Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images (2023)
- Authors:
- Autor USP: SOARES, VICTOR HUGO ANDRADE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- DOI: 10.11606/T.55.2023.tde-13052024-091728
- Subjects: AERONAVES NÃO TRIPULADAS; ANIMAIS; GADO; REDES NEURAIS; PRODUÇÃO AGRÍCOLA; PECUÁRIA; COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA
- Keywords: Cattle counting; Detecção de objetos; Duplicate removal; Fazenda de precisão; Graph-based method; Livestock; Método baseado em grafos; Object detection; Precision farming; Remoção de duplicados; Unmanned aerial vehicles (UAVs)
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Nas áreas de produção com maior impacto na economia global, a agricultura e a pecuária desempenham um papel proeminente. Tecnologias têm sido desenvolvidas com o intuito de automatizar e aumentar a eficiência desses setores. O uso de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) tem sido amplamente investigado para aprimorar a eficiência da produção agrícola e o monitoramento de animais. Uma das tarefas mais importantes e desafiadoras no monitoramento de animais é a contagem de gado. Métodos tradicionais de contagem manual são trabalhosos e propensos a erros, enquanto abordagens automatizadas existentes lutam com detecções duplicadas de animais. Este trabalho apresenta um método para detectar e contar bovinos em imagens aéreas obtidas por meio de VANTs. Este método é baseado em Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para detecção, e utiliza uma técnica de otimização baseada em gráfos para eliminar detecções duplicadas de animais em imagens sobrepostas. Nossos resultados destacam a importância de maximizar a correspondência de animais para mitigar contagens duplicadas. Além disso, integramos múltiplos atributos dos gados, incluindo velocidade, direção, estado (deitado ou em pé), cor e distância, para aprimorar a remoção de duplicatas e a precisão da contagem. Realizamos extensos experimentos e treinamentos para incorporar esses atributos em nossa metodologia. Além disso, fornecemos um conjunto de dados com imagens capturadas em extensas áreas de pastagem, adequadas tanto para otreinamento quanto para testes e avaliação de técnicas de contagem de gado. Ao avaliar a detecção e a contagem, nossos resultados destacam a competitividade do método proposto, ao mesmo tempo em que reduzem significativamente o custo computacional do processo de contagem como um todo. Ao focar exclusivamente na remoção de duplicatas, nosso método supera as técnicas mais avançadas, atingindo um erro médio percentual de 2,34%. Em resumo, o método proposto representa um grande avanço em direção a práticas de contagem de gado mais eficientes e ao aprimoramento da gestão do gado na agricultura.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Data da defesa: 21.12.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
SOARES, Victor Hugo Andrade. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/. Acesso em: 21 out. 2024. -
APA
Soares, V. H. A. (2023). Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/ -
NLM
Soares VHA. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/ -
Vancouver
Soares VHA. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2023.tde-13052024-091728 (Fonte: oaDOI API)
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