Análise de imagem na avaliação do comportamento ingestivo e ganho de massa corporal de frangos de corte em fase inicial, submetidos a diferentes ambientes térmicos

• Autor(a) principal: Teles Júnior, Carlos Gutemberg de Souza
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/8341
• topic: Frango de corte; Processamento de imagens - Análise; Nutrição animal; Animal - Comportamento; Frango de corte - Desempenho; Mecanização Agrícola

O atual estágio de tecnificação da indústria de produção animal mostra a necessidade de desenvolvimento e aplicação de novas tecnologias de informação automatizadas, que auxiliem na coleta de dados, referentes ao ambiente de criação e ao desempenho dos animais, e na análise da interação ambiente x animal e sua influência no bem-estar dos mesmos. Com base no exposto, este trabalho teve como objetivo geral desenvolver e testar um método computacional para avaliar a influência de diferentes temperaturas sobre o comportamento alimentar e o desempenho produtivo de frangos de corte na fase inicial de criação. O presente trabalho foi desenvolvido com base em um banco de dados levantado para tal fim, contendo informações referentes ao ambiente térmico de criação e ao desempenho produtivo dos animais, além de vídeos referentes ao monitoramento de suas atividades, coletado ao longo de um experimento realizado nas câmaras climáticas localizadas no Núcleo de Pesquisa em Ambiência e Engenharia de Sistemas Agroindustriais (AMBIAGRO), pertencente ao setor de Construções Rurais e Ambiência do Departamento de Engenharia Agrícola da Universidade Federal de Viçosa. A dissertação foi dividida em três capítulos, o primeiro intitulado “Utilização de análise de imagens para avaliar a influência do ambiente térmico sobre o comportamento, bem-estar e desempenho produtivo de frangos de corte: Uma análise teórica” consiste de um levantamento bibliográfico, elaborado para servir de base para as discussões dos resultados obtidos através da presente pesquisa, que foram apresentados nos Capítulos II e III, intitulados “Avaliação do comportamento alimentar de frangos de corte, em fase inicial de criação, submetidos a condição de estresse por frio, com auxílio de sistemas de visão artificial e análise de imagens digitais” e “Estimativa do ganho de massa corporal de frangos de corte na fase inicial de criação, submetidos a diferentes condições de temperatura, através de análise de imagens digitais”, respectivamente. Com base nos resultados encontrados verificou-se, através da análise das imagens, que não houve diferença estatística significativa entre os tratamentos estudados sobre a frequência de tempo despendido pelas aves no comedouro. Em relação ao nível de utilização do comedouro pelas aves, verificou-se que houve diferença estatística significativa entre os dados coletados nos diferentes ambientes térmicos estudados, onde observou-se que as menores taxas de utilização do comedouro foi verificado na condição de estresse por frio acentuado. O algoritmo utilizado para o processamento das imagens e avaliação da frequência de tempo despendido pelas aves no comedouro mostrou-se uma ferramenta eficiente e confiável, apresentando um erro percentual de aproximadamente 3,5% e uma alta correlação com os dados obtidos através do método de referencia para validação, com um valor de coeficiente de correlação de Pearson igual a 0,9212. O algoritmo implementado para a avaliação do nível de utilização do comedouro, assim como o algoritmo de avaliação da frequência de tempo de uso do comedouro, mostrou-se confiável, apresentando um baixo erro percentual (9,91%) e uma fortíssima correlação com os dados obtidos através do método visual. O modelo para a estimativa do ganho de massa corporal das aves com base na sua idade e no aumento de sua área de superfície corporal mostrou-se adequado, apresentando um coeficiente de determinação significativo, com R2 igual a 0,9995, além disso, a análise de variância da regressão e a avaliação dos parâmetros da regressão foram significativas com (p<0,05). Observa-se a confiabilidade do modelo proposto pelo seu baixo erro percentual, em média 0,7%, e alta correlação R = 0,9998 entre os dados obtidos pelo modelo e pela pesagem manual.