В статье рассматривается использование технологий компьютерного зрения для автоматизации процесса наблюдения за животными на открытых пространствах, с целью их подсчета и идентификации видов. Описываются методы детектирования и распознавания животных с помощью сверхточных нейронных сетей и способы решения проблем многократного подсчета животных на изображениях. Предлагаются два метода: анализ последовательностей видеоданных и индивидуальное распознавание животных. Рассматриваются плюсы и минусы каждого метода, а также возможность их комбинирования для повышения точности системы. Описан процесс обучения нейронной сети на основе датасета. Получены результаты тестирования, показывающие успешность предложенной системы. Подчеркивается перспективность рассмотренных технологий для мониторинга популяций животных и дальнейшего развития подобных систем в сельском хозяйстве.

Ключевые слова: алгоритм, компьютерное зрение, мониторинг, пастбищное, животноводство

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье рассматриваются многокритериальные задачи математического программирования, нацеленные на оптимизацию производства продовольственной продукции. Одна из моделей однопараметрического программирования связана с решением задачи сочетания растениеводства, животноводства и переработка продукции. В качестве основного параметра предложено использовать фактор времени, поскольку некоторые производственно-экономические характеристики могут быть описаны значимыми трендами. Вторая многокритериальная модель параметрического программирования позволяет оптимизировать производство сельскохозяйственной продукции и заготовку дикоросов. применительно муниципальному образованию, что имеет значение для территорий с развитым сельским хозяйством и высоким потенциалом пищевых лесных ресурсов.

Ключевые слова: параметрическое программирование, аграрное производство, двухкритериальная модель

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В работе приведен алгоритм моделирования производственно-экономических характеристик для получения растениеводческой продукции, с помощью которого решаются задачи планирования с применением методов многоуровневого параметрического программирования при усредненных и неблагоприятных условиях деятельности товаропроизводителей. При использовании этого алгоритма из исходного ряда формируется последовательность локальных минимумов, строится тренд и выделяются уровни, располагающиеся ниже этого тренда, названные неблагоприятными событиями. Оценка вероятностей этих событий определяется по закону распределения, описывающему ряд разностей фактических данных и значений тренда последовательности локальных минимумов. По выделенным событиям и другим характеристикам формируется задача оптимизации производства аграрной продукции, решение которой позволяет получить оптимальные объемы производства в соответствии с максимальными доходами, соответствующие расчетной вероятности событий. Сравнительный анализ результатов планирования в усредненных условиях и с учетом неблагоприятных событий показывает вероятные потери товаропроизводителей на уровне предприятия и муниципального района.

Ключевые слова: параметрическое программирование, тренд, неблагоприятное событие, производственно-экономическая характеристика, растениеводство, потери, риски

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 4.3.1 - Технологии, машины и оборудование для агропромышленного комплекса