Uso de redes neurais convolucionais para a identificação de estresse em vocalizações de gado bovino

Autores/as

Palabras clave:

Análise acústica, Aprendizado de máquina, Bem-estar animal

Resumen

O controle do estresse animal nos sistemas de produção de gado de corte assegura o bem-estar animal, a qualidade da carne e os ganhos financeiros em toda a cadeia produtiva. As diversas etapas da produção que envolvem a interação humano-animal fazem com que os animais sejam submetidos a situações de estresse, causando aumento do pH da carne e agitação que pode causar hematomas e ferimentos, tornando a carne imprópria para consumo humano. Este artigo objetiva avaliar o uso de três arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais para identificação de estresse em vocalizações de bovino. A implementação consiste em uma arquitetura básica, uma intermediária e uma robusta, utilizando Coeficientes Cepstrais de Frequência-MEL para extração de características acústicas. Os resultados mostram que as arquiteturas bá- sica, intermediária e robusta alcançaram F1-score de 96,97%, 97,90% e 98,74%, respectivamente. A análise estatística mostrou uma diferença significativa entre as arquiteturas básica e robusta.  

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Publicado

2024-09-09

Número

Sección

CAI - Congreso Argentino de AgroInformática

Cómo citar

Paiva, B. T., Lüdtke Ferreira, A. P., & Perez, N. B. (2024). Uso de redes neurais convolucionais para a identificação de estresse em vocalizações de gado bovino. JAIIO, Jornadas Argentinas De Informática, 10(3), 85-98. https://revistas.unlp.edu.ar/JAIIO/article/view/17967