Monitoreo del comportamiento de rumia de vacas lecheras basado en el seguimiento de la mandíbula superior e inferior
Autores: Wang, Ning; Li, Xincheng; Shang, Shuqi; Yun, Yuliang; Liu, Zeyang; Lyu, Deyang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Estudio
Comportamiento de rumiación
Vacas lecheras
YOLOv5s
Detección de objetos
DeepSort
Algoritmos de seguimiento
Aplicabilidad
Modelo algorítmico
Ajustes reales de granja lechera
Vacas rumiando
Perturbaciones del comportamiento
Métricas de rendimiento
Acciones de masticación
Análisis comparativo
Tasas de detección falsas
Mandíbulas superiores
Mandíbulas inferiores
Vacas
Tasa de detección
Recuento de masticación.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
El objetivo de este estudio fue monitorear el comportamiento de rumia de las vacas lecheras combinando los algoritmos de detección de objetos YOLOv5s y de seguimiento DeepSort. Para verificar la aplicabilidad del modelo algorítmico en entornos reales de granjas lecheras, se probaron vacas rumiando que presentaban diversas alteraciones de comportamiento y el modelo fue evaluado exhaustivamente utilizando múltiples métricas de rendimiento. Además, se propusieron dos métodos para determinar las acciones de masticación de las vacas lecheras, y se realizó un análisis comparativo de las tasas de detección falsas para las cuentas de masticación. Los resultados demuestran que el sistema algorítmico fue efectivo en la detección y seguimiento de las mandíbulas superior e inferior de las vacas, con una baja tasa de detección falsa para las cuentas de masticación.
Descripción
El objetivo de este estudio fue monitorear el comportamiento de rumia de las vacas lecheras combinando los algoritmos de detección de objetos YOLOv5s y de seguimiento DeepSort. Para verificar la aplicabilidad del modelo algorítmico en entornos reales de granjas lecheras, se probaron vacas rumiando que presentaban diversas alteraciones de comportamiento y el modelo fue evaluado exhaustivamente utilizando múltiples métricas de rendimiento. Además, se propusieron dos métodos para determinar las acciones de masticación de las vacas lecheras, y se realizó un análisis comparativo de las tasas de detección falsas para las cuentas de masticación. Los resultados demuestran que el sistema algorítmico fue efectivo en la detección y seguimiento de las mandíbulas superior e inferior de las vacas, con una baja tasa de detección falsa para las cuentas de masticación.