89.3%.

تصميم النظام القابل للتعديل يفتح المجال لتطبيقاته في سياقات أخرى، رغم الحاجة إلى مزيد من التحقق عبر الأنواع المختلفة. هذا التنفيذ مفتوح المصدر يوفر حلاً قابلاً للتوسع لمراقبة سلوك الحيوانات، مما يدعم الزراعة الذكية وتقويم رفاهية الحيوانات من خلال تحليل آلي وموضوعي مستمر. فهل أنت مستعد لرؤية كيف يمكن للتكنولوجيا أن تحدث ثورة في العمليات الزراعية التقليدية؟ شاركونا آرائكم في التعليقات!