Sistema de monitoramento do comportamento de bovinos por meio de redes de sensores sem fio

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Valadão, Yuri das Neves
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/223797
Resumo: Com o crescimento constante da pecuária de precisão, novos estudos com intuito de monitoramento de atividade dos animais crescem consideravelmente. Observar a atividade de reprodução de rebanhos é de suma importância para maximizar a cadeia produtiva, reduzindo a necessidade de inseminação artificial e os problemas relacionados a ela. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de dispositivos para detecção do comportamento reprodutivo dos bovinos, propondo uma rede de sensores sem fio. Os dispositivos são afixados aos animais, com capacidade de detecção de movimentos e temperatura dos animais, disponibilizando os dados para algoritmos de identificação dos eventos, principalmente reprodutivos. Os algoritmos incluem técnicas de machine learning, buscando a identificação dos eventos, avaliando vários cenários quanto aos diferentes tipos de recorte dos dados. Os resultados mostram que os modelos podem alcançar sensibilidade média de 97,75% na detecção do evento.
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spelling Valadão, Yuri das NevesMüller, Ivan2021-07-13T04:39:50Z2021http://hdl.handle.net/10183/223797001127990Com o crescimento constante da pecuária de precisão, novos estudos com intuito de monitoramento de atividade dos animais crescem consideravelmente. Observar a atividade de reprodução de rebanhos é de suma importância para maximizar a cadeia produtiva, reduzindo a necessidade de inseminação artificial e os problemas relacionados a ela. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de dispositivos para detecção do comportamento reprodutivo dos bovinos, propondo uma rede de sensores sem fio. Os dispositivos são afixados aos animais, com capacidade de detecção de movimentos e temperatura dos animais, disponibilizando os dados para algoritmos de identificação dos eventos, principalmente reprodutivos. Os algoritmos incluem técnicas de machine learning, buscando a identificação dos eventos, avaliando vários cenários quanto aos diferentes tipos de recorte dos dados. Os resultados mostram que os modelos podem alcançar sensibilidade média de 97,75% na detecção do evento.The constant growth of precision livestock, new studies aiming at monitoring animal activity are growing considerably. Observing the activity of breeding herds is extremely important to maximize the production chain, reducing the need for artificial insemination and the problems related to it. The present work proposes the development of devices for the detection of bovine reproductive behavior, proposing a wireless sensor network. The devices are attached to animals, with the ability to detect animal movements and temperatures, saving data for training and identification of events, mainly reproductive. From these data, machine learning techniques are employed, seeking to identify the events, evaluating various scenarios as to the different types of data clipping. The results show that the models can achieve an average recall of 97.75 % in event detection.application/pdfporRedes sem fioMonitoramentoComportamento sexual animalBovinoculturaWireless sensor networkAnimal monitoringTime series event detectionMachine learningSupervised learningSistema de monitoramento do comportamento de bovinos por meio de redes de sensores sem fioinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaPorto Alegre, BR-RS2021mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001127990.pdf.txt001127990.pdf.txtExtracted Texttext/plain147019http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/223797/2/001127990.pdf.txt238a3cc0c9bb01dba5685cfbd1e9bb86MD52ORIGINAL001127990.pdfTexto completoapplication/pdf19603525http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/223797/1/001127990.pdf98a82739c9efdb39ed263b00b037efe6MD5110183/2237972021-08-18 04:49:14.41037oai:www.lume.ufrgs.br:10183/223797Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532021-08-18T07:49:14Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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