0
A pecuária de precisão procura monitorizar automaticamente a actividade individual dos animais para garantir a sua saúde, bem-estar e produtividade. A visão computacional surgiu como uma ferramenta promissora para este fim. No entanto, o rastreio individual através de imagens continua a ser um desafio, especialmente em sistemas de alojamento coletivo, onde os animais podem apresentar aspectos semelhantes. Interacções próximas ou sobrelotação podem levar à perda ou troca de identidades, comprometendo a precisão do rastreio.
Objectivo: Para fazer face a este desafio, foi implementado um sistema combinado que integra um método de rastreio baseado na detecção com um sistema de identificação por radiofrequência (RFID).
Métodos: O sistema foi testado utilizando doze porcos num único cercado como exemplo ilustrativo. Três deles apresentavam marcas naturais de pêlo que permitiam a identificação visual. Os outros tinham padrões semelhantes ou eram completamente brancos, dificultando a distinção visual. As versões mais recentes dos algoritmos You Only Look Once (YOLOv8) e BoT-SORT foram utilizadas para detecção e seguimento, respectivamente. O YOLOv8 foi ajustado num conjunto de dados de 3.600 imagens para detectar e classificar diferentes classes de porcos, alcançando uma precisão média de 99%. O modelo YOLOv8 ajustado e o algoritmo de seguimento BoT-SORT foram aplicados a um vídeo de 166,7 minutos com 100.018 frames.
Resultados: Os porcos com pelagens distintas puderam ser rastreados visualmente em média 91% das vezes. Para os porcos com pelagens semelhantes, foi utilizada a tecnologia RFID para os identificar individualmente ao entrarem no comedouro. Esta identificação RFID foi ligada à trajectória da imagem de cada porco, tanto para a frente como para trás. Os dois porcos com marcações semelhantes puderam ser rastreados durante uma média de 48,6 minutos, enquanto os sete porcos brancos puderam ser rastreados durante uma média de 59,1 minutos. Em todos os casos, o tempo de rastreio atribuído a cada porco correspondeu à realidade em 90% ou mais dos casos.
Conclusão: O sistema proposto permitiu o rastreio fiável de porcos alojados em grupo durante longos períodos, oferecendo uma alternativa promissora à utilização independente de métodos baseados em imagem ou RFID. Esta abordagem representa um avanço significativo na combinação de múltiplos dispositivos para a identificação, rastreio e rastreabilidade dos animais, especialmente quando os animais de aspecto homogéneo são mantidos em grupos.
Mora M, Piles M, David I, Rosa GJM. Integrating computer vision algorithms and RFID system for identification and tracking of group-housed animals: an example with pigs. Journal of Animal Science. 2024: skae174, https://doi.org/10.1093/jas/skae174
