Hoy conocemos a: Infomicro Comunicaciones, partner del proyecto VIGIASAN

Estado actual

Actualmente, se ha desarrollado una primera versión de todas las fases del sistema. Se ha trabajado con imágenes de vídeos tomadas de 8 corrales de la Granja 5.0 de Vall Companys. En cada corral se crían de 10 a 16 animales. Las cámaras graban vídeos de un tamaño fijo en un disco duro en red.

El algoritmo actual de detección emplea una Red Neuronal entrenada con más de 1.500 imágenes de cerdos. Para realizar este entrenamiento es necesario etiquetar cada imagen, es decir, para cada imagen hay que indicar dónde se encuentra cada animal dibujando un rectángulo.

Una vez que se detectan los animales, hay que asignarles un número, si no se ha hecho ya, y en cada fotograma ir decidiendo qué animal del fotograma actual corresponde con el anterior. Esta es una tarea compleja ya que en el corral hay bastante densidad de individuos y se pueden llegar a mover de forma espasmódica y/o tapar unos a otros, por ejemplo, no es raro que un cerdo al desplazarse pase por encima de otro que está tumbado. El algoritmo de seguimiento está basado en uno muy eficiente pero concebido para personas en entornos menos controlados donde los individuos pueden entrar y salir de la escena. Dicho algoritmo se ha ido adaptando a las peculiaridades del problema, pasando de unos segundos a casi media hora de monitorización sin errores.

El comportamiento por ahora se basa en medir la cantidad de desplazamiento de los individuos. Estudios demuestran que aquellos animales infectados y con fiebre reducen sus movimientos de forma significativa. Esta significancia es difícil de detectar a simple vista, pero sí para un sistema que mide las 24 horas la actividad de cada animal.

El sistema de alarmas no es complejo, consiste en un modelar la actividad de un cerdo y detectar cuándo su actividad se desvía de su normalidad de los últimos días. Se han hecho análisis de la actividad de los animales y se confirma que dicha actividad es muy reducida.

Ilustración 1Imagen procesada del corral56 donde se puede ver las detecciones y etiquetas asociadas a cada animal. Los números con fondo negro indican la confianza de la detección, siendo 1.0 totalmente seguro.

Trabajo Futuro

En los próximos meses el esfuerzo se centrará en varios aspectos:

• Implantación de nuevas cámaras con mayor calidad y un sistema que permita la automatización de la adquisición de los vídeos.
• Mejora de la detección de animales. Aunque el algoritmo actual es bastante preciso, se ha demostrado que esta fase es clave de forma que cuanto más precisa y fiable sea la detección, más fácil y mejor funcionarán el resto del sistema.
• Mejora del seguimiento de los cerdos. Aunque el sistema consigue hacer el seguimiento de todos los cerdos de un corral durante unos 20 minutos sin confundirse, cuando la actividad en el mismo es elevada, el objetivo es conseguir no “perder” a ningún animal durante días. Por ejemplo, una futura mejora será detectar cuándo un animal pasa por encima de otro y lo tapa.
• Detección y seguimiento en modo nocturno. La detección y el seguimiento de los animales debe continuar por la noche para no “perder” a los animales.
• Ampliar el tipo de actividades realizadas por los animales. La caracterización del comportamiento de los animales y la detección de posibles infecciones no debe estar sólo basada en el desplazamiento de los mismos. Por ejemplo, que el sistema pueda discernir si un animal está tumbado o de pie, bebiendo agua o comiendo, pueden ser parámetros importantes a incluir en el modelo de la actividad de cada animal.

A largo plazo

El desafío que plantea el proyecto no es sencillo, el seguimiento de los animales 24/7 es una tarea compleja que estamos abordando paso a paso. No obstante, tenemos mucha confianza en que llegaremos a buen puerto y conseguiremos, antes o después, una solución integral comercial que permita una medicina preventiva en las granjas. Esta solución mejorará el bienestar animal y reducirá significativamente los costes sanitarios del ganadero gracias a la detección temprana de problemas infecciosos, lo que mejorará la producción y rentabilidad de la granja. Esperamos tener la primera versión de este producto en un año y que siente las bases para ir mejorándolo con nuevas funcionalidades como el estudio del comportamiento animal y la optimización de recursos. Esperamos que este producto tenga buena acogida en el sector y permita digitalizar y modernizar las granjas haciéndolas más competitivas.