Análise de imagem na avaliação do comportamento ingestivo e ganho de massa corporal de frangos de corte em fase inicial, submetidos a diferentes ambientes térmicos

Abstract

O atual estágio de tecnificação da indústria de produção animal mostra a necessidade de desenvolvimento e aplicação de novas tecnologias de informação automatizadas, que auxiliem na coleta de dados, referentes ao ambiente de criação e ao desempenho dos animais, e na análise da interação ambiente x animal e sua influência no bem-estar dos mesmos. Com base no exposto, este trabalho teve como objetivo geral desenvolver e testar um método computacional para avaliar a influência de diferentes temperaturas sobre o comportamento alimentar e o desempenho produtivo de frangos de corte na fase inicial de criação. O presente trabalho foi desenvolvido com base em um banco de dados levantado para tal fim, contendo informações referentes ao ambiente térmico de criação e ao desempenho produtivo dos animais, além de vídeos referentes ao monitoramento de suas atividades, coletado ao longo de um experimento realizado nas câmaras climáticas localizadas no Núcleo de Pesquisa em Ambiência e Engenharia de Sistemas Agroindustriais (AMBIAGRO), pertencente ao setor de Construções Rurais e Ambiência do Departamento de Engenharia Agrícola da Universidade Federal de Viçosa. A dissertação foi dividida em três capítulos, o primeiro intitulado “Utilização de análise de imagens para avaliar a influência do ambiente térmico sobre o comportamento, bem-estar e desempenho produtivo de frangos de corte: Uma análise teórica” consiste de um levantamento bibliográfico, elaborado para servir de base para as discussões dos resultados obtidos através da presente pesquisa, que foram apresentados nos Capítulos II e III, intitulados “Avaliação do comportamento alimentar de frangos de corte, em fase inicial de criação, submetidos a condição de estresse por frio, com auxílio de sistemas de visão artificial e análise de imagens digitais” e “Estimativa do ganho de massa corporal de frangos de corte na fase inicial de criação, submetidos a diferentes condições de temperatura, através de análise de imagens digitais”, respectivamente. Com base nos resultados encontrados verificou-se, através da análise das imagens, que não houve diferença estatística significativa entre os tratamentos estudados sobre a frequência de tempo despendido pelas aves no comedouro. Em relação ao nível de utilização do comedouro pelas aves, verificou-se que houve diferença estatística significativa entre os dados coletados nos diferentes ambientes térmicos estudados, onde observou-se que as menores taxas de utilização do comedouro foi verificado na condição de estresse por frio acentuado. O algoritmo utilizado para o processamento das imagens e avaliação da frequência de tempo despendido pelas aves no comedouro mostrou-se uma ferramenta eficiente e confiável, apresentando um erro percentual de aproximadamente 3,5% e uma alta correlação com os dados obtidos através do método de referencia para validação, com um valor de coeficiente de correlação de Pearson igual a 0,9212. O algoritmo implementado para a avaliação do nível de utilização do comedouro, assim como o algoritmo de avaliação da frequência de tempo de uso do comedouro, mostrou-se confiável, apresentando um baixo erro percentual (9,91%) e uma fortíssima correlação com os dados obtidos através do método visual. O modelo para a estimativa do ganho de massa corporal das aves com base na sua idade e no aumento de sua área de superfície corporal mostrou-se adequado, apresentando um coeficiente de determinação significativo, com R2 igual a 0,9995, além disso, a análise de variância da regressão e a avaliação dos parâmetros da regressão foram significativas com (p<0,05). Observa-se a confiabilidade do modelo proposto pelo seu baixo erro percentual, em média 0,7%, e alta correlação R = 0,9998 entre os dados obtidos pelo modelo e pela pesagem manual.

The current stage of technology adoption in the animal production industry shows a need for development and implementation of new automated information technologies, to assist in data collection, relating to the control environment and performance of animals, and in analyzing the environment x animal interaction and its influence on animal welfare. This study aimed to develop and test a computational method to evaluate the influence of different temperatures on feeding behavior and weight gain performance of broilers in the initial (3wk) phase of growth. The study was conducted based on a database containing information relating to the thermal environment of creation and productive performance of the animals, as well as videos for the monitoring of their activities, collected over the course of an experiment conducted in climatic chambers located at the Núcleo de Pesquisa em Ambiência e Engenharia de Sistemas Agroindustriais (AMBIAGRO) belonging to the sector of Rural Buildings and ambience of the Department of Agricultural Engineering of the Federal University of Viçosa. The dissertation is divided into three chapters, the first, entitled "Use of image analysis techniques to evaluate the influence of the thermal environment on behavior, welfare and productive performance of broilers: A theoretical analysis", consists of a review designed to serve as a basis for discussion of the results obtained from this study, which are presented in Chapters II and III, entitled "Evaluation of the feeding behavior of broilers in the initial phase of creation, subjected to stress conditions by cold with the aid of artificial vision systems and digital image analyses" and "Estimate of body weight gain of broilers in the initial phase of creation, under different conditions of temperature, using digital image analysis", respectively. Based on the findings it was found through the analysis of the images that there was no statistically significant difference among the treatments studied on the frequency of time spent by the birds at the feeder. Regarding the level of use of feed trough for birds, there was a statistically significant difference between data collected in different thermal environments studied, where it was observed that the smaller feeder utilization rates was observed in stress condition by severe cold. The algorithm used for image processing, and evaluation of the time frequency taken by the poultry in feeder proved to be an efficient and reliable tool, with a percentage error of approximately 3.5% and a high correlation with those obtained by the method reference for validation with a Pearson correlation coefficient value of 0.9212. The algorithm implemented to assess the level of use of the feeder as well as the algorithm by evaluation of time frequency of usage of the feeder, was reliable presenting a low percentage error (9.91%) and a very strong correlation with the data obtained through the manual method. The model for the estimate of body weight gain of the birds on the basis of his age and the increase of its body surface area was adequate, with a mean coefficient of determination, with R2 equal to 0.9995, in addition, regression analysis of variance and evaluation of the regression parameters were significant with (p <0.05). Note the reliability of the proposed model through your low error percentage, on average 0.7%, and high correlation R = 0.9998 between the data obtained by the model and the manual weighing.