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La ganadería de precisión busca monitorizar de forma individual y automatizada la actividad animal para garantizar su salud, bienestar y productividad. La visión por computadora o artificial ha emergido como una herramienta prometedora para este fin. Sin embargo, el seguimiento individual mediante imágenes sigue siendo un reto, especialmente en sistemas de alojamiento grupal, donde los animales pueden presentar apariencias similares. La interacción cercana o el hacinamiento pueden provocar pérdidas o intercambios de identificaciones, comprometiendo la precisión del seguimiento.
Objetivo: Para abordar este desafío, se implementó un sistema combinado que integra un método de seguimiento por detección con un sistema de identificación por radiofrecuencia (RFID).
Métodos: Se probó el sistema utilizando doce cerdos en un mismo corral como ejemplo ilustrativo. Tres de ellos tenían marcas naturales en el pelaje que permitían su identificación visual. Los demás presentaban patrones similares o eran completamente blancos, lo que dificultaba su distinción visual. Se utilizaron las últimas versiones de los algoritmos You Only Look Once (YOLOv8) y BoT-SORT para la detección y seguimiento, respectivamente. YOLOv8 se ajustó con un conjunto de datos de 3600 imágenes para detectar y clasificar distintas clases de cerdos, logrando una precisión promedio del 99 %. El modelo ajustado de YOLOv8 y el algoritmo de seguimiento BoT-SORT se aplicaron a un video de 166.7 minutos compuesto por 100 018 fotogramas.
Resultados: Los cerdos con pelaje distinguible pudieron rastrearse visualmente el 91 % del tiempo, de promedio. En el caso de los cerdos con pelaje similar, se utilizó el sistema RFID para identificarlos individualmente al entrar en el comedero. Esta identificación RFID se vinculó con la trayectoria de la imagen de cada cerdo, tanto hacia adelante como hacia atrás. Los dos cerdos con marcas similares pudieron rastrearse durante un promedio de 48.6 minutos, mientras que los siete cerdos blancos pudieron rastrearse durante un promedio de 59.1 minutos. En todos los casos, el tiempo de seguimiento asignado a cada cerdo coincidió con la realidad en el terreno en un 90 % o más de los casos.
Conclusión: El sistema propuesto permitió un seguimiento fiable de cerdos alojados en grupo durante periodos prolongados, ofreciendo una alternativa prometedora frente al uso independiente de métodos basados en imágenes o RFID. Este enfoque representa un avance significativo en la combinación de múltiples dispositivos para la identificación, seguimiento y trazabilidad de los animales, especialmente cuando se mantienen animales homogéneos en grupos.
Mora M, Piles M, David I, Rosa GJM. Integrating computer vision algorithms and RFID system for identification and tracking of group-housed animals: an example with pigs. Journal of Animal Science. 2024: skae174, https://doi.org/10.1093/jas/skae174