نقرن العلم بالتنمية عبر الأخبار والتحليلات

نظام حاسوبي يميز الماشية ببصمة الأنف
  • نظام حاسوبي يميز الماشية ببصمة الأنف

حقوق الصورة: Dr Hamdi Mahmoud

نقاط للقراءة السريعة

  • يتميز كل حيوان بخطم فريد كمثل بصمة البنان

  • يرصد النظام سمات مميزة من الصور الرقمية

  • ويمكن أن يساعد على تعقب مصدر تفشي الأمراض، وكشف الاحتيال

Shares
يقول باحثون مصريون إنهم طوروا تقنية تقوم على نظام حاسوبي، تستطيع تمييز الماشية والتعرف عليها باستخدام بصمات الخطم.

يستخدم النظام الذي صممه باحثون من جامعة بني سويف في مصر خوارزميات حاسوبية؛ لرصد سمات مميزة في صور خطم الماشية، من أجل تصنيف الحيوانات. وقد سبق تطبيق هذه التقنية في مهام استدلال حيوية مشابهة، من قبيل التعرف على الوجوه البشرية.

ويساعد رصد إنتاج الثروة الحيوانية –وذلك لإدارة التطعيمات، أو كشف الاحتيال، أو متابعة تفشي الأمراض- على ضمان سلامة المنتجات الحيوانية، وفقًا للدراسة التي نُشرت في المجلة الدولية لاستثمار الصور الشهر الماضي.

ومثلما يتميز البشر ببصمات فريدة، فإن لدى كل حيوان بصمة أنف فريدة. وعلى الرغم من استخدام أنوف الماشية للتعرف على الحيوانات منذ عام 1921، قد تكون التقنيات الحالية –مثل طباعة صورة الأنف باستخدام الحبر والورق– مضيعة للوقت، وفقًا لما ورد بالبحث. وتعد طرق التعرف التقليدية الأخرى المستخدمة في البلدان النامية، مثل الوشم ووضع علامات بالأذن أو الوسم بالحديد الساخن، مؤلمة للحيوانات.

في المقابل، يعتمد الأسلوب المصري على التقاط صور رقمية لأنوف الماشية. وتجرى معالجة الصور لاستخراج الملامح قبل أن تحلل خوارزمية مضمون كل بصمة، لتصنف بعد ذلك وتضاف إلى قاعدة بيانات.

تقول الباحثة المشاركة في الدراسة، هاجر الحداد: إن الباحثين أنشأوا قاعدة بيانات تتألف من نحو 20 صورة لكل حيوان، بإجمالي 52 حيوانًا، واستخدموها في ’تدريب‘ النظام على تصنيف الأنوف.

وبمجرد انتهاء فترة التدريب، اختبروا النظام باستخدام صور لحيوانات أخرى، ووجدوا أنه يتعرف على الحيوانات بشكل صحيح بنسبة 96%، مقارنة بنسبة 90% للطرق التقليدية.

لكن حسام زوبع –باحث الحاسوب في جامعة بابيس-بولياي في رومانيا– يقول إنه من الصعب المقارنة بين دقة تقنيات مختلفة. ويضيف: ”لا يمكننا إجراء مقارنة مع أي طرق حالية؛ لأن معظمها يستخدم مجموعات بيانات خاصة بها، وهو ما يعني عدم وجود بيانات مرجعية متاحة لعقد هذه المقارنة“.

ويقر الباحثون بأن الأسلوب يحتاج إلى تنقيح؛ بهدف زيادة دقته، وخفض وقت معالجة مجموعات كبيرة من الماشية، قبل الشروع في استخدام هذه التقنية في المزارع.

وتقول هاجر لشبكة SciDev.Net: ”ما زلنا بحاجة إلى تعاون الحكومة، وكاميرات رقمية عالية الدقة، وحواسب ذات تكنولوجيات عالية، وموظفين مدربين على استخدام النظام“.

الخبر منشور بالنسخة الدولية يمكنكم مطالعته عبر العنوان التالي:
Computer system identifies cattle from nose prints

 
 



المراجع

Hamdi A. Mahmoud and Hagar Mohamed Reda El Hadad Automatic cattle muzzle print classification system using multiclass support vector machine (International Journal of Image Mining, 29 June)
إعادة نشر المقال:
نشجعكم على إعادة نشر هذه المقالة على الإنترنت أو عبر الإعلام المطبوع، فهو متاح لدينا مجانًا تحت رخصة المشاع الإبداعي، ولكن يُرجى اتباع بعض الإرشادات البسيطة:
  1. يرجى الحفاظ على نسبة المادة لكاتبها.
  2. يرجى الحفاظ على نسبة المادة لـشبكة SciDev.Net - وحيثما أمكن إدراج شعارنا مع وصلة الى المقال الأصلي.
  3. يمكنك ببساطة إدراج الأسطر القليلة الأولى من هذه المقالة ثم إضافة: "يمكن قراءة المقال كاملا على SciDev.Net" متضمنة رابطًا للمقال الأصلي.
  4. إذا كنت تريد أيضا أخذ الصور المنشورة في هذه المقالة، ستحتاج إلى التنسيق مع المصدر الأصلي لها إذا كان يمكنك استخدامها.
  5. أسهل طريقة للحصول على هذه المادة على موقع الويب الخاص بك هو تضمين الكود الموجود أدناه.
لمزيد من المعلومات يمكن الاطلاع فيموقعنا على محددات وسائل الإعلام وإعادة النشر.