"A Transversalidade da Ciência, Tecnologia e Inovações para o Planeta"
5 a 7 de outubro de 2021
Trabalho 15818
| ISSN | 2237-9045 |
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| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Zootecnia |
| Setor | Departamento de Zootecnia |
| Bolsa | Outros |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Apoio financeiro | FUNARBE |
| Primeiro autor | Lilian Karem Estevão Santos de Jesus |
| Orientador | MARIO LUIZ CHIZZOTTI |
| Outros membros | CRISTINA MATTOS VELOSO, Maria Navarro Valerio, Nathália Farias de Souza, Ronaldo Gomes da Silva Júnior |
| Título | Predição do peso corporal de caprinos a partir da análise de imagens |
| Resumo | O peso corporal é um parâmetro importante dentro do sistema de produção animal, entretanto, o manejo para levar os animais até a balança é estressante podendo afetar seu consumo naquele dia, além da demanda de mão-de-obra para realização dessa coleta, devido a importância desse parâmetro dentro da propriedade, existe cada vez mais a necessidade de informações contínuas e individuais para decisões mais acuradas com base em dados precisos dos animais. O uso de imagens in vivo em pequenos ruminantes para avaliação do crescimento já existe em literatura, mas para caprinos ainda é escasso trabalhos com esse enfoque. A partir dessas informações objetivou-se com esse trabalho predizer o peso corporal de caprinos a partir de imagens da vista dorsal. O experimento ocorreu no setor de caprinocultura da Universidade Federal de Viçosa (UFV), foram utilizados 58 caprinos, em fase de aleitamento que possuíam informações do peso ao nascimento (PN), os genótipos utilizados foram Saanen e pardo alpina, sendo 29 fêmeas e 29 machos, as coletas aconteceram em dois dias seguidos sendo o primeiro para imageamento das fêmeas e o segundo dos machos, para as coletas de imagem utilizou-se a câmera RealSense D435 intell, em sua lente em RGB (Vermelho, Verde e Azul), posicionadas em um suporte de PVC a distância de 1,60 metros do chão, os animais foram contidos em um suporte de madeira de eucalipto, e após as imagens o peso corporal (PC) foi coletado. Após as coletas as imagens foram submetidas ao software Fiji para extração de atributos denominados descritores de forma sendo esses: Área (A), Perímetro (P), Largura (L), Comprimento (C) e Circularidade (CI). Em seguida os dados foram tabulados e submetidos ao software R, utilizando um script do algoritmo LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) utilizando alfa= 1 e lambda=0, além do K-fold 10. O uso do algoritmo LASSO permitiu predizer o PC dos animais com valores de R² elevados > 0,60 (QUININO et al. 2013) a partir do uso dos descritores extraídos por imagem associados ao PN dos caprinos, com erros baixos tanto no treinamento quanto no teste, uma vez que quanto mais próximos a zero significa que os resultados são mais acurados (BENNETT, et al. 2013). A equação gerada foi Y = 10,78+PN*(-0,04)+A* (-0,56)+P*( 4,65)+L*(-0,80)+C*(-0,42)+CI* (1,28) mostrando que todos os descritores utilizados permaneceram no modelo. Os descritores de forma utilizados para a obtenção das equações de predição são determinados na imagem ao longo do corpo do animal, sendo possível acompanhar o seu desenvolvimento corporal e o ganho de peso sem a necessidade de realização de medidas biométricas ou pesagens constantes, possibilitando realização rápida do processo de pesagem dos animais, o que é ideal em um sistema de produção com baixo, médio ou grande quantitativo de animais onde a pesagem individual dos animais costuma demandar grande quantidade de tempo e mão-de-obra. |
| Palavras-chave | zootecnia, caprinos, imagem |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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