A novel pig tracking system using YOLOv8
Comportamento animal, Inteligência artificial, Suínos, Ambiência, rastreamento, python
Garantir a saúde e o bem-estar dos suínos requer um grande esforço em termos de mão de obra, recursos materiais e tempo. O uso de métodos tradicionais de monitoramento pode ser estressante para os suínos e os criadores, especialmente quando o número de animais na criação aumenta. Essa prática pode afetar negativamente a saúde e o bem-estar dos suínos, bem como a rentabilidade econômica da produção pecuária. Objetiva-se com o presente estudo avaliar o desempenho de um modelo computacional utilizando linguagem de programação Python na identificação e rastreamento de suínos na fase de terminação. O experimento teve duração de 23 dias e foram utilizados 54 porcos na fase de terminação. Os animais foram distribuídos em 6 baias onde foram monitorados por câmeras diariamente. As observações eram classificadas em ativo ou inativo. Observações humanas de diferentes atividades foram realizadas de 2 em 2 minutos durante 4 sessões de 30 minutos em 10 dias de observação. As observações automatizadas foram calculadas pela posição do animal entre dois quadros de imagem consecutivos. A correlação geral entre as observações humanas e as automatizadas seja forte e positiva, mostra que a inteligência artificial pode ser uma técnica promissora para monitorar continuamente o nível de atividade comportamental de suínos em baias coletiva.