Desenvolvimento de metodologias para determinação do bem-estar e massa corporal de frangos de corte por meio de análise digital de imagens

O avanço na área de processamento de imagens apresenta- se como uma tecnologia em pleno desenvolvimento na busca por respostas consistentes em relação aos novos padrões de bem-estar animal. A vantagem do sistema de visão artificial em relação ao sistema visual humano é a possibilidade de efetuar medições exatas, baseadas na contagem de pixels. Além disso, não influencia o comportamento dos animais, anula o efeito da subjetividade e evita o cansaço físico do observador, permitindo a extração numérica de dados monitorados por um longo período. Neste sentido, este trabalho teve por objetivo geral desenvolver metodologias para avaliar o bem-estar e massa corporal de frangos de corte por meio de análise digital de imagens. A pesquisa foi conduzida em duas granjas comerciais integradas da Empresa Perdigão Agroindustrial S.A., em Rio Verde, Goiás, Brasil, durante a fase final de crescimento das aves. As duas granjas foram equipadas com sistema de ventilação e em modo túnel e nebulização, uma delas constituída com aspersão de água sobre a cobertura. Os valores de ITGU (Índice de Temperatura de Globo Negro) foram relacionados aos resultados obtidos pelo processamento das imagens digitais adquiridas durante o experimento. O programa Scilab foi utilizado para o processamento das imagens. Foi utilizado o Método de Bayes para proceder a limiarização. Os resultados foram apresentados em dois artigos: Artigo I Desenvolvimento de metodologia para avaliação do bem-estar de frangos de corte em aviários comerciais por meio de análise digitais imagens; Artigo II - Desenvolvimento de metodologia para determinação do ganho de massa corporal de frangos de corte criados em aviários comerciais usando análise digital imagens. O ICRC apresentou-se como um método prático, não invasivo e reduziu a influência do efeito do agrupamento das aves na imagem, mas foi ineficiente para identificar os frangos que estavam se alimentando. O ICEC possibilitou uma maior confiabilidade dos resultados por meio da análise de imagens e revelou que não houve relação direta entre o ITGU e o número de aves no comedouro nos Tratamentos CA e SA. O algoritmo para determinação do número das partições ocupadas (ICEC) mostrou-se como um parâmetro objetivo, resultando num erro percentual de 11,6 % entre a classificação manual e aquela feita pelo algoritmo.O período noturno foi caracterizado por uma baixa freqüência de aves em comedouros e bebedouros entre 20h e 21h, seguido por um aumento significativo durante a madrugada. A contagem binária dos pixels resultante da imagem digital dos frangos foi crescente, apresentando o mesmo comportamento do peso médio dos frangos. O modelo empírico para determinação da massa corporal dos frangos em função do número de pixels nas imagens mostrou-se adequado para determinação do peso corporal dos frangos com idade entre 21 e 42 dias, na faixa de 800 a 1400 pixels.

Grantor dc:publisher

Universidade Federal de Viçosa

Year dc:date.issued

2009

Author dc:creator

• Mogami, Cristina Akemi

• Comportamento animal
• Visão artificial
• Animal behavior
• Artificial vision

Statement dc:rights

• Acesso Aberto

Language dc:language

por

Repository record dc:identifier.uri

http://locus.ufv.br/handle/123456789/656

OAI identifier oai:identifier

oai:locus.ufv.br:123456789/656