Detección de objetos usando aprendizaje profundo aplicado a reconocimiento de ganado bovino (2023)
RESUMEN : Para garantizar que cualquier sistema de explotación animal sea sostenible se ha demostrado la importancia de garantizar los niveles óptimos de bienestar animal, donde dicho concepto se entiende como una medida multidimensional que incluye tanto la salud y funcionamiento biológico, el estado afectivo y la comodidad del individuo [1]. El monitoreo del bienestar animal representa un gran reto, ya que es un atributo individual que no puede ser medido directamente, sino que debe evaluarse mediante el uso de indicadores o variables que aporten información al respecto. Dichas evaluación se realizan generalmente mediante inspecciones visuales que, a pesar de que se han desarrollado programas de formación para obtener una alta repetibilidad en los resultados, siguen estando limitados por los largos periodos de tiempo de recopilación de datos y observación que se requieren, lo que implica la contratación de personal dedicado y puede reflejarse en sobrecostos. Debido a lo anterior, ha crecido la importancia de buscar sistemas automatizados que permitan abordar esta problemática, y, un factor común dentro de dichos sistemas es la aplicación de inteligencia artificial en combinación con la instalación de múltiples sensores que permitan medir las variables indicadoras en cuestión [2],[3]. En el presente trabajo se aborda el monitoreo de ganado vacuno en pastoreo libre mediante la aplicación de algoritmos de detección de objetos que permitan identificar un individuo, sirviendo como primer paso para el desarrollo de los modelos más complejos que permitan medir variables como la cantidad de alimento consumido, identificar comportamientos o posturas asociados a enfermedades o indicadores de estrés.