Sistema automatizado depontuação de condição corporale pesquisas mais recentes paragado leiteiro

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Sistema automatizado de pontuação de condição corporal e pesquisas mais recentes para gado leiteiro

[pic 7]    Juneta Tao 16 de dezembro de 2020 · 3 min de leitura[pic 8]

O nível de gordura corporal afeta a produtividade, reprodução, saúde e longevidade. O BCS é introduzido para avaliar uma vaca com uma escala de 1 a 5, que indica o nível de gordura corporal de baixo a alto. A faixa de BCS ideal varia de acordo com os diferentes períodos. Veja a figura abaixo.

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citar

Os pontuadores tradicionalmente treinados estimam o BCS observando e tocando uma vaca. Para eficiência e reprodutibilidade, sistemas BCS automatizados são desenvolvidos ao longo dos últimos anos.

Existem alguns sistemas de BCS curre n TLY disponíveis no mercado. DeLaval e Protrack BCS usam sensor 3D para reconstruir a forma 3D de uma vaca, e então detectar características chave para estimar BCS. Protrack requer a instalação de um estande, que fornece condições de iluminação relativamente controladas. Protrack também usa a escala de pontuação da Nova Zelândia de 1 a 10.

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Protrack estande

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Imagens de exemplo de Protrack

Os principais recursos são selecionados com base na orientação de pontuação.

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Pontos principais citados

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Pontuação demonstrada citar

BodyMat F da Ingenera SA e Biondi Engineering também usam sensor 3D. 4DRT-Alpha da Biondi é um sensor 3D com processador integrado para[pic 15]

estimativa de peso e características lineares. Biondi também possui um dispositivo de pega 4DRT-Mike e 4DRT-Victor .

Alguns artigos foram publicados sobre a avaliação dos sistemas DeLaval e BodyMat F. O'Leary, Niall, et al [1] avaliaram o BodyMat F. Test conduzido em 103 indivíduos ao longo de 1945 registros. Desempenho semelhante relatado em comparação com dois pontuadores treinados. Mullins, Israel L., et al [2] relataram que Delaval tem um desempenho semelhante aos pontuadores com BCS 3,0-3,75. KetoLution da Bayer fornece um aplicativo de telefone para estimar BCS com duas imagens RGB (traseira e lateral).

Existem alguns artigos recentes propostos para aplicar Redes Neurais Profundas (DNNs) para estimar BCS. Huang, Xiaoping, et al [3] propuseram detectar o quadril e classificar os escores de BCS discretos 2,5 a 4,5 com intervalo de 0,5. DensNet usado como backbone com cabeça de detecção e classificação BCS. O conjunto de dados completo contém 8.972 imagens RGB.

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Estrutura de classificação BCS baseada em DenseNet [3]

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Detecção de exemplo e resultados de classificação BCS de [3]

Rodríguez, Alvarez, et al [4] propuseram classificar o BCS entre 1,75 a 4,5 com intervalo de 0,25. Em vez de imagens RBG, Mircosoft Kinect V2 é usado para coletar imagens de profundidade. O conjunto de dados contém 1661 imagens com resolução 512 * 424. As estimativas de 82% são precisas com 0,25 unidade. Os canais de entrada combinados são profundidade, borda e profundidade transformada de Fourier.

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