Cercetători de la Laboratorul de Inteligență Artificială și Viziune Computerizată din cadrul Universității din Arkansas au dezvoltat un instrument care poate estima temperatura corporală a bovinelor folosind inteligența artificială și camere termice. Sistemul, denumit CattleFever, reprezintă un prim pas către dezvoltarea unor soluții automate care ar putea ajuta fermierii să monitorizeze starea de sănătate a efectivelor. Un articol care descrie acest instrument a fost publicat în revista Smart Agricultural Technology.

Principalul cercetător al proiectului este doctorandul Trong Thang Pham de la Universitatea din Arkansas. Laboratorul este coordonat de Ngan Le, profesor asociat de inginerie electrică și informatică, ale cărei domenii de cercetare includ imagistica medicală, viziunea computerizată și robotica.

În prezent, temperatura bovinelor este măsurată prin metoda rectală, un procedeu care poate provoca stres animalelor. Sistemul CattleFever ar putea reduce acest disconfort și, în același timp, volumul de muncă necesar pentru supravegherea stării de sănătate a unui efectiv. Potrivit cercetătorilor, tehnologia ar putea permite identificarea timpurie a unor boli, înainte de apariția simptomelor vizibile, facilitând tratamente mai rapide și prevenirea focarelor.

Construirea unui set de date propriu

Pentru a dezvolta sistemul CattleFever, echipa de cercetare a avut nevoie de date specifice. Deși există seturi de date pentru câini, pisici, cai sau oi, setul de date disponibil pentru bovine, numit CattleEyeView, conține doar imagini realizate de sus și a fost creat pentru urmărirea efectivelor. În plus, majoritatea seturilor de date existente folosesc doar imagini color standard, în timp ce proiectul CattleFever necesita și imagini termice.

Cercetătorii au construit astfel un set de date propriu, care include videoclipuri scurte și imagini termice cu mii de viței. Fiecare animal a fost ținut într-un țarc, iar timp de 20 de secunde au fost înregistrate atât imagini video, cât și termice. Temperatura fiecărui vițel a fost măsurată rectal pentru a crea un punct de referință. Datele au fost colectate la complexul de cercetare Savoy al Stațiunii Experimentale Agricole din Arkansas.

Imaginile color, care evidențiază trăsăturile animalelor, au fost corelate cu imaginile termice. Cercetătorii au marcat manual 13 repere faciale, precum ochii, urechile, botul și gura. Au fost adnotate manual 600 de cadre, folosite ulterior pentru antrenarea unui sistem de inteligență artificială care a etichetat automat restul de aproximativ 4.000 de cadre. Setul de date rezultat a fost denumit CattleFace-RGBT.

Testarea sistemului

După crearea setului de date, cercetătorii au analizat dacă un computer poate estima temperatura corporală a vițeilor doar pe baza imaginilor. Studiile efectuate au arătat că temperaturile măsurate în zona ochilor și a nărilor sunt cele mai apropiate de valorile obținute prin măsurarea rectală. Sistemul a fost astfel antrenat să se concentreze pe aceste zone în imaginile termice.

Pentru estimarea temperaturii, au fost testate mai multe metode de învățare automată. Sistemul CattleFever a reușit să determine temperatura animalelor cu o abatere de cel mult un grad față de măsurătorile realizate cu termometrul.

Pașii următori

Până în prezent, imaginile au fost realizate cu animalele poziționate direct în fața camerei. Potrivit doctorandului Trong Thang Pham, este nevoie de mai multe imagini realizate în condiții reale, cu animalele în mișcare, pentru a surprinde situațiile din teren. Următoarea provocare constă în recunoașterea fețelor bovinelor din unghiuri diferite și în posturi naturale, nu doar în condiții controlate.

Cercetătorii de la Universitatea din Arkansas au pus la dispoziția publicului setul de date CattleFace-RGBT, pentru ca alți cercetători să poată continua dezvoltarea unor instrumente utile fermierilor. Trong Thang Pham a explicat că echipa își propune să împărtășească descoperirile realizate, pentru a sprijini progresul în acest domeniu.

Articol: Trong Thang Pham et al, CattleFever: An automated cattle fever estimation system, Smart Agricultural Technology (2025). DOI: 10.1016/j.atech.2025.101434

Sursa: phys.org