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Identificación biométrica de ganado utilizando enfoques de visión por computadora: una revisión

Autores: Meng, Hua; Zhang, Lina; Yang, Fan; Hai, Lan; Wei, Yuxing; Zhu, Lin; Zhang, Jue

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Identificación biométrica de ganado utilizando enfoques de visión por computadora: una revisión


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales

Palabras clave

Gestión de animales
Identificación de ganado
Métodos de visión por computadora
Características biométricas
Aprendizaje profundo
Fusión de datos multimodal

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 32

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En el ámbito del manejo animal, la tecnología para la identificación individual del ganado se encuentra en un estado de evolución continua, abarcando objetivos como el seguimiento preciso de las actividades de los animales, la optimización de los procedimientos de vacunación, el control efectivo de enfermedades, el registro preciso del crecimiento individual y la prevención de robos y fraudes. Estos avances son fundamentales para el desarrollo eficiente y sostenible de la industria ganadera. Recientemente, la biometría visual del ganado ha surgido como un enfoque de investigación altamente prometedor debido a su naturaleza no invasiva. Este documento tiene como objetivo realizar un análisis exhaustivo de las técnicas para la identificación individual del ganado basadas en métodos de visión por computadora. Comienza elucidando la singularidad de las características biométricas primarias del ganado, como las características faciales, y su papel crítico en el proceso de reconocimiento. Esta revisión ofrece una visión general sistemática de los entornos de recopilación de datos y los dispositivos utilizados en la investigación relacionada, proporcionando un análisis del impacto de diferentes escenarios en la precisión del reconocimiento. Luego, la revisión profundiza en el análisis y la explicación de los métodos de identificación del ganado, basados en los resultados de investigaciones existentes, con un enfoque en la aplicación y tendencias de tecnologías avanzadas como el aprendizaje profundo. También destacamos los desafíos enfrentados en este campo, como la calidad de los datos y la eficiencia algorítmica, e introducimos los modelos base y soluciones innovadoras desarrolladas para abordar estos problemas. Finalmente, se exploran posibles direcciones futuras de investigación, incluida la investigación de técnicas de fusión de datos multimodales, la construcción y evaluación de conjuntos de datos de referencia a gran escala y la aplicación de tecnologías de seguimiento e identificación multiobjetivo en escenarios de ganado.

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