Algoritmo para el monitoreo acústico en tiempo real de la actividad alimenticia del ganado bovino

CHELOTTI J, VANRELL S, MILONE D; UTSUMI S; GALLI J; RUFINER H, GIOVANINI L

La Plata

Congreso; XLV Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa - VIII Congreso Argentino de AgroInformática; 2016

Universidad Nacional de La Plata

Resumen La evaluación tanto del comportamiento de pastoreo como dela ingesta de pasturas en rumiantes es una tarea compleja que puede serllevada a cabo adecuadamente por medio de la detección, clasificacióny medición precisa de eventos de pastoreo como: chews, bites y chew-bites. Es bien conocido que el monitoreo acústico es uno de los mejoresmétodos para cuantificar y clasificar eventos ingestivos de la actividadalimenticia de rumiantes. Sin embargo, la mayoría de los métodos de análisis son complejos y costosos computacionalmente, además de difíciles de implementar. En este trabajo presentamos y evaluamos un novedoso sistema de análisis llamado Chew-Bite Real-Time Algorithm (CBRTA) que trabaja automáticamente en tiempo real para detectar y clasificar eventos ingestivos en vacas. El sistema combina micrófonos de gran ancho de banda sobre la frente del animal y un algoritmo lógico de decisión que mide forma, amplitud, duración y energía de las señales sonoras para iterativamente detectar y clasificar eventos ingestivos. El desempeño y la validación del CBRTA fue determinado usando dos bases de datos de señales de pastoreo. Una de las bases de datos fue grabada sobre vacas lecheras ingiriendo pasturas naturales (N=25), mientras que la otra fue grabada sobre vacas lecheras ingiriendo pasturas sobre macetas experimentales en un ambiente interno controlado (N=50). El CBRTA exibió una complejidad computacional lineal y una ejecución 50 veces más rápida que tiempo real, sin mostrar una disminución en la tasa de reconocimiento cuando las señales fueron submuestredas a 4kHz y cuantizadas a 8 bits de resolución. Además, el CBRTA fue capaz de detectar eventos ingestivos con una tasa del 97.4 % de aciertos, mientras que para la clasificación de eventos individuales (chew, bite y chew-bite) alcanzó una tasa de aciertos del 84 %. La metodologia propuesta con el CBRTA tiene una aplicación prometedora en sistemas embebidos de bajo costo, que necesitan una rápida ejecución en tiempo real para minimizar la carga computacional, maximizar autonomia y reducir el espacio de almacenamiento necesario. Tal implementación, podría facilitar la transmisión de datos previamente procesados a través de una red inalámbrica o el almacenamiento sobre un dispositivo en placa.