Câmeras localizadas no alto rastreiam vacas em todo o galpão com alta precisão e sem contato do ser humano
A gestão eficaz da saúde é uma questão crítica na indústria leiteira. A detecção precoce de anomalias, o diagnóstico rápido, a prevenção da propagação de doenças e a manutenção de ciclos reprodutivos adequados são essenciais para uma produção estável de leite, de acordo com a Universidade de Ciências de Tóquio (TUS), a maior universidade privada de pesquisa especializada em ciências no Japão.
Embora existam métodos invasivos, como o uso de dispositivos mecânicos acoplados às vacas leiteiras para monitoramento da saúde, técnicas não intrusivas e sem contato são preferidas. Esses métodos são menos estressantes para as vacas, pois não exigem acessórios físicos, tornando-os mais adequados para o uso diário nas fazendas.
Isso inclui métodos avançados de aprendizado profundo, como rastreamento por câmeras e análise de imagens. Essa abordagem parte da premissa de que vacas leiteiras frequentemente apresentam comportamentos incomuns e padrões de movimento devido a doenças, ciclo de estro, estresse ou ansiedade. Ao rastrear os movimentos individuais das vacas por meio de câmeras — como padrões de caminhada, visitas aos comedouros e frequência de consumo de água — os produtores podem analisar o comportamento dos animais, possibilitando a previsão precoce de doenças ou problemas de saúde.
Uma equipe de pesquisadores da TUS — liderada pelo professor assistente Yota Yamamoto, do Departamento de Tecnologia da Informação e Computação da Faculdade de Engenharia, juntamente com Kazuhiro Akizawa, Shunpei Aou e o professor Yukinobu Taniguchi — desenvolveu um método inovador baseado em localização, utilizando um sistema de múltiplas câmeras para rastrear vacas em todo um estábulo. Suas descobertas foram publicadas na edição 229 da revista Computers and Electronics in Agriculture em 1º de fevereiro de 2025.
O método proposto para rastrear vacas leiteiras nos estábulos se baseia em informações de localização, em vez de padrões complexos de imagem. Yamamoto explicou os avanços da técnica: “Esta é a primeira tentativa de rastrear vacas leiteiras em um estábulo inteiro usando sistemas de múltiplas câmeras. Embora estudos anteriores tenham utilizado múltiplas câmeras para rastrear diferentes espécies de vacas, cada câmera normalmente rastreia as vacas individualmente, muitas vezes confundindo a mesma vaca com outra em diferentes câmeras. Embora alguns métodos permitam um rastreamento consistente entre câmeras, eles estavam limitados a duas ou três câmeras cobrindo apenas uma parte do estábulo.”
O sistema depende da sobreposição dos campos de visão das câmeras para rastrear com precisão e consistência as vacas leiteiras enquanto se deslocam de uma câmera para outra, permitindo um rastreamento contínuo através de múltiplas câmeras, segundo a TUS. Ao gerenciar cuidadosamente o número de câmeras e seus ângulos de visão, o sistema pode minimizar os efeitos negativos de obstáculos como paredes ou pilares, que podem fragmentar a sobreposição das câmeras em estábulos com layouts complexos. Essa abordagem supera desafios comuns, como os padrões de pelagem manchada das vacas e as distorções causadas pelas lentes das câmeras, que frequentemente tornam os métodos de rastreamento tradicionais menos precisos.
Em testes com gravações de vídeo de vacas se movimentando próximas umas das outras dentro de um estábulo, esse método atingiu cerca de 90% de precisão no rastreamento dos animais, medido por Multi-Object Tracking Accuracy (Precisão de Rastreamento de Múltiplos Objetos), e aproximadamente 80% no F1 Score de identificação individual de cada vaca. Isso representa uma melhoria significativa em relação aos métodos convencionais, que apresentavam dificuldades de precisão, especialmente em ambientes lotados ou complexos, segundo a TUS. O sistema também se mostrou eficaz em diferentes situações, tanto quando as vacas estavam se movendo lentamente quanto quando estavam paradas, além de resolver o desafio de rastrear vacas deitadas ao ajustar o parâmetro de altura do animal para 0,9 metro — inferior à altura de uma vaca em pé. Essa adaptação melhorou a precisão do rastreamento mesmo com mudanças de postura.
“Esse método possibilita uma gestão otimizada e o monitoramento contínuo da saúde das vacas leiteiras, garantindo uma produção de leite de alta qualidade a um custo razoável”, afirmou Yamamoto.
No futuro, a equipe planeja automatizar o processo de configuração das câmeras para simplificar e agilizar a instalação do sistema em diferentes estábulos. Eles também pretendem aprimorar a capacidade do sistema de detectar vacas leiteiras que possam estar apresentando sinais de doença ou outros problemas de saúde, ajudando os agricultores a monitorar e gerenciar a saúde de seus rebanhos com mais eficiência.
Fonte: MilkPoint