Segmentación y Estimación de Edad en Ovejas Mediante Procesamiento de Imágenes y Aprendizaje Profundo

Área de la Ciencia:

• Medicina Veterinaria
• Ciencias de la Computación
• Ciencias Agrícolas

Sus antecedentes:

• La determinación precisa de la edad de las ovejas es crucial para la gestión del ganado, ya que afecta la calidad de la carne, la reproducción y el valor de mercado.
• Los métodos tradicionales de estimación de edad se basan en la inspección dental subjetiva, lo que genera inconsistencias y errores.
• Existe la necesidad de sistemas automatizados, objetivos y reproducibles para la estimación de la edad de las ovejas.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco completamente automatizado para la estimación de la edad de ovejas utilizando aprendizaje profundo y procesamiento de imágenes.
• Comparar el rendimiento de varias arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNN) para esta tarea.
• Crear una interfaz de usuario amigable para la aplicación práctica en la agricultura.

Principales métodos:

• Un marco de aprendizaje profundo que utiliza el procesamiento de imágenes para la estimación de la edad de ovejas a partir de imágenes dentales.
• Técnicas de aumento de datos para abordar el desequilibrio de clases y mejorar la generalización del modelo.
• Segmentación de imágenes utilizando You Only Look Once versión 8 (YOLOv8) para aislar las regiones dentales relevantes.
• Evaluación y ajuste fino de múltiples modelos CNN (VGG16, ResNet50, EfficientNetB0, MobileNetV2, Xception, BasicCNN) mediante aprendizaje por transferencia.
• Desarrollo y despliegue de una interfaz gráfica de usuario (GUI) contenedorizada para la accesibilidad.

Principales resultados:

• El modelo EfficientNetB0 demostró el mayor rendimiento, logrando una precisión general del 95%.
• Las precisiones específicas incluyeron 97% para los grupos de edad de 3-12 meses y 2-3 años, 92% para el grupo de 1-1.5 años y 93% para el grupo de 1.5-2 años.
• La combinación de segmentación automática y aprendizaje por transferencia mejoró significativamente la generalización del modelo y la precisión de la clasificación.

Conclusiones:

• El marco propuesto proporciona una solución robusta, automatizada y escalable para estimar la edad de las ovejas.
• Este sistema automatizado reduce la dependencia de la evaluación manual, contribuyendo a la ganadería de precisión.
• La integración de técnicas avanzadas y una interfaz de usuario amigable apoya la toma de decisiones informadas y la posible adopción generalizada en las prácticas agrícolas.