3-dimensionell datorseendemodell för hästar
NYCKELPUNKTER- Datorseende med en 3D-modell har flera potentiella tillämpningar inom tex. smart hälsoövervakning, exteriör- och hullbedömning, beteendeanalys, mm…
- Modellen baseras på insamlad data från ett stort antal hästar som scannats med en specialbyggd 3D-scanner
- Vill du och din häst bidra till projektet? Kontakta oss gärna på horsescanner@slu.se
Översikt
Mer relaterad forskning
Kort om projektet
Ett projekt som arbetar för att främja moderniseringen av hästhållning och veterinärvård genom att utveckla världens mest intelligenta AI-system för hästar. Vill du lära mer eller låta din häst bli scannad för projektet? Läs mer här!
Syfte och mål
Det övergripande målet med detta projekt är att främja moderniseringen av hästhållning och veterinärvård genom att utveckla världens mest intelligenta AI-system för hästar. Mer specifikt strävar vi efter att färdigställa och optimera en unik tredimensionell parametrisk hästmodell som vår internationella forskargrupp har utvecklat under de senaste fem åren. Denna modell har potential att användas för tillämpningar som smart hälsoövervakning, exteriör- och hullbedömning, beteendeanalys och mer därtill.
Så här fungerar modellen
Grundbulten i det här projektet är en smart 3D-modell som kan skapa en digital version av en enskild häst – helt enkelt från ett vanligt foto eller en video. Den här digitala hästen är byggd med hjälp av ett body mesh, en sorts flexibel trådram som justeras för att matcha varje hästs unika form. Det som gör detta möjligt är modellens djupa kunskap om hästars variationer i exteriör. För att lära modellen detta har vi använt avancerade 3D-skanningar av riktiga hästar – tusentals datapunkter som fångar de fina detaljerna i deras kroppsform och positioner. Dessa skanningar hjälper systemet att lära sig den naturliga variationen i form mellan olika raser, åldrar och träningsnivåer.
Bakgrund
Modern hästhållning står inför ökande komplexitet i strävan att optimera prestationer, säkerställa välfärd och möta samhällets förväntningar. Kraven på uppstallning, utfodring, träning och hälsovård måste balanseras noggrant hos en art som är både en atlet och ett känsligt bytesdjur. Hästar är exceptionella genom att de ofta utför atletiskt arbete på gränsen för sin fysiologiska kapacitet. På grund av sin evolutionära historia som bytesdjur tenderar de att dölja skador, vilket ofta leder till försenad diagnos och behandling. Att säkerställa effektiv, evidensbaserad och teknikunderstödd hästhållning och hälsovård är ett centralt mål – men också en betydande utmaning – för hästsektorn. Artificiell intelligens har potential att påskynda en sådan utveckling. AI-verktygen måste dock byggas på en grund av lämplig biologisk och teknisk kunskap och vara tillgänglig inte bara för veterinärspecialister utan för alla hästägare.
Samarbeten
Utvecklingen av modellen sker i samarbete med forskare på:
- Max Planck Institute for intelligent systems i Tübingen
- Institute for Applied Mathematics and Information Technologies i Milano
- samt Kungliga tekniska högskolan i Stockholm