Type de document : Article scientifique publié dans Applied Animal Behaviour Science
Auteurs : Qiumei Yang, Deqin Xiao
Résumé en français (traduction) : Revue sur la reconnaissance du comportement des porcs par vidéo
La technologie de surveillance vidéo a été appliquée dans de nombreuses exploitations agricoles et une grande quantité de données vidéo a été générée. L’extraction d’informations intéressantes relatives à l’industrie porcine à partir de données vidéo est un problème difficile. La reconnaissance du comportement des porcs est un sujet de recherche majeur. Afin d’aider les chercheurs à appréhender de manière systématique l’état de la recherche et les tendances de développement dans ce domaine, nous résumons dans cette revue les recherches sur la segmentation, la détection et la reconnaissance du comportement des porcs. Nous présentons les applications des méthodes traditionnelles de traitement de l’image et des méthodes d’apprentissage profond. Nous résumons les stratégies de reconnaissance pour différents types de comportement, tels que la posture, la locomotion, l’occupation de l’espace et les interactions sociales. Enfin, nous mettons en évidence certains des défis actuels de la recherche et nous proposons des travaux de recherche futurs pour les relever.
Résumé en anglais (original) : Video surveillance technology has been applied in many farms and a large amount of video data has been generated. Extracting valuable information about the pig industry from video data is a challenging problem. Pig behavior recognition is one of the research hotspots. In order to facilitate scholars to systematically understand the research status and development trends of this field, the paper summarizes the research on pig segmentation, pig detection and pig behavior recognition. The applications of traditional image processing methods and deep learning methods are introduced. The recognition strategies for different kinds of behavior, such as postural behavior, locomotion behavior, area-related behavior and interactive behavior, are summarized. Finally, some of the existing challenges in the current research are highlighted and future research work envisioned to address these is proposed.
