MONITORAMENTO DE AVICULTURA A PARTIR DE TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL

Colloquium Exactarum

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ISSN: 21788332
Editor Chefe: Robson Augusto Siscoutto
Início Publicação: 30/11/2009
Periodicidade: Semestral
Área de Estudo: Ciências Exatas, Área de Estudo: Engenharias

MONITORAMENTO DE AVICULTURA A PARTIR DE TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL

Ano: 2013 | Volume: 5 | Número: 2
Autores: Alyne Yumi Kodama Saltoratto, Francisco Assis da Silva, Ana Claudia Ambiel Corral Camargo, Paulo Claudeir Gomes da Silva, Lilian Francisco Arantes de Souza
Autor Correspondente: Lilian Francisco Arantes de Souza | [email protected]

Palavras-chave: análise de imagem, detecção de objetos, monitoramento de aves

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

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.



Resumo Inglês:

To get a poultry farming with good incomes, it is necessary to constant monitoring by the
producer, where the issues related to animal welfare should be seen as an economic benefit and
not a requirement. With the great advances in computing and with current capacity of image
processing, it is possible based on frames from videos, to extract sufficient data to provide
monitoring of chicken (chicks). Therefore, this work presents a tool for monitoring of aviculture
from frame images from videos. In the proposed methodology of this research, techniques were
applied to reduce the brightness (intensity) of the image as well as mathematical morphology and
flooding algorithm as some of the procedures applied to images. Monitoring data of chicken,
generated by analysis of the images, proved satisfactory in determining the frequency to stay in
certain locations of the creation places.