Departamento de Electrónica
Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales
Universidad Nacional de San Luis

Estimación Automática de condición corporal en Bovinos a partir de Imágenes de contorno y Machine Learning

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Director: Mg. Ing. Ricardo Petrino
Fecha: 28/10/2020
Resumen:
A lo largo de los años se han desarrollado diversos métodos con el fin de realizar una clasificación de la puntuación de la Condición Corporal ó BCS (Body Condition Score) de manera automática. Ésta es una medida indirecta del nivel de grasa subcutánea en el ganado bovino que se ha adoptado ampliamente para la investigación y la evaluación en el campo o para fines de gestión en granjas. El BCS estima las reservas energéticas de la vaca y por lo tanto su gordura o delgadez. A su vez es sumamente importante para analizar problemas de salud, el consumo de alimento, y el intervalo óptimo entre el parto y la primera inseminación, ya que el objetivo de cualquier granja es obtener un ternero por cada vaca en un período de un año.
El presente trabajo final consistió en desarrollar e implementar un sistema capaz de clasificar automáticamente bovinos según su reserva energética corporal, a partir de imágenes de sus contornos, mediante el uso de técnicas de procesamiento de imágenes, técnicas de machine learning, e implementación del mismo en una placa de desarrollo Raspberry Pi 3B