Uso de redes neurais convolucionais para a identificação de estresse em vocalizações de gado bovino

Autores
Teixeira Paiva, Bryan; Lüdtke Ferreira, Ana Paula; Bastiani Pérez, Naylor
Año de publicación
2024
Idioma
portugués
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
O controle do estresse animal nos sistemas de produção de gado de corte assegura o bem-estar animal, a qualidade da carne e os ganhos financeiros em toda a cadeia produtiva. As diversas etapas da produção que envolvem a interação humano-animal fazem com que os animais sejam submetidos a situações de estresse, causando aumento do pH da carne e agitação que pode causar hematomas e ferimentos, tornando a carne imprópria para consumo humano. Este artigo objetiva avaliar o uso de três arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais para identificação de estresse em vocalizações de bovino. A implementação consiste em uma arquitetura básica, uma intermediária e uma robusta, utilizando Coeficientes Cepstrais de Frequência-MEL para extração de características acústicas. Os resultados mostram que as arquiteturas bá- sica, intermediária e robusta alcançaram F1-score de 96,97%, 97,90% e 98,74%, respectivamente. A análise estatística mostrou uma diferença significativa entre as arquiteturas básica e robusta.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Análise acústica
Aprendizado de máquina
Bem-estar animal
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/176980

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