Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows

dc.creatorRodríguez Álvarez, Juan
dc.creatorArroqui, Mauricio
dc.creatorMangudo, Pablo
dc.creatorToloza, Juan Manuel
dc.creatorJatip, Daniel
dc.creatorRodríguez, Juan Manuel
dc.creatorZunino, Alejandro
dc.creatorMateos, Cristian M.
dc.creatorMachado, Claudio
dc.date2018-07-01
dc.date2022-05-05T18:08:47Z
dc.date.accessioned2023-07-15T06:24:30Z
dc.date.available2023-07-15T06:24:30Z
dc.identifierhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/135735
dc.identifierhttps://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/EJS/article/view/6
dc.identifierissn:1514-6774
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7476553
dc.descriptionBCS (del inglés "Body Condition Score") es un método utilizado para estimar las reservas de grasa corporal y el balance energ´ético acumulado de las vacas. El BCS influye significativamente en la producción de leche, reproducción y salud de las vacas. Es por ello, que es importante monitorear este valor para lograr una mejor respuesta animal, pero resulta ser una tarea costosa en tiempo y subjetiva, realizada generalmente de manera visual por evaluadores expertos. Estos problemas conducen la motivación de varios estudios, que han tratado de automatizar el BCS de vacas lecheras aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje automático. En este documento se analizan dichos estudios, señalando sus principales ventajas y desventajas, las que permiten además identificar nuevas oportunidades de investigación y desarrollo para mejorar el proceso general de automatización del BCS.
dc.descriptionBCS (Body Condition Score) is a method used to estimate body fat reserves and accumulated energy balance of cows. BCS heavily influences milk production, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important to monitor BCS to achieve better animal response, but this is a time-consuming and subjective task performed oftentimes visually by expert scorers. These problems are the motivation behind several studies, which have tried to automate BCS of dairy cows by applying image analysis and machine learning techniques. This work analyzes these studies pointing out their main advantages and drawbacks, which allow us in turn to identify new research and development opportunities to improve overall automatic BCS estimation.
dc.descriptionSociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
dc.formatapplication/pdf
dc.format48-65
dc.languageen
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rightsCreative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
dc.subjectCiencias Informáticas
dc.subjectPrecision Livestock
dc.subjectBody Condition Score
dc.subjectMachine learning
dc.subjectDeep learning
dc.subjectImage analysis
dc.subjectConvolutional Neural Networks
dc.subjectGanadería de Precisión
dc.subjectCondición Corporal
dc.subjectAprendizaje Automático
dc.subjectAprendizaje Profundo
dc.subjectAnálisis de Imágenes
dc.subjectRedes Neuronales Convolucionales
dc.titleReview and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows
dc.typeArticulo
dc.typeArticulo


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