Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows
- Autores
- Rodríguez Álvarez, Juan; Arroqui, Mauricio; Mangudo, Pablo; Toloza, Juan Manuel; Jatip, Daniel; Rodríguez, Juan Manuel; Zunino, Alejandro; Mateos, Cristian M.; 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 energ´ético 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 body fat reserves and accumulated energy balance of cows. BCS heavily influences milk production, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important to monitor BCS to achieve better animal response, but this is a time-consuming and subjective task performed oftentimes visually by expert scorers. These problems are the motivation behind several studies, which have tried to automate BCS of dairy cows by applying image analysis and machine learning techniques. This work analyzes these studies pointing out their main advantages and drawbacks, which allow us in turn to identify new research and development opportunities to improve overall automatic BCS estimation.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa - Materia
-
Ciencias Informáticas
Precision Livestock
Body Condition Score
Machine learning
Deep learning
Image analysis
Convolutional Neural Networks
Ganadería de Precisión
Condición Corporal
Aprendizaje Automático
Aprendizaje Profundo
Análisis de Imágenes
Redes Neuronales Convolucionales - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/135735
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_603cc0ea618bf9081fd832ddbc50475b |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/135735 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cowsRodríguez Álvarez, JuanArroqui, MauricioMangudo, PabloToloza, Juan ManuelJatip, DanielRodríguez, Juan ManuelZunino, AlejandroMateos, Cristian M.Machado, ClaudioCiencias InformáticasPrecision LivestockBody Condition ScoreMachine learningDeep learningImage analysisConvolutional Neural NetworksGanadería de PrecisiónCondición CorporalAprendizaje AutomáticoAprendizaje ProfundoAnálisis de ImágenesRedes Neuronales ConvolucionalesBCS (del inglés "Body Condition Score") es un método utilizado para estimar las reservas de grasa corporal y el balance energ´ético 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 body fat reserves and accumulated energy balance of cows. BCS heavily influences milk production, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important to monitor BCS to achieve better animal response, but this is a time-consuming and subjective task performed oftentimes visually by expert scorers. These problems are the motivation behind several studies, which have tried to automate BCS of dairy cows by applying image analysis and machine learning techniques. This work analyzes these studies pointing out their main advantages and drawbacks, which allow us in turn to identify new research and development opportunities to improve overall automatic BCS estimation.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2018-07-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArticulohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdf48-65http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/135735enginfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/EJS/article/view/6info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1514-6774info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:34:00Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/135735Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:34:00.952SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows |
title |
Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows |
spellingShingle |
Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows Rodríguez Álvarez, Juan Ciencias Informáticas Precision Livestock Body Condition Score Machine learning Deep learning Image analysis Convolutional Neural Networks Ganadería de Precisión Condición Corporal Aprendizaje Automático Aprendizaje Profundo Análisis de Imágenes Redes Neuronales Convolucionales |
title_short |
Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows |
title_full |
Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows |
title_fullStr |
Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows |
title_full_unstemmed |
Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows |
title_sort |
Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Rodríguez Álvarez, Juan Arroqui, Mauricio Mangudo, Pablo Toloza, Juan Manuel Jatip, Daniel Rodríguez, Juan Manuel Zunino, Alejandro Mateos, Cristian M. Machado, Claudio |
author |
Rodríguez Álvarez, Juan |
author_facet |
Rodríguez Álvarez, Juan Arroqui, Mauricio Mangudo, Pablo Toloza, Juan Manuel Jatip, Daniel Rodríguez, Juan Manuel Zunino, Alejandro Mateos, Cristian M. Machado, Claudio |
author_role |
author |
author2 |
Arroqui, Mauricio Mangudo, Pablo Toloza, Juan Manuel Jatip, Daniel Rodríguez, Juan Manuel Zunino, Alejandro Mateos, Cristian M. Machado, Claudio |
author2_role |
author author author author author author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Precision Livestock Body Condition Score Machine learning Deep learning Image analysis Convolutional Neural Networks Ganadería de Precisión Condición Corporal Aprendizaje Automático Aprendizaje Profundo Análisis de Imágenes Redes Neuronales Convolucionales |
topic |
Ciencias Informáticas Precision Livestock Body Condition Score Machine learning Deep learning Image analysis Convolutional Neural Networks Ganadería de Precisión Condición Corporal Aprendizaje Automático Aprendizaje Profundo Análisis de Imágenes Redes Neuronales Convolucionales |
dc.description.none.fl_txt_mv |
BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método utilizado para estimar las reservas de grasa corporal y el balance energ´ético 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 body fat reserves and accumulated energy balance of cows. BCS heavily influences milk production, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important to monitor BCS to achieve better animal response, but this is a time-consuming and subjective task performed oftentimes visually by expert scorers. These problems are the motivation behind several studies, which have tried to automate BCS of dairy cows by applying image analysis and machine learning techniques. This work analyzes these studies pointing out their main advantages and drawbacks, which allow us in turn to identify new research and development opportunities to improve overall automatic BCS estimation. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa |
description |
BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método utilizado para estimar las reservas de grasa corporal y el balance energ´ético 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. |
publishDate |
2018 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2018-07-01 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Articulo http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:ar-repo/semantics/articulo |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/135735 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/135735 |
dc.language.none.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/EJS/article/view/6 info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1514-6774 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 48-65 |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1844616220087681024 |
score |
13.070432 |