Как сделать из резиночек лошадку. Лумигуруми из резинок что это. Фото, видео. Изготовление пони на станке

Скачать видео и вырезать мп3 — у нас это просто!

Наш сайт — это отличный инструмент для развлечений и отдыха! Вы всегда можете просмотреть и скачать онлайн-видео, видео приколы, видео скрытой камеры, художественные фильмы, документальные фильмы, любительское и домашнее видео, музыкальные клипы, видео про футбол, спорт, аварии и катастрофы, юмор, музыка, мультфильмы, аниме, сериалы и многие другие видео совершенно бесплатно и без регистрации. Конвертировать это видео в mp3 и другие форматы: mp3, aac, m4a, ogg, wma, mp4, 3gp, avi, flv, mpg и wmv. Онлайн Радио — это радиостанции на выбор по странам, стилям и качеству. Онлайн Анекдоты — это популярные анекдоты на выбор по стилям. Порезка mp3 на рингтоны онлайн. Конвертер видео в мп3 и другие форматы. Онлайн Телевидение — это популярные TV каналы на выбор. Вещание телеканалов производится абсолютно бесплатно в режиме реального времени — эфир онлайн.

Плетение с помощью набора Rainbow Loom за последние годы стало популярным хобби. Rainbow Loom — это тот же конструктор, с помощью которого можно сплести из резинок зверей на станке. Ещё один распространённый способ создания подобных изделий — плетение на рогатке. Основным материалом для творчества являются резиночки из силикона.

Если набор ещё не куплен, можно сделать зверюшку и без станка. Существуют приёмы работы с использованием карандашей, вилок, рогатки. Можно сплести изделие пальцами без дополнительных инструментов. Для плетения выбираются цвета, соответствующие естественной окраске животного.

Чтобы изготовить сову, необходимо подготовить:

• Резиночки для туловища бурого с рыжим оттенка, для глаз — синие и белые, для клюва — оранжевые.
• Обычный крючок или из набора.
• Синтепон или шерсть для наполнения готового изделия.

Схема плетения совы:

Чтобы соединить вверху обе части, нужно завести крючок под 1-ю петлю первых 2-х рядов, протягивая кольцо из силикона и выполняя узел. Следует провязать таким образом до конца ряда. Для формирования верхушки в центре необходимо закрепить кольцо и протянуть, закрепляя, низ изделия. Ушки совы готовы.

Схема круга для плетения глаз аналогична схеме основания. В первом из двух рядов используются 8 колец тёмного цвета, во втором — 16 белых, в каждую петлю по 2. Оранжевый цвет резинок понадобится для клюва.

Плетение клюва:

1. Накрутить одно кольцо на крючок, снять на 2 петельки, протягивая через следующие 2 кольца, надевая другой конец 1-й пары.
2. Далее 2 кольца следует протянуть через 2 первых петли. В результате 4 парные петли расположены на крючке.
3. Их необходимо снять на станок. Плетение клюва завершено, его можно соединять с основой.

Изготовление пони на станке

О том, как сплести пони, можно узнать из инструкции к резинкам. Для создания животного требуются силиконовые колечки разных цветов для плетения копыт, гривы, ног, туловища и хвоста. Необходимо подготовить крючок и станок.

При плетении пони из резинки станок следует расположить так, чтобы открытые бока колышков были развёрнуты к мастеру, а ряд по центру выступал немного вперёд. Чтобы сплести пони из резинки, необходимо следовать инструкции:

1. Чтобы сделать верхнюю часть задней ноги для пони, следует накинуть по 3 резинки розового цвета 4 раза без перекручивания в виде восьмёрки.
2. Для нижней части — 4 раза по 2 белых, скрученных вдвое.
3. Для копыт надо накрутить 2 серебристых колечка в 4 оборота, формируя голень.

Затем нужно сплести ногу и снять. Аналогичным способом делается и другая нога. Точно так же выплетаются и передние ноги, упуская при этом этап изготовления голени. Для плетения головы по кругу накидываются 2 колечка розового оттенка, посередине — белого (пятно на мордочке будущего животного). На заготовку прикрепляется большое количество жёлтых колец для гривы. Два розовых цепляют после белого, нанизывая на них для гривы жёлтые резинки.

Шея выполняется колечками розового цвета. Для перехода к туловищу по контуру следует надеть 4 пары силиконовых колец, в ряду по центру — 5 раз. Затем нужно по контуру надеть подряд 4 пары резиночек, в центральном ряду — подряд по 3 резинки 5 раз. Грива крепится посередине. Затем выплетаются уши и крепятся к угловым столбикам в 1-м ряду.

К туловищу прикрепляются готовые ноги. Добавляются глазки из колец серебристого цвета. Крепятся треугольники, удерживающие сплетённую лошадь. Все животное проплетается, после накладывания петли снимается. Из жёлтых и розовых колец изготавливается хвост.

Создание паука на рогатке

Рогатка — простой инструмент, помогающий плести фигурки животных. Оригинальными получаются на рогатке звери из резинок одного или нескольких цветов. Не представит сложности изготовление маленького паука. Для этого потребуются:

• Чёрные силиконовые кольца, но можно взять и другие цвета.
• Рогатка. Она есть в наборах, можно купить её и отдельно.
• Крючок.

Чтобы создать насекомое, нужно воспользоваться схемой для быстрого создания паучка из резинок. Прежде всего в 4 оборота нужно накрутить кольцо на 1 стержень рогатки, затем соединить 2 столбца сложенным по центру кольцом.

Дальнейшие действия:

Сделать из резинок зверей может даже не слишком опытный мастер, так как это довольно просто. Аналогичным образом можно сплести более крупных животных, например кота, коалу, собаку. Интересно будут выглядеть и маленькие фигурки змеи или мыши.

Лумигуруми – это новое направление в рукоделии, которое очень похоже на амигуруми. Любительницы вязать крючком прекрасно знают, что амигуруми – это плетение из ниток различных фигурок. Сегодня благодаря популярности резиночек Rainbow Loom рукодельницы начали пробовать использовать их вместо ниток. Так и появилось направление лумигуруми. В этой статье мы расскажем о том, какие игрушки можно сплести из резиночек .

Как сплести пони из резинок

Лошадка из резинок, сделанная своими руками, станет хорошим подарком для близких людей. Кроме этого ее можно использовать в качестве брелка или сувенира, который украсит детскую комнату. Сегодня многие дети смотрят мультик про розовую пони, поэтому поделка из резинок заменит им покупные игрушки. Чтобы сделать игрушку из резинок в технике лумигуруми, вам не обязательно иметь профессиональный станок. Главное – набраться терпения, а плести можно и на рогатке и на вилке.

Посмотрите полезное видео: Лошадка. Фигурки из резинок

Пони из резиночек на станке

Плетем пони своими руками

На рынке можно увидеть много игрушек из сериала #My_Little_Pony, но теперь вы их можете сделать самостоятельно, благодаря подробному видео. Коллекция лошадок из резинок придётся по душе как мальчикам, так и девочкам, которые тоже могут принять участие в плетении из Rainbow Loom. Любое рукоделие способствует развитию ребёнка, поэтому сегодня родители с удовольствием покупают наборы для плетения и обучают азам своих детей.

Как сделать Микки Мауса из резинок

Микки Маус – достаточно популярный мультфильм, который сделал главного героя узнаваемым по всему миру. На первый взгляд, это обычный мышонок, однако, у многих он ассоциируется с детством. Сегодня в магазинах сложно найти Микки Мауса, так как его постепенно вытеснили другие игрушки, но вы можете сделать его своими руками из резинок Rainbow Loom.

Посмотрите полезное видео: Микки Маус из резиночек

Как сплести Микки Мауса на станке

Делаем Микки Мауса из резинок

Герои из Уолт Дисней смогут вновь ожить на ваших полках, благодаря подробным видео. Теперь игрушки можно не только связать, но и сплести из резинок для браслетов. Если вы не любите игрушки, то попробуйте сплести браслеты в центре которых будут расположены герои из мультфильмов. О том как сплести Микки-Мауса смотрите видео.

Мультфильм о Миньонах сегодня нравится не только детям, но и взрослым. Миньоны из резинок можно использовать в качестве брелка или для украшения детской комнаты. С изображением миньонов из резинок можно сплести даже чехол для телефона. Главное – запастись резинками желтого и синего цвета.

МИНЬОН из резинок Rainbow Loom

Веселый брелок Миньон из резиночек

Брелок МИНЬОН на станке МОНСТЕР ТЭИЛ

Оригинально будет смотреться браслет с миньонами или маленькая объёмная фигурка. Смотрите видео как сделать миньона из резинок и пробуйте повторить самостоятельно. Чем чаще вы будете работать с резинками и станком, тем легче вам будет делать разнообразные фигурки и браслеты.

Плетение из резинок лумигуруми единорога

Объёмные животные из резинок покорили весь мир. Теперь дети пытаются найти мастер-классы плетения своих любимых героев мультфильмов, а также выплетают разнообразные фигурки для карандашей. Для того чтобы сплести единорога или бегемотика, вам понадобится около 580 резинок одного цвета и 38 другого цвета. Вы можете сделать также однотонную поделку. Готовая игрушка наполняется синтепоном или ватой.

Делаем единорога из резинок

Поэтапное изготовление лумигуруми — единорога. Ч.2

Единорог — лумигуруми Ч.3

Резиночки #RainbowLoom – интересное занятие для детей и взрослых. Освоив азы плетения, вы можете самостоятельно придумывать схемы различных животных. Объемные фигуры из резиночек станут современным украшением интерьера или креативным подарком. Смотрите видео, где авторы поэтапно объясняют как сплести единорога или бегемота. Лучше всего плести вместе с автором, а при необходимости просматривать снова фрагменты, за которыми не успели. После того как вы несколько раз сплетете одну и ту же поделку, вы сможете ее плести самостоятельно без подсказок.

Вам будет интересно также:

Как сплести hello kitty из резинок

HelloKitty пользуется популярностью среди девочек школьного возраста. Производители с этим мультипликационным героем выпустили сумки, футболки, заколки и множество других аксессуаров. Теперь каждая девочка может сплести Hello Kitty самостоятельно из резинок. Сначала попробуйте повторить изготовление поделки из резинок по простым мастер-классам, а затем можете переходить к выполнению объёмных фигур.

Как сплести hello kitty

Плетем hello kitty

Как сделать hello kitty

Резиночки Rainbow Loom – это самый популярный материал, которые используется для рукоделия. Теперь можно плести разнообразные 3D-поделки и удивлять близких и родных приятными подарками и сувенирами. А вы уже пробовали делать игрушки лумигуруми из резинок? Подробные мастер-классы с видео вам помогут освоить и это направление рукоделия. Кроме этого оно даст вам хорошие навыки, и в будущем вы сможете делать интересные поделки из ниток. – это возможность научиться делать игрушки самостоятельно с минимальными затратами.

Как сплести это чудо? Лошадь – это доброе миролюбивое животное. Поэтому, лошадь из резинок станет прекрасным подарком вашим родным или близким. А также замечательным талисманом для Вас и Вашим родным. Не зря, для счастья даже вешают подковы от лошадей.

И так, начнем приманивать счастье в наш дом милыми лошадями из резинок. Как плести лошадь, пегаса или зебру из резинок?

Плетение лошади из резинок на станке

Основный вид плетения игрушек и фигурок из резинок осуществляется с помощью станка. На классическом станке Rainbow Loom получается сделать очаровательных лошадей пегасов. Техника плетения заключается в последовательном нанизывании резинок на станок, затем резинки снимаются со столбика так же в определенной последовательности. Таким образом резинки переплетаются между собой, получается определенные петельки. Когда все манипуляции проведены, все плетение снимается со станка. Получается готовая игрушка из резинок – лошадь или пегас.

Это общая теория плетения лошадей и всех игрушек из резинок. Но на деле каждое плетение отличается своими петлями и манипуляциями. Отсюда и получаются разные игрушки из резинок.

Поскольку при данной технике плетения происходит сильное растягивание резинок, то позаботьтесь о том, чтобы резинки были прочными. Иначе может произойти такое, что в конце плетения, когда растягивание достигнет максимума резинки могут лопнуть и все изделие распадется. Чтобы такого не случилось, необходимо применять только прочные резинки для плетения.

Как плести лошадь из резинок на станке вы можете посмотреть в видео инструкции, представленной на нашей сайте:

Как плести 3д лошадь из резинок

Помимо плоских игрушек лошадей из резинок, есть возможность сделать объемную 3д лошадь из резинок. Как плести такие игрушки? Это не сделать на станке, для плетения 3д игрушек применяется особая техника плетения – лумигуруми. Что такое лумигуруми?

Это вязание игрушки крючком по технике Амигуруми (вязание по кругу), но не нитками, а резинками. Схемы ничем не отличаются, разница лишь в том, из чего вяжутся игрушки. Вы можете абсолютно любую схему вязания нитками повторить резинками и получится такая же игрушка, но из резинок.

Для вязания игрушек из резинок по технике лумигуруми вам не понадобится станок, а нужен только крючок. И наш совет использовать хороший металлический и толстый крючок.

Что такое Лумигуруми? Этим необычным словом называется новое модное направление в рукоделии, которое близко связано с амигуруми. Если ты дружишь с крючком, то наверняка знаешь, что амигуруми – это хобби, в котором плетут различные игрушки и фигурки из ниток при помощи крючка.

Сегодня на пике популярности находятся резиночки Rainbow Loom, о них мы писали в прошлой статье, и теперь ты знаешь, что можно . Но рукодельницы пошли дальше и начали создавать не только украшения из резиночек такие как браслеты и колечки, а начали плести игрушки и различные фигурки из резиночек. Так и появилось новое направление интереснейшего хобби для всей семьи — лумигуруми.

Микруша расскажет тебе что можно сплести с помощью разноцветных резиночек, какие фигурки и игрушки могут получится из резинок Rainbow Loom: пони, лошадки, миньоны, ежики, барашки и другие зверята и не только.

Начнем с лошадок – пони и сами собственно лошадки.

Как сплести пони из резинок. Видео.

Ты наверняка знаешь, что лошадь является символом любви и благополучия в доме, поэтому маленькая лошадка из резинок, сделанная в большой любовью своими руками, наверняка будет приятным подарком для близких людей, например, мамы или подруги. Такая лошадка из резинок может стать верным спутником, если ее сделать в качестве брелока, а может и просто украсить детскую комнату. Если у тебя есть дочка в возрасте от 3 до 7 лет, но наверняка Лошадки Пони – одни из любимых мультяшных персонажей. Можно сделать такую пони из резиночек Rainbow Loom и такая лошадка станет любимым другом, ведь она сделана мамой с любовью. Но самое главное, чтобы получилась игрушка из резинок в технике лумигуруми, тебе вовсе не нужно быть профи с навороченным станком. Нужно просто немножко желания и терпения. А сплести ее можно и на вилке, как ты знаешь!

Пони из резинок. Фото.

Микруша подобрала видео, как сплести фигурку Лошадку из резинок.

My Little Pony можно теперь сделать самим. Такая коллекция разноцветных пони придется по вкусу как девочкам, так и мальчикам. А плести можно вместе с детками, вместе выбирать цвета для дошадок, детки могут помогать надевать и подбирать резиночки. Помни, что всякое рукоделие, а тем более с мамой способствует развитию ребёнка, его мелкой моторики. Не зря это хобби стало самым популярным в 2015 году.

Как сделать Микки Мауса из резинок. Видео.

Ну кто не любит Микки Мауса? Милый ушастый друг нравился и нам в детстве и нашим детям сейчас. Микки Маус популярный мульт нашего детства, однако в магазинах не так часто его можно встретить на полках с игрушками, его давно вытеснили другие более современные. Однако, ты можешь сделать своего Микки сама с помощью резинок Rainbow Loom.

Будет здорово, если герои из Уолт Дисней оживут и обретут новую жизнь и в твоем доме. Если ты не любишь игрушки, ты можешь сделать милый браслет из резинок, а в центре поместить фигурку Микки или его подружки Минни.

Чтобы понять, как сплести Микки Мауса смотри видео:

Как сплести миньона из резинок. Видео.

Миньоны – эти милые, смешные желтые создания покорят любое сердце. После выхода последнего мульта с ними, любовь к Миньонам только усилилась. А почему бы не сплести Миньона из резинок? Он будет служить веселой игрушкой ребенку, его можно прицепить на брелок или посадить в машину для поднятия настроения. С видом миньона можно сплести даже чехол для телефона, который будет иметь забавный вид и отлично защитит телефон своим резиновым слоем. А всего то нужно – желание и синие и желтые резинки для браслетов.

МИНЬОН из резинок Rainbow Loom. Видео.

Какие девочки не любят мимишных единорогов? Ну так сплети доченьке такого. Для того, чтобы получился милый единорог или бегемотик, например, тебе понадобится всего 580 резинок основного цвета и 38 резинок для браслетов другого цвета. При желании можно сделать игрушку из одного цвета. Чтобы игрушка из резинок была мягкой и приятной на ощупь – наполни ее синтипухом.

Плетем единорога из резинок. Видео

Смотри внимательно видео, как сплести единорога из резиночек и повторяй за автором, ты можешь добавлять свои новшества или следовать точь в точь. Это же хобби для души, главное, чтобы нравилось тебе.

Единорог из резинок. Фото.

Как сплести hello kitty из резинок. Видео.

HelloKitty также является одним из любимых детских персонажей. Белая киска с красным бантом – горячо любима девочками по всему миру. А теперь каждая девочка может сплести киску Hello Kitty сама используя резинки. Чтобы киска из резинок точно получилась, потренируйся с дочкой на простых браслетах, постепенно переходя к более сложным логикам.

Киска Hello Kitty из резинок. Фото.

В заключение можно сказать, что резиночки Rainbow Loom является самым популярным материалом для хобби. Маленькие красочные резиночки позволяют творить невероятные вещи, создавать украшения, придумывать и плести игрушки и фигурки. Микруша надеется, что мы заразили тебя позитивом и интересом к такому хобби, как лумигуруми из резинок. Будем ждать твоих постов и фото с новыми поделками из резинок.

Конспект лепка дерево по фгос старшая группа. Конспект НОД по лепке «Осенние листочки. грибы на полянке

Грибы традиционно являются одним из важных факторов пищевой культуры нашей страны. При этом они несут в себе потенциальную опасность в случае неправильного употребления. Самые опасные из грибов дети должны знать с малых лет. В то же время ребятам следует отлично знать и грибы полезные. Занятия по лепке служат развитию умения их распознавать, повышая уровень общей информированности. К тому же лепка грибов сравнительно проста и позволяет отрабатывать точные приёмы мелкой моторики.

Лепка как способ «ручного» творчества

Лепка — важный элемент педагогической работы по развитию мелкой моторики у детей. Она также учит усидчивости, концентрации внимания, пробуждает фантазию, развивает образное мышление. Как правило, на занятиях средней группы детского сада применяется пространственная объёмная лепка, когда объект изготавливается полностью трёхмерным, как в реальности. Этим достигается наглядность объектов, изображаемых детьми. Кроме того, это стимулирует развитие пространственного восприятия.

Для детей очень важно знать съедобные грибы

Из способов лепки для создания грибов чаще применяется конструктивный. Детям также можно предложить закрепить сделанные грибочки на опоре, чтобы можно было собрать целую грибную поляну. Таким образом, в числе дополнительных материалов будут бумага и картон или пластик.

В качестве основного материала для лепки потребуется цветной пластилин; тона зависят от того, какие варианты композиции будут предложены педагогом для изготовления. К примеру, для лепки мухоморов потребуется основной красный тон для шляпки с белыми элементами — ножкой, точками и низом шляпки гриба. Белый и коричнево-красный пригодятся для подосиновика. Коричневый пойдёт для шляпки белого гриба. Ну а поганки могут изготавливаться в разнообразной цветовой гамме, как и сыроежки.

Планирование занятия

Занятие по лепке грибов целесообразно проводить в осенние месяцы, поскольку данная тематика чётко соотносится с этим календарным периодом.

Степень самостоятельности

Дети 4–5 лет ещё не могут сами выбирать себе варианты заданий. При этом нет никакого смысла предлагать лепить всей группой одно и то же: кому-то можно предложить слепить мухомор, а кому-то — гриб-боровик. Рекомендации насчёт цветового решения будущей работы воспитанникам даёт педагог. С другой стороны, вариативность работы в части применяемых техник вполне возможна. Применять ли, к примеру, стеки для дополнительной обработки, могут решать и сами дети.

Коллективно или индивидуально?

Лепка — тот вид творческой активности, который допускает варианты как индивидуальной, так и коллективной работы. Дети могут работать совместно. Двое или даже трое ребят могут, например, подготовить композицию из нескольких предметов. Это может быть некий «волшебный боровик» из сказки, под которым прячутся от дождика лесные звери, если есть какие-то маленькие игрушки размера фигурок от «Киндер-сюрприза» (их тоже можно включить в подобную композицию). Это может быть мухомор-красавец из известного мультфильма. Или же грибы для белочки, разные грибы на поляне, корзинка с грибами девочки Маши из сказки, композиция «грибы и ягоды» и прочее.

В ходе такой работы могут быть использованы и результаты каких-либо иных, предварительных, занятий. Именно так мы можем в этой ситуации применить индивидуальный подход к реализации задумок педагога в рамках этой темы.

В качестве подставки для грибочков можно использовать пластиковую красную крышку от контейнера

Мотивация детей

Перед началом занятия дети должны получить внятное представление о том, что именно им следует изобразить в скульптурном виде. Для этого следует предварить собственно лепку показом картинок и рассказом-объяснением по теме: дети должны увидеть грибы, которые им предстоит воплотить в скульптуре.

Нужно заранее подумать о том, как распределить задания, если дети работают в парах и тройках. Кому из детей стоит персонально поручить изготовление конкретного гриба или даже нескольких, а кому — доверить выполнение мелких декоративных деталей типа юбочки на ножке или пятен на шляпке. В ходе работы с группой — как том в случае, когда она разделена на микрогруппы, так и в том, когда дети работают индивидуально — следует также придерживаться «сказочного настроя», превращая работу по лепке в подобие волшебной игры, мотивируя детей на достижение значимого результата.

Итогом работы являются не только сами маленькие скульптуры, но и та взаимосвязь между ними, которая обозначена сюжетом исходной сказки. Всё это можно и должно красиво оформить — хотя бы в виде маленькой выставки работ в «художественном уголке» группы, на радость родителям, которые увидят результаты работы своих детей.

Работы детей можно организовать в мини-выставку

Таблица: конспект занятия по лепке на тему «Грибы» (средняя группа, автор М. С. Мазур)

Технология лепки

Общий порядок действий при изготовлении самих грибов из пластилина примерно такой (пункт 6 можно выполнять и третьим):

1. Изготавливаем ножку: катаем толстую колбаску из пластилина.
2. Для шляпки скатываем и сплющиваем шарик другого цвета. В зависимости от типа гриба она может быть вогнутой, выпуклой или иметь другие особенности формы.
3. Закрепляем шляпку на ножке.

   Составные части для простого гриба изготовить очень легко

4. В качестве подставки можно использовать зелёную пластилиновую «лужайку» либо картонную поверхность.
5. При необходимости можно добавить дополнительные элементы (листья, пятнышки).

   Колечко будущего мухомора можно обозначить и тонкой колбаской

6. Закрепляем гриб на подставке или картонной подложке. Основание гриба можно обозначить лепной «травкой» зелёного цвета.

   Ребятам нужно чётко объяснить, что мухоморы ядовиты

Лепка гриба-боровика

Материалы:

• картон,
• стека,
• пластилин:
  • тёмный,
  • белый,
  • оранжевый,

Белый гриб относится к съедобным

Инструкция:

1. Скатываем большой шар из тёмного пластилина.
2. Стекой разрезаем шар пополам.
3. Раскатываем маленький светлый шарик в тонкий диск.
4. Лепим валик, утолщённый с одного конца.
5. К нижней части шляпки прикрепляем диск.
6. Делаем углубление для ножки.
7. Вставляем и прикрепляем ножку.
8. Композицию можно закрепить на картоне.

Лепка мухомора

Материалы:

• картон,
• стека,
• пластилин:
  • белый,
  • красный,
  • зелёный,
• по желанию — дополнительные декоративные элементы (листочки, трава из цветной бумаги и т. п.)

Инструкция:

1. Лепим шар из красного пластилина.
2. Сплющиваем шар в диск.
3. Стекой вырезаем из диска уголок.
4. Скрепляем шляпку по разрезу (должен получиться конус).
5. Делаем 15 маленьких шариков из белого пластилина.
6. Ножке гриба придаём форму валика, расширенного к одному концу.
7. «Юбочка» гриба — изогнутая волной полоска.
8. Скатываем зелёный шарик и расплющиваем его — это подставка для гриба.
9. Вырезаем стекой треугольники зелёного цвета для травы.

   следует объяснить детям, что яркий цвет мухомора сигнализирует об опасности

10. Примазываем пятнышки к шляпке.
11. Надеваем шляпку на ножку.
12. Прикрепляем «юбочку».
13. Устанавливаем гриб на подставку.
14. Окружаем подставку травой.

    Коническая шляпка гриба расширяет представление детей о форме

Видео: лепим гриб из пластилина

Занятие по лепке грибов в средней группе детского сада отвечает многим задачам дошкольного образовательного процесса. Учитывая простоту выполнения гриба и возможность встраивания результатов такого занятия в разный ситуационный контекст (игры, загадки и прочее), трудно переоценить значение этой темы. Кроме того, обогащение и закрепление знаний о полезных и ядовитых грибах крайне важно для жителей средней полосы России. Таким образом, лепка грибов должна быть обязательно включена в состав учебного плана для средней группы.

Конспект занятия по лепке на тему: «Осеннее дерево»

Программное содержание:
1. Учить детей отрывать маленькие кусочки пластилина, скатывать их между ладоней, и расплющивать пальцем сверху, прикрепляя их к листу бумаги.

2.Закрепить знание детей о цвете, величине осенних листьев.
3.Закрепить понятие «листопад», учить передвигаться по площадке, следуя указаниям, которые даются в игровой форме; сопровождать слова стихотворения соответствующими движениями.
4.Воспитывать самостоятельность, аккуратность.
Материал: пластилин красного, коричневого, белого и жёлтого цвета, листы бумаги.
Предварительная работа: рассматривание осенних деревьев, беседа об осени.
Словарная работа: осень, листопад, лес, осенний.
Ход занятия:
-Ребята, какое сейчас время года? (осень)
-Почему вы так думаете? (стало холодно, люди надели тёплые вещи и т.д.)
-А какого цвета листья на деревьях? (жёлтые, красные)
-Да, осенью листья на деревьях сначала желтеют или краснеют, а потом начинают опадать, то есть падают на землю.
-Как называется явление, когда листочки опадают с деревьев?
-Это явление называется листопад. Листочки, падая на землю, весело кружатся в воздухе.
— Давайте с вами превратимся в жёлтые листочки.
Проводится игра «Листопад».
Ход игры:
Всем детям раздаются листья из осеннего букета.
— Ребята! Все вы будете листочками, выберете листочек, который вам понравится: кто желтый, кто красный, кто большой, кто маленький.
Каждый ребенок показывает и называет, какой листочек он выбрал по цвету и величине.
— Листья легкие, они медленно летят по воздуху. (Дети бегают и взмахивают руками.)
Листопад! Листопад!
Листья желтые летят!
Словно, зонтики кружат!
— Кружатся красивые желтые листочки. (Действия выполняют дети с желтыми листочками.)
— Кружатся красивые красные листочки. (Действия выполняют дети с красными листочками.)
— Покружились и уселись на землю. (Дети приседают.)
— Сели! Уселись и замерли. (Дети не шевелятся.)
— Ветер дунул: раз-два-три,
Оторвались от земли, (дует взрослый, за ним дети.)
— И взлетели высоко,
Но до неба далеко.
-Поднялись листья, разлетелись в разные стороны. (Дети разбегаются по площадке.)
— Закружились, закружились, закружились! (дети кружатся)
— Листопад! Листопад!
— Листья по ветру летят (дети бегают, кружатся с листочками в руках).
— Покружили и опять.
Опустились на земь спать.
— Затих ветерок, и листья медленно опускаются на землю» (дети медленно приседают).
Игра повторяется 2-3 раза.
Затем дети садятся за столы.
— Ребята, посмотрите, на столе листы бумаги?

А что есть у дерева? (ствол)

Давайте сделаем ствол, оторвем кусочек пластилина и раскатаем его между ладонями, кладем на лист бумаги, надавливаем на него сверху пальцами.

Чего еще не хватает? (веток)

Отрываем маленький кусочек пластилина, раскатываю его между ладонями, затем прикладываем к стволу и надавливаем на него сверху пальцем.
— Чего еще не достаёт нашему дереву? (листочков)
— Давайте, мы для нашего дерева слепим листочки из пластилина.
— А какого цвета мы возьмём пластилин, чтобы дерево было осенним? (жёлтый, красный, оранжевый)
— Посмотрите, как мы будем лепить листочки.
— Отрываем маленький кусочек пластилина, раскатываю его между ладонями, затем прикладываем к веткам, надавливаем на него сверху пальцем.
— Кусочки нужно прикреплять к веточкам дерева
Показываю детям, как нужно отрывать от пластилина маленькие кусочки, скатывать их между ладоней и, надавливая на шарики, прикреплять их на ветки дерева.
— Дерево стало осенним, потому что мы слепили для него жёлтые листочки.
— А как одним словом можно назвать много деревьев? (лес)
Давайте все вместе скажем «лес».
— Да, у нас получился осенний лес.
— Посмотрите, на одних деревьях листочки прикреплены к веточкам, а на других работах – листья кружатся в воздухе, падают на землю.
— Как называется явление, когда листья падают на землю? (листопад)
— Давай те все вместе скажем «лис-то-пад».
— Листья жёлтые танцуют,
С веток падают, летят,
Эту сказку золотую
Называют «листопад».
— Все дети очень старались. Вот какой красивый осенний лес у нас получился.
— А теперь давайте наши работы отнесём на выставку творчества, порадуем наших мам, пап, бабушек и дедушек.

26.04.2015

Конспект НОД по лепке «Поздняя осень»

(старшая группа)

Программные задачи: Учить детей выполнять работу в технике налепа из жгута. Закреплять умение у детей самостоятельно передавать форму дерева. Закреплять навыки рельефной лепки, учить создавать выразительную композицию (красиво размещать, соблюдая пропорции, строение). Наносить стекой узор на поверхность формы. Закреплять знакомые способы лепки, развивать мелкие движения пальцев при лепке элементов выпуклого узора.

Материал: Картон, пластилин, стеки, тряпочка.

Предварительная работа: Беседы с детьми о осенних деревьях, рассматривание коры, рисование на занятиях и в свободное время, рельефное изображение овощей и фруктов.

Ход занятия:

Воспитатель: Ребята на занятиях мы рисовали разные деревья, но нарисовав мы могли передать только строение дерева, а какая кора у дерева

Дети: Кора дерева шершавая, в трещинах.

Воспитатель: Правильно ребята, прикоснувшись к стволу мы увидим, что кора на нем грубая, вся в трещинах. Это рабочая кора, пригодная для борьбы с ненастьем, вьюгами, ветрами. К старости деревья стремятся изменить расположение жизненно важных органов, чтобы продлить свое существование. В первом периоде жизни новые ветки образуются все выше и выше, формируя мощную крону. Осенью деревья обнажают свои ветки и четко вырисовываются на фоне домов и неба. Как можно изобразить дерево, его сучья, ветки?

Дети: Дерево можно вылепить из пластилина.

Воспитатель: Да, можно вылепить его из пластилина, но я хочу познакомить вас с новым способом – рельефным. Кто знает, что такое рельеф?

Дети: Рельеф- это выпуклые узоры.

Воспитатель: В старшей группе мы лепили кружку и украшали ее мелкими деталями, а сегодня с помощью нескольких жгутов выкатанных из пластилина мы будем делать дерево, и прикреплять его к картонной форме. Посмотрите, для начала нам потребуется несколько тонких и длинных жгутиков (колбасок). Я беру их в руки и начинаю скручивать — это ствол дерева, нижняя часть его утолщенная, но чем выше растет дерево, у него начинают появляться ветки – один из жгутиков ответвляется в сторону, оставшиеся два жгута переплетаются еще несколько раз и расходятся в разные стороны.

Показ выполнения работы.

Воспитатель: Скажите, достаточно ли этих веток для того что бы дерево было похоже на настоящее?

Дети: Нет, у настоящего дерева на основных ветках есть другие веточки, потоньше.

Воспитатель: Правильно ребята, молодцы. К основным веточкам прикрепим веточки потоньше, как это сделать?

Дети: Нужно выкатать тонкие жгутики и прикрепить их к основным веткам.

Воспитатель: Молодцы ребята, а что же мы еще можем сделать для того чтобы показать в какое время года растет наше дерево?

Дети: Вылепить листья.

Воспитатель: Какого цвета пластилин для этого вам понадобится, и каким способом сделать листья?

Дети: Пластилин может быть желтого, красного, зеленого цвета, а вылепить листья можно выкатывая маленькие овалы и прикрепляя их к картону.

Воспитатель: Правильно ребята, если вы делаете дерево поздней осени, то листочков может быть мало, и прикреплять их можно в произвольном порядке на ветвях дерева и под ним. С помощью стеки процарапывая ствол делаем кору более шершавой.

Физкультминутка «Выросли деревья в поле»

Выросли деревья в поле.

Хорошо расти на воле! (Потягивания — руки в стороны.)

Каждое старается,

К небу, к солнцу тянется. (Потягивания — руки вверх.)

Вот подул весёлый ветер,

Закачались тут же ветки, (Дети машут руками.)

Даже толстые стволы

Наклонились до земли. (Наклоны вперёд.)

Вправо-влево, взад-вперёд —

Так деревья ветер гнёт. (Наклоны вправо-влево, вперёд-назад.)

Бочкова Александра Владимировна
Должность: воспитатель
Учебное заведение: ГБОУ школа №1164 ДО
Населённый пункт: Москва
Наименование материала: «Конспект открытого занятия в ДОУ в соответствии с ФГОС»
Тема: «Осеннее дерево». Художественно — эстетическое развитие (ЛЕПКА).
Дата публикации: 27.10.2016
Раздел: дошкольное образование

Конспект открытого занятия в подготовительной группе по художественно –эстетическому развитию (лепка). на тему: «
Осеннее дерево!»
воспитатель Бочкова А.В.
Цель:
Изготовление картины в технике пластилинография.
Задачи:
— Совершенствовать технику и умение работать с пластилином. — Учить детей лепить дерево, передавая его характерные особенности. — Развивать мелкую моторику. — Развивать мышление, внимание, наблюдательность, творческое воображение и фантазию детей. — Воспитывать чувство любви к природе, учить беречь деревья.
Оборудование и материалы:
Пластилин, картон, дощечки для лепки, пластиковые ножи (стеки), образец педагогического изделия. Иллюстрация осеннего пейзажа (деревьев), чтение стихотворения, музыкальное сопровождение» П. Чайковский. «Осенняя песнь».
Предварительная работа:
— Наблюдение и беседа на прогулке за осенними изменениями в природе. — Рассматривание иллюстраций об осени. — Слушание отрывков музыкальных произведений. — Разучивание и чтение стихов об осени. — Рисование осенних деревьев, кустов. — Дидактические игры «Осень», «Времена года» в самостоятельной игровой деятельности.
Подготовка

занятию.
Воспитатель заранее на каждое рабочее место кладёт пластилин, картон, дощечки для лепки, пластиковые ножи (стеки).

Ход занятия.

1. Организационный момент.

Воспитатель:
Здравствуйте, ребята! Воспитатель предлагает детям загадку:
Утром мы во двор идем-

Листья сыплются дождем,

Под ногами шелестят

И летят, летят, летят.

День все больше убывает,

Когда это бывает?

(ответ детей:
осенью)

Воспитатель:
Да, ребята, давайте поговорим сегодня об осени. Какие месяцы осени вы знаете? (ответы детей: сентябрь, октябрь, ноябрь.)
Воспитатель:
Правильно ребята. Осень бывает ранней и поздней, посмотрите на картину (И. Левитана «Золотая осень») и скажите, какую осень изобразил художник? (ответы детей: это ранняя осень.)
Воспитатель:
Почему вы так решили? (ответы детей: еще много листьев на деревьях.)
Воспитатель:
Как по-другому называют раннюю осень? (ответы детей: золотая осень.)
Воспитатель:
Почему так говорят? (ответы детей: листья на деревьях желтеют, становятся словно золотыми.)
Воспитатель:
Листья на деревьях не только желтеют осенью, они еще меняют цвет? (ответы детей: становятся разноцветными, красными, оранжевыми, желтыми, багряными, лиловыми.)
Воспитатель:
Какие деревья изображены на картине? (ответы детей: береза, клен, рябина, ель и др.)
Воспитатель:
Воспитатель предлагает ребятам послушать стихотворение.
Листья желтые летят,

Падают кружатся

И под ноги просто так

Как ковер ложатся.
Как же называется это явление природы? (ответы детей: «листопад»)
Воспитатель:
Почему происходит листопад? (ответы детей: деревья сбрасывают осенью листья, так они готовятся к зиме.)
Воспитатель:
Я предлагаю вам поиграть в игру «Угадай с какого дерева листок». (Воспитатель показывает осенние листья разных деревьев, дети угадывают).
Воспитатель:
Ребята, давайте представим, что мы попали в осенний лес и сегодня мы с вами, будем делать дерево. Но оно у нас будет не обычное дерево, а осеннее — сделанное из пластилина.

2. Повторение правила работы с пластилином.
1. Лепку выполняй на доске для лепки, не клади пластилин на стол, парту. 2. Перед работой хорошо разогрей пластилин в руках. 3. Не бросай остатки пластилина на пол. 5. После работы вытри руки тряпочкой и вымой теплой водой с мылом.
3. Практическая работа.
Посмотрите на образец. Давайте приступим к работе (Приложение №1). Звучит музыка «Осенняя песня» (из цикла времена года) П. Чайковского, дети выполняют работу.
4. Физкультминутка.

Ветер дует нам в лицо,

Закачалось деревцо.

Ветер тише, тише, тише.

Деревцо всё выше, выше.
(Дети имитируют дуновение ветра, качая туловище то в одну, то в другую сторону. На слова «тише, тише» дети приседают, на «выше, выше» — выпрямляются.)
4. Подведение итогов:

Воспитатель:

Нельзя нам на свете прожить без чудес,

Они нас повсюду встречают.

Волшебный осенний и сказочный лес

Нас в гости к себе приглашает.
— Ребята, что мы с вами сегодня выполнили (сделали)? (ответ детей: осеннее дерево.) — Вам работа понравилась? (ответы детей.) — Трудно ли было выполнить эту работу? (ответы детей.)

Воспитатель:

Посмотрите, пожалуйста, какой у нас получился красивый, сказочный, волшебный лес. Ребята спасибо большое все вы молодцы, очень старались. А сейчас ребята, я вас попрошу пригласить наших гостей на веселый танец, под веселую композицию про «Осень». На открытом занятии присутствовало: детей – 24 человека, родителей — 4 человека. Результат работы детей, вот что получилось. Приложение № 1

Вера Морокова

Конспект НОД

«Художественное творчество» (лепка )

Старшая группа

Цель :Формировать у детей обобщенные представления об осени как времени года ,листопад ,листочки кружатся , летят,лепить листья кленовые ,разные

Задачи :

1. Образовательные :

Закреплять умения лепить листочки в соответствии с собственным замыслом, чередуя по форме (цвету или размеру) .

Закрепить приемы лепки раскатывание круговыми движениями ладоней,сплющивание,рисование стекой по пластелину.

Помогать детям в решении проблемной ситуации «Как сохранить красоту осени ?» Развивающие :

Развивать умение действовать самостоятельно.

Развивать творческие способности и воображение детей;

Развивать мелкую мускулатуру рук.

3. Воспитательные :

Продолжать воспитывать интерес и бережное отношение к природе;

Воспитывать аккуратность при лепке .

Материалы и оборудование : картинки осенних листьев ; листочки кленовые березовые ,рябиновые, пластилин; дощечки,стека,салфетки, аудиозапись «Времена года, Осенняя песенка » .

1. Организационный момент :

Звучит музыка»Осенняя песенка »

Воспитатель : Сегодня, ребята, отправимся в осенний лес . Закрываем глаза. Вот мы и в лесу.

2. Основная часть :

Воспитатель : Посмотрите как красиво, как много листьев . Когда у нас опадают листья ? (Осенью ) А что ещё происходит осенью ? (Листья желтеют , опадают; идут дожди, птицы улетают в теплые края.)

Дидактическая игра «С какого дерева листок »

Давайте сейчас вспомним, какой листок , какому дереву принадлежит.

Воспитатель показывает листок , а дети отвечают с какого дерева он.

Воспитатель : А вы знаете, что когда листья опадают , это явление в природе называется листопад . Давайте с вами превратимся в осенние листочки .

Физкультминутка. «Осенний листопад »

Мы, листики осенние , на веточках сидели.

Ветер дунул, полетели. Мы летели, мы летели.

И на землю тихо сели. Ветер снова набежал.

И листочки все поднял . Повертел их, покружил.

И на коврик опустил. (Движения выполняются по тексту)

Воспитатель : Ребята это листопад !

Я предлагаю каждому слепить осенние листочки .

Разминаем пластелин раскатываем круговыми движениями ладоней,сплющиваем,наносим рисунок на листочки .

3. Итог :

Вот и готовы наши листочки . «Осенний листопад » .

Осень ,осень золотая ,

Ты на крыльях к нам летишь,

С ветром, листья рассыпая .

Все кружишь,кружишь,кружишь.

Н. Рябова

Публикации по теме:

С наступлением осени дети очень любят играть с листочками и делать отпечатки листьев различных деревьев на бумаге. На прогулке дети собирают.

Цель:познакомить детей с названиями деревьев, с названиями осенних листочков,развивать мелкую моторику рук, внимание, память. Материал:.

Конспект непосредственно – образовательной деятельности в старшей группе «Осенние листочки» Цель: Дать детям представления о значении.

Конспект занятия для детей второй младшей группы. Лепка «Осенние листочки» Интеграция образовательных областей: «Познание» (формирование целостной картины мира, «Коммуникация», «Художественное творчество» (лепка,.

Конспект занятия по ФЭМП «Осенние листочки» Муниципальное автономное дошкольное образовательное учреждение № 231 «Детский сад комбинированного вида» Конспект занятия по формированию.

Осень — чудесное время года! Природа дарит нам разнообразие ярких красок, которые нас радуют в серые, пасмурные холодные деньки! Долгое.

Мощность резиновой ленты: 7 эластичных игрушек «сделай сам»

Скромная резинка открывает целый ряд возможностей для веселых поделок. Эти игрушки на резинках станут отличным подарком, особенно для тех, кому интересно, или партнерам, которые ценят самодельный стиль.

Автомобильная пусковая установка с резиновой лентой

Вы можете использовать энергию взрыва, хранящуюся в растянутой резинке, чтобы привести игрушечную машинку в движение. Ознакомьтесь с этим учебным пособием по пусковой установке автомобилей с резиновой лентой и заставьте эти Hot Wheels двигаться.Его можно создать, используя обрезки дерева, несколько шурупов и небольшой кусок пластикового гусеницы, чтобы направить машину по курсу. Использовать автомобильную пусковую установку с резиновой лентой очень просто: просто оттяните деревянный брусок, чтобы натянуть ремешок, а затем отпустите.

Вертолет с резиновой лентой

Зачем ограничивать себя двумя измерениями движения? Вы можете создать вертолет из резиновой ленты, используя две резинки, карточку, палку для поделок, игрушечный пропеллер и скрепку. Собирать части вертолета легко, для этого нужны только ножницы и клейкая лента.Вам также не нужно делать свой летательный аппарат похожим на вертолет; звездолет, дрон или летающая тарелка — все это можно попробовать. После короткого сеанса крафта вы можете отнести свое творение в парк и посмотреть, как далеко оно улетит.

Пистолет Гатлинга с резиновой лентой

Бой на резинке — это весело, но бой с пушками Гатлинга еще лучше. Следуйте этому руководству по оружию Гатлинга на резинке, чтобы создать двух устрашающих бойцов, а затем бросьте вызов своему партнеру на дуэль в День святого Валентина.Этот проект требует некоторых базовых навыков работы с деревом, в том числе использования дрели и пилы, но его можно выполнить за выходные.

Человек с резинкой

Что делать, если у вас нет ничего, кроме большой стопки резинок? Вы по-прежнему можете делать оригинальные игрушки своими руками в качестве подарков ко Дню святого Валентина. В этом уроке про человечков с резинками объясняется, как создать красочное мини-меня, просто обернув резиновые ленты друг на друга. Как только вы освоите технику, вы можете делать другие модели из резиновых лент, например животных и монстров, или реквизиты для своих гуманоидных созданий.

Орнитоптер с приводом от резиновой ленты

Орнитоптер, приводимый в действие резинкой, может быть полезным проектом. Это может потребовать немного больше усилий, чем некоторые другие проекты, но когда ваша хлопающая игрушка взлетит, вы будете счастливы, что собрали ее воедино!

Подводная лодка с газированными бутылками

Мы уже покрыли землю и воздух, а под водой? Вы можете построить свою собственную подводную лодку с резиновой лентой из бутылки с газировкой! Несколько креативных порезов и резинка — и вы получите игрушку, на которой вы сможете пилотировать в бассейне, озере или пруду.

Катапульта-планер-пусковая установка

Бросать планеры вручную можно, но разве в этом нет никакого удовольствия? Почему бы не сделать пусковую установку с резиновой лентой, чтобы поднять эти планеры в воздух? Просто зафиксируйте пусковую установку, нажмите на спусковой крючок и запустите эти летающие игрушки на высоту до 150 футов!

Игрушки для собак: как выбрать самые лучшие и безопасные

Для собак и других домашних животных игрушки — это не роскошь, а необходимость.

Игрушки важны для благополучия вашей собаки. Игрушки помогают бороться со скукой, когда вам нужно оставить собаку дома, и утешают ее, когда она нервничает. Игрушки могут даже помочь предотвратить развитие у собаки определенных проблемных форм поведения.

Хотя кошки могут быть довольно разборчивы в отношении игрушек, собаки часто более чем готовы играть с любым предметом, к которому они могут дотянуться. Это означает, что вам нужно быть особенно осторожным при мониторинге игрового времени вашей собаки, чтобы предотвратить любые «незапланированные» действия.

Обеспечение безопасности

На безопасность или опасность игрушки влияет множество факторов, и многие из них зависят от размера, уровня активности и предпочтений вашей собаки. Еще одна вещь, которую следует учитывать, — это среда, в которой ваша собака проводит время. Хотя мы не можем гарантировать безопасность какой-либо конкретной игрушки, мы можем предложить следующие рекомендации.

То, что обычно наиболее привлекательно для собак, часто оказывается самым опасным. Защитите свой дом от собак, убрав веревку, ленту, резинки, детские игрушки, колготки и другие несъедобные предметы, которые можно проглотить.

Обязательно покупайте игрушки подходящего размера для вашей собаки. Слишком маленькие игрушки можно легко проглотить или застрять в горле собаки.

Наблюдайте за игрой вашей собаки с помощью скрипучих игрушек: ваша собака может почувствовать, что она должна найти и уничтожить источник писка, а это значит, что они могут проглотить его, если оставить без присмотра.

Избегайте или переделывайте любые игрушки, которые не являются «защищенными от собак», удаляя ленты, завязки, глаза или другие части, которые можно отжевать и проглотить. Выбрасывайте игрушки, когда они начинают ломаться или рвутся.Проверьте этикетки на мягких игрушках, чтобы убедиться, что они безопасны для детей младше трех лет и не содержат опасных наполнителей. Проблемными наполнителями являются скорлупа орехов и шарики из полистирола, но даже «безопасные» наполнители не усваиваются на самом деле. Помните, что мягкие игрушки нельзя сломать, но некоторые из них прочнее других. Мягкие игрушки следует стирать в стиральной машине.

Примечание о сыромятной кожи

Если вы думаете о том, чтобы дать своей собаке жевательные игрушки из сыромятной кожи, обязательно проконсультируйтесь с ветеринаром о том, какие из них безопасны и подходят для вашей собаки.Эти игрушки могут быть опасны для удушья, поэтому давайте их собаке только под присмотром.

Многие сыромятные кожи — побочные продукты жестокой международной торговли мехом. В качестве гуманной альтернативы рассмотрите игрушки из очень твердой резины, которые более безопасны и служат дольше.

Рекомендуемые игрушки

Активные игрушки

Игрушки из твердой резины, такие как продукты типа Nylabone® и Kong®, бывают самых разных форм и размеров, их приятно жевать и носить с собой. Для собак, которые любят перетягивать канат и жевать интересные текстуры, веревки и тканые игрушки обычно доступны в форме «кости» с завязанными узлами на концах.

Теннисные мячи — отличные игрушки для собак, которые стоит брать с собой, но они не очень хорошо выдерживают жевание. Выбросьте все пережеванные теннисные мячи, так как они могут стать причиной удушья для вашего питомца.

Отвлекающие игрушки

Kong®, особенно когда они наполнены разбитыми лакомствами, могут занять щенка или собаку на несколько часов. (Если ваш ветеринар говорит, что ваша собака может есть арахисовое масло, убедитесь, что оно не подслащено ксилитом, который токсичен для собак, и добавьте немного в измельченные лакомства для более вкусной и загруженной закуски!)

Игрушки «Занятый ящик» или «кормушка» — это большие резиновые игрушки, которые можно наполнить лакомствами.Перемещая кубик носом, ртом и лапами, ваша собака может добраться до лакомства. Многим собакам, которые слишком быстро едят пищу, лучше кормить их из игрушек-кормушек.

Комфортные игрушки

Мягкие игрушки подходят для нескольких целей, но не для всех собак. Вот несколько советов по выбору правильной мягкой игрушки:

• Некоторые собаки любят носить с собой мягкие игрушки. Если ваша собака видит в игрушке компаньона, выберите достаточно маленькую, чтобы ее можно было носить с собой.
• Некоторые собаки хотят встряхнуть или «убить» свои игрушки, поэтому выбирайте такую, которая достаточно велика, чтобы предотвратить случайное глотание, и достаточно прочная, чтобы противостоять атакам собаки.

Грязное белье, такое как старая футболка, наволочка, полотенце или одеяло, может очень утешить собаку, особенно если вещь пахнет вами! Имейте в виду, что предмет может быть поврежден при тщательном взбивании, переноске и обнюхивании.

Пошив детских масок своими руками — с забавными аппликациями »Блог BERNINA

Поскольку появилось так много материалов для самодельных масок для лица, теперь мы хотели бы сшить маску для детей.Я покажу вам версию с забавными мордашками животных. Им очень понравится носить эти маски!

Ниже вы найдете подробные инструкции по пошиву этих детских масок. Я пошагово опишу процесс шитья с использованием маски кошки.

Мы сделаем все три шаблона морд животных доступными для скачивания в формате PDF. Конечно, вы также можете проявить творческий подход и нарисовать любимых животных ваших собственных детей. Как насчет того, чтобы заняться рисованием перед тем, как приступить к этому проекту?

Самое лучшее, маски можно сшить и декорировать на любой швейной машинке.Вам просто нужно 3 разных стежка — прямая строчка, строчка зигзаг и тройная прямая строчка. Я использовал bernette 35. В конце статьи вы также найдете настройки для bernette 38.

Стоит ли детям носить маски?

Мнения по этому поводу расходятся. В Швейцарии Федеральное управление общественного здравоохранения опубликовало следующее заявление: «В настоящее время мы не рекомендуем детям носить маску для лица, поскольку они не входят в число основных инфицированных групп.Кроме того, детям часто бывает трудно правильно использовать маски ».

В других странах дела обстоят иначе.
Всегда соблюдайте требования вашей страны или места проживания. В некоторых странах требуется, чтобы дети носили маски.
Носить маски детям непросто, и родителям следует обратить внимание на следующие моменты:

Правила ношения маски

• Маска не может мешать ребенку дышать!
• Не следует носить ее в ситуациях, когда существует опасность, что ребенок может зацепиться за что-то с маской, например, в тренажерном зале в джунглях.
• Маска должна закрывать подбородок и нос и плотно прилегать.
• Убедитесь, что ваш ребенок вымыл руки перед тем, как надеть маску.
• Попав на место, ребенок должен как можно меньше прикасаться к маске и ни в коем случае не снимать и не заменять ее постоянно.
• Снимая маску, ребенок не должен хвататься за ее лицевую сторону. Лучше всего осторожно прикасаться пальцами к полосам или краю маски.
• После каждого использования стирайте самодельную маску для лица в стиральной машине, в идеале при температуре 90 ° C.
  Надеемся, что наши красочные и веселые маски помогут вашим детям весело носить их.

Однако важно помнить: ношение защитной маски для лица может помочь сдержать пандемию COVID-19 только при соблюдении всех остальных правил (соблюдение социальной дистанции, гигиены рук, этикета при кашле и чихании). Маска не является защитным средством. Пожалуйста, убедитесь, что ваши дети знают об этом.

Вам понадобится следующий материал для детских масок:

При выборе материала обратите внимание на предыдущие записи в блоге и, прежде всего, общие указания команды BERNINA по пошиву самодельных масок для лица: «Пошив самодельных масок для лица — что вы должны знать».
• Хлопковая ткань для маски
• Остатки хлопчатобумажной ткани разных цветов для аппликации
• Остатки войлока для зубов кролика
• Vliesofix (двусторонняя плавкая бумага)
• Узкая резинка
• Утюг
• Швейная машина, например bernette 35 или 38
• Нить для шитья и вышивания
• Выкройка и шаблон дизайна
• Временный маркер для ткани
• Ручка для черной ткани

Выкройка по шаблонам

Скачать выкройку для детских масок с мордочками животных

Файл содержит пустой шаблон маски, чтобы вы могли рисовать свои собственные творения.
Размер маски подходит для детей в возрасте от 4 до 7 лет. Перед тем, как вырезать, убедитесь, что выкройка действительно подходит. Для этого измерьте ширину и высоту и посмотрите, подходит ли это вашему ребенку. В противном случае отрегулируйте ширину, немного укорачивая или удлиняя боковой шов. Вы можете отрегулировать высоту, разрезая узор, а затем перекрывая его или приклеивая обратно с небольшим дополнительным зазором.

Инструкция по пошиву детской защитной маски для лица

Часть 1: Вырежьте маску и части аппликации

Вырежьте выкройку 2 раза по бумажной выкройке (выкройка уже содержит припуск на шов).Для внутренней части маски вы также можете выбрать мягкий материал, например трикотаж, который сделает ее более комфортной.

Перенесите части аппликации на Vliesofix. Важно: если вы хотите, чтобы готовая аппликация была идентична шаблону, вы должны зеркально отразить секции. Я решил этого не делать, потому что при работе с этими паттернами это не актуально.

Вырежьте фигуры несколько больше, чем узор, и приутюжьте их к материалу.

Теперь точно вырежьте детали и снимите защитную пленку с обратной стороны.

Часть 2: Пришивание аппликации

Обязательно соблюдайте последовательность шагов с мордами животных. Последовательность пронумерована на выкройке, что означает, что вы начнете с номера 1 и оттуда будете работать по порядку.

Маска кошки, например, начинается с линий рта, которые вы должны нарисовать маркером для фокусов. Теперь установите одну небольшую строчку зигзаг с шириной строчки 2.5 и длину стежка от 0 до 1, а затем прострочите по линиям. Чтобы это выглядело лучше, я решила не шить в обратном направлении, чтобы закрепить шов. Вместо этого я завязала нитки на изнаночной стороне.

Совет. При использовании тонкого материала можно подложить под него отрывной стабилизатор для вышивания, чтобы материал не стягивался во время шитья.

Теперь прогладьте носик (прошитый зигзагообразный стежок должен быть слегка прикрыт сверху). Прошейте по краю (если игла на лицевой стороне, прошейте чуть-чуть в ткань маски).Совет: вы получите лучший обзор проекта, если будете использовать лапку для вышивания с прозрачной подошвой или открытую лапку для вышивания (опция).
Здесь вы видите обе ноги:

Далее идут круги щек, которые вы будете пришивать так же, как нос.

Усы прошиваются тройной прямой строчкой. На b35 это стежок A (красный), длина стежка «S».

Советы другим животным:

Кролик: Зубцы вырезаны из фетра и пришиты прямым стежком.Войлок не изнашивается и его легче пришивать. Если хотите, можете нарисовать отдельные точки черной тканевой ручкой на конце.

Тигр: При пришивании углов маски тигра начинайте непрерывно уменьшать ширину стежка примерно на 1,5 см перед углами. Переверните маску и увеличьте ширину стежка.

Часть 3: Пошив маски

Продолжаем маску кошки:

Теперь поместите две части маски (внутреннюю и внешнюю) пополам друг на друга; правые стороны будут с внутренней стороны.Пришейте вытачки сверху и снизу к обеим частям маски. Убедитесь, что шов аккуратно заканчивается на сгибе.

Отрежьте припуск на шов до начала вытачки и аккуратно прогладьте припуски на шов вытачки.

Отмерьте необходимую длину резинки, поместите ее на оба боковых края части маски и сшейте в пределах припуска на шов (только для того, чтобы расположить).

Теперь поместите обе части маски друг на друга (правые стороны внутри):

Совет: чтобы сшить их вместе, вы можете использовать лапку для вышивания с прозрачной подошвой и установить положение иглы на 2.Используя bernette 35, вы можете направить лапку по краю материала и шить с правильным интервалом.

Начните незадолго до нижней вытачки, прострочите вокруг и оставьте отверстие прибл. 5 см, чтобы вывернуть лицевую сторону.

Обрежьте углы под углом (будет лучше в повороте) и в нескольких местах отрежьте припуск на шов вверху.

Выверните маску на внешнюю сторону. Переверните маску на правую сторону.Стежок сверху, закрывая отверстие по мере того, как вы прошиваете круг. Для лучшего прилегания сделайте небольшую складку на боковом крае и снова прострочите боковой шов.

Готово! Сшить детскую маску так просто — такую ​​маску, которую им понравится носить, и в которой они будут отлично выглядеть.

Теперь вы можете отпустить этих диких животных! 😉

Настройки аналогичны при использовании Bernette 38

• В этом случае у вас также есть возможность использовать различные подходящие прижимные лапки.Выберите лапку для вышивания с прозрачной подошвой или с открытой лапкой для вышивания.
• Выберите строчку зигзаг №
• для аппликации. 5 с шириной стежка 3 и длиной стежка 0,3.
• Для пришивания усов выберите тройную прямую строчку № 3 с основными настройками длины стежка 3 и ширины стежка 3,5.
• Чтобы сшить детали вместе с точным шагом припуска на шов, установите прижимную лапку для строчки зигзаг и выберите положение иглы (ширину стежка) 6.5.

Удачи в швейном проекте!

С уважением,

Франциска

Настоящим мы настоятельно рекомендуем вам, чтобы все маски, сшитые в соответствии с инструкциями в блоге BERNINA, считались самошитыми масками для лица. Они не являются ни медицинскими продуктами, ни средствами защиты.

Дополнительную информацию можно найти здесь: «Самошитая маска для лица все, что вам нужно знать»

Автоматическая регистрация поведения домашних сельскохозяйственных животных с использованием технологии машинного зрения: систематический обзор

В результате систематического поиска литературы по исследованиям с использованием визуального восприятия были получены статьи, охватывающие только свиней, птицу и молочный скот.Публикации по точному животноводству по другим видам домашнего скота были основаны на сенсорах, и поэтому были исключены из этого обзора. Сначала мы рассмотрим основные используемые устройства и методы. Затем для каждого вида мы описываем использованные методы и типы поведения, зарегистрированные по конкретной возрастной категории, если это необходимо.

Устройства

В исследованиях до 2014 г. для записи в основном использовались 2D (т. Е. Цифровые) камеры, монохромные или цветные. С 2014 года использование 3D-камер (то есть камер глубины) увеличилось (таблица S1).Традиционные видеозаписи поведения животных (т. Е. Те, которые декодируются людьми-наблюдателями) часто выполняются камерами, размещенными на направляющей над загоном, создавая угловой вид. Это создает трудности при автоматизации анализа записей [19], и в настоящее время почти все исследования, собирающие видео для автоматического декодирования, размещают камеры непосредственно над пером, чтобы создать вид сверху вниз (79 из 108 исследований сообщают о просмотре сверху вниз, таблица S1 ).

Цифровые фотоаппараты (2D).

Цифровые 2D-видеокамеры широко используются, доступны и относительно дешевы.Цветные двумерные цифровые камеры, по сути, работают через светочувствительный чип, известный как CCD (устройство с зарядовой связью), который определяет яркость трех фильтрованных цветовых каналов (красного, зеленого и синего, сокращенно RGB) в каждом пикселе. Доступны несколько форматов сжатых файлов (например, MPEG-4) для эффективного хранения создаваемых ими данных изображения. Для некоторых приложений достаточно более простых монохромных видеокамер, в которых используется ПЗС-матрица для записи только интенсивности света в каждом пикселе. Монохромные камеры обычно имеют более высокую светочувствительность и поэтому более идеальны для записи в условиях низкой освещенности, чем цветные камеры.Однако применение 2D-камер ограничено, поскольку они обеспечивают только плоскую проекцию животного [20], а также зависят от расстояния, конкретной длины волны и любых применяемых фильтров [21].

Камеры глубины (3D).

3D-камеры допускают более широкое применение, поскольку они могут захватывать дополнительную информацию, глубину, которая представляет собой вертикальное расстояние между целью и камерой, и менее подвержены влиянию окружающей среды. В нашем обзоре было выявлено 13 работ с использованием 3D-камер: 10 о свиньях, две о молочном скоте и одна о птице.3D-камеры более дороги и обычно обеспечивают более низкое разрешение изображения (то есть меньшее количество пикселей на площадь), но они имеют ряд преимуществ перед обычными цветными 2D-видеокамерами. Они могут работать независимо от условий визуального освещения, в том числе в полной темноте, и на них не влияют изменения условий освещения, включая изменения контраста и тени, и они менее подвержены ошибкам из-за окклюзии [22]. На ферме переменные условия освещения часто возникают в течение дня как часть нормального режима освещения и темноты или из-за изменения количества солнечного света, проникающего в здания через окна или открытые стены, и часть или вся поверхность животного может быть загрязнена. грязь, грязь или фекалии, меняющие свой цвет и относительный контраст по сравнению с фоном (который сам также может загрязняться).Как переменное освещение, так и изменения из-за загрязнения могут создать проблемы для успешной сегментации машинного зрения на основе различий в цвете [23].

значительно упрощают сегментацию (обнаружение животного на заднем плане, более подробно описанное ниже), поскольку информация о глубине означает, что все, что находится ближе к камере, чем пол или загон, должно быть животным. В коммерческих сельскохозяйственных зданиях пыль в воздухе (и насекомые, такие как мухи) может стать проблемой даже для этого, казалось бы, основного первого шага сегментации [24].После того, как животные были идентифицированы на фоне окружающей среды, определение позы также упрощается с помощью 3D-камеры, поскольку лежащее животное находится дальше от верхней камеры, чем стоящее [25]. 3D-технология также открывает возможность реконструировать геометрию тел животных и связать аномальные морфологические изменения с изменениями поведения [26–28]. В большинстве 3D-исследований использовалась относительно дешевая система 3D-камер Microsoft Kinect, идеально подходящая для исследовательских целей, поскольку она также поставлялась с пакетом программного обеспечения для разработчиков.Однако производство Kinect было прекращено в конце 2017 года, и теперь исследователи обращаются к другим аналогичным дешевым и удобным системам, таким как Intel RealSense. Также доступны 3D-камеры промышленного назначения, которые более устойчивы к пыли, аммиаку и системам очистки воды под высоким давлением на коммерческих свинофермах, и они использовались D’Eath et al. в исследовании, описывающем использование системы 3D-камеры для определения положения хвоста как раннего предупреждающего признака укуса хвоста [8].

Методы извлечения данных

Задачу обнаружения поведения животных можно в общих чертах разделить на несколько этапов: сегментация, выделение признаков и определение поведения.Сегментация, по сути, отделяет животное от неживотного фона. Сегментация также может включать в себя обнаружение и отслеживание особенностей, характерных для определенных отдельных животных, таких как сегментирование пикселей на основе цвета, интенсивности, текстуры и / или местоположения. Извлечение признаков включает в себя разделение отдельных животных друг от друга, ориентацию этих животных, а также аспекты обнаружения движения и отслеживания животных по кадрам во времени. Поведенческое определение — это идентификация и количественная оценка конкретных моделей активности, поз, походок или поведения, проявляемых интересующими животными.Алгоритмы, которые использовались для этих задач в рассмотренных статьях, перечислены в таблице 1 и классифицированы по целям, для которых они использовались. Поскольку многие из этих документов описывают работу по автоматическому извлечению данных на довольно ранних стадиях исследования, мы не делаем различий между системами, которые обеспечивают обработку данных в реальном времени, и системами, которые собирают образцы данных для последующей обработки в автономном режиме. и анализ.

Полезные показатели поведения можно получить на каждом из этих шагов.Основные меры того, как и когда занято пространство, и, таким образом, определенные типы использования ресурсов могут быть выведены просто на основе сегментации (например, кормление на основе присутствия свиньи рядом с кормушкой), хотя более высокая точность возможна, если добавлено извлечение некоторых признаков (например, определение того, что движущаяся «капля» представляет собой одиночную стоящую / гуляющую свинью, отслеживание того, что она двинулась к кормушке и вошла в нее лицом первой, дало бы нам больше уверенности в том, что мы действительно зарегистрировали использование кормушки). Отслеживание движения животных по кадрам, даже если оно несовершенно, может генерировать дополнительные поведенческие показатели, такие как активность и ускорение.Показатели активности могут лечь в основу более точного определения конкретных форм поведения, таких как ходьба, бег, игры, агрессивное поведение или проблемы, такие как хромота. Различные исследования в нашем обзоре достигли разных точек на этом пути. Однако лишь изредка авторы явно описывают, как их метод представляет собой усовершенствование или прогресс по сравнению с предыдущим подходом к той же проблеме.

В следующих трех разделах мы рассмотрим литературу по автоматическому определению поведения с использованием технологии машинного зрения по очереди у 1) свиней, 2) домашней птицы и 3) молочного скота.Каждый раздел начинается с краткого обзора, в котором классифицируются найденные нами исследования, за которым следует более подробное обсуждение, объединяющее исследования, которые следовали аналогичному основному подходу.

Использование автоматического определения поведения свиней

Большинство исследований, в которых пытались использовать технологию машинного зрения для автоматического определения поведения свиней, было проведено на группах растущих свиней, при этом несколько исследований были нацелены на свиноматок, содержащихся в одном помещении, или на поросят-сосунов. Обычные 2D-камеры были наиболее распространенным типом используемых камер (n = 54), а в более поздних исследованиях начали использовать 3D-камеры глубины (n = 10).Вид сверху вниз был наиболее распространенным положением камеры (55 исследований), в то время как в пяти исследованиях использовался наклонный вид сверху вниз, в трех исследованиях животные рассматривались сбоку, а в одном исследовании расположение камеры не упоминалось. Все наблюдения проводились в закрытых помещениях. Восемнадцать исследований были проведены на коммерческих фермах, 23 — в закрытых исследовательских помещениях, 21 — в специально оборудованных загонах, а в двух исследованиях наблюдались свиньи на бойне. Материалы пола и, соответственно, цвет фона сильно различались в разных исследованиях.В большинстве исследований был бетонный пол (n = 35), который варьировался от твердого до частично решетчатого или полностью решетчатого. В девяти исследованиях использовались решетчатые полы различных цветов, а в шести исследованиях полы были покрыты субстратом. В четырнадцати исследованиях не удалось предоставить какие-либо детали, связанные с типом или цветом пола, что было удивительно, учитывая, насколько центральным является цвет фона для работы алгоритмов машинного зрения, которые должны вычитать этот элемент. Из нескольких исследований, в которых упоминались условия освещения, описания, как правило, были расплывчатыми, такими как «разнообразный», «солнечный» или «естественный», а не с указанием интенсивности света или типа источника.Размеры групп, используемых для тестирования, были, как правило, небольшими (в среднем = 10,3 человека, в среднем = 9) и варьировались от одной до 40 свиней в загоне. Общий размер исследуемой популяции был больше (среднее значение = 43,4, медиана = 17, диапазон = 1–667). Информация, генерируемая программным обеспечением для отслеживания, варьировалась от основ сегментации людей (11 исследований) до отслеживания активности или использования ресурсов (29 исследований), определения позы или оценки походки (10 исследований) и перехода к более продвинутому обнаружению конкретного поведения. (11 исследований).

Сегментация изображения.

Как описано ранее, сегментация, или процесс различения отдельных животных на их фоне, является необходимым начальным шагом в методологии машинного зрения. Первая попытка использования сегментации для автоматического определения свиней по изображениям была предпринята в девяностых годах, когда МакФарланд и Скофилд попытались отследить недавно отлученных свиней [29]. Они отделили поросят от фона, моделируя их в виде эллипсов на основе краев капель, полученных в результате различения изображений между последовательными кадрами; однако они столкнулись с трудностями, потому что скорость кадра камеры была слишком низкой, чтобы точно запечатлеть быстрые движения поросят.Эта проблема теперь решена с улучшением камер, и теперь высокоскоростные камеры могут снимать сотни кадров в секунду.

Дополнительные ранние сегментирующие исследования применили этот метод для оценки теплового комфорта поросят [30–32]. Автоматический мониторинг теплового комфорта имеет потенциал для улучшения благополучия животных за счет распознавания поведенческих попыток свиней к терморегуляции и реагирования соответствующей адаптацией к окружающей среде. Первоначальные исследования, посвященные этой проблеме, сначала создавали бинаризованные изображения с использованием методов пороговой обработки, обнаружения краев и морфологической фильтрации [33].Выделение признаков с использованием комбинации коэффициентов Фурье, моментов, периметра и площади позволило успешно определить расстояние между свиньями — поведенческий индикатор того, были ли свиньи холодными (плотно сгруппированы вместе) или слишком теплыми (широко разнесенными). Примерно десять лет спустя, в рамках еще одной попытки измерить тепловой комфорт, Shao & Xin разработали метод идентификации отдельных лежащих свиней с использованием заранее определенного порогового значения отношения интенсивности, чтобы определить, имело ли место движение между последовательными кадрами [34].Все движущиеся свиньи были удалены вместе с небольшими объектами, а затем на полученных изображениях было выполнено выделение признаков, чтобы измерить компактность лежащих свиней.

Сегментация для разделения соприкасающихся свиней на отдельных особей может быть трудной, поскольку классические методы сегментации не могут распознать границы между свиньями. Одна исследовательская группа предложила метод, использующий вогнутые точки и информацию о краях, сгенерированную из непрерывных видеокадров, преобразованных в одномерный временной ряд [35–37].Это позволило точно разделить прикоснувшихся свиней в условиях переполненного помещения. Альтернативный метод был предложен Oczak et al. [38]. Эта группа использовала алгоритм Watershed [39] для бинаризации изображений в градациях серого, чтобы найти границы между поросятами и между поросятами и свиноматкой (независимо от их формы). Это позволило исследователям точно оценить количество поросят на опоросе.

Часто используемый метод шкалы серого Оцу, разработанный в 1970-х годах, хорошо работает в контролируемой среде с большим контрастом между свиньями и фоном [40].Однако в реальных приложениях этот метод не справляется с переменным освещением, разноцветными свиньями или неконтрастными цветами свиней и пола. Nilsson et al. сообщил об улучшенном методе сегментации свиней [41], который обрабатывал необработанное цветное изображение несколькими различными способами, ища цветовой контраст, области максимального изменения цвета и цветовые градиенты в различных направлениях, а также фильтр max-min и модификацию метода Оцу. Затем была найдена оптимальная комбинация этих каналов с использованием основанного на обучении подхода к структурированному прогнозированию и подгонки эластичной чистой регуляризованной логистической регрессии.Nilsson et al. подтвердили свой подход, оценив количество свиней в области загона (области навоза) в 5-минутной видеопоследовательности, и обнаружили хорошее согласие при сравнении этого с подсчетами людей-наблюдателей [42,43].

Другой продвинутый метод сегментации был разработан Ma et al. чтобы лучше справляться с изменениями освещения, которые обычны в свинарниках [44]. Их метод использовал адаптивный эллиптический блок и обнаружение края вейвлета после выполнения двумерной пороговой сегментации Оцу.Чтобы исследовать определение границ свиней в грязных загонах при недостаточном освещении, Buayai et al. применили адаптивную пороговую обработку с использованием интегрального образа для сегментации и использовали адаптивное разбиение со связанными компонентами [45]. За этим шагом последовало использование максимального порога энтропии для каждого раздела и объединение результатов обоих шагов, что позволило создать более надежную процедуру сегментации. Дальнейшее исследование сегментации реализовало классификатор нейронной сети (метод машинного обучения с учителем) для идентификации людей в группе [46].Этот метод продемонстрировал эффективную сегментацию тела свиноматки, даже когда она была частично закрыта элементами клетки. Tu et al. рассмотрели вопросы динамических фоновых объектов, изменений света и неподвижных объектов переднего плана в своем исследовании свиноматок в станках для свободного опороса с использованием модели смеси Гаусса для вычитания фона и двухуровневого преобразования длины волны, а затем выполнили отслеживание с использованием центра масс [47] .

Род занятий и движение.

Индивидуальные и групповые уровни активности и местоположение внутри пера можно оценить с помощью анализа пикселей, полученного из цифрового видео.Индекс занятости может быть получен путем измерения процента пикселей выше определенного порога. Это можно сделать на уровне пера или в фокусных областях пера. Индекс активности также можно получить, измерив величину изменения пикселей между последовательными изображениями. Анализ оптического потока также может оценить движение и относительную скорость объекта путем сравнения последовательных кадров.

Раннее исследование, проведенное Bloemen et al. использовали уровни активности и занятий для изучения реакции свиней на их микросреду [48].Аналогичным образом Guo et al. применили методы пороговой сегментации для обнаружения свиней на их фоне в целевых областях загона с потенциальным применением для прогнозирования использования ресурсов [49,50]. Пиксельный анализ также может быть использован для автоматизации обнаружения больных свиней [51] и был протестирован на группах свиней, которым вводили апоморфин, чтобы вызвать предсказуемые изменения в уровнях передвижения [52]. В дополнительном исследовании были обработаны последующие кадры для оценки индекса активности, который был сравнен с наблюдениями за людьми и обнаружил высокое согласие для активности свиней (статическая активность, локомоция и локомоция плюс активность) [53].

Costa et al. описал валидацию системы eYeNamic у свиней, которая генерирует индексы активности и занятости, и сравнил ее с обычными наблюдениями человека-наблюдателя с использованием этограммы [54,55]. Было обнаружено хорошее соответствие между этим «золотым стандартом» и результатами программного обеспечения, а условия окружающей среды, включая температуру, влажность, скорость воздуха и скорость вентиляции, могли быть связаны с различным поведением свиней, связанным с терморегуляцией, например, скоплением в кучу (снижение индекса занятости) и распростертое положение (повышенный индекс занятости).Kashiha et al. разработали метод Image Activity Status в качестве альтернативы eYeNamic, который более точно работал в тестах и ​​оказался более устойчивым к вариациям в форме тела; однако он все еще испытывал трудности в условиях высокой плотности посадки [56]. Еще одно возможное приложение для анализа изображений активности — определение циркадного ритма. Chung et al. собирали данные о деятельности на уровне группы в загоне коммерческой фермы с 22–24 свиньями на загон [57]. Циркадный ритм рассчитывали путем оценки повторяемости 24-часовых данных об активности по дням с поправкой на кривую роста свиней.Кроме того, в одном исследовании просто использовалось программное обеспечение срабатывания зоны веб-камеры (с предупреждением, когда объект входит в заранее заданную область интереса) для отслеживания местоположения человека в ручке [58].

Более продвинутый метод мониторинга движения включает в себя оптический поток для оценки изменений пикселей в последовательных кадрах видео, но по отношению к идентифицированному объекту, возвращающий более подробную информацию, такую ​​как направление или скорость движения. Gronskyte et al. применили оптический анализ потока для оценки благополучия свиней на бойне путем выявления отклонений (спотыкание или наступление друг на друга) по сравнению с нормальным движением [23,59].Векторы оптического потока от свиньи были суммированы в модифицированную угловую гистограмму, которая затем позволила применить машину опорных векторов (SVM) для идентификации интересующих движений. В другой попытке обнаружить существенные изменения в движениях свиней Фернандес-Каррион и др. использовали SVM на векторах оптического потока из изображений свиней, инфицированных вирусом африканской чумы свиней [60]. Этот метод может служить системой раннего предупреждения, поскольку изменения в активности распознаются до появления клинических признаков.

Используя 3D-камеры, как описано выше, Куликов и др. отслеживали мини-свиней в тесте «открытое поле» с помощью программного обеспечения EthoStudio (http://ethostudio.com/new/en/about/) [61], тогда как Matthews et al. разработал систему для сегментирования и отслеживания свиней [62]. Отслеживание достигалось за счет сначала уменьшения каждой свиньи до центральной точки ее обнаруженного пространства (центроида), а затем минимизации их перемещения по последующим кадрам с использованием венгерского алгоритма [63]. Если предположить, что скорость передвижения свиней не слишком велика, метод минимизации расстояния, перемещаемого центроидами свиней между последующими кадрами, является простым, но эффективным способом отслеживания отдельных свиней.Затем отслеживание могло производить показатели скорости и расстояния движения (на плоской плоскости XY) и кластеризации (пространственная энтропия). Система также определила позу свиньи как стоячую или не стоящую (сидеть, лежать), что в сочетании с пространственным расположением позволяло использовать некоторые показатели использования ресурсов (например, стояние у кормушки можно использовать для обозначения кормления). Тем не менее, стояние у пьющего не может быть подтверждено с точки зрения «беспристрастного» просмотра человеческими видео. В дополнительном исследовании использовалась глубинная видеосъемка для отслеживания свиней, обнаружения стояния и лежания, а также для оценки размера и веса, которые могли служить показателями для улучшения отслеживаемости [64].

Оценка походки и определение позы.

Хромота свиней — серьезная проблема для их благополучия. Для разработки системы технического зрения, способной оценивать передвижение свиней, Kongsro использовал извлечение объектов, которое затем сгенерировало изображение карты с помощью программного обеспечения Matlab [65]. Затем они охарактеризовали структурную надежность с помощью многомерного анализа изображений. В качестве альтернативы Weixing & Jin использовали последовательности изображений, снятых камерой бокового обзора, для моделирования информации о походке на основе движения точек тела и углов суставов [66].Затем после извлечения этих ключевых характеристик был проведен анализ движения, чтобы классифицировать ненормальную походку.

Информация о глубине, предоставляемая 3D-камерами, также использовалась для автоматического определения походки свиньи [67]. Маркер был прикреплен к шее каждой свиньи, когда она проходила под взлетно-посадочной полосой, и траектория этого маркера сравнивалась между базовой системой Kinect и «золотым стандартом» системы Vicon с шестью камерами (Vicon T20, Оксфорд, Великобритания). Между системами было обнаружено хорошее согласие, но только в том случае, если использовался маркер, что позволяет предположить, что система потребует дальнейшего развития для использования в коммерческих условиях фермы, где свиньи не имеют маркировки.Еще два исследования выявили позу свиньи с помощью моментов Цернике (представление свойств изображения с высокой точностью для подробных форм и величин, инвариантных при вращении), SVM (модели контролируемого обучения) [68] и пороговые изображения глубины для определения стояния [69]. Камеры глубины также использовались для обнаружения информации о позе у кормящих свиноматок в клетках [70,71]. Камеры глубины имеют то преимущество, что работают в отсутствие света и используются для обнаружения стоящих свиней в ночное время [24,25].Наконец, положение частей тела можно определить с помощью информации о глубине: D’Eath et al. использовали запатентованную систему машинного зрения с 3D-камерами для точного (73,9%) определения положения хвоста свиньи и подтвердили этот показатель как потенциальный ранний предупреждающий признак укуса хвоста [8].

Обнаружение поведения.

Посредством различных комбинаций методов сегментации, информации о местоположении и позе можно обнаружить более сложное поведение свиней с помощью анализа изображений. В одном исследовании удалось обнаружить дыхание с помощью метода распознавания вогнутой и выпуклой формы [72].С помощью программы слежения за животными EthoVision были обнаружены близость лежания свиней, их ориентация (параллельная, антипараллельная или перпендикулярная), а также их нос у ушей другой свиньи [73]. В серии статей Насирахмади и др. разработали подход с использованием машинного зрения для записи поведения свиней во время лежания [74]. После сегментации движущиеся свиньи были устранены с использованием ранее обсужденных методов. Кластеризация оставшихся лежащих свиней была определена как близкая, нормальная или далекая с использованием триангуляции Делоне.Это, наряду с расположением свиньи в загоне, коррелировало с изменениями температуры загона. Насирахмади и др. построенный на этом подходе с использованием нейронной сети с алгоритмом обратного распространения, чтобы найти оптимальную комбинацию различных показателей из триангуляции Делоне, чтобы наилучшим образом описать различные модели лежания свиней для определения холодных, идеальных или теплых температур [15]. Насирахмади и др. стратегически изменила активность загона путем предоставления корма для проверки работы их алгоритма [75].В другом применении своего подхода для обнаружения поведения наездника Насирахмади и др. повторили свой подход к подгонке эллипсов к монохромным контурам свиньи [76]. Градации серого не удалось разделить навесных свиней, поскольку модель пыталась подогнать эллипс к навесной паре, как если бы это была одна свинья. Однако получающийся в результате эллипс оказывается либо неожиданно длинным (установка сзади), либо слишком широким (установка со стороны Т-образного контура), что позволяет идентифицировать смонтированные пары. Kashiha et al.использовали новаторский подход для оценки водопотребления свиней на откорме в режиме реального времени [77]. Свиньи сегментировали, затем анализировали контур тела, чтобы идентифицировать голову свиньи. Событие поения было обнаружено, когда свинья стояла неподвижно в течение по меньшей мере двух секунд, повернув голову к поилке.

Агрессия свиней, другое поведение, имеющее решающее значение для благополучия животных и эффективности производства, была успешно обнаружена с помощью методов машинного зрения. Oczak et al. использовали вывод относительно простого «индекса активности» на основе пикселей в качестве основы для системы для обнаружения активности, указывающей на агрессивное поведение (драку) у свиней [78].Такие характеристики, как максимальная, минимальная и средняя активность в течение последовательных семисекундных периодов, использовались в качестве входных данных в многослойной нейронной сети с прямой связью. Он был обучен с помощью 24-часовой видеозаписи незнакомых свиней, смешанных в новую группу, и смог изучить характерные модели активности, указывающие на агрессию. Точность определения агрессии в другой группе составила более 90%; однако система не тестировалась против других высокоактивных событий, таких как двигательная игра молодых свиней в новом загоне.Из той же группы Viazzi et al. отняли поросят на группы по 12 свиней в загоне и регистрировали взаимодействия в течение 60 часов для выявления агрессии у свиней [79]. Агрессивные взаимодействия были помечены вручную и связаны с изображением истории движения, из которого использовались средняя интенсивность и индекс занятости. Затем был использован линейный дискриминантный анализ для классификации агрессивных взаимодействий. Алгоритм показал точность 89% при проверке по данным, помеченным вручную. Работа над агрессией была продолжена Ченом и соавт., используя метод, основанный на видении, чтобы отделить боевых свиней от других особей в загоне [80]. Чен с соавторами изучали ускорение между соседними кадрами, поскольку агрессия обычно состоит из быстрых движений. Алгоритм мог надежно обнаруживать высокую скорость агрессии (точность 97%) и среднюю агрессию (95,8%). Однако существует риск того, что низкоскоростная агрессия не будет точно обнаружена и что высокоскоростное неагрессивное поведение, такое как игра, будет ошибочно классифицировано как агрессия.В противоположном подходе Lee et al. сегментировал стоящих свиней и отслеживал их, используя евклидово расстояние между последующими кадрами под некоторым порогом [22], а также индексный алгоритм, разработанный Zuo et al. [81]. Затем были сгенерированы различные показатели (характеристики) движения (минимальное, максимальное, среднее и стандартное отклонение скорости, а также расстояние между свиньями). Затем они использовали подход машинного обучения, обучая опорные векторные машины экземплярам различных типов агрессивного поведения, вручную помеченным человеком-наблюдателем.Последовательно использовались две машины опорных векторов: одна для определения агрессии из неагрессивности (точность в этом исследовании была 95,7%), а вторая — для определения подтипов агрессии, таких как стук головой (88,9%) и погоня (91,5%). %).

Индивидуальное отслеживание и идентификация.

Пернер [19] сообщил о ранней попытке сегментировать свиней и отслеживать их на нескольких кадрах с использованием их центра тяжести. В эту систему также входили компоненты для устранения частичной окклюзии свиней загонами загона.Другая ранняя попытка была предпринята с ограниченным успехом Zelek & Bullock с использованием отслеживания капель или идентификации областей на изображении со значительно различными визуальными свойствами (например, белых свиней на темном фоне) [82]. Ahrendt et al. разработали систему для поиска и отслеживания отдельных свиней в группе из трех человек [83]. После того, как пользователь-человек определил начальную точку начала каждой свиньи, их местоположение обновлялось кадр за кадром с использованием пяти каналов — цвета RGB и координат x, y, идентифицируя сгусток схожих пикселей на спине каждой свиньи.Включение постоянно обновляемой цветовой модели было предназначено, чтобы избежать некоторых проблем с отслеживанием с использованием цветных камер, таких как переменная интенсивность света, тени и свет из окон. Было достигнуто отслеживание трех свиней в течение восьми минут, хотя, если свиньи садились, прыгали или быстро вращались, отслеживание могло быть потеряно. Kashiha et al. использовали монохромное видео для записи изображений 10 свиней в каждой из четырех загонов, которые были помечены синей краской, распыленной на их спины индивидуально отличительным способом (линии, кресты, прямоугольники или капли краски в определенных местах) [84].Каждый узор всегда включал треугольник, нанесенный на шею. Затем отмеченных свиней сегментировали, и контуры каждой свиньи подогнали по эллипсу. Затем местоположение (относительно треугольника шеи) и форма маркировки были преобразованы в двоичную форму и извлечены, а для получения описаний Фурье выполнено преобразование Фурье. Система смогла идентифицировать отдельных свиней с точностью 88%, без присвоения идентификатора в 11% случаев и ошибочной идентификации в 1%. Ошибки возникли из-за осанки свиньи и выцветания краски.Затем индивидуальную идентификацию использовали в сочетании с пространственными координатами для получения данных о местонахождении каждой свиньи в четырех квадрантах загона. Точно так же индивидуальное распознавание помеченных поросят в загоне для опороса с помощью видео было достигнуто путем различения их по цвету, помеченному распылителем [85]. Девять поросят в помете имели различную цветовую метку, по которой программа могла определять местоположение (координаты X, Y) поросят после первоначального ручного введения цветов в программу.Затем программа смогла обнаружить 72,5% поросят, из которых 89,1% были правильно идентифицированы.

В более амбициозной статье Huang et al. пытались индивидуально идентифицировать свиней без опознавательных знаков по текстуре шерсти на их спине [86]. Было использовано семь свиней, которые, судя по фотографиям в бумаге, сильно различаются по цвету и текстуре. Свиньи были сегментированы и бинаризованы с использованием метода Guo et al. [50]. Авторы объединили два метода описания текстуры — вейвлет Габора в различных масштабах и локальный бинарный узор для мелких деталей.Затем с помощью машинного обучения структурированная векторная машина была обучена распознавать отличительные особенности каждой отдельной свиньи. Им удалось добиться точности распознавания 92%. Zhu et al. реализовано машинное зрение для распознавания питьевого поведения [87] отдельных свиней в зоне поения по характеристикам момента цвета и извлечению геометрических характеристик, таких как периметры площади и контура объекта. Этот метод обработки изображений позволил индивидуально распознавать свиней без необходимости индивидуальной маркировки животных.Питьевое поведение было подтверждено путем измерения контакта между свиньей и поилкой и времени, проведенного в контакте. В этой системе наблюдения с видом сверху использовалась цветная камера, работающая в режиме реального времени и правильно распознавшая события поения для отдельных свиней в 90,7% случаев. Дополнительное исследование, которое показало успех в отслеживании отдельных животных без опознавательных знаков в группе, было проведено Yu et al. [88]. Эта группа аналогичным образом создала алгоритм, который использовал особенности цвета, текстуры и краев, чтобы различать свиней, используя видео с цветных камер сверху вниз.Для получения информации о движении и траектории использовался алгоритм Куна-Мункреса. Эта система смогла отслеживать людей с точностью 92,3%. Одним из преимуществ этого метода является его надежность в условиях скопления свиней.

Использование автоматизированного учета поведения птицы

Использование методов анализа изображений в птицеводстве было сосредоточено в первую очередь на обнаружении и отслеживании местоположения птиц, а также на вычислении уровня активности и характера их распределения.Типичная цель этих исследований — предоставить автоматизированные измерения поведения птиц и связать их с их состоянием здоровья и благополучия.

Куры-несушки.

Применение методов на основе изображений на несушках впервые было сосредоточено на обнаружении местонахождения кур в начале 2000-х годов, а в последние годы исследования сместились в сторону отслеживания отдельных кур. Конечная цель обоих методов — выделить особенности, позволяющие охарактеризовать конкретное поведение.

Местоположение.

В ходе поиска литературы мы обнаружили три исследования, посвященных местонахождению кур в клетках. Во всех из них была выполнена предварительная обработка изображений для сегментации изображений с использованием методов, описанных в предыдущих разделах. Leroy et al. использовали метод эталонного изображения [89,90], в то время как Cronin et al. и Kashiha et al. применил метод Оцу [91,92]. Leroy et al. стремились разработать методику анализа на основе изображений для распознавания пяти различных фенотипов поведения: стоя, сидение, уход, царапание и клевание [89, 90].Используя монохроматические 2D-изображения кур, содержащихся в одиночной клетке, был применен метод подбора эллипса и были извлечены такие характеристики, как центроид, угол поворота, а также большая и малая оси. Впоследствии динамическая линейная модель использовалась для отслеживания изменения этих характеристик во времени. Помеченные примеры последовательностей изображений для пяти поведенческих фенотипов были использованы для обучения модели. В наборе данных проверки сон и стояние были наиболее точными обнаруженными типами поведения с точностью 96 и 90% соответственно.Сложность отслеживания голов кур приводит к снижению точности клевания (в пределах 70–96%).

Cronin et al. разработал основанную на изображениях технику для подсчета куриных лапок в клетках и обнаружения посторонних предметов на ленте для сбора яиц [91]. Для этого камера вместе с инфракрасным светом была прикреплена к системе автоматической подачи, которая перемещается перед клетками, а также размещена наверху ленты для яиц. 79% куриных окорочков и 95% посторонних предметов в ленте для яиц были подсчитаны правильно.ИК-свет хорошо отражается от куриных окорочков, а также от отражающих поверхностей в окружающей среде. В сочетании с перемещениями куриных лапок между изображениями это повлияло на точность результатов. Программное обеспечение для обработки изображений не было полностью описано, но авторы утверждают, что должна быть возможность связать выходные данные с другими отслеживаемыми переменными, чтобы определить действия и связать их со здоровьем и благополучием курицы. Наконец, Kashiha et al. выполнили тест на предпочтения кур, применяя различные уровни аммиака в системе, состоящей из четырех соединенных между собой клеток [92].Были записаны изображения вида сверху с четырех камер, каждая из которых находится наверху каждого отсека. После сегментации изображения основанный на изображении метод подгонки эллипса, разработанный Zhang et al. использовалась [93]. После того, как эллипс был подогнан, оцениваются такие характеристики, как центроид, ориентация, а также большая и малая оси. Обнаружена отрицательная тенденция между уровнем занятости, рассчитанным системой изображения, и уровнем аммиака в клетке. Система на основе изображений смогла отследить курицу в разных камерах с 95,9% успеха.

Отслеживание.

Как и в предыдущем разделе, было найдено три исследования по отслеживанию кур с помощью анализа изображений. Два из них были направлены на отслеживание отдельных кур в небольших группах, а в оставшемся исследовании была предпринята попытка оценить уровни активности в небольших группах кур.

Zakarmi et al. разработали систему, основанную на трехмерных изображениях, для идентификации и отслеживания отдельных кур, живущих в небольших группах (от 5 до 10 особей) в экспериментальных условиях [94]. Цель состояла в том, чтобы отслеживать такие поведения, как передвижение, усаживание, кормление, гнездование и питье.Изображения сегментировались с использованием алгоритма Watershed и морфологической фильтрации, затем определялись и отслеживались интересующие объекты. В качестве резерва использовалась система RFID для отслеживания отдельных кур. Техника обработки изображений иногда теряла идентификацию, когда происходили резкие движения или когда курица находилась вместе в гнезде, а одна внезапно уезжала. В таких ситуациях информация RFID использовалась для повторной идентификации пропавшей курицы. Таким образом, слияние этих двух подходов позволило как отслеживать курицу, так и характеризовать ее поведение путем отслеживания траекторий и бюджетов времени.В более позднем исследовании Wang et al. разработал алгоритм, основанный на гибридной машине опорных векторов (HSVM) для автоматического отслеживания отдельных кур-несушек в группе несушек, выращенных в напольной системе, с использованием экспериментальной платформы [95]. Система на основе изображений состояла из трех этапов: инициализация, отслеживание и обновление. Инициализация производилась вручную путем подгонки контура курицы на исходное изображение. Затем отслеживание проводилось с использованием трех моделей HSVM. Бинарный HSVM обнаружил объект слежения; HSVM регрессии обнаружил цель более точно, а HSVM одного класса различал отдельные цели с помощью модели внешнего вида с учетом нежесткого движения тела курицы.Экспериментальные результаты показали, что средство отслеживания HSVM было надежным и превосходило современные алгоритмы отслеживания, такие как Frag (метод отслеживания на основе фрагментов), TLD (отслеживание-обучение-обнаружение), PLS (отслеживание объектов с помощью частичного отслеживания). анализ методом наименьших квадратов), алгоритмы MeanShift и Particle Filter.

Таким образом, современные методы анализа на основе изображений, разработанные для несушек, сосредоточены на идентификации и отслеживании особей. Эти системы хорошо работают с точки зрения индивидуальной идентификации кур, но успешное долгосрочное отслеживание остается сложной задачей.Ситуации окклюзии, а также неустойчивое поведение и быстрые движения птиц чрезвычайно затрудняют разработку надежных систем слежения.

Бройлеры.

Методы анализа на основе изображений, разработанные для бройлеров, в основном сосредоточены на двух аспектах: отслеживании особей и мониторинге активности и схем распределения в стаде бройлеров. Конечной целью этих исследований была автоматическая оценка поведения бройлеров и установление связи со здоровьем и благополучием.

Отслеживание.

Исследования по отслеживанию отдельных птиц в стае в основном проводились на небольших группах (<15 птиц). Первой попыткой было исследование Sergeant et al. [96], которые разработали алгоритм, применяемый к 2D-изображениям. Этот метод обработки изображений использовал эталонное изображение для выполнения вычитания фона и морфологической фильтрации. Затем, используя кривизну точек контура, были определены центроиды и интересующие области, чтобы идентифицировать различных отдельных птиц, присутствующих на изображении.Наконец, соответствие между этими центроидами было назначено для последовательных видеоизображений для отслеживания движения каждой отдельной птицы. Этот алгоритм был протестирован на 13 птицах и оказался точным для оценки центроидов, при этом только 5% центроидов показали ошибку выше пяти пикселей. Однако он не смог справиться с событиями окклюзии.

Fujii et al. разработали систему отслеживания домашней птицы для анализа поведения цыплят, инфицированных птичьим гриппом [97]. Алгоритм также был разработан на небольшой стае (10 птиц), и, как и в предыдущем исследовании, было выполнено разделение фона / переднего плана с последующей сегментацией с помощью аппроксимации эллипса.Однако для отслеживания птиц применялась фильтрация частиц, чтобы эффективно отделить цыплят друг от друга. Фильтр частиц был основан на модели для оценки вероятности определенной цели. Используемые активные лучевые и контурные модели хорошо себя зарекомендовали при тесном контакте между цыплятами; однако эта стратегия не была оптимальной при работе с событиями окклюзии. С другой стороны, фильтрация частиц на основе характеристик цвета и контура вместе с информацией из предыдущих траекторий позволяла различать отдельных птиц после событий окклюзии.Однако эта комбинированная система смогла распознавать и отслеживать домашнюю птицу только в течение ограниченного периода времени (около 30 секунд), прежде чем начали накапливаться ошибки. Поведение бройлеров имеет более высокую степень случайности, чем, например, поведение человека. Таким образом, разработка алгоритмов прогнозирования местоположения бройлеров после перекрытия или резкого изменения направления становится более сложной задачей. Таким образом, проблема отслеживания отдельных птиц остается нерешенной, и применение этих подходов к более крупным стаям является сложной задачей.

Оценка деятельности и распределения.

Было проведено несколько исследований, основанных на различных методах анализа изображений, которые вычисляли активность и закономерности распределения, чтобы установить связь между поведением бройлеров и здоровьем и благополучием. Преимущество этих методов заключается в том, что они работают на уровне стада без необходимости индивидуального отслеживания.

Например, Bloemen et al. разработали основанную на изображениях технику для расчета уровня активности и занятости бройлеров [48].В этой работе занятость определялась как процент пикселей в каждом отдельном изображении, которые превышают определенный определенный порог, чтобы определить, есть ли объект, захваченный этим пикселем или нет. Активность определялась как количество пикселей, которые изменились от фона к объекту или наоборот, путем сравнения двух последовательных изображений. Этот подход использовался для оценки реакции бройлеров, свиней и водяных блох на изменения в окружающей среде и позволил точно определить занятие и активность этих видов, как определено выше.

В работе Kristensen & Cornou аналогичный метод был использован для оценки активности бройлеров [98]. Их цель состояла в том, чтобы обнаружить отклонения в уровне активности групп из шести бройлеров в экспериментальных загонах на двухмерных изображениях вида сверху и связать эти отклонения с проблемами, влияющими на бройлеров. В работе доработана техника обработки изображений; каждое изображение было разделено на блоки, и для каждого блока были рассчитаны измерения активности. Затем была применена многопроцессорная динамическая линейная регрессия для удаления выбросов, а другой динамический линейный процесс был использован для оценки нормальных уровней активности.Впоследствии отклонения определялись с использованием V-образной маски. В этих экспериментальных условиях методика могла определять режимы повседневной активности и обнаруживать отклонения от них. Kashiha et al. использовали этот метод на основе изображений для оценки ожидаемого распределения бройлеров в коммерческом птичнике [99]. Был разработан алгоритм для обнаружения отклонений от этого ожидаемого индекса распределения и предупреждения фермера. Затем эти предупреждения были связаны с проблемами управления в доме, такими как сбои в электроснабжении и блокировка питателя или водопровода.Эта система раннего предупреждения показала точность 95%. Это было развито далее Peña Fernández et al. кто применил ту же систему раннего предупреждения для выявления отклонений в активности бройлеров и типах занятий [100]. Этот метод применялся в коммерческих условиях для оценки процента времени, в течение которого бройлеры находились в состоянии тревоги в течение всего периода выращивания. Процент времени, проведенного бройлерами в состоянии тревоги, коррелировал с проблемами благополучия, такими как поражения подушечек стопы и ожоги скакательных суставов.Более того, применяя эту основанную на изображении технику, разделяющую изображение в определенных областях бройлерного птичника, можно было указать фермеру, какие области были затронуты обнаруженным событием. Более того, это разделение может быть выполнено таким образом, чтобы определенные действия, такие как кормление, питье или отдых, выполнялись чаще в определенных частях здания. Сочетание этого метода на основе изображений с моделью передаточной функции позволяет отслеживать как местоположение события, так и его влияние на конкретное поведение.

Используя этот метод изображения для расчета активности, было проведено несколько исследований, чтобы определить, является ли мониторинг активности бройлеров потенциальным способом оценки уровня походки на коммерческих фермах [101–103]. В работе Aydin et al. Цель состояла в том, чтобы исследовать уровни активности цыплят-бройлеров в зависимости от их походки в лабораторных условиях [101], и походка оценивалась по шкале от 0 до 5, где 0 указывает на отсутствие признаков хромоты, а 5 — по шкале. что указывает на сильнейшую хромоту [104].Они обнаружили, что бройлеры с оценкой походки 3 показали значительно большую активность, чем птицы с другими показателями походки, возможно, из-за того, что им требовалось больше корма. Бройлеры, получившие четыре или пять баллов за походку, показали значительно более низкую активность. Освещение, характеристики камеры, фон и характеристики испытуемого — все это влияет на способность системы распознавать бройлера и точно фиксировать его движения. Таким образом, в Aydin et al. предыдущий анализ был уточнен с использованием пространственной информации помимо уровней активности [102].Активность рассчитывалась аналогично, но характеристики цветного изображения используются для определения пространственного использования бройлерами. Таким образом, в каждом изображении был применен цветной фильтр, чтобы усилить компонент красного цвета. Кроме того, был применен порог для определения положения бройлеров и оценки центра масс. Были получены те же результаты, что и в предыдущем исследовании, но бройлеры, получившие ноль и три балла за походку, по-видимому, исследовали большую часть здания. Айдын разработал новый метод оценки хромоты бройлеров с помощью 3D-изображений [103].Информация о глубине изображения использовалась для определения курицы, входящей в зону записи или покидающей ее. Затем, применив нижний и верхний пороговые значения к матрице глубины, тело бройлера было сегментировано. После этого оценивали контур и ориентацию цыплят-бройлеров. Кроме того, с помощью информации о глубине определялась спина курицы по оси ориентации. Затем для дальнейшего анализа использовалась наивысшая точка этой позы спины. Этот метод обработки изображений позволяет определять количество случаев лежания (NOL) на основе информации о расстоянии между животным и 3D-камерой.Кроме того, оценивалась задержка прилежания (LTL) цыплят-бройлеров. Сравнивая эти результаты с визуально оцененными данными ручной маркировки (эталонный метод), 93% NOL были правильно классифицированы по данным 250 цыплят-бройлеров. Кроме того, результаты показали значительную положительную корреляцию между NOL и оценкой походки ( r = 0,934) и значительную отрицательную корреляцию между LTL и уровнем оценки походки цыплят-бройлеров ( r = -0,949). Таким образом, похоже, что этот метод 3D-мониторинга с помощью машинного зрения можно использовать в качестве инструмента для оценки хромоты цыплят-бройлеров.

Наконец, работа Youssef et al. исследовали влияние различных температурных и вентиляционных условий на поведение [105]. Использовалась небольшая вентилируемая испытательная камера, в которой содержалось девять семидневных цыплят. Цифровая камера CCD была установлена ​​наверху камеры, чтобы фиксировать положение и движение птиц. Цыплята занимали зоны с более низкой скоростью воздуха (<0,20 м с ^-1 ) в более прохладных условиях (<29 ° C), предпочитая зоны с более высокой скоростью воздуха, когда они подвергались тепловому стрессу (> 39 ° C).Когда температура окружающей среды внутри испытательной камеры отклоняется от зоны комфорта, бройлеры начинают перемещаться (внезапное увеличение глобального индекса активности) из зон с плохими условиями комфорта в другие зоны с более подходящими условиями. Для описания этого динамического отклика подходит модель динамической передаточной функции первого порядка ( R ² = 0,89 и YIC = -11). Более того, изменения расчетных параметров модели в связи с изменением температуры окружающего воздуха смогли отразить термический статус (по отношению к термонейтральной зоне птицы), а также поведение бройлеров.

Таким образом, методы анализа на основе изображений, которые зависят от количества пикселей, оцениваемых как птицы, и изменения этих пикселей позволяют оценить активность и уровни занятости в птичниках, как в экспериментальных, так и в коммерческих условиях, и они были проверены с помощью уважение к конкретному поведению и аспектам социального статуса. Однако эти базовые методы, основанные на изображениях, становятся ограниченными, когда птица достигает веса около одного килограмма при коммерческой плотности посадки.По мере того, как бройлеры становятся крупнее, они начинают занимать большую часть площади, охватываемой камерой, что снижает надежность показателей активности и занятия. В стае может быть много активности, так как на изображении осталось всего несколько свободных пикселей, тогда индекс активности будет намного ниже, чем он есть на самом деле. Из-за этого ограничения были предложены другие методы оценки активности и занятости бройлеров.

Dawkins et al. использовали другой метод, основанный на изображении, известный как оптический поток [106].Оптический поток основан на обнаружении скорости изменения яркости в каждой области кадра изображения как во времени, так и в пространстве. Это позволяет рассчитывать векторы локальной скорости для определения этого оптического потока. Затем статистические данные оптического потока, такие как среднее значение, дисперсия, асимметрия и эксцесс, могут использоваться в качестве характерных признаков. В этой работе этот метод был протестирован с использованием изображений из системы видеонаблюдения внутри бройлерного птичника, и были получены результаты на ферме, связанные с благополучием бройлеров. Например, были обнаружены отрицательные корреляции между оценкой походки и средним значением и дисперсией оптического потока, в то время как положительные корреляции были обнаружены с асимметрией и эксцессом.В своей дальнейшей работе Докинз и др. Показали, что статистические данные о перекосе и эксцессе оптического потока могут различать небольшие различия в движении бройлеров, если они хромают или имеют ожоги скакательных суставов [107]. Colles et al. использовали двухмерные цветные изображения стада бройлеров и сообщили, что изменения среднего оптического потока и статистических суточных значений эксцесса могут предсказать, когда стадо получит более поздний диагноз Campylobacter [108]. Авторы предположили, что изменения в поведении из-за плохого здоровья и благополучия по причинам, отличным от Campylobacter, также могут быть обнаружены с помощью оптического потока.Таким образом, оптический поток представляется надежным, основанным на изображениях методом, который можно использовать для оценки динамики движения потока, которая может быть связана с проблемами здоровья и благополучия стада. Однако для оптимальной работы этой техники требуется высокий уровень освещенности, а также на нее влияют размер птиц и их расстояние до объектива камеры. До сих пор этот метод применялся к бройлерам определенного возраста, и необходимы дальнейшие исследования, чтобы распространить его на других птиц, размеров и плотности посадки.

Характеристика осанки.

Характеристика позы цыплят-бройлеров может позволить идентифицировать их особенности поведения. Pereira et al. исследовали использование поведенческих параметров для оценки состояния благополучия коммерческих родительских стад бройлеров [109]. Используя этограмму, обученный наблюдатель просматривал видеоизображения и обнаружил, что для определения определенного поведения требуется от двух до пяти кадров, таких как расправление крыльев, щетина, питье, царапины, отдых, растяжка и прихорашивание.Библиотека этих образцов последовательностей изображений была собрана с примерами птиц, проявляющих каждое интересующее поведение. Изображение с кодировкой красного, зеленого и синего цветов (RGB) сначала было преобразовано в изображение с кодировкой оттенка, насыщенности и интенсивности (HSI) для повышения цветового контраста. Затем был проведен процесс сегментации с последующим выделением признаков различных поведенческих движений и поз. Наконец, с использованием этих характеристик изображения с помощью программного инструмента Weka (модель J48) было разработано и утверждено дерево классификации поведения.Затем этот метод был применен, чтобы отличить формы тела от последовательности кадров, когда птицы выражали свое поведение. Достигнута точность набора данных перекрестной проверки 70,8%. Условия освещения повлияли на эффективность разработанного метода, основанного на изображениях. Ожидается, что индивидуальное отслеживание с использованием информации о траектории птицы улучшит производительность алгоритма. Пять лет спустя работа Zhuang et al. направлена ​​на разработку системы мониторинга в реальном времени на основе изменений позы у больных бройлеров для выявления вспышек заболеваний [110].Вирус птичьего гриппа вводили интраназально здоровым бройлерам, помещенным в изоляторы. Были собраны цветные видеоизображения бокового / углового обзора. Для отделения бройлеров от фона использовалась техника на основе изображений. Затем была извлечена информация об очертаниях и скелете бройлеров. Наконец, позы бройлеров были проанализированы с помощью алгоритмов машинного обучения, и было предсказано соотношение больных бройлеров и здоровых контрольных животных. Используя некоторые функции, предложенные в этом исследовании, точность составляет 84.Были получены 2%, 60,5% и 91,5%, но при использовании всех функций вместе с моделью машины опорных векторов (SVM) уровень точности составил 99,5%.

Подводя итог, можно сказать, что анализ бройлеров на уровне стада с использованием методов на основе изображений может быть выполнен успешно. Используя измерения активности и занятости или методы оптического потока, можно охарактеризовать динамику стада и выявить отклонения от нормального режима, которые могут быть связаны с проблемами управления, здоровья или благополучия, влияющими на стадо бройлеров.Следовательно, можно собирать полезную информацию на уровне группы, используя методы, основанные на изображениях, в отсутствие индивидуального отслеживания, что остается сложной задачей с точки зрения как идентификации, так и долгосрочного отслеживания особей в больших стадах.

Применение автоматизированного учета поведения молочного скота

В молочном скотоводстве широко используются технологии для снижения нагрузки на человека (например, доильные роботы), а с начала 2000-х изучается поведенческий мониторинг с использованием технологии изображений.Таким образом, обсуждение использования технологии компьютерного зрения у этого вида проводится несколько иначе, чем в разделах о свиньях и домашней птице: в обзоре рассматриваются три прикладные области: воспроизводство, хромота и повседневное обращение.

Репродукция.

Многие исследования были сосредоточены на экономически важных вопросах определения охоты и отела молочного скота, чтобы определить оптимальное время для искусственного осеменения и определить трудные отелы, которые могут потребовать помощи человека, соответственно.Cangar et al. наблюдали за молочными коровами перед отелом и успешно использовали анализ изображений для количественной оценки изменений в положении лежа и стоя, указывающих на начало отела [111]. Изображения были записаны сверху и сбоку с помощью 2D-камер в течение 6 часов в течение 24-часового периода до отела. Боковые изображения были помечены этологом и использовались в качестве золотого стандарта для обучения алгоритму. Применяя алгоритм, который соответствовал двухмерной модели конфигурации тела дойной коровы с использованием изображений вида сверху, сначала были извлечены черты тела, затем черты движения были извлечены из последовательных изображений.Эта работа была расширена для определения необходимости вмешательства человека во время отела [112]. Van Hertem et al. попытались количественно оценить активность и время отела [113]. В этом исследовании пять различных алгоритмов сегментации использовались для извлечения контуров тела коров из фона 2D-изображений бокового обзора, когда коровы шли по коридору (алгоритмы, перечисленные в таблице 1). Был сделан вывод, что ни один из них не подходит для надежного выделения контура тела коровы из изображений с динамическим фоном коридора.Однако, когда коровы шли перед твердой стеной, способность алгоритмов определять контуры тела значительно улучшалась.

Система обнаружения эструса с использованием анализа изображений была разработана Tsai et al. [114] из двухмерных изображений вида сверху, записанных в крытом коровнике. Обработка изображений применялась для определения наличия событий спаривания и эструса путем фиксации случаев следования и поведения при установке. Алгоритм сначала обнаружил области с высоким уровнем движения по видеокадрам; затем сегментация переднего плана и разделение этой интересующей области позволило создать правило для обнаружения эструса.Несмотря на то, что система успешно фиксировала эструс, фермер вручную проверял приблизительно 2 минуты видео в день для удаления ложных срабатываний. Наконец, Ahn et al. предложили определять оптимальное время осеменения с помощью классификатора машины опорных векторов (SVM) с информацией о характеристиках изображения истории движения (MHI) [115]. 2D-изображения были собраны с помощью видеопотока в реальном времени с помощью камеры «рыбий глаз». Затем из MHI была извлечена информация об области, указывающая количество движений, а не направление движения, которое широко использовалось для распознавания действий человека.Этот метод был частично успешным, он позволил выявить поведение при вскармливании коров с вероятностью обнаружения 72%.

Хромота.

В нескольких исследованиях была предпринята попытка автоматически обнаружить хромоту, которая является как экономической проблемой, так и проблемой благосостояния, распространенной в молочной промышленности. Song et al. разработала автоматическую систему для непрерывного обнаружения и прогнозирования хромоты на ферме с помощью машинного зрения. Они зафиксировали расположение копыт коров, чтобы автоматически рассчитать путь копыт, который сравнили с оценками локомоций, сделанными людьми [116].Записанные двухмерные видеоролики с видом сбоку были разделены на последовательности растровых изображений. После вычитания фона, операций с бинарными изображениями, калибровки и разделения копыт была рассчитана информация о пути следования, содержащая местоположение копыта в реальном мире и соответствующее время на видео. Средний коэффициент корреляции всех измерений составил 94,8%. Poursaberi et al. использовали также методы анализа изображений для раннего обнаружения хромоты [117]. В каждом кадре использовалось иерархическое преувеличение фона / переднего плана, чтобы сегментировать корову в каждом кадре и отслеживать ее на видео.Затем автоматически определялось положение спины каждой коровы во время стояния и ходьбы, и на основе кривизны спины была рассчитана оценка хромоты. Pluk et al. разработали комбинированный метод, использующий анализ изображений и данные коврика для выявления хромых коров [118]. Двумерные изображения вида сбоку были собраны, когда коровы двигались по коридору, в котором прижимной коврик был установлен на земле. Используя эту комбинацию, для каждой коровы были рассчитаны углы касания и отпускания, а также диапазон движений. Эти характеристики были связаны с индивидуальными оценками хромоты со средней точностью 76%.Начиная с аналогичного подхода к обнаружению ранних признаков хромоты, Viazzi et al. разработали другой алгоритм для определения индивидуальной модели движения тела дойной коровы [119]. Опять же, сначала были собраны двухмерные цветные видеозаписи бокового обзора, когда коровы шли по коридору, а измерение осанки спины, разработанное Pousaberi et al. использовалась [117]. Тем не менее, в этом исследовании индивидуальный порог обнаружения хромоты был затем определен для каждой отдельной коровы на основе ее специфического характера движений, что привело к точности обнаружения выше 85%.Viazzi et al. затем сравнили эффективность своей предыдущей системы двухмерных камер с боковым обзором и трехмерной камеры с видом сверху для измерения положения спины [120]. Повышенная точность на 90% была достигнута при настройке 3D с использованием набора данных проверки, что авторы объясняют преодолением проблем с динамическим фоном при использовании системы 2D-камеры с боковым обзором. Кроме того, 3D-система могла работать в режиме реального времени с полностью автоматической процедурой сегментации изображений. Van Hertem et al. затем оценили систему 3D-камеры с видом сверху на коммерческой ферме [121, 122] и достигли точности 81.5%, когда для классификации оценки хромоты использовались последовательные измерения от отдельной коровы. Hansen et al. также использовали трехмерные изображения вида сверху задних частей тела дойной коровы для разработки метода одновременной оценки состояния и веса тела и оценки частоты хромоты с использованием кривизны спины [123].

Ежедневное управление и мониторинг здоровья.

Другие исследования с использованием анализа изображений были сосредоточены на мониторинге поведенческих аномалий молочного скота, которые могут указывать на плохое здоровье.Например, животные со слабым здоровьем, как правило, менее активны, чем здоровые их сверстники. Соуза и др. разработали программное обеспечение для оценки поведения ограниченных дойных коров в свободных стойлах путем обработки цифровых двумерных угловых изображений вида сверху, а затем сравнили результаты с размеченными вручную последовательностями изображений [124]. Программа работала путем сопоставления изображения RGB для определения местоположения коровы и в сочетании с ее местоположением в коровнике определяла наиболее вероятное поведение, которое может произойти в этом месте. Однако количество коров на изображении, а также меняющиеся условия освещения и фона затрудняли выполнение этого подхода.Porto et al. разработали систему машинного зрения для количественной оценки поведения коров в лежачем, кормовом и стоячем положении в стойлах со свободным загоном [125,126]. Их цель состояла в том, чтобы связать поведение с продуктивностью молока, развитием плода, выявлением течки и хромотой. Четыре камеры использовались для записи перекрывающихся двухмерных панорамных видеоизображений вида сверху из зоны лежания. Сегментация изображения и методы извлечения признаков, основанные на алгоритме Виолы-Джонса, использовались для определения того, выполняли ли коровы одно из трех интересующих видов поведения.Такой подход может хорошо работать, если цвет изображения тела животного сильно контрастирует с фоном, а фон является постоянным фоном. Однако, поскольку молочный скот часто имеет узор, сочетающий в себе белый и черный (или красный), а аллеи и стойла ферм могут быть разного цвета и изменяться с отложением навоза, условия на коммерческих фермах, как правило, не идеальны. Несмотря на это, по сравнению с ручной маркировкой изображений, метод показал чувствительность 92% для лжи, 86% для кормления и 87% для стоя.

В результате поиска в литературе были обнаружены две описательные статьи, в которых описывается потенциал применения основанных на видении технологий PLF в молочном секторе. Zin et al. описывает основу для использования методов анализа изображений [127]. Norton & Berckmans излагает систематический подход к разработке и внедрению точных методов животноводства в животноводстве, используя анализ изображений для обнаружения хромоты у молочного скота в качестве руководящего примера [128]. Кроме того, Fontana et al. и Tullo et al. использовали анализ двумерных изображений вида сверху из видеозаписей в стойлах для дойных коров для проверки эффективности коммерческой системы внутреннего позиционирования на основе RFID [129,130].Совпадение между отмеченной активностью, идентифицированной с помощью анализа изображений, и активностью, полученной с помощью системы позиционирования, варьировалось от 92% до 97% в зависимости от активности. Данные о местонахождении и активности из этой системы могут быть расширены для определения состояния здоровья, благополучия и продуктивности наблюдаемых коров, хотя в данном исследовании этого не делалось.

Кроватка для собак, мягкие игрушки, игрушки

Если вы стираете в стиральной машине только одежду и постельное белье, значит, вы слишком много работаете.

От автомобильных ковриков до Lego — мы составили список из 19 вещей, которые можно выбросить в стиральную машину для чистки! Мы думаем, вы будете приятно удивлены.

1. Защитное спортивное снаряжение

Нормально бросать щитки, наплечники, наколенники и налокотники, а также спортивные перчатки (не бейсбольные перчатки) в стиральную машину, согласно данным Storage Space. Просто положите их в отдельные сетчатые пакеты для стирки и постирайте в теплой воде с небольшим количеством моющего средства. Затем просто повесьте, чтобы высохнуть.

2.Мягкие ланч-боксы и изолированные холодильники

Откройте и удалите мусор из всех отсеков, вымойте ланч-боксы и мягкие холодильники двумя или тремя банными полотенцами, советует тренер по уборке Лесли Райхерт. Используйте обычную настойку, холодную воду и обычное моющее средство и повесьте сушиться. Это так просто!

3. Многоразовые брезентовые пакеты для продуктов

Остатки мяса, морепродуктов, молочных продуктов и других продуктов могут быстро превратить эти пакеты в питательную среду для бактерий. NSF International рекомендует бросать их в машину после каждого использования в обычном цикле с моющим средством и горячей водой.Вы даже можете сушить их в сушилке!

4. Моющиеся насадки для швабры

Моющиеся насадки для швабры из микрофибры отлично подходят для полов, их легко чистить. Компания по производству чистящих средств O-Cedar рекомендует мыть насадку швабры ProMist MAX Spray Mop в стиральной машине в теплой воде с обычным моющим средством. Не используйте отбеливатель или кондиционер для белья. Дайте ему высохнуть на воздухе перед повторным использованием.

5. Пластиковые игрушки

Лего, фигурки, игрушки для собак и другие пластиковые предметы со временем покрываются грязью, но чистить их — это детская игра, согласно HGTV.Поместите их все в сетчатые пакеты для стирки и постирайте отдельно в деликатном режиме с использованием холодной воды и обычного моющего средства. Высушите на воздухе, и они будут готовы снова запачкаться.

6. Салфетки из микрофибры

Салфетки из микрофибры удерживают много пыли и грязи, поэтому обязательно промойте их в раковине, пока вода не станет прозрачной, прежде чем помещать их в стиральную машину. Затем поместите их в сетчатый мешок для стирки и постирайте в обычном режиме, используя немного меньше моющего средства, — говорит Лаура Делани, консультант по маркетингу электронной ткани.Одно важное замечание: не используйте кондиционер для белья, иначе вы испортите эффективность очищающего средства. Вы можете сушить на воздухе или сушить в сушилке, но избегайте использования салфеток для смягчения ткани.

7. Мягкие игрушки

Любимый плюшевый мишка вашего малыша может принять ванну? Это просто! Начните с ремонта всех незакрепленных швов или разрывов и закрепления незакрепленных деталей перед стиркой. Поместите чучело в сетчатый мешок для стирки или наволочку и постирайте в деликатном режиме, используя меньшее, чем обычно, количество моющего средства, рекомендует Good Housekeeping.Перед тем, как поместить в сушилку, отожмите лишнюю воду, положите игрушку в сетчатый мешок или наволочку и высушите на медленном огне.

(Профессиональный совет: игрушки, набитые мелкими бусами, бобами или шариками из пенопласта, а также игрушки с аккумуляторными / электрическими / музыкальными компонентами, следует очищать пятнами.)

8. Съемные чехлы для уличных подушек и подушек стульев

Профи в Sunbrella советуют регулярно стирать съемные чехлы уличных подушек, подушек стула и небольших подушек в стиральной машине в холодной воде.Используйте немного меньше моющего средства и добавьте чашку отбеливателя. Сухой воздух.

9. Тканевые и брезентовые пакеты

Всегда соблюдайте указания по стирке, указанные на этикетке по уходу. Опустошите все отделения и удалите все наклейки или булавки. Выверните пакеты наизнанку и поместите в сетчатый мешок для стирки. Стирать в деликатном режиме в холодной воде с небольшим количеством моющего средства, чем обычно. Повесьте вверх дном, чтобы высохнуть на воздухе.

(Профессиональный совет: ручная стирка украшенных или вышитых бисером пакетов.)

10. Резинки для волос и резинки для волос

Вырастив трех длинноволосых дочерей, я могу поручиться за этот совет.Поместите резинки для волос и резинки для волос в сетчатый мешок для стирки и постирайте в деликатном режиме в холодной воде с небольшим количеством моющего средства. Затем просто дайте им высохнуть на воздухе.

11. Бейсболки с пластиковыми полями

Перед добавлением в белье предварительно обработайте пятна, особенно масляные пятна на повязке от пота. Стирать в холодной воде в деликатном режиме с использованием немного меньшего количества моющего средства, чем обычно, советует Clean My Space. Придайте форму и дайте высохнуть на воздухе.

12. Кроссовки

Снимите шнурки и внутреннюю подошву с кроссовок.Поместите шнурки и обувь в наволочку (перед стиркой завяжите узелком) или сетчатый мешок для стирки и положите в стиральную машину. Добавьте немного меньше обычного количества моющего средства и одну чашку уксуса, чтобы удалить запах. Постирайте кроссовки в холодной воде на деликатном режиме и дайте высохнуть на воздухе.

13. Тканевые или нейлоновые ошейники, шлейки и поводки для домашних животных

В соответствии с DogID поместите вещи в сетчатый мешок для стирки и постирайте вместе с загрузкой обычной одежды. Дайте ему высохнуть на воздухе, и он будет готов для Фидо.

14. Резиновые коврики для душа или ванны

Мойте коврик в холодной воде с помощью нескольких полотенец в обычном режиме с меньшим количеством моющего средства, чем обычно, советует Creative Homemaking. Дайте ему высохнуть на воздухе.

15. Занавески и подкладки для душа

Тренер по уборке Лесли Райхерт знает, как легко справиться с этой рутинной работой. Стирайте несколькими полотенцами, используя обычную горячую воду и обычное моющее средство. Повесьте сушиться.

16. Коврики и коврики на резиновой основе

Merry Maids рекомендует мыть коврики регулярно, используя холодную воду и меньшее количество моющего средства, чем обычно, и несколько полотенец.Высушите на воздухе, так как сушилка может вызвать высыхание и растрескивание резины.

17. Подушки

Для подушек, которые можно стирать, в том числе пуховых, отремонтируйте порванные или ослабленные швы перед стиркой, иначе вам придется убрать беспорядок. Стирайте две подушки за раз, чтобы машина оставалась сбалансированной во время отжима. (Добавьте дополнительные полотенца, если у вас нет двух.) Установите стиральную машину для деликатного цикла при очень большой загрузке с теплой водой и полосканием холодной водой. Засыпьте и добавьте моющее средство в количестве, достаточном для небольшой загрузки. Перемешайте, чтобы растворить / диспергировать моющее средство.Поместите подушки в стиральную машину. Промыть дважды в холодной воде. Чтобы высушить подушки, взбейте их в сушильной машине на медленном огне с помощью нескольких сушильных шариков. Пушите подушки каждые 20 минут для равномерного высыхания и максимальной пышности.

(Профессиональный совет: следуйте инструкциям производителя по очистке подушек. Обратите внимание, что пуховые подушки можно мыть только в стиральной машине с фронтальной загрузкой, поскольку мешалки в стиральных машинах с верхней загрузкой могут повредить наполнитель.)

18. Постельное белье для домашних животных.

Согласно Overstock.com, пропылесосьте постельное белье перед стиркой.Снимите крышку. Поместите кровать и крышку в стиральную машину. Стирать в горячей воде с обычным количеством моющего средства. Промыть дважды. Высушите на высоком уровне.

19. Коврики для йоги

Коврики из ПВХ и плотной ткани обычно можно стирать в стиральной машине, но всегда соблюдайте указания на этикетке по уходу. Согласно Yoga Outlet, используя прохладную воду и небольшое количество мягкого моющего средства, такого как Woolite, стирайте коврик в щадящем режиме, но не позволяйте ему проходить цикл отжима. (Это может привести к потере формы.) Высушите на воздухе.

(Совет профессионала: всегда следуйте инструкциям на этикетке по уходу.)

Кожа: животные, оскорбленные и убитые ради их шкуры

Ежегодно мировая кожевенная промышленность убивает более миллиарда животных и дубляет их шкуры и шкуры. ¹ Многие из этих животных переносят все ужасы промышленного животноводства — включая крайнюю тесноту и изоляцию, лишения и неанестезированную кастрацию, клеймение и купирование хвоста — а также жестокое обращение во время транспортировки и убоя.

Все, кроме Moo
Многомиллиардная мясная промышленность получает прибыль не только от мяса животных. Побочные продукты потребления мяса включают жир и кровь, которые используются в кормах для скота, покрышках, взрывчатых веществах, красках и косметике; органы, которые используются в кормах для домашних животных; и сердечные клапаны, которые используются в медицине. ^2,3 Кожа животных часто считается важным сопутствующим экономическим продуктом мясоперерабатывающей промышленности. ⁴

Когда молочная продуктивность коров в молочной промышленности снижается, их кожа превращается в кожу.Шкуры их телят, которых часто выращивают на телятину, производят из дорогой телячьей кожи. Экономический успех скотобоен и молочных ферм напрямую связан с продажей кожгалантереи.

The Whole Ark
Большая часть кожи, производимой и продаваемой в США, производится из шкур крупного рогатого скота и телят, но кожа также производится из овец, ягнят, коз и свиней. На другие виды охотятся и убивают специально из-за их шкуры, включая зебр, бизонов, кенгуру, слонов, крокодилов, аллигаторов, страусов, ящериц и змей.

Другие «экзотические» животные, такие как аллигаторы и крокодилы, выращиваются на фабриках для производства шкур и мяса. Молодые рептилии часто содержатся в надземных резервуарах, в то время как более крупные животные живут в бассейнах, наполовину утопленных в бетонных плитах. ⁵ Согласно законам Флориды, разрешено разместить до 350 6-футовых аллигаторов в помещении размером с типичный семейный дом. ⁶ Эта отрасль настолько велика и не регулируется в этом штате, что крокодилы и яйца часто подвергаются браконьерству по высоким ценам. ⁷ У одного фермера из Джорджии было 10 000 аллигаторов, живущих в четырех зданиях, где, согласно Los Angeles Times , «[h] унды и сотни аллигаторов заполняют каждый дюйм [каждой] комнаты». ⁸

Доктор Клиффорд Уорвик, биолог рептилий, говорит, что такое заключение может вызвать травмы и стресс. «Биология и поведение [аллигаторов и крокодилов] не подходят для жизни в неволе, — говорит он. «Случайному наблюдателю — а это часто включает людей, которые управляют крокодиловыми фермами, которые обычно не имеют научной квалификации, — животные могут показаться мирными и расслабленными.Но специалист по поведению животных может видеть, что они находятся в состоянии стресса ». ⁹

Хотя аллигаторы могут жить до 60 лет, выращенных на фермах аллигаторов обычно забивают до двухлетнего возраста, как только они достигают 4–6 футов в длину. ^10,11 Аллигаторов на фермах можно забить до смерти молотками и топорами, иногда оставаясь в сознании и в агонии в течение нескольких часов после того, как с них сняли шкуру. ¹² На аллигаторных и крокодиловых фермах в Техасе и Африке очевидцы PETA видели аллигаторов, запакованных в сырые лужи, и крокодилов, скопившихся в бесплодных бетонных ямах в течение месяцев или даже лет, прежде чем, наконец, их забили ради шкуры.Расследование крокодиловых ферм во Вьетнаме показало, что с животных снимали шкуру заживо, и биолог, просмотревший видеозапись бойни, пришел к выводу, что «нет никакой вероятности, что животные умерли мгновенно, и что они, вероятно, оставались в сознании и были чувствительны к стрессу и боли в течение долгого времени». до двух часов после процесса ». ¹³ Подробнее об ужасных условиях, в которых выращивают и / или убивают этих животных из-за «роскошных» сумок, ремней и ремешков для часов, посетите сайт PETA.org.

Миллионы кенгуру убивают ежегодно, а их шкуры часто используются для изготовления футбольных бутс. ¹⁴ Хотя правительство Австралии требует, чтобы охотники стреляли в животных, осиротевшие мальчики и раненые взрослые, по утверждению правительства, должны быть обезглавлены или нанесены резким ударом по голове, «чтобы разрушить мозг». ¹⁵ Узнав об этих жестоких методах убийства, звезда футбола Дэвид Бекхэм перешел на обувь из синтетических материалов в 2006 году, а Adidas прекратил использовать кожу кенгуру для большей части своей обуви в 2012 году. ¹⁶

Змеи могут быть прибиты к деревьям и содранный от одного конца до другого.Во многих случаях они все еще живы, поскольку с них снята шкура. ¹⁷ Расследование PETA Asia на ферме во Вьетнаме, которая поставляет змеиную кожу для использования в мировой кожевенной промышленности, показало ужасающую жестокость по отношению к змеям, в том числе заклеивание их рта и ануса резиновыми лентами, а затем надувание их до смерти воздушным компрессором, раздавливание их сердце и вызывая сильную боль. На кадрах PETA Asia видно, как змеиный хвост двигается во время смертельной инфляции, что указывает на то, что питоны могут быть еще живы, поскольку рабочие срывают с них кожу и выпотрошивают их.Следователь не видел, чтобы кто-то проверял жизненно важные показатели перед началом бойни. Змеи содержались в тесных грязных клетках из проволоки без воды, еды или каких-либо добавок. Узнав, что у многих из них есть клещи, исследователь PETA Asia спросил о ветеринарной помощи, и рабочий ответил: «Какой смысл [лечить змей]? Мы все равно снимаем с них шкуру ». Чтобы узнать больше об этом расследовании, посетите PETA.org.

Шкуры нерожденных телят и ягнят — некоторые преднамеренно абортированы, другие — забитых беременных коров и овцематок — считаются «роскошью».” ¹⁸

Западный Кейп в Южной Африке является домом для крупнейших в мире компаний по убою страусов, которые поставляют« роскошные »страусиные шкуры для Hermès, Prada и других крупных домов моды. Свидетели PETA видели молодых птиц, плотно упакованных в транспортные средства с открытым верхом, для ужасного путешествия на бойни, где рабочие силой удерживали каждую птицу, оглушали их электрическим током, а затем перерезали им глотки. Спустя несколько мгновений с тел птиц были оторваны перья, содрали кожу и расчленили.Для получения дополнительной информации об этом расследовании посетите сайт PETA.org.

Овечья шерсть, вопреки заблуждениям многих потребителей, не является стриженной шерстью — этот термин относится к годовалой овце, которую постригли только один раз. Одежда из короткой овчины изготавливается из шкуры овцы или ягненка, стригущейся незадолго до убоя. Кожа загорелая, а шерсть все еще на ней.

Токсины кожевенного завода
Хотя кожевники любят рекламировать свою продукцию как «биоразлагаемую» и «экологически чистую», процесс дубления на самом деле предотвращает биоразложение кожи за счет стабилизации коллагеновых или белковых волокон.

До конца 1800-х годов кожу животных сушили воздухом или солью и дубили с использованием растительных танинов или масла, но сегодня кожа животных превращается в готовую кожу с множеством гораздо более опасных веществ, включая формальдегид, производные каменноугольного дегтя. , минеральные соли и различные масла, красители и отделочные материалы, некоторые из которых имеют цианидную основу.

Большая часть кожи, производимой в США и во всем мире, подвергается хромовому дублению. Агентство по охране окружающей среды считает опасными все отходы, содержащие хром.Помимо токсичных веществ, упомянутых выше, стоки кожевенного завода также содержат большое количество других загрязнителей, таких как белок, волосы, соль, известковый шлам, сульфиды и кислоты. Установка для хромового дубления тратит около 15 000 галлонов воды и производит до 2200 фунтов «твердых отходов» (например, волос, мяса и обрезков) на каждую тонну обрабатываемой кожи. ¹⁹

Среди катастрофических последствий этих вредных отходов — угроза здоровью людей из-за очень высоких уровней свинца, цианида и формальдегида в грунтовых водах вблизи кожевенных заводов.В Бангладеш, которая экспортирует кожаные изделия в США, химическое воздействие и аварии с оборудованием представляют такую ​​большую опасность, что рабочие (многие из которых — дети) не доживут до 50 лет. ²⁰ Центры по контролю и профилактике заболеваний обнаружили, что заболеваемость лейкемией среди жителей района, окружающего кожевенный завод в Кентукки, была в пять раз выше среднего показателя по стране. ²¹ Мышьяк, распространенное химическое вещество кожевенного производства, давно ассоциируется с раком легких у рабочих, которые подвергаются его регулярному воздействию.Несколько исследований установили связь между раком носовых пазух и раком легких, а также хромом, используемым при дублении. ²² Исследования кожевников в Италии и Швеции показали, что риск рака «на 20–50% выше [ожидаемого]». ²³

Разведение животных для производства еды и кожи приводит к отходам и загрязнению окружающей среды. Огромное количество ископаемого топлива потребляется в животноводстве: требуется около 35 калорий ископаемого топлива, чтобы сделать одну калорию говядины, и 68 калорий ископаемого топлива, чтобы сделать одну калорию свинины. ²⁴ Исследователи из Чикагского университета обнаружили, что типичная американская диета (почти 30 процентов которой происходит из животных источников) генерирует на человека почти на 3300 фунтов больше углекислого газа в год, чем веганская диета с тем же количеством калорий. . ²⁵

Деревья вырубают для создания пастбищ, используется огромное количество воды, а стоки с откормочных площадок и молочных ферм являются основным источником загрязнения воды. Исследование, проведенное в Калифорнии, показало, что одна корова на молочной ферме «испускает 19 особей».3 фунта летучих органических соединений в год, что делает молочные заводы крупнейшим источником газа, образующего смог, по сравнению с грузовиками и легковыми автомобилями ». ²⁶

По данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций, кожевенные заводы в значительной степени переместили операции по всему миру из развитых в неразвитые страны, где рабочая сила дешевая, а экологические нормы не соблюдены. ²⁷

Что вы можете сделать
Есть много альтернатив коже, включая хлопок, лен, резину, рами, холст и синтетику.Хлоренол (называемый «Hydrolite» от Avia и «Durabuck» от Nike) — это материал с перфорацией для обеспечения воздухопроницаемости и используемый в спортивной и туристической обуви. Он тянется вокруг стопы с такой же «упругостью», что и кожа, обеспечивает хорошую поддержку и подходит для машинной стирки.

Кожаные заменители можно найти практически везде, где вы можете сделать покупки. Но в некоторых местах, таких как дисконтные обувные магазины и разнообразные магазины, предлагают более широкий выбор. Такие дизайнеры, как Liz Claiborne, Capezio, Sam & Libby, Steve Madden и Nike предлагают широкий выбор сумок, кошельков и обуви без кожи.Более подробный список продавцов, предлагающих товары без кожи, можно найти на сайте PETA.org.

Источники
¹ Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций, Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций, Производство животных / забойные животные, 2013 г., база данных FAOSTAT, по состоянию на 18 августа 2019 г.
² Rothsay, «Часто задаваемые вопросы о мясных субпродуктах», Rothsay.ca , 2019.
³ А. Северин Джонсон, «Побочные продукты Packing House», Ресурсный центр сельскохозяйственного маркетинга, Университет штата Айова, февраль 2003 г.
⁴ Bloomberg, «Одержимость Америки говядиной убивает кожевенную промышленность», 14 Авг.2019.
⁵ Майкл П. Массер, «Производство аллигаторов», Южный региональный центр аквакультуры, май 1993 г.
⁶ Массер.
⁷ Дженнифер Липскомб, «Укус под прикрытием освещает темную сторону процветающей индустрии аллигаторов во Флориде», Miami New Times 18 июля 2017 года.
⁸ Эдит Стэнли, «Курица снова? Эти аллигаторы получают постоянную диету из мертвой птицы », Los Angeles Times , 10 июня 2001 г.
⁹ Санджида О’Коннелл,« Крокодиловые фермы: жестоко ли держать этих диких существ в плену? », The Independent , 5 окт.2006.
¹⁰ Зоологическое общество Сан-Диего, «Крокодилы», Животные и растения, 2019.
¹¹ Массер.
¹² О’Коннелл.
¹³ Бретт Дэвис, «Крокодилы во Вьетнаме, сняв шкуру, живые на службе моды», Forbes , 22 декабря 2016 г.
¹⁴ Департамент окружающей среды Австралии, «Квоты на коммерческий урожай кенгуру в 2012 году», доступ 18 Август 2019 г.
¹⁵ Совет министров по управлению природными ресурсами, Национальный кодекс практики гуманного отстрела кенгуру и валлаби в коммерческих целях , Департамент окружающей среды, водных ресурсов, наследия и искусства, 2008 г.
¹⁶ Шон Поултер, «Кожа кенгуру получает преимущество от Adidas», Daily Mail , 3 сентября 2012 г.
¹⁷ Том Роусторн, «Змеи, сняв шкуру живыми, чтобы создать ботинки Бейонсе из крови: настоящая цена кроссовок Сделано из ЧЕТЫРЕХ экзотических существ », Daily Mail , 1 марта 2013 г.
¹⁸ Эрик Уилсон,« Агнец на подиуме », The New York Times , 11 августа 2005 г.
¹⁹ Дорис Шуберт , «Оценка выбросов химических веществ в окружающую среду при производстве кожевенной промышленности», IC-07 Кожевенная промышленность , 28 июля 1998 г.
²⁰ Джейсон Мотлаг, «Ад для кожи: токсичные кожевенные заводы Бангладеш разрушают жизнь и окружающую среду», Time 13 ноября 2013 г.
²¹ Ричард Э. Склов и другие ., Исследования на уровне сообществ в США (Амхерст: Институт Лока, 1998 г.) 52.
²² Ричард Б. Хейс, «Канцерогенность металлов у людей», Причины рака и борьба с ними , 8 (1997), 371–85.
²³ France Labrèche, доктор философии, Профессии и рак груди: оценка взаимосвязи между раком груди и воздействием на рабочем месте (Монреаль: Университет Макгилла, 23 декабря.1997).
²⁴ Ричард Мэннинг, «Масло, которое мы едим», Harper’s Magazine , февраль 2004 г.
²⁵ New Scientist , «Лучше экологизировать свою диету, чем машину», 17 декабря 2005 г.
²⁶ Дженнифер М. Фитценбергер, «Молочные заводы готовятся к боевым действиям в воздухе», Fresno Bee , 2 августа 2005 г.
²⁷ Межправительственная группа по мясу, Подгруппа по шкурам и шкурам, Продовольственная и сельскохозяйственная организация Организация Объединенных Наций, «Кожа, кожа и кожа и товарный профиль и стратегия развития», Комитет по проблемам сырьевых товаров, седьмая сессия, 4–6 июня 2001 г.

Rubber Band Minigun стреляет резиной со скоростью 200 выстрелов в минуту

Хотите поразить игровую цель несколькими пулями с резиновой лентой, но не можете достаточно быстро от них избавиться? Дизайнерская компания Weaponized T-Rex стремится внести некоторые скорострельные возможности в такие бытовые конфликты с помощью игрушки с моторизованной резинкой на основе пулемета Гатлинга.

Вооруженный тираннозавр — далеко не первый производитель деревянного игрушечного пистолета, который привносит точность и реализм в детскую (или взрослую) войну с резинками.От версий, основанных на пистолетах, до других, вдохновленных ружьями Томми и даже снайперскими винтовками, есть множество вариантов, чтобы резинки стреляли через гостиную или офис.

Миниган с резиновой лентой имеет сходство с пулеметом с резиновой лентой, на который мы смотрели еще в 2013 году от XYZbot. Версия T-Rex с вооружением не совсем обеспечивает такую ​​же скорострельность (которая может запускать 800 выстрелов в минуту), но все же является очень способной машиной.

T-Rex с оружием

Сделанный из деревянных деталей, обработанных на станке с ЧПУ, 12 стволов Rubber Band Minigun могут быть вручную загружены с помощью 144 резиновых лент.Оттуда электродвигатели поворачивают барабан одним нажатием на спусковой крючок, а отдельный спусковой крючок запускает резиновые ленты со скоростью 200 выстрелов в минуту. Это означает, что барабан можно включать сам по себе, без использования резиновых лент, чтобы внушить страх вашим противникам.

Миниган с резинкой доступен в виде полностью собранного игрушечного оружия или в виде набора «сделай сам», состоящего из 70 отдельных частей, которые можно собрать за пару часов без клея или пайки.Он доступен в дереве или, возможно, в более устрашающей черной окраске.

T-Rex

В настоящее время является предметом кампании Kickstarter, Weaponized T-Rex предлагает свой миниган с резиновой лентой по предварительным взносам в 94 доллара США, который будет доставлен в виде набора для сборки DIY или полностью собранной версии за 99 долларов.Черные версии начинаются с 114 долларов, а доставка намечена на февраль следующего года, если все пойдет по плану.