Desenvolvimento de ferramenta não invasiva para dar subsídios na avaliação do bem-estar animal em aviários

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Algeri, Thiago
• Orientador(a): Paula Filho, Pedro Luiz de
• Banca de defesa: Paula Filho, Pedro Luiz de, Abreu, Paulo Giovanni de, Junior, Arnaldo Candido, Martins, Jefferson Gustavo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Medianeira
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Indústria avícola; Aves - Criação; Computação; Poultry industry; Aviculture; Computer science
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2917

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.