An information system for accounting for stray animals using artificial intelligence

Міжвідомчий науково-технічний збірник «Адаптивні системи автоматичного управління» № ’ (4) 202 УДК 004.8; 004.93 А. Амарбеєв, Я. Охочий, Н. Богданова ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ОБЛІКУ БЕЗПРИТУЛЬНИХ ТВАРИН З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ Анотація: Стаття присвячена започаткуванням для розробки програмного забезпечення інформаційної системи обліку безпритульник тварин. У застосунку використовувався алгоритм максимального ентропійного методу з обмеженою пам'яттю, що дозволяє автоматично ідентифікувати різні види тварин на основі аналізу зображень, забезпечуючи швидкість та надійність даних обліку. Ключові слова: машинне навчання, комп'ютерний зір, метод максимальної ентропії з обмеженою пам'яттю. Вступ Україна на даний момент входить до десятка країн з найбільшою чисельністю безпритульних тварин [1, 2]. У даний час функціонує близько півтисячі волонтерських притулків, що піклуються про бездомних тварин, та центрів стерилізації тварин. Необхідність розробки таких систем обумовлена кількома ключовими факторами. По-перше, відсутність централізованого обліку безпритульних тварин ускладнює контроль за їх чисельністю та станом здоров'я [3]. Це призводить до того, що багато тварин залишаються без належного догляду, що, в свою чергу, може викликати різні негативні наслідки для суспільства. По-друге, традиційні методи обліку та контролю не забезпечують достатньої ефективності та точності, що ускладнює процес прийняття рішень щодо подальших дій та заходів. Впровадження інформаційних систем (ІС) обліку з використанням штучного інтелекту дозволить не лише підвищити ефективність контролю за безпритульними тваринами, але й сприятиме формуванню культури відповідального ставлення до тварин у суспільстві. Це, у свою чергу, може сприяти зниженню кількості безпритульних тварин у довгостроковій перспективі, покращуючи загальний рівень безпеки та добробуту у населених пунктах. Таким чином актуальність даної теми обумовлена не лише глобальними тенденціями у сфері захисту тварин, але й особливостями розвитку цієї проблеми в Україні. Метою дослідження є створення ефективної інформаційної системи обліку безпритульних тварин з використанням штучного інтелекту (ШІ) для покращення контролю та управління їх популяцією, а також для розпізнавання різноманітних тварин на зображеннях з метою автоматизації обліку і моніторингу. Виходячи із поставленої мети, необхідно виконати наступні задачі: – розробити теоретичну базу, що включає аналіз основних понять та визначень у сфері обліку безпритульних тварин, вивчення ролі інформаційних систем © А. Амарбеєв, Я. Охочий, Н. Богданова ISSN 1560-8956 9 Міжвідомчий науково-технічний збірник «Адаптивні системи автоматичного управління» № ’ (4) 202 з використанням штучного інтелекту в управлінні цією сферою, а також аналіз існуючих методів та систем обліку безпритульних тварин з елементами штучного інтелекту; – обрати та проаналізувати технології, які можуть бути використані для розробки програмного забезпечення обліку безпритульних тварин, включаючи вибір методу машинного навчання для розпізнавання тварин на зображеннях, вибір технологій реалізації з урахуванням штучного інтелекту та моделювання поведінки системи з використанням алгоритмів ШІ; – провести проєктування та розробку бази даних для системи обліку безпритульних тварин, а також розробити програмні модулі з функціональністю штучного інтелекту, що включає реалізацію алгоритму машинного навчання для обліку, моніторингу безпритульних тварин та автоматичного розпізнавання тварин на зображеннях; – провести тестування та апробацію роботи розробленої системи, включаючи модульне тестування, аналіз отриманих результатів, зокрема точності розпізнавання тварин на зображеннях, та формування висновків щодо ефективності запропонованого підходу для обліку та управління популяцією безпритульних тварин. Об’єктом дослідження є процес обліку безпритульних тварин з використанням інформаційних систем, що включає реєстрацію, моніторинг та розпізнавання тварин на зображеннях, який породжує проблемну ситуацію з недостатньою ефективністю та точністю в існуючих методах і технологіях. Предметом дослідження є використання штучного інтелекту для автоматичного розпізнавання та обліку безпритульних тварин на основі аналізу зображень. Для досягнення поставленої в роботі мети використовувалися такі методи дослідження: – аналіз літературних джерел та існуючих систем. Використовувався для вивчення основних понять та визначень у сфері обліку безпритульних тварин, ролі інформаційних систем з використанням штучного інтелекту, а також для аналізу існуючих методів та систем обліку безпритульних тварин з елементами штучного інтелекту; – моделювання та проєктування. Метод моделювання застосовувався для розробки архітектури програмного забезпечення системи обліку безпритульних тварин. Це включало проєктування бази даних, програмних модулів та алгоритмів машинного навчання для розпізнавання тварин на зображеннях; – методи машинного навчання: Використовувалися для створення та налаштування алгоритмів, здатних автоматично розпізнавати безпритульних тварин. Матеріали та методи Для створення інформаційної системи з використанням ШІ було здійснено декілька етапів. На початковому етапі – визначається завдання, яке має вирішувати 10 ISSN 1560-8956 Міжвідомчий науково-технічний збірник «Адаптивні системи автоматичного управління» № ’ (4) 202 штучний інтелект, і встановлюються конкретні цілі майбутнього проекту – автоматизувати ІС за допомогою ШІ. Для забезпечення ефективного обліку безпритульних тварин необхідно збирати та зберігати ряд ключових даних: – ідентифікаційні дані. Унікальні ідентифікаційні номери, фотографії, описи зовнішнього вигляду, стан здоров'я тощо; – місце виявлення. Географічні координати або адреса місця, де тварину було виявлено; – дані про поведінку. Інформація про поведінкові особливості тварини, такі як агресивність, страх, соціальність; – стан здоров'я. Ветеринарні дані, включаючи результати медичних обстежень, вакцинування, стерилізацію та інші медичні процедури; – історія взаємодії. Записи про попередні взаємодії з волонтерами, притулками, ветеринарними клініками. Методи навчання моделі та тестування На основі завдання і цілей обирається відповідний алгоритм і метод для розв'язування поставленого завдання. Вибір методу машинного навчання для обліку безпритульних тварин є ключовим етапом, оскільки він визначає точність розпізнавання та класифікації тварин на зображеннях. У табл. 1 наведено порівняльну характеристику трьох методів машинного навчання: методу максимальної ентропії з обмеженою пам’яттю, методу опорних векторів та методу випадкових лісів. Отже, метод МЕОП є оптимальним вибором для розробки системи обліку та розпізнавання безпритульних тварин через свою здатність ефективно обробляти складні моделі з великою кількістю параметрів. Він дозволяє забезпечити високу точність класифікації зображень, що є критично важливим для задач розпізнавання видів тварин на основі візуальних даних. Завдяки своїй швидкій збіж (...truncated)