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Il comportamento a riposo dei suini da allevamento fornisce informazioni sulla loro percezione della temperatura attuale. Un box troppo freddo o troppo caldo può influire sul benessere degli animali e sul loro sviluppo fisico. Studi precedenti che hanno registrato automaticamente il comportamento degli animali hanno spesso utilizzato la postura del corpo. Tuttavia, questo metodo è soggetto a errori perché gli animali nascosti (i cosiddetti falsi positivi) influenzano fortemente i risultati.
Materiali e Metodi: Nel presente studio, è stato sviluppato un metodo per l'identificazione automatica di periodi di tempo in cui tutti i suini sono sdraiati utilizzando registrazioni video (un sistema di telecamere supportato dall'intelligenza artificiale). Abbiamo utilizzato i dati sulla velocità (misurata dalla telecamera) dei suini nel box per identificare questi periodi. Per determinare il valore soglia per le immagini con la più alta probabilità di contenere solo suini sdraiati, è stato utilizzato un set di dati con 9634 immagini e valori di velocità.
Risultati: La soglia di velocità risultante (0,0006020622 m/s) ha prodotto un'accuratezza del 94,1%. L'analisi del set di dati di prova ha rivelato che i suini sdraiati sono stati identificati correttamente in base ai valori di velocità derivati dalle registrazioni video. Ciò rappresenta un passo avanti verso il rilevamento automatico rispetto al precedente metodo di rilevazione.
La nuova metodologia automatizzata sviluppata in questo studio ha rilevato con successo la decubito di gruppo nei suinetti. Questi dati sono stati raccolti allevamenti; pertanto, questo sistema può essere utilizzato in campo. Sono state valutate più di 9000 immagini e valori di velocità associati. Considerando la suddetta limitazione del set di dati, le prestazioni del nostro metodo hanno mostrato elevata accuratezza e sensibilità nonché una specificità accettabile. Pertanto, questo metodo potrebbe essere utilizzato e commercializzato come strumento per migliorare la gestione. Tuttavia, sono necessari ulteriori studi e applicazioni delle immagini generate in scenari di automazione per consentire un uso diffuso e un ulteriore sfruttamento dei dati...
Kühnemund, A.; Götz, S.; Recke, G. Automatic Detection of Group Recumbency in Pigs via AI-Supported Camera Systems. Animals 2023, 13, 2205. https://doi.org/10.3390/ani13132205
