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Título: Desenvolvimento de ferramenta não invasiva para dar subsídios na avaliação do bem-estar animal em aviários
Título(s) alternativo(s): Development of a non-invasive tool to give subsidies in the evaluation of animal welfare in aviaries
Autor(es): Algeri, Thiago
Orientador(es): Paula Filho, Pedro Luiz de
Palavras-chave: Indústria avícola
Aves - Criação
Computação
Poultry industry
Aviculture
Computer science
Data do documento: 30-Jun-2017
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Medianeira
Citação: ALGERI, Thiago. Desenvolvimento de ferramenta não invasiva para dar subsídios na avaliação do bem-estar animal em aviários. 2017. 67 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2017.
Resumo: A produção de frango no Brasil, tanto para consumo interno quanto para exportação, tem se destacado no cenário mundial, em um momento em que a preocupação com o bem-estar animal é crescente. O estudo do comportamento animal tem um papel importante na produção, principalmente para o desenvolvimento de sistemas de produção que possuam padrões mínimos de bem-estar. A observação visual do comportamento consome tempo, é subjetiva e suscetível a erro. Desta forma, este trabalho teve como objetivo a utilização de câmeras e técnicas de processamento de imagens para calcular a movimentação e computar a densidade de frangos de corte no sistema produtivo. As imagens foram adquiridas de um aviário da região Oeste do Paraná entre os dias 30/12/2016 a 14/02/2017. No aviário foi instalada uma câmera de infravermelho marca Hikvision modelo IR Fixed Dome. Foram alojados 34.417 frangos da linhagem COBB, no final do processo produtivo foram recolhidos 33.208 frangos com peso total de 92.680 Kg, e peso médio de 2,7 Kg por frango. O processo de avaliação foi desenvolvido de acordo com dois itens: (1) a quantidade de quilos de aves por m2, onde a legislação brasileira indica um valor máximo de 42 Kg/m2, no melhor cenário. Para esta avaliação foram utilizados os classificadores Haar-like e LBP, ambos treinados com 200 e 400 imagens positivas, e suas validações foram executadas visualmente. Os classificadores analisaram 1.920 imagens e neste processo foram identificadas quantas aves estavam dentro de um quadro de um m2. (2) a capacidade de movimentação, onde a legislação brasileira e as normas EFSA e Global G.A.P. indicam que deve haver espaço para o animal movimentar-se e descansar. Para este item, foram utilizadas técnicas de rastreamento uma baseada em fluxo óptico e outra denominada KCF. As técnicas de rastreamento foram testadas por meio da avaliação de 32 vídeos, ou seja, quatro vídeos por semana, registrando a movimentação das aves. Por meio das abordagens propostas pode-se concluir que é possível gerar informações para subsidiar a avaliação do bem-estar animal em aviários através das técnicas aplicadas.
Abstract: The poultry production in Brazil, for domestic consumption and export, has been increased, at a time when the concern for animal welfare is growing. The demand for information about the production process and trade of animal products involving ethical and commercial issues. The study of animal behavior has an important role in production, especially for the development of production systems that have minimum standards of welfare. The visual observation of behavior is time-consuming, subjective, and susceptible to error. In this way, the objective of this work is the use of cameras and image processing techniques to calculate the movements and count the density of the broilers in the production system. The images were acquired from an aviary from the western region of Paraná between 12/30/2016 to 2/14/2017. An infrared camera brand Hikvision model IR Fixed Dome was used. A total of 34,417 poultries from the COBB lineage were housed. At the end of the production process, 33,208 poultries with a total weight of 92,680 kg were collected, generating an average of 2.7 kg per poultry. The welfare evaluation process was developed based on two items: (1) the amount of kilos of poultry per m2, where Brazilian legislation indicates a maximum value of 42 Kg/m2, in the best scenario. For this evaluation, the Haar-like and LBP classifiers were used, both were trained with 200 and 400 positive images, and their validations were performed visually. The classifiers analyzed 1,920 images, in this process were identified how many poultries were inside a frame of an m2. (2) the ability of movement, where Brazilian legislation and EFSA and Global G.A.P. Indicate that there should be space for the animal to move and rest. For this item, tracing techniques were used one based on Optical Flow and another one called KCF. The tracking techniques were tested through the evaluation of 32 videos, four videos per week, the evaluation recorded the movement of the poultries. Through the proposed approaches it can be concluded that it was possible to generate information to subsidize the evaluation of animal welfare in aviaries through the applied techniques.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2917
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