Técnicas de reconhecimento de padrões no comportamento de bovinos em função de dados de GPS

Autores

DOI:

https://doi.org/10.6008/CBPC2179-6858.2019.001.0028

Palavras-chave:

Gado de Corte, Pecuária de Precisão, Etograma, Monitoramento Animal, Bem-Estar Animal

Resumo

Detectar rapidamente animais que precisam de atenção extra devido a problemas de saúde ou bem-estar são essenciais. Estas anormalidades podem ser detectadas pelas mudanças no tempo padrão gasto pelo animal em atividades cotidianas como, de pé, deitado, comendo, ruminando ou andando. O objetivo desta pesquisa foi analisar o comportamento de bovinos por meio de monitoramento animal utilizando sensores de posicionamento GPS, sensores inerciais e algoritmos de reconhecimento de padrões. Os animais foram observados por um analista de domínio e seus comportamentos foram anotados por meio de um software que confere precisão e facilita o treinamento dos algoritmos de classificação supervisionados. Os sensores, de baixo custo, foram montados em colares e instalados em 11 bovinos no pasto, num total de 42 dias incontínuos, enquanto esses animais foram observados à distância, e os seus comportamentos registrados, num total de 97 horas, em que foram anotados 35.211 comportamentos. Para este conjunto de dados foi obtida uma taxa média de acerto de 91,6% de classificação das atividades analisadas: pastando, andando, deitado descansando, deitado ruminando, de pé descansando e de pé ruminando.

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Biografia do Autor

Celso Correia de Souza, Universidade Anhanguera

Possui graduação em Matemática pela Faculdade de Filosofia Ciências e Letras de Penápolis (1972); mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP (1985) e; doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP (1994). É professor aposentado pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul - UFMS, Campus de Três Lagoas, MS. Atualmente, é professor doutor da Universidade Anhanguera Uniderp, Campus de Campo Grande, MS. É professor do Curso de Matemática e dos Mestrados em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional, Produção e Gestão Agroindustrial e do Doutorado em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional da Universidade Anhanguera Uniderp de Campo Grande (MS). Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Probabilidade e Estatística Aplicadas, Otimização e Pesquisa Operacional e Controle Automático de Sistemas. É pesquisador da Fundação Manoel de Barros (FMB) e do Núcleo de Estudos e Pesquisas Econômicas e Sociais (NEPES) que calcula a Inflação da cidade de Campo Grande (MS).

Leandro de Jesus, Universidade Anhanguera

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade Católica Dom Bosco. Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul e Doutor em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional pela Universidade Anhanguera Uniderp. Atualmente é professor estatutário no Instituto Federal de Mato Grosso do Sul. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando nos temas: Teoria da Computação e Sistemas de Computação. Atualmente seu trabalho tem foco em conteúdos que envolvem as Tecnologias Educacionais, Robótica, Redes de Sensores sem Fio e Pecuária de Precisão. Trabalhou na Indústria de Software exercendo a função de desenvolvedor e por vários anos gerente de projetos. É membro do Conselho Estadual da Olimpíada Brasileira de Robótica (OBR) em Mato Grosso do Sul.

Marcia Ferreira Cristaldo, Universidade Anhanguera

É bacharel em Engenharia da Computação e Mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS) e Doutora em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional pela Universidade UNIDERP. É Coordenadora do Projeto GREAT (Group of Robotics and EducAtional Technologies). Coordenadora do Projeto MAIA (Meninas Aprendendo Inteligência Artificial). Possui experiência em Olimpíadas de Robótica. É professora associada do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso do Sul (IFMS), lotada no Campus da cidade de Aquidauana, atuando como docente pesquisadora no curso Técnico Integrado em Informática e Tecnologia em Sistemas para Internet e Tecnologia em Redes de Computadores. Tem interesse pelos seguintes temas de pesquisa na área de Ciência da Computação:Inteligência Artificial, Tecnologias Educacionais e Robótica, Tecnologia Adaptativa.

Pedro Paulo Pires, Embrapa Gado de Corte de Campo Grande

Graduação em Medicina Veterinária pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (1984); Mestrado em Medicina Veterinária com área de concentração em Parasitologia Veterinaria, pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (1987); Doutorado em Medicina Veterinária com área de concentração em Clínca de Gradne Animais, pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP Botucatu (2000) e Pós-doutorado em Geomática, pela Université Laval em Québec, Canadá. É pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa Gado de Corte), professor e orientador da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul no curso de Mestrado Profissional em Pecuária de Precisão. Tem experiência na área de Medicina Veterinária, com ênfase em Imunologia, Patologia e Clínica e na área de Pecuária de Precisão, atuando principalmente nos seguintes temas: Sanidade na bovinocultura, Pecuária de Precisão, rastreabilidade e certificação da produção da carne.

Hevelyne Henn da Gama Viganó, Universidade Anhanguera

Possui graduação em Física - Bacharelado pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (2002), graduação em Matemática - Licenciatura (2010), Mestrado em Física Aplicada pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (2005) e Doutorado em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional com ênfase em Inteligência Artificial, Redes Neurais e Estatística. Atualmente é Docente do quadro efetivo de Matemática e Estatística- Instituto Federal de Mato Grosso do Sul - IFMS.

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Publicado

2019-06-20

Edição

v. 10 n. 1 (2019): Revista Ibero-Americana de Ciências Ambientais - Dez 2018, Jan 2019

Seção

Tecnologia, Modelagem e Geoprocessamento

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