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Utilización de acelerómetros para determinar de forma automatizada el comportamiento de cabras lecheras

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Utilización de acelerómetros para determinar de forma automatizada el comportamiento de cabras lecheras

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dc.contributor.advisor Calvet Sanz, Salvador es_ES
dc.contributor.advisor Villagrá García, Aránzazu es_ES
dc.contributor.author Fajardo Viloria, Blanca es_ES
dc.date.accessioned 2023-10-05T13:43:01Z
dc.date.available 2023-10-05T13:43:01Z
dc.date.created 2023-09-20
dc.date.issued 2023-10-05 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/197646
dc.description.abstract [ES] El monitoreo automático del ganado es una gran herramienta a utilizar cuando se quiere observar el comportamiento animal a nivel individual sin recurrir a la observación directa. Los sensores acelerómetros se utilizan ya de forma efectiva en otras producciones ganaderas para detectar problemas de salud en los animales. Estos dispositivos son capaces de registrar cambios de intensidad de la actividad, lo que nos permite diferenciar comportamientos. Este trabajo pretende monitorizar el nivel de actividad y de descanso utilizando dos tipos de acelerómetros. El trabajo se ha realizado en las instalaciones del Instituto de Ciencia y Tecnología Animal, utilizando cabras en período de secado. Durante el estudio, se registró el comportamiento de las cabras mediante observación directa, comparando posteriormente estos registros con la información proporcionada por los acelerómetros. Usando estos sensores en estos animales, el descanso, estar de pie y caminar se detectaron con precisión desde un sensor colocado en el cuello. Con un mayor desarrollo, el algoritmo de clasificación utilizado para tratar los datos obtenidos mediante el acelerómetro, podría vincularse con un sistema automático de seguimiento del ganado proporcionando información en tiempo real sobre el estado de salud individual. es_ES
dc.description.abstract [EN] Industry 4.0 has brought a series of technological innovations such as sensors, cloud computing, machine learning, and artificial intelligence, which are transforming various sectors. Precision Livestock Farming (PLF) is the result of implementing these technologies in the livestock industry. The use of big data plays a crucial role in applying advanced technologies to animal breeding practices, offering a scalable solution to store enormous amounts of data on a remote server. Particularly, motion sensors like accelerometers are essential tools for studying animal activity, allowing for precise monitoring of behaviours such as grazing, feeding, rumination, and lameness. However, machine learning systems developed for dairy cattle cannot be applied directly to goats due to differences in accelerometer signal patterns between species, requiring different algorithms. Therefore, this study evaluates the applicability of accelerometers in monitoring dairy goat activity. To analyse goat behaviour, two types of accelerometers were tested on 15 Murciano-Granadina goats. Different sensor placements were tested non-invasively, and the goats were observed for 4 hours a day to record their activity. Subsequently, the generated data were analysed using machine learning. The results showed that the Hobo Pendant G model had limited memory issues for continuous data collection. On the contrary, the Digitanimal devices offered a more secure neck attachment and higher storage capacity, and therefore they were used in the validation phase. From the 140 hours of monitored behaviour, we produced 76.7 hours of labelled data. The data generated were evaluated with the XGBoost model, achieving an accuracy of 66.22%, effectively detecting behaviours labelled as "Active" and "Resting," but showing difficulties in identifying other behaviours. Specificities were generally high, but sensitivity varied, indicating different levels of success in detecting positive cases for each behaviour. The imbalance in the number of labels for each behaviour had a significant effect on the model's classification, with infrequent behaviours being disadvantaged. Given the potential of accelerometers, we consider them suitable for monitoring and understanding goat behaviour. es_ES
dc.format.extent 36 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION/TED2021-130759B-C31 es_ES
dc.relation GENERALITAT VALENCIANA/CIAICO/2021/212 es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Comportamiento es_ES
dc.subject Acelerómetro es_ES
dc.subject Bienestar animal es_ES
dc.subject Pequeños rumiantes es_ES
dc.subject Behaviour es_ES
dc.subject Accelerometers es_ES
dc.subject Animal welfare es_ES
dc.subject Small ruminants es_ES
dc.subject.classification PRODUCCION ANIMAL es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Ganadería de Precisión-Màster Universitari en Ramaderia de Precisió es_ES
dc.title Utilización de acelerómetros para determinar de forma automatizada el comportamiento de cabras lecheras es_ES
dc.title.alternative Use of accelerometers to determine automatically the behaviour of dairy goats es_ES
dc.title.alternative Ús d'acceleròmetres per a determinar de forma automatitzada el comportament de cabres lleteres es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ciencia Animal - Departament de Ciència Animal es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Agronòmica i del Medi Natural es_ES
dc.description.bibliographicCitation Fajardo Viloria, B. (2023). Utilización de acelerómetros para determinar de forma automatizada el comportamiento de cabras lecheras. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/197646 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\156873 es_ES
dc.contributor.funder GENERALITAT VALENCIANA es_ES
dc.contributor.funder AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION es_ES


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