在关键环节实现精准识别
传统 RFID 系统仅在入口处进行单次读取，无法在挤奶过程中于挤奶位验证奶牛身份。在拥挤或环境复杂的情况下，容易出现识别错误。DairyNet Cow Verification 通过视觉识别技术，在挤奶位持续验证每头奶牛的身份。即使 RFID 数据缺失或错误，也能确保身份识别准确无误。
工作原理
采集
多摄像头系统从设定角度采集每头奶牛进入转盘式挤奶台时的影像。
分析
系统借助人工智能和机器学习，分析奶牛体型、身高及其他视觉特征。
核验
Cow Verification 可实时确认或修正奶牛 ID，即使 RFID 数据缺失也能正常识别。
集成
所有核验和校正后的数据将直接汇入 GEA DairyNet，为牛群管理提供准确依据。
DairyNet Cow Verification 系统有哪些优势？
- 应对入口拥挤情况：两头奶牛同时经过天线区域时，通道式系统容易发生信号冲突。Cow Verification 仍可通过视觉识别区分每头动物。
- 准确匹配挤奶位：通道式系统仅能确认奶牛已进入，无法判断其实际所在挤奶位。Cow Verification 直接在挤奶位识别奶牛，确保数据准确对应。
- RFID 标签缺失或损坏时仍可工作：通过视觉模式识别将奶牛匹配至正确 ID。
- 实时验证与修正：如果 RFID 系统识别错误，Cow Verification 将依据图像匹配结果覆盖错误识别。
- 不受环境干扰影响：金属、湿气和电气噪声可能影响 RFID 系统，但摄像头仍能保持稳定识别。
- 自学习系统：随着图像数据不断积累，识别准确率持续提升。
因此，Cow Verification 可显著降低挤奶过程中的操作错误。通过可靠确认每头奶牛的身份，系统可避免饲料分配错误、牛奶数据关联对象错误等常见问题，确保各项操作均基于准确信息。
凭借持续验证的数据，您可以更精准地制定饲料投入与产奶量决策，更有效地监测奶牛健康，并提高所有基于挤奶数据的牛群管理决策的准确性。
专为转盘式挤奶系统设计
DairyNet Cow Verification 面向转盘式挤奶系统，在需要精准身份识别的场景中发挥关键作用。摄像头直接在挤奶位采集奶牛影像，可在记录挤奶数据的同一位置完成身份核验。
系统通过多角度视觉特征分析，为每头奶牛建立稳定的视觉身份标识。
持续学习的系统
系统在每次挤奶后不断优化，无需额外操作即可随时间提升准确率。
可靠挤奶作业的基础？
您将获得一套在后台可靠运行且无需额外干预的系统。
