Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows

  • Juan Rodríguez Álvarez Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
  • Mauricio Arroqui Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANPCyT), Argentina
  • Pablo Mangudo Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANPCyT), Argentina
  • Juan Toloza Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANPCyT), Argentina
  • Daniel Jatip Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANPCyT), Argentina
  • Juan M. Rodríguez Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
  • Alejandro Zunino Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
  • Cristian Mateos Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
  • Claudio Machado Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANPCyT), Argentina
Palabras clave: ganadería de precisión, condición corporal, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, análisis de imágenes, redes neuronales convolucionales

Resumen

BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método utilizado para estimar las reservas de grasa corporal y el balance energ´ético acumulado de las vacas. El BCS influye significativamente en la producción de leche, reproducción y salud de las vacas. Es por ello, que es importante monitorear este valor para lograr una mejor respuesta animal, pero resulta ser una tarea costosa en tiempo y subjetiva, realizada generalmente de manera visual por evaluadores expertos. Estos problemas conducen la motivación de varios estudios, que han tratado de automatizar el BCS de vacas lecheras aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje automático. En este documento se analizan dichos estudios, señalando sus principales ventajas y desventajas, las que permiten además identificar nuevas oportunidades de investigación y desarrollo para mejorar el proceso general de automatización del BCS.

Publicado
2018-07-01
Cómo citar
Rodríguez Álvarez, J., Arroqui, M., Mangudo, P., Toloza, J., Jatip, D., Rodríguez, J. M., Zunino, A., Mateos, C., & Machado, C. (2018). Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows. Electronic Journal of SADIO (EJS), 17(2), 48-65. Recuperado a partir de https://ojs.sadio.org.ar/index.php/EJS/article/view/6