Revisión y análisis de técnicas y métodos computacionales para la evaluación de la condición corporal en vacas
- Autores
- Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano; Arroqui, Mauricio; Mangudo, Pablo; Toloza, Juan Manuel; Jatip, Daniel Esteban; Rodriguez, Juan Manuel; Zunino Suarez, Alejandro Octavio; Mateos, Cristian; Machado, Claudio
- Año de publicación
- 2018
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método que permite estimar la grasa corporal como indicador del status energético de las vacas. El monitoreo de esta variable es muy importante porque influye en la producción de leche, reproducción y salud de las vacas. El BCS se evalúa visualmente con la intervención de personal calificado, y puede estar sujeto a variaciones entre operadores. Para minimizar esta variación y disponer de más agilidad durante el registro de los valores, en la bibliografía se encuentran diferentes trabajos que la automatizan total o parcialmente aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje máquina. En este documento se analizan dichos trabajos, señalando las principales ventajas y desventajas, que derivan en la identificación de oportunidades de investigación y desarrollo de nuevas alternativas que mejoren el tiempo de respuesta y precisión de las estimaciones.
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. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Veterinarias; 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. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Veterinarias; 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. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Veterinarias; Argentina
Fil: Jatip, Daniel Esteban. 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. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica; 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. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; 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. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina
Fil: Mateos, Cristian. 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. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; 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. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Veterinarias; Argentina
46° Jornadas Argentinas de Informática; Simposio Argentino sobre Tecnología y Sociedad; Congreso Argentino de AgroInformática; Simposio Argentino de Informática y Derecho; Simposio de Informática en el Estado
Córdoba
Argentina
Sociedad Argentina de Informática - Materia
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APRENDIZAJE AUTOMATICO
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Para minimizar esta variación y disponer de más agilidad durante el registro de los valores, en la bibliografía se encuentran diferentes trabajos que la automatizan total o parcialmente aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje máquina. En este documento se analizan dichos trabajos, señalando las principales ventajas y desventajas, que derivan en la identificación de oportunidades de investigación y desarrollo de nuevas alternativas que mejoren el tiempo de respuesta y precisión de las estimaciones.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; ArgentinaFil: Arroqui, Mauricio. 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. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Veterinarias; ArgentinaFil: 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. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. 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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. 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