{"id":474,"date":"2021-02-26T13:37:49","date_gmt":"2021-02-26T16:37:49","guid":{"rendered":"http:\/\/cloud.cnpgc.embrapa.br\/pecuaria-futuro\/?p=474"},"modified":"2021-02-26T18:27:39","modified_gmt":"2021-02-26T21:27:39","slug":"big-brother-caipira","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cloud.cnpgc.embrapa.br\/pecuaria-futuro\/2021\/02\/26\/big-brother-caipira\/","title":{"rendered":"Pesquisa busca algoritmo capaz de identificar Nelore por imagens"},"content":{"rendered":"\n

Esp\u00e9cie de \u201cBig Brother caipira” j\u00e1 foi conduzido com Bovinos Pantaneiros e resultados ultrapassaram 99% de acerto<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Brincos, tatuagens, marca\u00e7\u00f5es com ferro e fogo. Todas essas formas de identificar bovinos nos pastos podem estar com os dias contados. A pecu\u00e1ria do futuro j\u00e1 est\u00e1 fazendo experimentos para tornar poss\u00edvel e vi\u00e1vel a identifica\u00e7\u00e3o de animais com o uso de imagens. Uma esp\u00e9cie de \u2018big brother\u2019 caipira, mas de extrema utilidade para a atividade econ\u00f4mica. Algo semelhante com o que a TV mostra em grandes aeroportos asi\u00e1ticos: a identifica\u00e7\u00e3o facial de humanos.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Pesquisas nessa linha j\u00e1 foram publicadas em 2020 na revista \u2018Computers and Eletronics in Agriculture\u2019, da Elsevier. No caso, o resultado bem-sucedido foi com a ra\u00e7a bovino Pantaneiro. Utilizando um sistema de redes neurais convolucionais (CNN), o estudo empregou tr\u00eas modelos de arquitetura de redes neurais para a identifica\u00e7\u00e3o do bovino Pantaneiro. <\/p>\n\n\n\n

Os estudos s\u00e3o liderados pelo cientista da computa\u00e7\u00e3o Fabr\u00edcio de Lima Weber, que \u00e9 mestre em zootecnia pela Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul (UEMS<\/a>) e em computa\u00e7\u00e3o aplicada pela Facom (Faculdade de Computa\u00e7\u00e3o) da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS<\/a>). <\/p>\n\n\n\n

Fabr\u00edcio diz que al\u00e9m do bem-estar animal, uma das vantagens do sistema de identifica\u00e7\u00e3o por imagens \u00e9 a economia. Hoje, os brincos utilizados s\u00e3o importados e o d\u00f3lar anda bastante inst\u00e1vel. O produtor que utiliza esse sistema precisa comprar tamb\u00e9m o bast\u00e3o de leitura do c\u00f3digo impresso nos brincos. Quando o animal perde essa identifica\u00e7\u00e3o no pasto, \u00e9 preciso repor. <\/p>\n\n\n\n

\u201cO sistema por imagem poder\u00e1 agilizar o transporte de animais e a emiss\u00e3o da GTA (Guia de Tr\u00e2nsito Animal)\u201d, afirmou Fabr\u00edcio, j\u00e1 vislumbrando a abertura da Rota Bioce\u00e2nica, que ligar\u00e1 o Brasil ao porto do Chile, facilitando o embarque de animais para a \u00c1sia. Estudos anteriores j\u00e1 avaliaram a pesagem de animais por imagens do dorso.<\/p>\n\n\n\n

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Para este experimento, foram mobilizados 51 animais da ra\u00e7a, de idades variadas e ambos os sexos. <\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

De acordo com o pesquisador Urbano Gomes Pinto de Abreu, da Embrapa Pantanal (Corumb\u00e1-MS<\/a>), outro autor da publica\u00e7\u00e3o, foram utilizadas imagens capturadas por meio de v\u00eddeos por quatro c\u00e2meras de monitoramento. \u201cDepois foram extra\u00eddas imagens de determinados quadros que continham o objeto de interesse: o dorso, o perfil, a lateral e a face de cada bovino\u201d, explicou.<\/p>\n\n\n\n

Na etapa de classifica\u00e7\u00e3o foram comparados tr\u00eas modelos bem conhecidos de aprendizagem profunda na literatura: InceptionResNetV2, Resnet-50 e DenseNet201. Os resultados experimentais mostram que modelos de arquiteturas utilizados na pesquisa alcan\u00e7aram \u00f3timos resultados, chegando a 99,86% de acerto. \u201cOs resultados indicam que os modelos avaliados podem apoiar pesquisadores e pecuaristas no reconhecimento de bovinos Pantaneiros. \u00c9 um m\u00e9todo que colabora para o bem-estar dos animais\u201d, afirmou.<\/p>\n\n\n\n

Segundo os autores, tamb\u00e9m ficou evidenciado que modelos de redes neurais convolucionais podem ser base de um sistema de vis\u00e3o computacional, para que a identifica\u00e7\u00e3o dos animais seja feita automaticamente. <\/p>\n\n\n\n

Para este experimento, foram mobilizados 51 animais da ra\u00e7a, de idades variadas e ambos os sexos. As imagens que formam o conjunto de dados foram coletadas em 25 de janeiro de 2019, entre 13h50 e 15h48 no N\u00facleo de Conserva\u00e7\u00e3o de Bovinos Pantaneiros de Aquidauana (Nubopan), na Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul.<\/p>\n\n\n\n

27 mil imagens <\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Fotos: Reprodu\u00e7\u00e3o<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Os v\u00eddeos coletados foram armazenados e transferidos para computadores. Em seguida, foram analisados e divididos em 212 v\u00eddeos menores, de onde foram extra\u00eddos os quadros que continham imagens dos animais para a forma\u00e7\u00e3o do banco com 27.849 imagens dos bovinos Pantaneiros.<\/p>\n\n\n\n

As tr\u00eas arquiteturas utilizadas apresentaram taxas de precis\u00e3o que variaram de 98,87% a 99,86% e tempo de processamento de imagens de 13 horas e 14 minutos (m\u00ednimo) a 54 horas e 4 minutos (m\u00e1ximo). Esses c\u00e1lculos consideram duas etapas: a de aprendizagem da m\u00e1quina, quando ela captura e processa as imagens, criando um banco de dados; e a de valida\u00e7\u00e3o, quando imagens in\u00e9ditas s\u00e3o apresentadas \u00e0s m\u00e1quinas para o reconhecimento e identifica\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n

Ap\u00f3s o sucesso do experimento com o bovino Pantaneiro, Urbano conta que a pr\u00f3xima etapa \u00e9 pesquisar os algoritmos que permitam desenvolver a mesma t\u00e9cnica para a identifica\u00e7\u00e3o por imagens de gado Nelore, que representa a ra\u00e7a de corte mais disseminada no Brasil. <\/p>\n\n\n\n

Antes, por\u00e9m, Fabr\u00edcio pretende desenvolver um aplicativo para que a identifica\u00e7\u00e3o dos bovinos Pantaneiros j\u00e1 estudados possa aparecer na tela de um celular. \u201cSe o produtor estiver em uma feira agropecu\u00e1ria, por exemplo, ele pode acessar os dados do animal pelo aplicativo e conhecer o hist\u00f3rico da ra\u00e7a\u201d, disse o cientista da computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Tamb\u00e9m s\u00e3o autores do trabalho Vanessa Aparecida de Moraes Weber, Geazy Menezes, Adair da Silva Oliveira Junior, Daniela Arestides Alves, Marcus Vin\u00edcius Morais de Oliveira, Edson Takashi Matsubara e Hemerson Pistori. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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