Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows

Autores
Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano; Arroqui, Mauricio; Mangudo, Pablo; Toloza, Juan Manuel; Jatip, Daniel Esteban; Rodriguez, Juan Manuel; Zunino Suarez, Alejandro Octavio; Mateos Diaz, Cristian Maximiliano; Machado, Claudio
Año de publicación
2018
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método utilizado para estimar las reservas de grasa corporal y el balance energético acumulado de las vacas. El BCS influye significativamente en la producción de leche, reproducción y salud de las vacas. Es por ello, que es importante monitorear este valor para lograr una mejor respuesta animal, pero resulta ser una tarea costosa en tiempo y subjetiva, realizada generalmente de manera visual por evaluadores expertos. Estos problemas conducen la motivación de varios estudios, que han tratado de automatizar el BCS de vacas lecheras aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje automático. En este documento se analizan dichos estudios, señalando sus principales ventajas y desventajas, las que permiten además identificar nuevas oportunidades de investigación y desarrollo para mejorar el proceso general de automatización del BCS.
BCS (Body Condition Score) is a method used to estimate bodyfat reserves and accumulated energy balance of cows. BCS heavily influencesmilk production, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important tomonitor BCS to achieve better animal response, but this is a time-consuming andsubjective task performed oftentimes visually by expert scorers. These problemsare the motivation behind several studies, which have tried to automate BCS ofdairy cows by applying image analysis and machine learning techniques. Thiswork analyzes these studies pointing out their main advantages and drawbacks,which allow us in turn to identify new research and development opportunities toimprove overall automatic BCS estimation.
Fil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina
Fil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina
Fil: Mangudo, Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina
Fil: Toloza, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina
Fil: Jatip, Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina
Fil: Rodriguez, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
Fil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
Fil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
Fil: Machado, Claudio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina
Materia
PRECISION LIVESTOCK
BODY CONDITION SCORE
MACHINE LEARNING
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CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
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Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano; Arroqui, Mauricio; Mangudo, Pablo; Toloza, Juan Manuel; Jatip, Daniel Esteban; et al.; Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows; Sociedad Argentina de Informática E Investigación Operativa; SADIO Electronic Journal of Informatic and Operation Research; 17; 2; 7-2018; 48-65
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