การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกเพื่อตรวจจับและวิเคราะห์พฤติกรรมการย่ำเท้าของโคแบบอัตโนมัติ

ปัญหาและความสำคัญ การติดตามพฤติกรรมสุขภาพและรอบการผสมพันธุ์ของวัวในฟาร์มปศุสัตว์ขนาดใหญ่เป็นเรื่องที่ท้าทายอย่างยิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง "ความถี่ในการย่ำเท้า" (Stepping Frequency) ซึ่งเป็นตัวบ่งชี้สำคัญถึงความผิดปกติทางร่างกาย อาการเจ็บกีบเท้า หรือสัญญาณการติดสัด (Oestrus) แต่เดิมเกษตรกรต้องใช้การสังเกตด้วยสายตาซึ่งใช้เวลานานและคลาดเคลื่อนง่าย หรือการใช้เซนเซอร์แบบสวมใส่ (Wearables) ที่มีราคาสูงและอาจสร้างความเครียดหรือบาดแผลให้กับสัตว์ได้

วิธีการดำเนินการ งานวิจัยนี้จึงพัฒนาแนวทางการวิเคราะห์วิดีโออัจฉริยะ (Computer Vision) เพื่อตรวจจับพฤติกรรมสัตว์แบบเรียลไทม์โดยไม่รบกวนการใช้ชีวิตของวัว โดยมีกระบวนการหลักคือ:

การตรวจจับจุดสำคัญบนร่างกาย (Keypoint Detection): ใช้สถาปัตยกรรมปัญญาประดิษฐ์ในการระบุตำแหน่งข้อต่อและกีบเท้าของวัวในแต่ละเฟรมวิดีโอ เพื่อสร้างโครงร่างการเคลื่อนไหวที่แม่นยำ

นวัตกรรมการนับก้าวแบบอัตโนมัติ: ประยุกต์ใช้โมเดลวิเคราะห์ความต่อเนื่องเชิงเวลา (Temporal Analysis) เพื่อจำแนกจังหวะการยกและวางเท้า (Gait Analysis) ช่วยให้นับจำนวนการย่ำเท้าได้ถูกต้อง แม้ในสภาวะที่มีวัวหลายตัวในคอกเดียวกันหรือมีสิ่งกีดขวางในมุมกล้อง

ผลการดำเนินงาน จากการทดสอบพบว่า ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาขึ้นสามารถตรวจจับและนับก้าวการย่ำเท้าของวัวได้อย่างแม่นยำสูง โดยมีค่าความคลาดเคลื่อนต่ำเมื่อเทียบกับการนับด้วยมนุษย์ ระบบนี้ช่วยให้เกษตรกรสามารถประเมินระดับกิจกรรม (Activity Level) ของวัวแต่ละตัวได้ตลอด 24 ชั่วโมง นวัตกรรมนี้ไม่เพียงช่วยลดต้นทุนด้านอุปกรณ์และแรงงาน แต่ยังเป็นเครื่องมือสำคัญในการแจ้งเตือนปัญหาสุขภาพและเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการระบบสืบพันธุ์ ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มผลผลิตและยกระดับมาตรฐานฟาร์มโคนมอัจฉริยะในอนาคต