Skip to content

26/07/15

نظام حاسوبي يميز الماشية ببصمة الأنف

cow nose
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

أرسل إلى صديق

المعلومات التي تقدمها على هذه الصفحة لن تُستخدم لإرسال بريد إلكتروني غير مرغوب فيه، ولن تُباع لطرف ثالث. طالع سياسة الخصوصية.

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

 
 

References

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)