Predição do peso corporal e peso de carcaça quente de bovinos Nelore através da utilização de imagens digitais

• Processo: 17/20812-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2017
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2018
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Zootecnia - Produção Animal
• Pesquisador responsável: Otávio Rodrigues Machado Neto
• Beneficiário: Alexandre Cominotte
• Supervisor: Guilherme Jordão de Magalhães Rosa
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Wisconsin-Madison (UW-Madison), Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 17/02057-0 - Uso de escores de avaliação visual e de imagens biométricas em bovinos Nelore, BP.MS
• Assunto(s): Peso corporal Carcaça Regressão Imagem digital Bovinocultura de corte Gado Nelore
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Estimar | Regressão | Sensores de profundidade | Bovinocultura de Corte

Resumo

O objetivo deste projeto é avaliar o uso de imagens de bovinos de corte capturadas através de sensores de profundidade de luz infravermelha para estimar o peso corporal e o peso de carcaça quente de animais utilizando análise de regressão linear. O projeto será dividido em 2 fases: a fase 1 conduzida no Brasil e a fase 2 será realizada nos EUA. Foram analisadas 240 imagens dorsais de sessenta bovinos Nelore, que foram obtidas em diferentes períodos: desmame (231 dias de idade), fase de crescimento na estação chuvosa (354 dias de idade), fase inicial de confinamento (591 dias de idade) e fase final (711 dias de idade). O peso corporal também foi coletado em cada período e o peso de carcaça quente de cada animal será coletado no final da fase de acabamento. A hipótese é que as imagens dorsais de bovinos de corte podem ser usadas para estimar o peso corporal e o peso da carcaça quente usando regressão linear. As seguintes medidas físicas foram avaliadas utilizando as imagens coletadas: altura dorsal, área do plano dorsal, largura anterior, largura da costela, largura e comprimento posteriores. A fase 2 do projeto será realizada no Departamento de Ciências Animal da Universidade de Wisconsin-Madison, EUA, onde serão desenvolvidas equações de predição de peso através de regressão linear utilizando as medidas realizadas nas imagens dorsais (fase 1). Para avaliar o modelo, um procedimento de validação cruzada será realizado e o software modelo de avaliação (MES), versão 3.1.15 (Texas A & M University, College Station, TX) também será testado. As equações de previsão serão desenvolvidas usando o SAS. A correlação de Pearson será realizada usando o procedimento do CORR em SAS para uma melhor compreensão da relação entre as medidas. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

COMINOTTE, A.; FERNANDES, A. F. A.; DOREA, J. R. R.; ROSA, G. J. M.; LADEIRA, M. M.; VAN CLEEF, E. H. C. B.; PEREIRA, G. L.; BALDASSINI, W. A.; MACHADO NETO, O. R.. Automated computer vision system to predict body weight and average daily gain in beef cattle during growing and finishing phases. LIVESTOCK SCIENCE, v. 232, FEB 2020. (17/20812-0, 17/02057-0)

COMINOTTE, ALEXANDRE; FERNANDES, ARTHUR; DOREA, JOAO; ROSA, GUILHERME; TORRES, RODRIGO; PEREIRA, GUILHERME; BALDASSINI, WELDER; MACHADO NETO, OTAVIO. Use of Biometric Images to Predict Body Weight and Hot CarcassWeight of Nellore Cattle. ANIMALS, v. 13, n. 10, p. 12-pg., 2023-05-18. (21/07222-5, 17/02057-0, 17/20812-0)