Desarrollo de un reconocedor de eventos ingestivos de vacunos en pastoreo basados en los modelos ocultos de Markov.

Para mejorar el manejo de la alimentación en los sistemas de producción animal en pastoreo es importante disponer de información precisa acerca del comportamiento ingestivo y consumo de los animales. Los métodos existentes para ello, en general son invasivos, muy costosos y no poseen una gran precis...

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Padrón, María Soledad
Otros Autores: Milone, Diego Humberto (director de grado), Rufiner, Hugo Leonardo (director de grado), Galli, Julio Ricardo (asesor), Cangiano, Carlos Alberto (asesor)
Formato: Tesis Libro
Lenguaje:Español
Materias:
Descripción
Sumario:Para mejorar el manejo de la alimentación en los sistemas de producción animal en pastoreo es importante disponer de información precisa acerca del comportamiento ingestivo y consumo de los animales. Los métodos existentes para ello, en general son invasivos, muy costosos y no poseen una gran precisión. En este trabajo se presenta una herramienta capaz de informar en forma automática y a partir del sonido, en qué momento se producen arranques o masticaciones durante el pastoreo, información crucial que permite la detección y prevención de problemas alimenticios. Los modelos ocultos de Markov han sido empleados para diversos problemas de clasificación de señales acústicas con buenos resultados, por ello se propone utilizarlos como marco para el modelado de los sonidos masticatorios adaptando la metodología allí empleada al problema en cuestión. El objetivo general de este trabajo es desarrollar una herramienta capaz de proveer información automática sobre el comportamiento animal mediante el registro y procesamiento del sonido que realiza un vacuno durante la ingestión del forraje. Los objetivos específicos son: aplicar la tecnología de reconocimiento de patrones a un problema práctico de interés en ingeniería; familiarizarse con la realización de experimentos numéricos y valorar las mejoras obtenidas con métodos de validación cruzada; y sentar las bases para el desarrollo de un software para la segmentación y clasificación automática de los sonidos masticatorios.
descripción de la copia:Este trabajo se enmarca dentro de un proyecto interdisciplinario realizado entre investigadores de la Estación Experimental Agropecuaria Balcarce (INTA), La Facultad de Ciencias Agrarias (/UNR) y la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (UNL)
Descripción Física:46 h. : il. ; 30 cm.