Monitoramento do comportamento de bovinos para apoio a grandes fazendas e manejo de rebanhos
Resumo
A pecuária desempenha um papel crucial na economia brasileira, destacando-se na produção e exportação de carne bovina. Entretanto, a bovinocultura de corte enfrenta desafios relacionados ao manejo eficiente dos recursos e ao bem-estar animal. O ciclo produtivo prolongado e as elevadas exigências nutricionais do gado de corte tornam o retorno financeiro mais demorado, exigindo estratégias que otimizem o manejo e garantam a saúde dos animais. Neste contexto, o monitoramento comportamental dos bovinos surge como uma ferramenta estratégica. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema automatizado de monitoramento que utiliza deep learning para identificar e classificar atividades comportamentais dos bovinos, como beber água, se alimentar, deitar e permanecer em pé, a partir de imagens obtidas no ambiente de criação. A solução visa acompanhar continuamente os animais, identificando padrões e irregularidades comportamentais que possam indicar a necessidade de intervenções para assegurar o bem-estar e aumentar a produtividade. O sistema, direcionado à agricultura de precisão, fornece informações relevantes para decisões estratégicas, promovendo uma gestão mais sustentável e eficiente na pecuária contemporânea.
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