MONITORAMENTO DE AVICULTURA A PARTIR DE TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL

Autores

  • Alyne Yumi Kodama Saltoratto UNOESTE
  • Francisco Assis da Silva FIPP/UNOESTE
  • Ana Claudia Ambiel Corral Camargo UNOESTE
  • Paulo Claudeir Gomes da Silva UNOESTE
  • Lilian Francisco Arantes de Souza UNOESTE

Palavras-chave:

Análise de Imagem, Detecção de objetos, Monitoramento de Aves

Resumo

Para se ter uma criação de frangos com bons rendimentos, faz-se necessário um monitoramento constante por parte do produtor, onde as questões ligadas ao bem-estar animal devem ser vistos como um benefício econômico e não uma exigência. Com os grandes avanços da computação e com a atual capacidade de processamento de imagens, é possível baseando-se em frames de vídeos, extrair dados suficientes para propiciar um monitoramento da criação de aves (pintainhos). Para tanto, este trabalho apresenta uma ferramenta de monitoramento de avicultura a partir das imagens de frames de vídeos. Na metodologia proposta deste trabalho foram aplicadas técnicas para redução do brilho (intensidade) da imagem, assim como morfologia matemática e algoritmo de inundação como alguns dos procedimentos aplicados às imagens. Os dados de monitoramento das aves, gerados pelas análises das imagens, mostrou-se satisfatórios em determinar a frequência de permanência em certos locais das baias de criação.

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Biografia do Autor

  • Francisco Assis da Silva, FIPP/UNOESTE
    Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade do Oeste Paulista (1998), mestrado em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2002) e doutorado em Ciências, programa de Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (2012). Atualmente é professor titular da Universidade do Oeste Paulista.

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Publicado

2013-11-22

Edição

Seção

Artigo Científico Original

Como Citar

MONITORAMENTO DE AVICULTURA A PARTIR DE TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL. (2013). Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 5(2), 47-66. https://journal.unoeste.br/index.php/ce/article/view/940

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