03170nam a2200229 a 450000100080000000500110000800800410001902000220006010000220008224501070010426001750021130000110038650002550039752021420065265000190279465000160281365300240282965300280285370000190288170000230290070000170292321196942020-01-31       2019    bl uuuu     u00u1 u    #d  a978-85-7035-938-41 aSANTOS, E. F. dos  aProcessamento de imagens 3D visando análises morfométricas em bovinos nelore.h[electronic resource]  aIn: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 3.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 8., 2019, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapac2019  ap. 91.  aEditores Técnicos: Alexandre Ferreira do Nascimento, Bruno Rafael da Silva, Edison Ulisses Ramos Junior, Eulália Soler Sobreira Hoogerheide, Isabela Volpi Furtini, José Ângelo Nogueira de Menezes Júnior, Marina Moura Morales, Silvio Tulio Spera.  aA agricultura digital 4.0 (Agro 4.0) emprega métodos computacionais de alto desempenho e soluções inteligentes para processamento de volumes consideráveis de dados visando a geração de sistemas de suporte à tomada de decisões do manejo na agropecuária. Os rebanhos, principalmente bovinos, têm se beneficiado pouco das tecnologias do Agro 4.0 em relação as culturas agrícolas. Por isto, o desenvolvimento e teste de algoritmos que visem a melhoria da gestão de rebanhos pelo uso de novos sensores, não evasivos, são necessários. Novos sensores, como câmeras 3D permitem a agilização de medidas morfométricas em animais, facilitando e agilizando a avaliação corporal de rebanho. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema eletrônico para captura de imagens de profundidade e estimativa de medidas de interesse na avaliação corporal em rebanho nelore. Uma câmera Intel Realsense d435i foi usada para adquirir imagens de profundidade individuais de 24 novilhas Nelores em 11/06/2019. As imagens foram armazenadas em formato rostbag e os nomes associados aos brincos dos animais. Um shell script foi usado para extrair e organizar os arquivos de texto (CSV) e as imagem de profundidade em png. O processamento foi realizado com auxílio do pacote Image Processing Toolbox do Matlab. O algoritmo é divido nos seguintes passos: segmentação, seleção de objeto de maior área e filtro de media e mediana para suavização. Por fim, recuperação da forma do animal. As medições foram realizadas através da ferramenta Distance com a função imdistline que exibe a distância em pixel entre dois pontos na imagem. Essas medidas foram convertidas posteriormente em centímetros. Os melhores resultados obtidos de correlação entre as medidas coletadas de forma manual (fita métrica) e digital (câmera de profundidade) foram: Altura de garupa (R2 = 0,77) e altura de cernelha (R2 = 0,71). Apesar da estimativa das medidas ainda não estar completamente automatizado, conclui-se que o sistema, em função dos indices de correlação satisfatórios, pode contribuir para facilitar o manejo do rebanho.  aImage analysis  aGado Nelore  aAgricultura digital  aProcessamento de imagem1 aKAMCHEN, S. G.1 aVENDRUSCULO, L. G.1 aLOPES, L. B.