Integrando visión por computadora y acelerometría para el estudio de la dinámica comportamental en codornices japonesas dentro de grupos sociales

• Autores: Spanevello, Florencia Cecilia
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Kembro , Jackelyn Melissa; Marín, Raúl Héctor
• Materia: Coturnix japonica; Aves de corral; NATURAL SCIENCES; Biología
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Fil: Spanevello, Florencia Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Carrera de Ciencias Biológicas; Argentina.
La agricultura de precisión proporciona nuevas herramientas para mejorar el monitoreo del estado de bienestar en animales, especialmente en aves de corral. Este trabajo integró tecnologías de visión por computadora y acelerometría para estudiar la dinámica comportamental de codornices en grupos sociales y en entornos de cría con diferentes niveles de complejidad de sustrato: reja, viruta y viruta con arenero. Se validaron a partir de videograbaciones dos modelos de visión por computadora (YOLOv9): uno para la detección espacial de individuos con mochilas de colores y elementos de la caja experimental, y otro para la detección automática de comportamientos. Simultáneamente, se utilizaron acelerómetros montados en las mochilas para registrar movimientos con alta resolución temporal y detectar baños de arena mediante un algoritmo basado en análisis wavelet. A partir de estos métodos, se generaron series de tiempo que permitieron estimar variables resumen para estudiar tanto la localización espacial como los patrones diarios de actividad y la expresión de comportamientos clave. También se analizó la relación entre estas variables y el nivel de complejidad ambiental. Los resultados mostraron que el modelo de visión por computadora tuvo un rendimiento excelente en la localización de aves y elementos de la caja experimental, alcanzando una precisión del 99%. En contraste, el modelo de detección de comportamientos presentó un rendimiento bajo, con una precisión del 68%. El algoritmo de acelerometría para la detección de baños de arena logró una exactitud del 89%. Además, se observó que al aumentar la complejidad del sustrato, se producía un incremento significativo en la actividad general, en los baños de arena y en la distancia recorrida por las aves. Se identificaron ritmos circadianos estables en la actividad y en los baños de arena, aunque el poder de estos ritmos se vio influenciada por el tipo de sustrato. En general, se encontró que una mayor sociabilidad estaba 4 asociada a niveles más altos de actividad y que los ambientes complejos resultan más estimulantes para las aves. Este estudio demuestra que la combinación de visión por computadora y acelerometría permite caracterizar de manera no invasiva, continua y precisa el comportamiento animal, incluso en contextos complejos.
Fil: Spanevello, Florencia Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Carrera de Ciencias Biológicas; Argentina.