{"id":29510,"date":"2025-01-29T13:57:26","date_gmt":"2025-01-29T19:57:26","guid":{"rendered":"https:\/\/dellait.com\/?p=29510"},"modified":"2025-01-29T14:34:47","modified_gmt":"2025-01-29T20:34:47","slug":"sistema-de-deteccion-automatica-de-cojeras-en-vacas-lecheras-enfoque-basado-en-el-aprendizaje-profundo-dellait","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dellait.com\/es\/sistema-de-deteccion-automatica-de-cojeras-en-vacas-lecheras-enfoque-basado-en-el-aprendizaje-profundo-dellait\/","title":{"rendered":"Sistema de detecci\u00f3n autom\u00e1tica de cojeras en vacas lecheras: enfoque basado en el aprendizaje profundo | Dellait"},"content":{"rendered":"\t\t
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\u00c1lvaro Garc\u00eda<\/strong><\/p>

La cojera afecta significativamente al bienestar y la productividad de las vacas lecheras, provoc\u00e1ndoles dolor<\/strong>, reduciendo la producci\u00f3n de leche<\/strong> y ocasionando sacrificios prematuros<\/strong>. Dado que los m\u00e9todos tradicionales de diagn\u00f3stico requieren mucho trabajo y son subjetivos, es necesario encontrar soluciones automatizadas. Aunque ya se han explorado varias t\u00e9cnicas, a menudo requieren equipos altamente especializados y no pueden evaluar m\u00faltiples factores de la cojera a la vez. El aprendizaje profundo<\/strong>, una potente modalidad de aprendizaje autom\u00e1tico, es una opci\u00f3n prometedora, ya que emplea algoritmos que reconocen patrones a partir de grandes conjuntos de datos, como im\u00e1genes o v\u00eddeos. Las redes neuronales convolucionales (CNN)<\/strong> son un ejemplo perfecto de este planteamiento. Son redes especializadas y entrenadas para identificar patrones entre los datos visuales, lo que les permite detectar autom\u00e1ticamente la presencia de los s\u00edntomas de cojera a partir de c\u00e1maras de v\u00eddeo est\u00e1ndar, c\u00e1maras 3D y otras tecnolog\u00edas de imagen. De este modo, es posible evaluar simult\u00e1neamente varias reses, lo que supone una alternativa objetiva y eficaz a los m\u00e9todos tradicionales.<\/p>

Las redes neuronales convolucionales (CNN) tienen un papel fundamental a la hora de procesar datos volum\u00e9tricos en im\u00e1genes 3D<\/strong>, como, por ejemplo, en el reconocimiento de objetos tridimensionales. Este tipo de algoritmos de aprendizaje profundo se compone de varias capas, como las capas convolucionales, que se encargan de aplicar filtros para detectar caracter\u00edsticas como bordes, texturas y formas. A diferencia de las CNN 2D, que trabajan con im\u00e1genes planas, las CNN 3D trabajan con datos tridimensionales, es decir, tienen en cuenta la altura<\/strong>, el ancho<\/strong> y la profundidad<\/strong>. Estos filtros 3D, o kernels<\/em>, trabajan sobre el volumen de entrada y detectan patrones y caracter\u00edsticas cruciales para realizar tareas como la estimaci\u00f3n de la postura o la detecci\u00f3n de la cojera en las vacas. Mediante la identificaci\u00f3n de la curvatura y los detalles estructurales de la nube de puntos, las CNN 3D captan las conexiones espaciales y extraen informaci\u00f3n sobre la profundidad. Las CNN 3D ampl\u00edan los principios de las CNN 2D a las tres dimensiones y analizan con eficacia los datos volum\u00e9tricos, lo que permite extraer caracter\u00edsticas detalladas y realizar tareas de clasificaci\u00f3n avanzadas, como, por ejemplo, detectar con precisi\u00f3n la cojera en las vacas a partir de sutiles diferencias de postura y movimiento.<\/p>

\u00daltimos estudios<\/strong><\/p>

Barney et al. (2023) realizaron un estudio en el Reino Unido con el objetivo de desarrollar un sistema totalmente automatizado para detectar cojeras en m\u00faltiples vacas. Tres evaluadores de movilidad evaluaron de forma independiente la cojera de un total de 250 vacas. Para ello, se emple\u00f3 un algoritmo denominado Mask-RCNN<\/strong><\/em> que rastreaba las posturas de las vacas y analizaba las correlaciones entre estas posturas y su puntuaci\u00f3n de cojera. As\u00ed, se identificaron las correlaciones m\u00e1s significativas entre las posiciones de los puntos clave de la espalda, la posici\u00f3n de la cabeza, el \u00e1ngulo del cuello y la cojera. Adem\u00e1s, otro algoritmo llamado CatBoost<\/strong><\/em> evalu\u00f3 la importancia de los rasgos para detectar la cojera, distinguiendo entre distintas categor\u00edas de movilidad. En resumen, el algoritmo de estimaci\u00f3n de la postura Mask-RCNN<\/em> jug\u00f3 un papel clave en la identificaci\u00f3n de los puntos anat\u00f3micos cr\u00edticos, esenciales para la detecci\u00f3n de cojeras. Por su parte, el algoritmo de seguimiento CatBoost<\/em> lo complement\u00f3, registrando las caracter\u00edsticas de la vaca a lo largo del tiempo, lo que permiti\u00f3 analizar la marcha y aumentar la precisi\u00f3n de la detecci\u00f3n de cojeras. Estos algoritmos clasificaron con precisi\u00f3n a las vacas en cuatro categor\u00edas de cojera (0-3), mejorando los resultados de estudios anteriores que s\u00f3lo ofrec\u00edan clasificaciones binarias (cojera-no cojera). Adem\u00e1s, se observ\u00f3 que la postura dorsal es una caracter\u00edstica muy \u00fatil para la puntuaci\u00f3n autom\u00e1tica de la movilidad del ganado, con una precisi\u00f3n superior al 90%.<\/p>

Para determinar la postura de la vaca, se utilizaron cinco puntos espec\u00edficos para estimar la superficie de la espalda: posici\u00f3n de la cola<\/strong>, parte inferior del cuello\/esc\u00e1pula<\/strong>, cruz<\/strong>, centro de la espalda<\/strong> y hueso de la cadera<\/strong>. Para ello, se traz\u00f3 una l\u00ednea de referencia que un\u00eda la inserci\u00f3n de la cola con la parte inferior del cuello y la esc\u00e1pula, y se unieron estos puntos clave con l\u00edneas superiores. A continuaci\u00f3n, se trazaron l\u00edneas perpendiculares desde puntos intermedios (cruz, centro del lomo, hueso de la cadera) hasta la l\u00ednea de referencia, con l\u00edneas paralelas que se extend\u00edan desde la l\u00ednea perpendicular central hasta el segundo y cuarto punto principal. Este enfoque permiti\u00f3 calcular el \u00e1rea del lomo sumando las \u00e1reas de cuatro secciones triangulares y dos rectangulares, ofreciendo una estimaci\u00f3n detallada de su curvatura.<\/p>

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La posici\u00f3n de la cabeza<\/strong> fue fundamental. Para analizarla, se prolong\u00f3 la l\u00ednea que mejor se ajustaba al \u00aban\u00e1lisis de la postura de la espalda\u00bb y se calcul\u00f3 la distancia al cuadrado entre los puntos clave de la nariz y la cabeza y la l\u00ednea de regresi\u00f3n. Esta medida determina si la posici\u00f3n de la cabeza est\u00e1 por encima o por debajo de la l\u00ednea de regresi\u00f3n. Para analizar con m\u00e1s detalle la posici\u00f3n de la cabeza, se examin\u00f3 el \u00e1ngulo del cuello en relaci\u00f3n con la espalda. Esto se consigui\u00f3 calculando el gradiente de la l\u00ednea que va de los hombros delanteros a la parte inferior del cuello\/esc\u00e1pula y, a continuaci\u00f3n, determinando la inclinaci\u00f3n de la l\u00ednea que conecta la parte inferior del cuello con la cabeza. Por \u00faltimo, se determin\u00f3 el \u00e1ngulo de la l\u00ednea que une la parte inferior del cuello con la cabeza.<\/p>

Con este estudio se ha realizado un avance significativo en la detecci\u00f3n de cojeras en vacas lecheras mediante el desarrollo de un sistema totalmente automatizado y de alta precisi\u00f3n que utiliza t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje autom\u00e1tico. Este sistema permite realizar una detecci\u00f3n y evaluaci\u00f3n tempranas de la gravedad de la cojera, lo que facilita una intervenci\u00f3n y tratamiento r\u00e1pidos. Gracias a esto, el bienestar de los animales mejora, se reducen las p\u00e9rdidas econ\u00f3micas y aumenta la productividad. Adem\u00e1s, el car\u00e1cter no invasivo de esta tecnolog\u00eda garantiza que las actividades agropecuarias no se vean afectadas en lo m\u00e1s m\u00ednimo, por lo que podr\u00eda implantarse de forma generalizada.<\/p>

\u00bfC\u00f3mo puede implementarse este estudio a la ganader\u00eda? <\/strong><\/p>

En los \u00faltimos a\u00f1os, los resultados de estas investigaciones han permitido crear c\u00e1maras 3D avanzadas que controlan la locomoci\u00f3n de las vacas. Estas c\u00e1maras utilizan algoritmos para hacer un seguimiento de la puntuaci\u00f3n de locomoci\u00f3n basada en una escala de 5 puntos<\/strong>, muy conocida y utilizada en todo el mundo por veterinarios y ganaderos. Estos sistemas, que integran los identificadores de las vacas obtenidos mediante lectores RFID<\/strong> y las im\u00e1genes de estas, predicen los cambios en la puntuaci\u00f3n de locomoci\u00f3n que se producen en cada sesi\u00f3n de orde\u00f1o a lo largo de la lactaci\u00f3n. Es como si un experto en locomoci\u00f3n evaluara a las vacas varias veces al d\u00eda y transfiriera autom\u00e1ticamente los resultados al ordenador para analizarlos junto con los cambios en la producci\u00f3n de leche. Adem\u00e1s, las c\u00e1maras monitorizan los cambios en la condici\u00f3n corporal, proporcionando informaci\u00f3n sobre el impacto de las puntuaciones de locomoci\u00f3n en la condici\u00f3n corporal y la producci\u00f3n de leche.<\/p>

Observemos, por ejemplo, a la vaca 570, una vaca prim\u00edpara que lleva 133 d\u00edas en leche. Su puntuaci\u00f3n de locomoci\u00f3n muestra que sucedi\u00f3 algo en el parto que caus\u00f3 una ca\u00edda de casi 1 punto de forma casi inmediata. Aunque la puntuaci\u00f3n de la vaca mejor\u00f3 en momentos puntuales, se mantuvo siempre un punto por debajo de la puntuaci\u00f3n inicial. No alcanz\u00f3 el pico de producci\u00f3n que se esperaba y lleg\u00f3 a estar 12 litros por debajo. Su puntuaci\u00f3n de condici\u00f3n corporal (CC) fue irregular, pero estuvo siempre por encima de lo ideal para la fase de la lactaci\u00f3n en la que se encontraba. Esto sugiere que, aunque sus problemas de locomoci\u00f3n afectaron a su producci\u00f3n, no fueron lo suficientemente graves como para afectar significativamente a su consumo de alimento y, en consecuencia, a su condici\u00f3n corporal.<\/p>

Si se compara con la producci\u00f3n prevista, la reducci\u00f3n de la producci\u00f3n de leche de la vaca 570 repercuti\u00f3 directamente en su rentabilidad econ\u00f3mica. Para mejorar su rentabilidad, es muy importante abordar los problemas de locomoci\u00f3n subyacentes mediante una intervenci\u00f3n inmediata, como, por ejemplo, un examen veterinario exhaustivo y un recorte correctivo de las pezu\u00f1as. Tambi\u00e9n deber\u00eda considerarse la posibilidad de modificar sus condiciones de vida para reducir el estr\u00e9s y el riesgo de lesiones, siempre que sea posible. Adem\u00e1s, implementar una estrategia de alimentaci\u00f3n m\u00e1s personalizada para apoyar su recuperaci\u00f3n sin comprometer su CC podr\u00eda ayudar a optimizar su rendimiento general. La supervisi\u00f3n continua de su locomoci\u00f3n y CC ser\u00e1 esencial para garantizar que cualquier ajuste conduzca a una mejora duradera tanto de su salud como de su productividad.<\/p>

El trabajo de investigaci\u00f3n citado en este art\u00edculo presenta un sistema automatizado de detecci\u00f3n de cojeras en vacas lecheras mediante tecnolog\u00edas avanzadas de aprendizaje profundo y aprendizaje autom\u00e1tico. Esto representa un avance significativo en la gesti\u00f3n de las explotaciones, ya que permite la detecci\u00f3n precoz y la clasificaci\u00f3n de las cojeras, lo que puede mejorar el bienestar de los animales, reducir las p\u00e9rdidas econ\u00f3micas y aumentar la productividad. El sistema, integrado en las c\u00e1maras 3D, supervisa las puntuaciones de locomoci\u00f3n bas\u00e1ndose en la ampliamente utilizada escala de 5 puntos, apoy\u00e1ndose en los identificadores RFID y en las im\u00e1genes de las vacas para predecir los cambios que se producen a lo largo de la lactaci\u00f3n. Este m\u00e9todo act\u00faa como si un experto en locomoci\u00f3n realizara una evaluaci\u00f3n diaria, transfiriendo y analizando autom\u00e1ticamente estos resultados y los datos de producci\u00f3n de leche.<\/p>

\u00a9 2025 Dellait Knowledge Center. All Rights Reserved.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00c1lvaro Garc\u00eda La cojera afecta significativamente al bienestar y la productividad de las vacas lecheras, provoc\u00e1ndoles dolor, reduciendo la producci\u00f3n de leche y ocasionando sacrificios prematuros. Dado que los m\u00e9todos tradicionales de diagn\u00f3stico requieren mucho trabajo y son subjetivos, es necesario encontrar soluciones automatizadas. 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