BEIJING, 11 ene (Xinhua) -- Científicos chinos han desarrollado con éxito un modelo ligero que permite reconocer el comportamiento del ganado vacuno por medio de videos obtenidos por robots cuadrúpedos introducidos en zonas de pastoreo, lo cual mejora la eficiencia de la alimentación y gestión de los rebaños.
El modelo MASM-YOLO fue propuesto por el Instituto de Información Agrícola de la Academia de Ciencias Agrícolas de China, y la investigación sobre el particular se publicó en la revista científica "Computers and Electronics in Agriculture".
La identificación minuciosa y rápida de los comportamientos típicos del ganado es fundamental para el diagnóstico de enfermedades, el monitoreo del celo, la predicción del parto y la evaluación de la salud.
MASM-YOLO facilita la detección precisa de múltiples comportamientos en condiciones complejas, por lo tanto, resulta adecuado para su ejecución en tiempo real, instalado en un robot móvil.
Al integrar tecnologías como la red de enfoque y extracción multiescala, el cabezal de alineación y descomposición adaptativa, y otras, el modelo se enfoca en desafíos considerables, como las variaciones de iluminación, el desenfoque por movimiento y las obstrucciones dentro de los grupos de ganado.
Asimismo, logra un reconocimiento rápido de seis comportamientos típicos de los rebaños vacunos, entre ellos la alimentación, el descanso, la locomoción y el lamido. Además, establece un equilibrio óptimo entre la precisión del reconocimiento y la eficiencia computacional.
De tal forma, proporciona un apoyo técnico clave para el desarrollo a gran escala de robots de pastoreo.
