Estimación del puntaje de condición corporal en vacas lecheras a partir de imágenes de profundidad utilizando redes neuronales convolucionales, transfer learning y técnicas de ensamblaje de modelos
Autores: Rodríguez Alvarez, Juan; Arroqui, Mauricio; Mangudo, Pablo; Toloza, Juan; Jatip, Daniel; Rodriguez, Juan M.; Teyseyre, Alfredo; Sanz, Carlos; Zunino, Alejandro; Machado, Claudio; Mateos, Cristian
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Estimación del puntaje de condición corporal en vacas lecheras a partir de imágenes de profundidad utilizando redes neuronales convolucionales, transfer learning y técnicas de ensamblaje de modelos
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Puntuación de condición corporal
Vacas lecheras
Valores de BCS
Análisis de imágenes
Aprendizaje automático
Redes neuronales convolucionales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 17
Citaciones: Sin citaciones
BCS (Puntuación de Condición Corporal) es un método para estimar las reservas de grasa corporal y el equilibrio energético acumulado de las vacas, colocando estimaciones (o valores de BCS) en una escala del 1 al 5. La calificación periódica del BCS de las vacas lecheras es muy importante ya que los valores de BCS están asociados con la producción de leche, la reproducción y la salud de las vacas. Sin embargo, en la práctica, obtener valores de BCS es una tarea que consume tiempo y subjetiva realizada visualmente por evaluadores expertos. Se han realizado varios esfuerzos para automatizar el BCS de las vacas lecheras mediante el uso de análisis de imágenes y técnicas de aprendizaje automático. En un trabajo anterior, se propuso un sistema automático para estimar valores de BCS, que se basa en Redes Neuronales Convolucionales (CNN). En este documento, ampliamos significativamente las técnicas explotadas por ese sistema mediante el uso de transfer learning y técnicas de modelado de conjunto para mejorar aún más la precisión de la estimación de BCS. El sistema mejorado ha logrado buenos resultados de estimación en comparación con el sistema base. La precisión general de las estimaciones de BCS dentro de 0.25 unidades de diferencia de los valores reales ha aumentado un 4% (hasta el 82%), mientras que la precisión general dentro de 0.50 unidades ha aumentado un 3% (hasta el 97%).
Descripción
BCS (Puntuación de Condición Corporal) es un método para estimar las reservas de grasa corporal y el equilibrio energético acumulado de las vacas, colocando estimaciones (o valores de BCS) en una escala del 1 al 5. La calificación periódica del BCS de las vacas lecheras es muy importante ya que los valores de BCS están asociados con la producción de leche, la reproducción y la salud de las vacas. Sin embargo, en la práctica, obtener valores de BCS es una tarea que consume tiempo y subjetiva realizada visualmente por evaluadores expertos. Se han realizado varios esfuerzos para automatizar el BCS de las vacas lecheras mediante el uso de análisis de imágenes y técnicas de aprendizaje automático. En un trabajo anterior, se propuso un sistema automático para estimar valores de BCS, que se basa en Redes Neuronales Convolucionales (CNN). En este documento, ampliamos significativamente las técnicas explotadas por ese sistema mediante el uso de transfer learning y técnicas de modelado de conjunto para mejorar aún más la precisión de la estimación de BCS. El sistema mejorado ha logrado buenos resultados de estimación en comparación con el sistema base. La precisión general de las estimaciones de BCS dentro de 0.25 unidades de diferencia de los valores reales ha aumentado un 4% (hasta el 82%), mientras que la precisión general dentro de 0.50 unidades ha aumentado un 3% (hasta el 97%).