Pesquisadores da Embrapa Gado de Leite e da Universidade Federal de Juiz de Fora buscam não apenas identificação individual das vacas pelo rosto, mas também indicar seu estado de saúde.
O projeto Happy Cow ID usa visão computacional e aprendizado de máquina para substituir brincos e chips, caros, trabalhosos e limitados, por um sistema mais rápido e preciso para ajudar os produtores de leite.
O aplicativo de reconhecimento facial completo tem previsão de lançamento para 2022 e estará disponível para produtores de todo o mundo, segundo Bruno Carvalho, pesquisador da Embrapa Gado de Leite.
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Além disso, ele convida todos os produtores de leite a enviarem imagens de suas vacas por meio deste formulário . Você tem interesse em participar?
Leia a entrevista abaixo para todos os detalhes sobre como o projeto pretende deixar as vacas (e os produtores) mais felizes.
AgEvolution – Como é o projeto?
Bruno Carvalho – Nosso objetivo principal é a classificação dos animais quanto ao seu estado de saúde a partir da análise facial dos indivíduos. Para isso, aplicamos técnicas de processamento de imagens e visão computacional, em particular, deep learning e redes neurais artificiais.
Portanto, é essencial estruturar um grande conjunto de dados de imagens, definindo parâmetros ou características por imagem que serão úteis no processo de aprendizagem do modelo. Um desses parâmetros é a identificação individual quanto à raça, categoria, postura e estado de saúde.
Atualmente, temos poucas imagens de animais doentes. Portanto, estamos avançando outras características. Nossa tese é que pode ser mais fácil classificar o estado de saúde do animal a partir de sua raça, categoria ou postura.
Nesse processo, observamos que o sistema melhora a precisão quando exposto ao mesmo indivíduo. Como a identificação pelo rosto é um processo de captura mais complexo, ele requer automação por uma ou mais câmeras fixas na propriedade.
AgEvolution – Em que estágio o projeto está?
BC – Estamos desenvolvendo com metodologias ágeis. Dividimos o projeto em várias frentes; cada uma está em níveis diferentes. Ainda não temos um produto completo.
As primeiras versões para produtores devem estar disponíveis com todas as funcionalidades em 2022
Após a fase de planejamento, que consistiu em estabelecer o escopo do projeto, corpo bibliográfico e implementação das tecnologias, estruturamos documentos e protocolos que auxiliam na correta captura e envio de imagens para nosso conjunto de dados.
Por ser um processo lento e dependente de colaboradores, obtemos cerca de ¼ do número de imagens estipulado por enquanto.
Na fase de implementação, desenvolvemos uma etapa crucial, que é a detecção de rosto. Rostos de animais são selecionados a partir das imagens, pré-processando o que interessa. Posteriormente, este modelo pode ser uma ferramenta para enquadrar os rostos das vacas no produto final.
Para identificar com precisão as características faciais dos animais, partimos de modelos bem estabelecidos de reconhecimento de expressão facial em humanos. Atualmente, estamos adaptando esses modelos para obter maior precisão, como a individualização dos animais.
AgEvolution – Como funciona a tecnologia?
BC – Aprendizado profundo e redes neurais artificiais são modelos computacionais que imitam as funções do cérebro humano. Em outras palavras, quanto mais exposição a amostras, maior o aprendizado sobre suas características e padrões.
Em nosso caso, direcionamos nosso modelo para aprender características nos rostos dos animais. Após essa etapa, o modelo receberá imagens de novos indivíduos e classificará automaticamente o seu estado de saúde.
AgEvolution – Quais são os objetivos?
BC – O objetivo é produzir uma tecnologia capaz de prever, com alta confiabilidade, o estado de saúde do animal, além de identificá-lo individualmente, por meio de sua face.
AgEvolution – Como isso beneficia os produtores?
BC – Essa tecnologia visa permitir que os produtores tenham maior controle de seu rebanho. Além da identificação, eles serão capazes de detectar informações precisas sobre os animais, favorecendo a administração da fazenda e proporcionando um melhor entendimento do comportamento e da saúde do rebanho.
Essas informações podem ser armazenadas por meio de computadores e / ou smartphones, rompendo barreiras temporais e espaciais de acesso. Portanto, um sistema de identificação e monitoramento permite diversas funcionalidades para tornar o controle de produção mais inteligente e barato.
AgEvolution – Quais as vantagens em relação aos modelos convencionais de identificação individual, como brincos e chips?
BC – Atualmente, os brincos usados para identificar animais nas fazendas podem ser caros e exigir a compra de bastões para a leitura de códigos impressos no próprio brinco. Este tipo de identificação apresenta algumas dificuldades.
Por exemplo, exige que cada bovino seja imobilizado para colocar os identificadores e ler os dados. Essas práticas causam estresse e lesões, além de aumentarem por si só o risco de adoecimento.
Assim, a identificação por imagens apresenta vantagens. Um sistema de câmeras torna possível identificar cada vaca com rapidez e precisão, evitando qualquer estresse ou lesão aos animais. Além disso, são muitas as possibilidades, desde armazenamento, processamento de dados e rastreabilidade.
AgEvolution – Quais são os próximos passos?
BC – Assim que alcançarmos os melhores resultados em aprendizado profundo para detecção facial, classificação e individualização de animais, criaremos um aplicativo que suporta todos esses modelos em fazendas. Esta etapa exigirá um estudo para reunir todas as funcionalidades e alcançar uma boa usabilidade.
Outro ponto muito importante é que o projeto continua recebendo imagens de animais para construir o conjunto de dados, pois quanto mais imagens melhor para o aprendizado profundo.
AgEvolution – Qual a previsão de versões à disposição dos produtores?
BC – O projeto prevê o fim do primeiro ciclo até novembro de 2021. É possível que as primeiras versões para produtores só estejam disponíveis com todas as funcionalidades em 2022.
AgEvolution – O software do sistema será gratuito?
BC – Ainda estamos definindo estratégias de monetização. A ideia é oferecer algo acessível para ser competitivo com outras tecnologias disponíveis. Pretendemos oferecer o aplicativo a todos os usuários do mundo!
AgEvolution – Você está recebendo imagens de animais?
AgEvolution – Definitivamente, toda contribuição é bem-vinda! Elaboramos um protocolo para receber imagens e um formulário online para enviá-las de maneira organizada. É importante seguir essas instruções para enviar as imagens corretamente.
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