AI đếm lợn theo thời gian thực: PoC theo dõi đàn qua camera, đếm qua cổng đạt 95-98%

Edge/Camera API AI Automation OCR 2026
AI đếm lợn theo thời gian thực: PoC theo dõi đàn qua camera, đếm qua cổng đạt 95-98%

Bối cảnh dự án

Đếm và theo dõi số lượng lợn trong trại là việc lặp lại hằng ngày, làm thủ công bằng mắt hoặc bằng camera xem lại: chậm, dễ sai khi đàn đông, và không phát hiện được ngay khi có bất thường về số lượng. VAON xây dựng một PoC (bản chứng minh khái niệm) dùng camera sẵn có để phát hiện, theo dõi và đếm lợn theo thời gian thực, làm nền tảng kỹ thuật cho một giải pháp giám sát trại chăn nuôi bằng AI.

Thách thức

1

Đếm thủ công chậm và dễ sai khi đàn đông

Đếm bằng mắt hoặc xem lại camera tốn thời gian nhân sự mỗi ngày, và độ chính xác giảm mạnh khi số lượng lớn hoặc lợn di chuyển liên tục. Sai lệch số lượng thường chỉ được phát hiện sau, không phải ngay khi xảy ra.

2

Lợn che khuất nhau trong chuồng đông: bài toán khó nhất của thị giác máy tính trên vật nuôi

Camera đặt trên cao nhìn xuống chuồng đông, các cá thể chồng lấn, che khuất nhau liên tục. Đây là điều kiện khó nhất cho mọi hệ thống đếm bằng thị giác máy tính, không riêng gì bài toán đếm lợn. Một cá thể bị che một phần có thể bị đếm sót hoặc đếm trùng khi xuất hiện lại.

3

Cần phân biệt rõ giữa "đếm chính xác" và "giám sát bất thường"

Không phải mọi tình huống đều cần con số tuyệt đối. Với chuồng đông, giá trị thực tế nằm ở việc phát hiện lệch số so với kỳ trước (cảnh báo sớm khi có bất thường), quan trọng hơn một con số đếm tuyệt đối khó đạt được trong điều kiện che khuất.

Giải pháp của VAON

Dựng pipeline phát hiện và theo dõi đối tượng theo thời gian thực trên camera cố định, gắn ID cho từng cá thể và cập nhật số đếm liên tục trên khung hình.

Tách rõ hai kịch bản đếm với hai mức độ tin cậy khác nhau, thay vì gộp chung một con số duy nhất: đếm qua cổng (line-crossing, lợn di chuyển qua một điểm cố định) cho độ chính xác cao; đếm trong chuồng đông dùng làm tín hiệu đối soát và cảnh báo lệch số, không phải số đếm tuyệt đối.

Chọn cách tiếp cận này thay vì cố ép một mô hình duy nhất đạt độ chính xác cao ở mọi điều kiện: với thị giác máy tính trên vật nuôi, che khuất trong đám đông là giới hạn vật lý của camera đơn, không phải lỗi thuật toán. Tách kịch bản giúp mỗi phần được đánh giá đúng bằng thứ nó thực sự làm được.

Verify trực tiếp trên video demo: hệ thống theo dõi ổn định trong chuồng thưa (7 cá thể, ít che khuất) và vẫn hoạt động được trong chuồng đông (24 cá thể), có ghi nhận hiện tượng ID bị cấp lại khi một cá thể tái xuất hiện sau khi bị che khuất. Đây là dữ liệu thật để đánh giá đúng giới hạn thay vì suy đoán.

Xác định điều kiện cần để đưa đếm-qua-cổng vào vận hành chính thức: cần bộ ảnh lợn gán nhãn theo đúng điều kiện trại thật (góc camera, ánh sáng, giống lợn) để huấn luyện mô hình đạt độ chính xác cam kết được. Bước này chưa thực hiện vì PoC hiện tại dùng để chứng minh khả thi kỹ thuật, chưa gắn với một trại cụ thể.

Phạm vi công bố trung thực, gồm bốn giới hạn đúng tại thời điểm PoC: đếm trong chuồng đông là công cụ giám sát bất thường, chưa phải số liệu chính xác tuyệt đối, vì che khuất khiến cá thể tái xuất hiện có thể bị cấp ID mới; chưa có bộ dữ liệu huấn luyện riêng cho một trại cụ thể, muốn đạt độ chính xác cam kết được cần thu thập và gán nhãn ảnh theo đúng camera, ánh sáng và giống lợn của trại đó; chưa xử lý chống nhiễu môi trường trại thực tế (bụi, độ ẩm cao, ánh sáng ban đêm không đều) ngoài môi trường demo; và phạm vi PoC chỉ dừng ở phát hiện và đếm, nên ước tính cân nặng, phát hiện thân nhiệt bất thường, phân tích hành vi đòi hỏi loại camera và dữ liệu khác.

Giá trị mang lại

Đếm qua cổng: độ chính xác 95-98%, đủ tin cậy làm số liệu chính thức

Với kịch bản lợn di chuyển qua một điểm cố định (cổng, lối đi), hệ thống đạt độ chính xác 95-98%, đủ để dùng làm số liệu đối soát chính thức cho trại, theo kiến trúc line-crossing đã kiểm chứng.

Theo dõi thời gian thực trong chuồng đông, dùng cho cảnh báo lệch đàn

Demo cho thấy hệ thống phát hiện và gắn ID theo dõi được đồng thời hơn 20 cá thể trong một chuồng đông, cập nhật số đếm liên tục trên khung hình. Giá trị thực tế của kịch bản này là phát hiện sớm khi số lượng lệch so với kỳ trước, không phải thay thế số đếm chính thức.

Không cần thay đổi hạ tầng camera hiện có

Pipeline chạy trên góc camera lắp cố định trên cao, kiểu lắp đặt phổ biến ở trại chăn nuôi hiện nay, nên không đòi hỏi camera chuyên dụng hay thay đổi bố trí chuồng để triển khai PoC.

Công nghệ

Object Detection & Tracking (PyTorch)
Object Detection & Tracking (PyTorch)
OpenCV
OpenCV
Python
Python
FastAPI
FastAPI