IADIZA   20886
INSTITUTO ARGENTINO DE INVESTIGACIONES DE LAS ZONAS ARIDAS
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Clasificación del comportamiento de cabras en pastoreo usando sensores inerciales y técnicas de aprendizaje automático
Autor/es:
PAEZ LAMA, S.; GONZALEZ, R.; CATANIA, C.
Lugar:
Mendoza
Reunión:
Encuentro; Décimo Encuentro de Investigadores y Docentes de Ingeniería; 2019
Institución organizadora:
Universidad Tecnológica Nacional
Resumen:
La importancia de la producción de cabras ha aumentado durante las últimas décadas en todo el mundo, principalmente en países con condiciones ambientales adversas. Esto se debe, entre otros factores, al hecho de que las cabras tienen numerosas ventajas sobre otras especies de animales domésticos, que les permiten adaptarse y mantener su producción en condiciones climáticas adversas. Argentina tiene aproximadamente 4,8 millones de cabras, de las cuales aproximadamente el 52% se distribuyen en la región árida del oeste, entre las provincias de Jujuy y Mendoza. Los estudios de comportamiento de pastoreo ayudan a comprender cómo los animales usan la vegetación. Además, permiten ajustar el manejo del ganado de acuerdo con la disponibilidad y las condiciones de los pastizales naturales. Por lo tanto, el conocimiento generado por los estudios de comportamiento animal adquiere una gran importancia, ya que puede utilizarse para mejorar la eficiencia de los sistemas de producción animal. En el presente trabajo se propone el uso de sensores inerciales para clasificar el comportamiento de pastoreo de cabras en el desierto de Lavalle, Mendoza. Se utilizan técnicas de aprendizaje automático para clasificar el comportamiento de una cabra en pastoreo. Se consideraron cuatro actividades: descansar en el establo, descansar en el campo, caminar y pastar. El sistema de adquisición de datos (DAQ) se compone de un dispositivo Pixhawk, una controladora de vuelo para multicópteros, que incluye una unidad de mediciones inerciales MPU-6000, un sistema operativo de tiempo real y una tarjeta de memoria SD. Se diseñó una caja de plástica para proteger el DAQ, la batería y un receptor GPS. Además, se colocó una cámara de video en la parte superior de la caja plástica para registrar visualmente la actividad de la cabra. Se colocó la caja plástica en la cabeza de una cabra. Se registró la actividad del animal en pastoreo por aproximadamente por 8 horas. Las series de tiempo resultantes de cada sensor inercial se dividieron en ventanas de tiempo fijas de 1 minuto. Las imágenes de video permitieron etiquetar las mediciones inerciales de acuerdo con los cuatro tipos de actividades propuestos. Luego, se aplicó un procedimiento conocido como bolsa decaracterísticas (BoF, bag-of-features) para extraer las variables predictivas de un modelo de clasificación de aprendizaje estadístico. Se realizó una evaluación inicial del rendimiento de la clasificación en el comportamiento de las cabras utilizando el algoritmo Random Forest. La actividad de caminata se detectó con la mayor precisión (92%), mientras que la actividad de pastoreo mostró lamás baja (75%). La mayoría de los errores de clasificación se observaron entre las actividades de pastoreo y de descanso en el campo. Los resultados anteriores son esperados si consideramos las similitudes entre ambas acciones. En cualquier caso, el promedio general de precisión es de alrededor del 85%. Estos resultados sugieren la viabilidad del método propuesto para la clasificación de la actividad de cabras en pastoreo.