Sistema de algoritmo criado por pesquisadores da Universidade de MS e da Embrapa é vantajoso por garantir maior bem-estar animal e baixo custo de aplicação
Experimentos estão tornando possível a identificação individual de animais no campo e no pasto por meio de visão computacional. A técnica irá substituir brincos, tatuagens e marcações hoje utilizadas na identificação dos bovinos.
Os estudos foram liderados pelo cientista da computação Fabrício de Lima Weber, no mestrado na Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul (UEMS). O cientista afirma que a técnica garante o bem-estar animal, além do sistema de identificação por imagens possuir baixo custo de aplicação.
“Hoje, os brincos utilizados são importados e o dólar anda bastante instável. O produtor que utiliza esse sistema precisa comprar também o bastão de leitura do código impresso nos brincos. Quando o animal perde essa identificação no pasto, é preciso repor”, explica Weber.
Além disso, o cientista ainda avalia a aplicação do sistema para agilizar o processo de exportação animal. “O sistema por imagem poderá agilizar o transporte de animais e a emissão da GTA (Guia de Trânsito Animal)”, diz Fabrício.
Sistema de reconhecimento facial
A tecnologia utilizada para identificação bovina é similar à de reconhecimento facial, a mesma que é empregada em grandes aeroportos para encontrar criminosos.
O algoritmo de reconhecimento permite ser empregada em um sistema convencional de câmeras, que podem ser instaladas no campo, cochos, ou mesmo drones conseguiria captar imagens para identificar em poucos segundos cada animal.
Os cientistas foram bem-sucedidos nos testes com a raça pantaneira. Utilizando um sistema de redes neurais convolucionais (CNN), o estudo empregou três modelos de arquitetura de redes neurais para a identificação do bovino pantaneiro.
Para a formação de um banco de dados o sistema de reconhecimento captou 27.849 imagens dos bovinos Pantaneiros. Desta forma, o sistema que utiliza três arquiteturas apresenta uma precisão de reconhecimento que varia de 98,87% a 99,86%.
Foto: Embrapa/Divulgação
De acordo com o pesquisador Urbano Gomes Pinto de Abreu, da Embrapa Pantanal (MS) e também coautor da publicação, conta que a próxima etapa será pesquisar os algoritmos que permitam desenvolver a mesma técnica para a identificação por imagens de gado Nelore, que representa a raça de corte mais disseminada no Brasil.
Fonte: Canal Rural
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