Type de document : revue scientifique publiée dans Smart Agricultural Technology
Auteurs : Anderson da Silva Santos, Victor Wanderley Costa de Medeiros, Glauco Estacio Gonçalves
Résumé en français (traduction) : Etude sur le suivi et la classification du comportement du bétail
L’utilisation de l’élevage de précision a progressé du fait de la nécessité d’améliorer l’efficacité et la productivité exigées par la forte demande alimentaire. Le suivi du comportement du bétail est une exigence fondamentale pour le développement durable et le contrôle de la qualité des intrants requis par les filières. A cet égard, il existe plusieurs solutions pour améliorer la précision dans la prise de décision. Dans ce travail, nous présentons une enquête sur le suivi et la classification du comportement des bovins. Après sélection, nous avons analysé 17 articles pour extraire et synthétiser les informations relatives aux dispositifs, aux capteurs, aux comportements, aux techniques de prétraitement, à l’extraction de caractéristiques et aux classifications utilisées. Les comportements de pâturage, de rumination, de marche et de repos étaient les plus représentés dans les articles. Le collier avec des capteurs accélérométriques intégrés était le dispositif le plus couramment utilisé. Sur la base des résultats, nous discutons des défis dans ce domaine et identifions les pratiques pour construire un système de classification du comportement du bétail.
Résumé en anglais (original) : The use of precision livestock has increased due to the need to improve the efficiency and productivity required by the high food demand. Monitoring cattle behavior is a fundamental requirement for sustainable development and quality control of the inputs required by the industry. In this regard, there are several proposed solutions to improve precision in decision-making. In this work, we present a survey on monitoring and classifying cattle behavior. After selection, we analyzed 17 papers to extract and synthesize information related to the devices, sensors, behaviors, pre-processing techniques, feature extraction, and classifiers used. The behaviors of grazing, ruminating, walking, and resting were the most present in the articles. The collar with embedded accelerometer sensors was the most commonly used device among the papers. Based on the results, we discussed the challenges in this field and identified practices for building a cattle behavior classification system.
