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YOLOv8 Mejorado para la Detección y Conteo Robusto de Cerdos en Entornos Agrícolas Complejos

Autores: Li, Jian; Ma, Wenkai; Wei, Yanan; Wang, Tan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

YOLOv8 Mejorado para la Detección y Conteo Robusto de Cerdos en Entornos Agrícolas Complejos


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Zootecnia

Palabras clave

Estudio
EAPC-YOLO
Sistema de conteo de cerdos
Técnicas de visión por computadora
Algoritmos de detección adaptativa
Monitoreo de ganado

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 11

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este estudio desarrolla EAPC-YOLO, un sistema mejorado de conteo de cerdos que detecta y cuenta con precisión los cerdos en diversos entornos agrícolas y con diferentes densidades de cerdos. El sistema combina técnicas avanzadas de visión por computadora con algoritmos de detección adaptativos para manejar condiciones desafiantes, incluyendo luz diurna, nocturna, entornos interiores y exteriores. Las pruebas muestran que el sistema logra una alta precisión de conteo (96.8%) mientras es robusto ante desafíos del mundo real como mala iluminación, animales superpuestos y diferentes densidades de cerdos. Esta tecnología permite a los agricultores automatizar el monitoreo del ganado, reducir el trabajo manual y tomar decisiones basadas en datos para mejorar la productividad de la granja y la gestión del bienestar animal.

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