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Hacia el Monitoreo Automatizado de Pollos: Conjunto de Datos y Métodos de Aprendizaje Automático para la Reidentificación Visual y No Invasiva

Autores: Kern, Daria; Schiele, Tobias; Klauck, Ulrich; Ingabire, Winfred

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Hacia el Monitoreo Automatizado de Pollos: Conjunto de Datos y Métodos de Aprendizaje Automático para la Reidentificación Visual y No Invasiva


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Zootecnia

Palabras clave

Pollo
Inteligencia artificial
Conjunto de datos
Reidentificación
Animales
Modelos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 8

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El pollo es el animal más criado del mundo. La reidentificación basada en inteligencia artificial ofrece una alternativa sin estrés a los métodos tradicionales, como las bandas en las patas. En este artículo, presentamos el primer conjunto de datos público diseñado para reidentificar pollos individuales en imágenes utilizando inteligencia artificial. Además, proporcionamos una visión general de los conjuntos de datos públicos existentes para reidentificar otros animales. En el conjunto de datos presentado, probamos diferentes modelos de inteligencia artificial para identificar visualmente pollos individuales. Evaluamos dos escenarios: utilizando una sola imagen por individuo y utilizando múltiples imágenes. Para los escenarios con múltiples imágenes por individuo, logramos tasas de precisión entre el 95.1% y el 100%. Además, adaptamos un modelo de inteligencia artificial originalmente diseñado para otros animales y probamos su rendimiento en pollos. Nuestros hallazgos revelan que este enfoque es altamente efectivo cuando los datos son limitados.

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