La visión por computadora detecta una asociación entre el puntaje bruto de branquias y las tasas de ventilación en el...

Área de la Ciencia:

• La acuicultura
• Sanidad animal
• Visión por computadora

Sus antecedentes:

• La mala salud de las branquias del salmón atlántico de piscifactoría afecta su bienestar y provoca problemas respiratorios.
• El monitoreo actual de la salud de las branquias se basa en la puntuación manual de las branquias, que es un trabajo intensivo y estresante para los peces.
• Factores como la enfermedad branquial amebica (AGD), las picaduras de medusas y las algas tóxicas contribuyen a la mala salud de las branquias.

Objetivo del estudio:

• Probar un enfoque de visión por ordenador no invasivo para evaluar la salud de las branquias del salmón atlántico.
• Investigar la relación entre la puntuación bruta de las branquias y las tasas de ventilación de los peces en las granjas comerciales de salmón.
• Determinar si la visión por ordenador puede ayudar a identificar problemas de salud y bienestar en el salmón de piscifactoría.

Principales métodos:

• Un modelo de visión por computadora detectó cabezas de peces y clasificó estados de boca (abierto / cerrado) utilizando una red neuronal convolucional.
• Un método de seguimiento por detección estimó las tasas de ventilación por frecuencia de movimiento de la boca.
• Las tasas de ventilación se analizaron junto con las puntuaciones brutas de las branquias y los datos ambientales (temperatura, oxígeno disuelto, peso del pez) de 240 videos.

Principales resultados:

• La regresión lineal múltiple reveló una asociación positiva entre las tasas de ventilación y el puntaje bruto de las branquias.
• El método de visión por computadora estimó con éxito las tasas de ventilación de los peces.
• Si bien no se confirmó la DGA, las puntuaciones de las branquias indicaron el estado de salud general de las branquias.

Conclusiones:

• El enfoque de visión por computadora muestra potencial para el monitoreo no invasivo de la salud de las branquias del salmón.
• Este método puede ayudar a la gestión de la acuicultura a identificar los peces que requieren evaluaciones de salud adicionales.
• La tecnología ofrece una manera de mejorar la supervisión del bienestar de los peces y las prácticas de gestión en la cría de salmón.