Vacacorp: sistema de visión artificial para cálculo automático de la condición corporal

Descripción

El objetivo de este proyecto fue el desarrollo de un sistema que clasifica de manera automática el ganado vacuno de leche en términos de la puntuación de la condición corporal  (BCS, de Body Corporal Score), que es considerado por los especialistas en zootecnica como un valor crítico en las explotaciones lecheras, ya que ayuda a determinar diversos aspectos relacionados con la salud del ganado, la calidad de la leche y el resultado global de las explotaciones. Todos estos aspectos pueden ser corregido haciendo un seguimiento del BCS.

En la actualidad, la medida del BCS es un proceso manual y costoso, ya que es realizado por expertos mediante observación directa y visual, así como táctil, de algunas partes de los animales, y con la subjetividad que ello conlleva. En este proyecto se estudiaron y desarrollaron diversas técnicas para tratar de deducir el BCS a partir de fotografías. Dividido el proyecto en dos grandes bloques, se desarrolló un sistema que permite extraer la forma de la vaca a partir de una imagen de la parte posterior del animal. Para ello se utilizaron, principalmente, active shape models. Finalmente, se identificó un método para estimar el BCS a partir de la forma obtenida observándose que el error cometido por el sistema es semejante al que se puede esperar entre dos expertos humanos. Este error pudo ser estimado gracias a los múltiples trabajos de campo realizados en diversas explotaciones ganaderas y que permitieron tanto la adquisición de múltiples imágenes fotográficas como la profundización en las técnicas utilizadas por los expertos. Para la estimación se analizaron y compararon los resultados de diversos clasificadores como fueron M5P, Ibk, KStar, MLP o Symb.