Plainsight 如何利用 NVIDIA AGX Xavier 数牛牛

前不久，这家公司宣布加入 NVIDIA Metropolis 计划，为企业提供更快、更轻松、更易于访问的视觉 AI。Plainsight 的端到端视觉 AI 平台简化了机器学习过程，使客户能够快速创建并成功运行自己的视觉 AI 应用程序，以解决高度多样化的业务挑战。NVIDIA Metropolis 是一个应用程序框架、一组开发人员工具和合作伙伴生态系统，可将视觉数据和人工智能结合在一起，以提高各行各业的运营效率和安全性。

Plainsight 促进了整个视觉 AI 管道，从视觉数据摄取和注释，到持续的模型训练、部署和监控。作为一个端到端平台，具有用于集中管理的直观界面，Plainsight 以完整、准确且非技术用户可访问的方式加速视觉 AI 解决方案的创建。凭借在一个无代码仪表板中的所有必要功能和工具，Plainsight 可实现更轻松的创新、更具包容性的协作和更快的生产时间。作为 NVIDIA Metropolis 的成员，Plainsight 扩大了其适用于智慧城市、零售、物流、工业、制造和医疗保健的 NVIDIA GPU 加速解决方案的可用性。

由于像奶牛这样的动物看起来非常相似，经常肩并肩四处活动，牲畜数量的不准确在养牛业中很常见，数量统计不清楚的后果往往代价高昂。

在美国，一头奶牛的平均成本在 980 到 1,200 美元之间，设施每天处理 1,000 到 5,000 头奶牛。在这种规模下，即使是一小部分不准确的计数，也会在全国范围内造成数亿美元的经济损失。

“通过应用由边缘 AI 和 NVIDIA Metropolis 提供支持的计算机视觉，我们能够自动化传统上非常手动的过程，并消除人工计数带来的不确定性，”Plainsight 首席执行官 Carlos Anchia 说。“当准确性可以提高运营效率时，组织就会开始优化现有的收入流。”

Plainsight 正与世界上最大的食品公司之一 JBS USA 合作，将视觉人工智能集成到其运营流程中。Vision AI 驱动的牛计数是首批实施的解决方案之一。

在 JBS，奶牛由固定位置的摄像头计数，通过安全的专用网络连接到 Plainsight 的视觉 AI 边缘应用程序，该应用程序在奶牛经过时检测、跟踪和计数。

据该公司称，Plainsight 的模型对牲畜进行计数的准确率超过 99.5%——比在相同条件下人工计数牲畜的准确率高约两个百分点。

对于组织广泛采用的视觉 AI 解决方案，准确性必须高于执行相同活动的人类。通过监测和跟踪每只动物，这些模型简化了原本复杂的过程。

高度稳健和准确的计算机视觉模型只是牛计数解决方案的一部分。通过与 JBS 的运营和创新团队的持续合作，Plainsight 提供了一条通往数字化转型的途径，以便在大规模接收牲畜时更准确地提供问责制，从而确保所接收牲畜的付款尽可能准确。

使用 GPMoos 提高准确度

对于 JBS，价值的初始证明涉及构建模型并在NVIDIA Jetson AGX Xavier 开发套件上进行部署。（我也来给NVIDIA AGX Xavier开个箱）

在他们的模型迅速达到近 100% 的准确度后，团队进入了完整的试验阶段。为了增强模型以处理新的且通常具有挑战性的环境条件，Plainsight 的 AI 平台用于快速轻松地注释、构建和部署模型改进，为全国推广做准备。

作为将视觉数据和 AI 结合在一起的应用程序框架 NVIDIA Metropolis 的成员合作伙伴，Plainsight 继续开发和改进模型和 AI 管道，以实现与 JBS 美国分部的全国推广。

在那里，Plainsight 使用建立在NVIDIA EGX 平台上的技术堆栈，将NVIDIA 认证系统与NVIDIA T4 GPU 相结合。Plainsight 的应用程序实时处理每个 GPU 的多个视频流，以在收到牲畜时对牲畜进行计数和监控，作为管理牲畜记账的一部分。

“创新是 JBS 文化的基础，应用人工智能技术提高日常工作效率非常重要，”JBS 美国业务解决方案高级经理 Frederico Scarin do Amaral 说。“我们与 Plainsight 的合作增强了我们团队成员的工作，确保了牲畜计数的更高准确性，改善了我们的运营和效率，并允许持续改善动物福利。”

挤奶

然而，不准确的计数只是该行业面临的问题的一部分。对牲畜进行目视检查既费力又容易出错，这会导致疾病发现晚并增加其他动物的健康风险。

人类通过观察动物可以识别的相同症状，例如步态和异常行为，可以通过通过 Plainsight 的视觉 AI 平台构建、训练和管理的计算机视觉模型来近似。

这些模型根据牲畜离开运输车辆、围栏或饲养区时的步态和异常行为来识别特定疾病的症状。

Anchia 说：“摄像头是一个不间断的真相来源，在识别和警告否则会被忽视的问题方面非常有用。” “视觉人工智能、摄像头和 Plainsight 的人工智能平台的结合可以帮助提高牛供应链中所有参与者的警惕性，使他们可以更加专注于业务运营和动物福利改善，而不是容易出错的手动计数。”

Legen-Dairy

除了各种其他智能农业应用，Plainsight 还使用其视觉 AI 平台在区块链上监控和跟踪牛作为数字资产。

该公司与 CattlePass 开展了首创的联合创新项目，CattlePass 是一个平台，可生成安全且独特的个体牲畜数字记录，也称为不可替代的代币或 NFT。

Plainsight 正在应用其先进的视觉 AI 模型和平台来监测牛的健康状况。这套先进的技术，包括基因组学、健康和生命证明记录，将提供 100% 可验证的所有权证明，并为动物整个生命周期的完整活记录提供透明度。

牧场主将能够在收集和添加元数据的同时将 NFT 存储在私人数字钱包中：饲料、心跳、健康等。然后这些数据可以与获得许可的查看者共享，例如检查员、买家、兽医和处理者。

这些数据将在每只动物的整个收获过程中一直存在，并且数据将通过印在牛肉包装上的唯一二维码提供。这将有助于了解每头奶牛的生命证明和质量，让消费者了解其起源。