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Cientistas usam drones com câmeras inclinadas para gado em pastagens

Publicado em 05 fevereiro 2021

Fotografias oblíquas e tecnologias de aprendizagem aprofundadas, como redes neurais de PC, conhecidas como convolutativos, mostraram-se promissoras para detectar e contar animais de fazenda em drones de grama.

Os efeitos preliminares dos estudos descritos no artigo Detecção de fotografias oblíquas de veículos aéreos não tripulados de gado (publicados em dezembro através da revista Drones) implicam isso.

O acrônimo UAV refere-se a carros aéreos não tripulados (UAVs).

Este é o primeiro exame para explorar a viabilidade de fotografias indiretas para rastrear o gado.

A aplicação de algoritmos de inteligência sintética ao processamento de fotografias virtuais e os avanços dessas tecnologias têm demonstrado a viabilidade dessa vigilância através de drones.

“No entanto, o uso prático continua sendo um desafio, devido às características especiais deste aplicativo, como o desejo de rastrear alvos celulares e espaços gigantes a serem cobertos nos casos máximos”, alertam os pesquisadores Jayme García Arnal Barbedo e Luciano Vieira Koenigkan, da Embrapa Informação Agropecuia (SP), e Patracia Menezes Santos, da Embrapa Pecuria Sudestee (SP), autoras do artigo.

Os cientistas então estudaram o uso de um ângulo inclinado da câmara de drones para construir o domínio coberto através das imagens, a fim de minimizar os problemas de rastreamento.

Capturar fotos de uma visão indireta, ampliar a cobertura, reduzir o número de voos necessários para a atividade, especialmente em áreas gigantes, e aparar efeitos adversos dos movimentos dos animais e ajustes nas condições ambientais.

Estúdios que usam mirantes para monitorar animais quase usam fotografias capturadas perpendiculares ao chão.

Durante o processo, os pesquisadores implementaram uma arquitetura de pc de rede neural profunda para gerar os modelos implementados nos experimentos.

Várias facetas foram cobertas, como as dimensões ideais da imagem, o efeito da distância entre os animais e o sensor, o efeito do erro de classificação no procedimento de detecção geral e o efeito de obstáculos físicos na precisão. Modelo.

Efeitos experimentais implicam que fotografias indiretas podem ser usadas efetivamente sob certas condições, mas têm limitações práticas e técnicas que devem ser atendidas.

Essas limitações referem-se a obstruções de visão, determinação de bordas precisas da região em imagens, distorções geométricas e cromáticas, entre outras.

Estudos futuros vêm com estudos de custo-benefício para estimar os benefícios potenciais de fotografias indiretas sobre as medidas necessárias para reduzir barreiras práticas.

Os experimentos realizados com o objetivo de detectar os animais, passo intermediário para a contagem do rebanho.

O componente prático das pinturas feitas nos extensos, extensos e lavoura-pecuria (ILP) sistemas de integração do patrimônio canchim, sede da Embrapa Pecu-ria Sudeste.

Até 2020, a coleta de conhecimentos planejada em áreas de árvores e arbustos, mas a pandemia atrasou os experimentos.

Segundo Patrícia Santos, árvores, arbustos ou até mesmo a altura dos pastos podem dificultar a captura de imagens.

“O animal está escondido sob a planta, dificultando a contagem. Para gerar um estilo que corrija isso, várias fotografias estariam em espaços arborizados e com outras plantas de arbustos e formas heterogêneas.

Qualquer coisa que possa cobrir a imagem, incluindo a altura de uma erva, deve ser levada em conta.

Por exemplo, uma pastagem muito alta pode esconder um bezerro”, explica. Existem muitas variáveis que o dispositivo precisará relatar para tornar a contagem de animais agrícolas o mais precisa possível.

O cientista diz que o papel da Embrapa Pecu-ria Sudeste é ajudar a identificar gargalos que podem ocorrer quando o criador aplica a ferramenta na vida da fazenda.

Inclua a real necessidade de um potencial usuário deste produto, além de estimar a margem de erro adequada. “Uma pesquisa de ações permite erro.

No caso de contar animais de fazenda para manuseio, pode ser um pouco mais flexível”, diz Santos.

Os pesquisadores também enfatizam a importância de expandir a sabedoria sobre essas técnicas para que a geração seja efetivamente seguida no quadro no futuro.

“Os efeitos têm sido muito bons, mas ainda queremos avanços adicionais para gerar um traje de geração para uso por fabricantes ou prestadores de serviços. Acho que estamos no caminho certo”, disse Barbedo.

Ele estima que a vigilância de drones para contar animais levará entre dois e três anos.

O método também pode ser utilizado a longo prazo para o monitoramento do condicionamento físico animal, como a detecção de doenças e anormalidades e ocasiões como a gravidez, neste caso, o horizonte é de cinco anos.

Gerenciar fazendas de gado em uma extensa fórmula de produção é complicado, especialmente porque muitas fazendas possuem espaços gigantes com infraestrutura de comunicação de difícil acesso e insuficiente.

Nessas condições, rastrear o chão a cavalo não é uma prática incomum. A escolha da inspeção aérea do rebanho requer voos tripulados, que são caros e sujeitos a riscos seguros.

O pecuarista Renato Alves Pereira, dono de um ativo na região da Zona da Mata Mineira (MG), diz que os animais de fazenda contam com sua propriedade de 830 hectares por meio de dois trabalhadores a cavalo, e a posição também é alta.

Gaste R$78 mil por ano. A convenção é realizada semanalmente.

Esse tipo de controle exige que os animais sejam recolhidos no curral, deixando o regime sozinho já é estressante para o animal.

Tanto a caminho do curral quanto durante o manuseio, o gado pode evitar se alimentar, beber água e descansar. A pesquisa indica que as condições estressantes têm um efeito direto no bem-estar e na produtividade do rebanho.

Uma ferramenta de contagem de gado com drones pode ser mais racional, para Renato Pereira, que trabalha com animais de fazenda de carne há 40 anos, os principais benefícios dessa geração seria o alívio dos preços da contagem física e a otimização desse processo.

“Se a geração se tornar operacional, estou interessado”, diz ele.

A busca de dois anos para tropeçar e contar fotos de animais de fazenda capturados por drones começou em fevereiro de 2019.

Eles arrecadam dinheiro com a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).

Cerca de R$175 mil investidos principalmente na aquisição de drones e equipamentos de processamento de símbolos.

Nos estudos, realizados por meio da Embrapa em parceria com a Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e as Faculdades Metropolitanas Unidas (FMU), a equipe capturou um grande número de fotografias aéreas de animais das raças Nelore (Bos indicus) e Canchim – cruzamento entre as raças charolaise (Bos taurus) e Nelore, na Fazenda Embrapa.

Ele então usou algoritmos para classificá-los e extrair os de interesse.

No caso do monitoramento da pecuária, os programas incluem detecção e contagem de animais, detecção de amostras, medição da distância entre vaca e bezerro e determinação do comportamento alimentar.

Esses dados nas fotografias são extraídos de modelos de PC de aprendizagem de dispositivo (aprendizagem de dispositivo) usando segmentação semântica e conceitos de exemplo, detecção de objeto e mapeamento térmico.

As técnicas de aprendizagem aprofundadas são semelhantes às usadas em sites da Internet que exigem que o usuário identifique cruzamentos de pedestres ou semáforos, por exemplo, antes de acessar dados restritos.

Em outras palavras, é obrigatório moldar a rede neural com milhares de exemplos, treinando o PC para reconhecer objetos.

Dois artigos, na revista Sensors, fornecem os modelos de detecção e contagem desenvolvidos, além dos efeitos iniciais já obtidos.

O primeiro, Contando gado em imagens da UAV – Tratamento de animais agrupados e mudanças no contraste/fundo dos animais, escritos por Barbedo, Koenigkan e Patracia Menezes e pela pesquisadora da FMU Andrea Roberto Bueno Ribeiro.

O trabalho propõe um conjunto de regras capazes de fornecer estimativas precisas para a contagem de animais, mesmo em condições delicadas, como a presença de animais agrupados, ajustes no contraste entre eles e a história, o que não é incomum devido à heterogeneidade dos animais de fazenda. fazendas e diversificações em iluminação.

Algumas condições têm se mostrado difíceis, aumentando a falta de contraste entre os animais e o fundo, seus movimentos, equipamentos animais gigantes e a presença de bezerros.

Segundo os autores, novas respostas para o rastreamento de animais serão exploradas em experimentos de longo prazo.

Os esforços também serão direcionados para a captura de fotografias de outras raças de gado, o que permitirá ampliar a aplicabilidade do conjunto de regras.

Embora o conjunto de regras descritas no artigo tenha evoluído com base na contagem de animais, o método pode ser adaptado a outros programas, como a detecção de barcos ou tendas em campos de refugiados, entre outros.

Artigo por Sensors ‘moment, Um estudo sobre a detecção de animais em imagens de veículos aéreos não tripulados utilizando Deep Learning, escrito através de Barbedo, Koenigkan, Thiago Teixeira Santos, também pela Embrapa Informática Agrícola e Patracia Menezes.

Neste estudo, os experimentos referiram-se a 1. 853 fotografias contendo 8. 629 amostras de fotografias de animais.

Isso formou 900 modelos de redes neurais intrincadas, que permitem uma investigação aprofundada das várias facetas que afetam a detecção de animais de fazenda por fotografias aéreas capturadas através de drones.

Os objetivos eram descobrir a maior precisão concebível que pode ser recebida na detecção de animais Canchim, visualmente semelhantes aos Nelore, bem como a distância ideal do padrão do solo para a detecção de animais e a arquitetura de máxima precisão.

O pesquisador Jayme García Arnal Barbedo (foto ao lado), da Embrapa Informática Agropecuária, é um dos 100 mil cientistas mais influentes do mundo, de acordo com uma pesquisa da Universidade de Stanford (EUA). EUA) Na revista Plos Biology.

Outros 16 pesquisadores da Embrapa também estão na lista, que analisou citações da base de dados do Scopus, juntamente com mais de 6. 800 cientistas, para avaliar seu efeito em todas as suas carreiras e em 2019. Veja o artigo com mais pontos principais sobre este estudo. .

“A popularidade automática das fotografias virtuais de doenças vegetais foi um dos primeiros espaços de estudo em que foquei na Embrapa.

Na época, poucas equipes estudaram em casa e olharam para o assunto, então muitas das minhas pinturas foram pioneiras e incentivaram estudiosos ao redor do mundo”, lembra Barbedo.

“Isso confirma que os esforços ao longo de mais de dez anos contribuíram para o avanço da agricultura e da ciência brasileiras”, disse.

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