Data/hora: 23/09/2024 20:28:51

Biblioteca(s): 	Embrapa Suínos e Aves.	
Data corrente: 	04/11/2019	
Data da última atualização: 	04/11/2019	
Autoria: 	ALGERI, T.; ALGERI, T. A. B.; ABREU, P. G. de; PAULA FILHO, P. de.	
Afiliação: 	THIAGO ALGERI, UTFPR; TÂNIA APARECIDA BECKER ALGERI, UTFPR; PAULO GIOVANNI DE ABREU, CNPSA; PEDRO DE PAULA FILHO, UTFPR.	
Título: 	Desenvolvimento de ferramenta não invasiva para cálculo de densidade de aves em aviários comerciais.	
Ano de publicação: 	2018	
Fonte/Imprenta: 	Revista de Computação Aplicada ao Agronegócio, Medianeira, v. 1, n. 2, 1-12, 2018.	
DOI: 	10.3895/rcaa.v1n2.9396.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	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 bemestar 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 dezembro de 2016 e fevereiro 2107, utilizando uma câmera de infravermelho. 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 trabalho foi desenvolvido baseandose na quantidade de quilos de aves por m-2 , onde a legislação brasileira indica um valor máximo de 42 kg m-2 , no melhor cenário. Para esta avaliação foram utilizados os classificadores Haar-like e Local Binary Pattern (LBP) que tiveram seus resultados comparados. Os classificadores analisaram 1.920 imagens, neste processo foram identificadas quantas aves estavam dentro de um quadro de um m-2 , o classificador LBP demonstrou ser o mais rápido e ambos os classificadores atingiram taxa de erro médio de 17,7%. Através da abordagem proposta pode-se concluir que foi possível gerar informações para subsidiar a avaliação da densidade de aves por m-2 .	
Palavras-Chave: 	Bem-estar animal.	
Thesagro: 	Aviário; Empresa Comercial.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/204235/1/final9201.pdf	
Registro original: 	Embrapa Suínos e Aves (CNPSA)	
Exemplares: 	CNPSA - (21688-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS