Utilizando el análisis de video en el establo
por Jenna Byrne. Editora asociada de Hoard’s Dairyman
La mayoría de los nutricionistas de vacas lecheras confían diariamente en señales visuales, ya sea caminando entre las vacas en los corrales de echaderos libres, observando a las vacas en el comedero, evaluando la textura del alimento y las rutinas de alimentación, la locomoción o la condición corporal. Sin embargo, investigaciones recientes de la Universidad de Purdue sugieren que muchas de esas observaciones visuales podrían mejorarse al instalar sistemas de cámaras en el establo lechero.
En la reciente Southwest Animal Nutrition Conference, celebrada en Chandler, Arizona, Jacquelyn Boerman, de la Universidad de Purdue, señaló que se están desarrollando sistemas de análisis de video como una forma continua y no invasiva de monitorear a las vacas, el alimento y la interacción entre ambos. “Todo lo que puede ser observado por un humano —y algunas cosas que no— puede visualizarse con un sistema de cámaras”, explicó Boerman, señalando que las imágenes infrarrojas, de profundidad e hiperespectrales son herramientas adicionales que pueden sumarse al arsenal tecnológico de los establos lecheros.
A diferencia de los ojos humanos, los sistemas de video no se cansan, no se distraen ni están limitados a un solo punto de vista. Las cámaras pueden funcionar 24 horas al día, 7 días a la semana, observar a las vacas desde múltiples ángulos e identificar diferentes problemas a partir del mismo flujo de datos mediante algoritmos específicos. Esto abre la puerta a aplicaciones diseñadas directamente para nutricionistas, incluyendo identificación de vacas, estimación del peso corporal, manejo del alimento y consumo diario de alimento.
Entonces, ¿cómo pueden los sistemas de video distinguir a cada vaca? En Purdue, los investigadores utilizan un enfoque con cámaras desde vista superior, que se basa en el reconocimiento del patrón del pelaje, en lugar de aretes o identificación facial. Una sola imagen tomada desde arriba de una vaca nueva es suficiente para incorporarla al sistema.
“Otros enfoques pueden requerir decenas de imágenes de una vaca”, señaló Boerman, “pero nuestro sistema puede comenzar a identificar vacas con sólo una imagen desde la parte superior”.
Puntos clave del animal, como hombros, caderas e isquiones, se detectan y se alinean con una plantilla estándar, creando una huella digital única para cada vaca. Una vez en el sistema, las vacas pueden ser identificadas repetidamente a lo largo del tiempo y entre diferentes lactancias sin necesidad de trabajo humano adicional.
Profundizando en los datos
Para los nutricionistas, las tendencias del peso corporal suelen ser más importantes que cualquier otra medición individual. Investigadores de Purdue demostraron que un sistema de dos cámaras colocado a la salida de la sala de ordeño puede calcular el peso corporal sin interrumpir el flujo de las vacas. Utilizando vistas frontal y lateral, el 57% de las vacas fue estimado en un rango dentro de 25 kilogramos de su peso real medido.
“La ventaja es la operación continua”, dijo Boerman. “Los promedios móviles nos permiten detectar ganancias o pérdidas de peso a lo largo del tiempo sin añadir mano de obra ni cambiar el movimiento de las vacas”. Enfoques similares que utilizan cámaras de profundidad, instaladas en vista superior, también han demostrado su utilidad en becerras antes del destete, generando oportunidades para monitorear con mayor detalle el crecimiento y la ganancia diaria promedio de peso.
Oportunidades y desafíos
La uniformidad de la ración es otra área donde el análisis de video puede complementarse bien con las auditorías tradicionales de alimentación, realizadas por el nutricionista o los asesores. Las cámaras instaladas sobre el carro mezclador capturan video durante el mezclado y los algoritmos comparan la intensidad de píxeles entre diferentes regiones de la ración. A medida que el mezclado mejora, esas regiones se vuelven más similares, un cambio que se cuantifica utilizando la Distancia del Movimiento de Tierra (Earth Mover Distance, EMD).
“Podemos diferenciar una dieta bien mezclada de una mal mezclada casi en tiempo real”, explicó Boerman. Los primeros resultados coinciden estrechamente con la variación del tamaño de partícula medida tradicionalmente con la Caja Separadora de Partículas de la Universidad Estatal de Pensilvania.
En cuanto al consumo de alimento, los sistemas de visión estereoscópica que utilizan cámaras de profundidad calculan el volumen de alimento en el comedero a lo largo del día. Se pueden detectar cambios antes y después del suministro del alimento, y las estimaciones de volumen coinciden estrechamente con las mediciones manuales. Aunque el consumo individual sigue siendo difícil de determinar en sistemas de alojamiento en grupo, estos sistemas representan un paso en la dirección correcta para alimentar a las vacas con mayor precisión.
Sin embargo, existen algunos inconvenientes al usar estos sistemas. Los lentes de las cámaras necesitan limpieza, la iluminación puede afectar el desempeño y los datos de video requieren procesamiento y almacenamiento. Además, las preguntas sobre propiedad de los datos y privacidad están aumentando a medida que los establos se asocian con proveedores de esta tecnología.
Aun así, Boerman considera que el análisis de video es una poderosa herramienta para mejorar la precisión en la alimentación de las vacas. “Estos sistemas permiten una evaluación objetiva y continua que simplemente no es posible lograr únicamente mediante la observación humana”, afirmó. Para los nutricionistas lecheros, la observación por video probablemente no reemplazará la experiencia de campo, pero contar con un segundo par de ojos nunca está de más.
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