Reconhecimento de Padrões Aplicado ao Processo de Detecção para Prevenção de Laminite em Bovinos

Abstract

As doenças de casco afetam o desempenho produtivo e reprodutivo, tanto no gado leiteiro, quanto no gado de corte. Estas lesões causam dores, prejudicam o animal, diminui a produção de carne, afeta a cadeia de produção de leite e resulta em prejuízos financeiros ao produtor. Uma das diversas doenças de casco é a laminite, que consiste uma inflamação que atinge o casco em sua parte mais sensível e acaba por ocasionar lesões, tais como deformidade permanente do casco e claudicação(manqueira). A análise o comportamento bovino, a claudicação, a pouca movimentação do animal e outros fatores podem indicar prováveis problemas no casco. As imagens dos cascos bovinos, pode ser utilizadas, em conjunto com técnicas de reconhecimento de padrões, para facilitar a detecção de um possível caso de laminite, dessa forma, proporcionar o tratamento adequado, evitando a progressão do problema e proporcionando o bem-estar animal. Automatizar o processo de detecção de inflamação em bovinos utilizando visão computacional, pode apoiar o produtor rural na tarefa de detecção da doença. Nesse sentido, métodos como K-Means, binarização e a fórmula de distância euclidiana, são utilizados neste trabalho para a detecção de inflamação de doenças de casco, sendo que, os resultados das análises realizadas neste trabalho chegou a aproximadamente 91% de acerto, no processo de detecção.

ABSTRACT - Besides the problems of reproduction and mastitis, both in dairy cattle and beef cattle. These injuries cause pain, harm the animal, decrease the production of meat, affect the milk production chain and result in financial losses to the producer. One of several hoof diseases is laminitis, which consists of an inflammation that reaches the hull in its most sensitive part and ends up causing injuries, such as permanent deformity of the hull and claudication (manqueira). Analysis of bovine behavior, claudication, poor animal movement and other factors may indicate likely problems with the hull. The bovine hull images can be used, together with pattern recognition techniques, to facilitate detection of a possible case of laminitis, thereby providing adequate treatment, avoiding the progression of the problem and providing animal welfare . Automating the process of detection of inflammation in cattle using computer vision, can support the rural producer in the task of detecting the disease. In this sense, methods such as K-Means, binarization and the Euclidean distance formula are used in this work for the detection of inflammation of hull diseases, and the results of the analyzes performed in this work reached approximately 91 % accuracy, In the detection process.