Imágenes de vacas.Las imágenes de las vacas tienen una amplia variedad de clasificaciones. Están categorizados por la ubicación, la vista y el color de los animales. En este artículo, consideraremos el problema de asignar un BCS a una imagen. Usando pesos para evaluar la textura, veremos los efectos del observador y el color en los BC. Finalmente, consideraremos el problema de identificar vacas individuales en imágenes con fondos complejos.Identificando vacas individuales en imágenes con fondos complejos.Desarrollamos un sistema de detección de objetos para ayudar a identificar vacas individuales en imágenes con fondos complejos. Utilizamos un conjunto de datos de 195 imágenes a partir de las cuales extraíamos secuencias de imágenes de la grupa de una vaca. Los conjuntos de datos contenían 706 anotaciones por vaca individual. Además, utilizamos imágenes tomadas de entornos de la vida real, como los de las granjas lecheras. Las secuencias de imágenes fueron anotadas para estar de pie, mintiendo y pastando.El Rijksdienst Voor Ondernemend Nederland (RON) lanzó 1,000 imágenes RGB tomadas de aeronaves tripuladas. Cada imagen tiene una resolución espacial de 7,5 cm. Se utilizó una gran parte del conjunto de datos para entrenar el modelo anotando imágenes con vacas individuales. Esto permitió que el modelo determinara cuántas vacas individuales estaban presentes en cada imagen. Este método fue exitoso en la identificación de vacas individuales en imágenes con fondos complejos.Problemas con la asignación de un BCS de una fotografíaSegún la Profesora de la Universidad de Pennsylvania, Jim Ferguson, menos del 5% de los administradores de HIG DAIRY, asignan regularmente las puntuaciones de BCS a las vacas. Los motivos incluyen la falta de criterios de puntuación estandarizados, naturaleza subjetiva y compromiso de tiempo requerido para la evaluación práctica. La puntuación de la condición corporal tampoco está computarizada, por lo que los gerentes tienen que realizarlo a mano y revisarlo con frecuencia. Estos factores han motivado a los investigadores a buscar formas alternativas para medir las reservas de energía corporal en el ganado. El análisis de la imagen de video es una forma de evaluar la conformación y los rasgos de tamaño corporal en el ganado.Las fotografías tomadas de ganado lechero tienen detalle de alta calidad, que pueden ayudar a juzgar la condición corporal. Un fotógrafo usó una cámara digital montada en el lado de una estación de pesaje permanente. Señaló hacia abajo hacia las vacas. La cámara permaneció a la misma altura a lo largo del proyecto. La cámara se colocó en el callejón de salida de un salón lácteo y un granero cerrado con iluminación artificial limitada. Las cámaras fueron activadas por un USBC o cerrando las puertas después de que se ingresara a cada vaca.Efecto del observador y color en BCS.En un estudio de los BC de imágenes de vacas, examinamos si el color y el observador tuvieron un efecto en la calidad de la vaca percibida. Los cuatro observadores visitaron la misma granja e independientemente asignaron un BCS a cada vaca. Los observadores 1 y 2 evaluaron el BCS de las vacas solo en sus fotografías. Los observadores 2 y 3 evaluaron los BC de las vacas de las fotografías.El objetivo del estudio fue determinar la utilidad de las imágenes digitales y los videos de las vacas lecheras. Observador 1 evaluó a los BC en solo el 30% del grupo, mientras que el observador 2 evaluó a los BC de todo el grupo. El segundo objetivo fue calcular los BCs medios para el grupo de vacas lecheras. Ambos observadores anotaron vacas con BC similares. Para calcular los BC media de un grupo de vacas lecheras, se construyó un modelo utilizando tanto el color como el observador.Efecto de los pesos en la textura.El mejor modelo único fue calificado por su consistencia en la detección de cambios de textura en un intervalo de tiempo de diez segundos. Este modelo se comparó entonces con las obras con automatización de BCS mediano y alto. El mejor modelo único también se calificó por su consistencia en la detección de cambios de textura en todo el intervalo de tiempo. Este estudio demuestra el potencial de modificar la composición de la leche de vaca para controlar la textura de los geles.