Desarrollo e implementación de un sistema inteligente de sacrificio de aves de corral habilitado para IoT que utilice...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería agrícola
• Inteligencia artificial
• Ciencias del bienestar animal

Sus antecedentes:

• Aumento de la demanda de métodos humanos y eficientes de sacrificio de aves de corral.
• Limitaciones de la inspección manual tradicional y de los métodos de aturdimiento eléctrico existentes para razas específicas.
• Necesidad de sistemas especializados para pollos de plumas rojas de Taiwán.

Objetivo del estudio:

• Implementar un sistema de sacrificio inteligente, seguro y humano para pollos de plumas rojas de Taiwán.
• Integrar un sistema de visión habilitado para IoT para el monitoreo y la gestión en tiempo real del aturdimiento de aves de corral.
• Mejorar el bienestar animal y la eficiencia de procesamiento a través del reconocimiento de objetos impulsado por IA.

Principales métodos:

• Desarrollo de un sistema dinámico de reconocimiento de seguimiento de objetos utilizando el modelo YOLO-v4 para la extracción de características morfológicas de pollo.
• Integración de módulos IoT para el monitoreo en tiempo real, la clasificación basada en sensores y las decisiones en la nube.
• Aplicación de técnicas de amplificación de imágenes para mejorar el rendimiento del modelo.

Principales resultados:

• El modelo YOLO-v4 logró una alta precisión en la identificación de pollos aturdidos (99%) y no aturdidos (89%) después de la amplificación de la imagen.
• El sistema demostró una precisión media media (mAP) del 94% con un umbral de IoU de 0,75 y procesó imágenes a 39 cuadros por segundo.
• El modelo YOLO-v4 superó al modelo YOLO-X en estabilidad transitoria para el reconocimiento del sacrificio de aves de corral.

Conclusiones:

• El sistema de sacrificio inteligente desarrollado es una aplicación de IA práctica y escalable para la industria avícola.
• El sistema mejora efectivamente el bienestar animal y la eficiencia de procesamiento de los pollos de plumas rojas de Taiwán.
• El monitoreo en tiempo real y el reconocimiento basado en IA son cruciales para el procesamiento moderno y humano de aves de corral.