Visão computacional aplicada para identificação de comportamentos de matrizes pesadas (frangos de corte)

• Processo: 10/17957-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2011
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2012
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola - Construções Rurais e Ambiência
• Pesquisador responsável: Danilo Florentino Pereira
• Beneficiário: Luís Fernando Cavicchioli Batagin
• Instituição Sede: Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Tupã. Tupã , SP, Brasil
• Assunto(s): Visão computacional Zootecnia de precisão Bem-estar do animal Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Bem Estar Animal | Inteligência Artificial | Visão Computacional | zootecnia de precisão | Zootecnia de precisão

Resumo

A utilização de imagens gravadas por câmeras de vídeo na análise dos comportamentos expressos por matrizes pesadas, elimina o efeito da presença humana no comportamento da ave, mas não soluciona problemas relacionados aos erros de interpretação humana, causados por imprecisão ou fadiga, frente à necessidade de efetuar uma longa análise de dados. Propõe-se nesse trabalho, a criação de uma metodologia de análise seqüencial de frames que atue na diferenciação dos comportamentos expressos por matrizes pesadas, que não foram totalmente distinguidos utilizando a metodologia de análise de um frame, efetuada no trabalho de Miyamoto (2008). A árvore de classificação desenvolvida no trabalho de Miyamoto (2008) e a nova metodologia de análise seqüencial de frames servirão de alicerce para o desenvolvimento do sistema de visão computacional, a ser desenvolvido em ambiente virtual voltado para instrumentação, capaz de classificar comportamentos expressos por matrizes pesadas e irão contribuir para a construção de modelos computacionais de estimativa de bem-estar dessas aves.