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Desenvolvimento de ferramenta não invasiva para cálculo de densidade de aves em aviários comerciais

A produção de frango no Brasil tanto para consumo interno quanto para exportação tem se destacado no cenário mundial, em um momento em que a preocupação com o bem-estar animal é crescente. O estudo do comportamento animal tem um papel importante na produção, principalmente para o desenvolvimento de...

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Principais autores: Algeri, Thiago, Becker-Algeri, Tania Aparecida, Abreu, Paulo Giovanni de, Paula Filho, Pedro Luiz de
Formato: Artigo
Idioma: Português
Publicado em: Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) 2019
Acesso em linha: http://periodicos.utfpr.edu.br/rcaa/article/view/9396
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spelling peri-article-93962019-05-07T22:26:46Z Desenvolvimento de ferramenta não invasiva para cálculo de densidade de aves em aviários comerciais Algeri, Thiago Becker-Algeri, Tania Aparecida Abreu, Paulo Giovanni de Paula Filho, Pedro Luiz de 1.03.03.05-7 bem-estar animal; haar-like; local binary pattern; A produção de frango no Brasil tanto para consumo interno quanto para exportação tem se destacado no cenário mundial, em um momento em que a preocupação com o bem-estar animal é crescente. O estudo do comportamento animal tem um papel importante na produção, principalmente para o desenvolvimento de sistemas de produção que possuam padrões mínimos de bem-estar. A observação visual do comportamento consome tempo, é subjetiva e suscetível a erro. Desta forma este trabalho tem como objetivo a utilização de câmeras e técnicas de processamento de imagens para avaliar o comportamento expresso por frangos de corte no sistema produtivo. As imagens foram adquiridas de um aviário da região Oeste do Paraná entre os dias 30/12/2016 a 14/02/2017. Foi utilizada uma câmera de infravermelho marca Hikvision modelo Infra Red Fixed Dome. Foram alojadas 34.417 aves da linhagem Cobb, no final do processo produtivo foram recolhidas 33.208 aves com peso total de 92.680 Kg, gerando uma média de 2,7 Kg por ave. O processo foi desenvolvido baseando-se na quantidade de quilos de aves por m2, onde a legislação brasileira indica um valor máximo de 42 Kg/m2, no melhor cenário. Para esta avaliação foram utilizados os classificadores Haar-like e Local Binary Pattern. Os classificadores analisaram 1.920 imagens, neste processo foram identificadas quantas aves estavam dentro de um quadro de um m2. Através da abordagem proposta pode-se concluir que foi possível gerar informações para subsidiar a avaliação do bem-estar animal em aviários através das técnicas aplicadas. Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) 2019-05-07 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf http://periodicos.utfpr.edu.br/rcaa/article/view/9396 10.3895/rcaa.v1i2.9396 Revista de Computação Aplicada ao Agronegócio; v. 1, n. 2 (2018); 1-12 10.3895/rcaa.v1i2 por http://periodicos.utfpr.edu.br/rcaa/article/view/9396/6139 Direitos autorais 2019 CC-BY http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
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