Sistema de visión ligero e inteligente en el borde para la coincidencia de huevos en jaulas con corrección de...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Agrícola
• Visión por Computadora
• Ciencia Animal

Sus antecedentes:

• El monitoreo individual de la producción de huevos es crucial para optimizar la gestión de la cría en patos criados en jaulas.
• Los sistemas multisensores existentes son costosos y las cámaras fijas tienen una cobertura limitada, lo que requiere soluciones innovadoras.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un sistema rentable basado en cámaras móviles para el monitoreo automatizado de la producción individual de huevos en patos ponedores.
• Mejorar la precisión y eficiencia de la detección de huevos de pato, la identificación de jaulas y la coincidencia de huevos con jaulas.

Principales métodos:

• Desarrolló un modelo de Detección de Huevos y Códigos QR para Patos (LDEQ-OD) ligero basado en un marco YOLOv11 mejorado con un Doble Cabezal de Detección (DH) y un módulo C3-DDF.
• Empleó OC-SORT para el seguimiento multiobjeto y un algoritmo de Decodificación de Códigos QR Robusta en Cascada (CRQD) para un reconocimiento mejorado de códigos QR.
• Implementó una estrategia de coincidencia dinámica de Mínima Desviación de la Relación de Aspecto (MARD) para compensar las distorsiones geométricas.

Principales resultados:

• El modelo LDEQ-OD logró una alta precisión (99,6% de precisión, 99,3% de recuperación, 95,3% de mAP@0,5:0,95) con una inferencia rápida (59,2 ms) en dispositivos de borde.
• CRQD mejoró significativamente la Tasa de Identificación de Códigos del 72,7% al 99,3% en comparación con los decodificadores tradicionales.
• La estrategia MARD resultó en una alta Precisión de Coincidencia Huevo-Jaula (ECMA) del 98,3% con un Bajo Error Absoluto Medio (MAE) de 0,017 huevos por jaula.

Conclusiones:

• El sistema de monitoreo propuesto con cámara móvil permite el seguimiento inteligente en tiempo real de la producción individual de huevos en patos criados en jaulas.
• Esta tecnología apoya la gestión de la cría de precisión al proporcionar una adquisición de datos precisa y eficiente.
• El sistema demuestra un rendimiento robusto en diversas condiciones, incluyendo desenfoque de movimiento, iluminación desigual y perspectivas geométricas complejas.