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Seguimiento automático individualizado en cerdos. ¿Ficción o realidad?


Autores: Zhang L, Gray H, Ye X, et al. (2019). Automatic Individual Pig Detection and Tracking in Pig Farms. Sensors, 19(5):1188.Autores: Zhang L, Gray H, Ye X, et al. (2019). Automatic Individual Pig Detection and Tracking in Pig Farms. Sensors, 19(5):1188.

Esta investigación muestra que el próximo paso para la detección precisa de datos en explotaciones porcinas es un nuevo sistema de detección y seguimiento automático por cámaras.

Este estudio*, realizado por un equipo de investigadores de la University of Lincoln y la University of Leeds, propone un nuevo método de detección y seguimiento de cerdos, vía online, que elimina la necesidad de identificar físicamente a los animales que se quieren monitorizar y que funciona de manera eficiente tanto de día como de noche.

El proyecto PigSustain

Este proyecto forma parte de un proyecto más amplio que investiga la resiliencia de la industria porcina del Reino Unido: PigSustain. Se trata de una iniciativa establecida por Lisa Collins, profesora de ciencias animales y directora de Smart Agri-Systems en la University of Leeds. Este proyecto tiene como objetivo usar un enfoque de sistemas integrados y multidisciplinarios para modelar y evaluar la resistencia de la industria porcina del Reino Unido de forma histórica, actual y futura, con la intención de ayudar al sector para producir plantes de contingencia que reduzcan las debilidades existentes en la actualidad.

Antecedentes

En las condiciones actuales de producción, una monitorización eficiente y efectiva de la salud individual de los cerdos en las explotaciones supone un desafío para el sector, particularmente en las explotaciones más grandes. Confiar únicamente en la observación humana significa que la recopilación de datos requiere mucho tiempo y que está limitada y sujeta a errores humanos.
Además, se ha demostrado que el comportamiento de los animales cambia cuando detectan personas a su alrededor. Por lo tanto, se requiere una monitorización continua y sin interrupciones para obtener una representación, lo más precisa posible, del comportamiento de un animal en particular o de un corral entero.

Objetivo del estudio

El objetivo de este proyecto fue determinar si es posible detectar y rastrear cerdos individualmente sin usar crotales, lo que proporcionaría una serie de beneficios tanto para los cerdos como para los trabajadores de la explotación.

¿Qué supone el desarrollo de este nuevo sistema?

El sistema desarrollado se basa en el éxito de pruebas anteriores con sistemas de monitorización 2D, pero supera los problemas que impiden su aplicación en entornos no controlados y proporciona un nivel de precisión y exactitud en condiciones comerciales sin precedentes. Los principales inconvenientes que se han superado son:

  • Fluctuaciones en los niveles de luz, incluidas diferentes iluminaciones durante el día y la noche.
  • Similitud entre cerdos y variaciones en el fondo de las imágenes.
  • Deformaciones y oclusiones de los objetos. Por ejemplo, los insectos pueden aterrizar en las cámaras y bloquear la imagen o cuando los cerdos se agrupan.

¿Cómo funciona el sistema?

Se han combinado un detector basado en las redes neuronales convolucionales y un rastreador basado en filtros de correlación a través de un nuevo algoritmo de asociación de datos jerárquicos.
El detector obtiene una mejor relación de precisión/velocidad gracias a las características derivadas de múltiples capas en diferentes escalas en una red de predicción. Se define una serie de etiquetas como objetivo de seguimiento para cada cerdo, de la cual se extraen las entidades con un alcance más local para el aprendizaje; además, el seguimiento de múltiples objetos se realiza mediante el uso de filtros de correlación.

Conclusiones

Los experimentos con un conjunto de datos capturados en una granja comercial muestran que este método puede detectar y rastrear correctamente múltiples cerdos en condiciones difíciles.
El buen rendimiento del método propuesto también demuestra la viabilidad del seguimiento individual de cerdos a largo plazo en un entorno complejo y, por lo tanto, promete un potencial comercial.



*Zhang L, Gray H, Ye X, et al. Automatic Individual Pig Detection and Tracking in Pig Farms. Sensors 2019, 19(5):1188. doi: 10.3390/s19051188.

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